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编辑：G

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2026年7月，一个985毕业的程序员在朋友圈写下一句话：“手写代码的时代已经结束了。”他叫李越，东南大学本科、爱丁堡大学硕士，在南京一家外企做软件开发，月薪两万。

今年5月他被裁了，公司给出的理由只有四个字：AI转型，他所在的南京基地将近200人，裁掉了将近100人，基本都是研发，CTO发邮件说得很直白，手写代码的时代结束了。

同一时间，25岁的丽丽入职刚满三个月也被裁了，理由是“之前几天的工作，AI几分钟就能完成，质量还非常高”。

这两个人不是流水线工人，是坐在写字楼里、被认为端着铁饭碗的白领，AI这一轮砍下来的刀，没有落在蓝领头上，落在了办公室的隔断里。

白领的“安全区”正在被一台服务器端走

过去几十年有一个默认的规则：体力活容易被机器替代，脑力活相对安全，学一门手艺、考一张文凭、坐进办公室，就算拿到了中产的入场券，这一轮AI把这个逻辑翻了个面。

甲骨文2026财年裁了2.1万人，亚马逊1月裁了1.6万白领，Meta5月裁了8000人、7000人转岗AI部门。

Layoffs.fyi统计，仅2026年前五个月，全球科技行业超过12万人被裁，几乎追平2025年全年。

Challenger的数据更具体：2023年5月以来，超过18万个企业岗位的流失跟AI直接相关，其中仅2026年就有11.2万个。

最扎心的是美国金融科技公司Block的案例，这家公司业绩远超预期，却宣布裁员约40%，超过4000人，理由是“AI工具已支撑更小团队完成更高产出”。

翻译成大白话就是：公司不是没钱了，是觉得用不着这么多人了，AI替它省下来的工资，变成了财报上的利润和股价。

金融审核主管的遭遇更有代表性，他2022年入职时，金融大模型准确率不到70%，他的工作是审核模型输出、标记错误、把十几年行业经验拆成规则去“喂养”AI。

2024年底，模型准确率突破93%，他所在的37人团队只留了3个人，其余全部优化，他去面试，对方问了一句：“你懂怎么用AI替代自己吗？”他过去两年干的活，本质上是在给自己挖坑。

利润归谁，工资归谁，这笔账比裁员数字更残酷

裁员只是表面，真正决定“普通人会不会越来越穷”的，是AI创造的增量财富到底流向了谁。

联合国贸易和发展会议（UNCTAD）拆解了一台价值约330万美元的英伟达AI服务器系统的价值链：可追踪的87%增加值里，税后利润占了68%，而所有员工的薪酬加起来只有14.2%。

其中直接生产工人的占比是4.3%，工程师和管理人员占9.9%，利润的大头流向了设计芯片的英伟达，以及控制技术和知识产权的公司。

北大国发院院长黄益平把这件事讲得更透，他在CF40宏观政策季度报告发布会上说，AI技术落地依赖大量资本投入，新增收益大多被资本和技术持有者占有，劳动收入份额将持续下降。

他把这个机制叫“资本偏向机制”，他还拿第一次工业革命做对比：1770年到1910年，社会人均产出持续增长，但工人实际工资长期停滞。

劳动收入占比持续下滑，绝大部分技术红利被资本家拿走了，这个阶段在经济学里有个名字，叫“恩格斯停顿”。

直到工会崛起、社会保障制度建立，劳动收入占比才慢慢回升，AI现在正在走的，是一条很像的路。

有人说AI也创造了新岗位，智联招聘的数据显示，2026年上半年AI工程师职位数增长19.3%，数据标注与AI训练师岗位增长30.3%，AI产品经理增长87.7%。

岗位确实有。但看看数据标注员拿多少钱：钛媒体的调查显示，这份被宣传为“零基础入行”“文科就业新方向”的工作，熟练工月入3000元左右是常态。

有人“月薪5000以上”和“干满一个月”从来没同时达成过，一个被AI替代的金融审核主管，月薪可能一两万；新创造的数据标注岗，月薪三千，岗位数量或许能补上，收入水平补不上。

黄益平说的“任务替代分化机制”就是这个意思：能跟AI协同的人拿到更多机会，做标准化重复性工作的人收入持续下滑，中间的落差不是靠“再就业”三个字能填平的。

普通人真正的对手不是AI，是“你所在的位置”

把所有素材串起来，一个反直觉的判断浮出来了，AI不是让“普通人”作为一个整体变穷。

它让议价能力弱的人变穷，让拥有资本或AI协同能力的人变得更富，这两群人之间的差距，才是问题的核心。

Block裁员40%的同时，业绩超预期，甲骨文裁掉2.1万人的同时，把钱投向了AI数据中心，利润没有消失，只是从工资栏挪到了利润栏。

一个被裁掉的程序员省下来的年薪，变成了股东回报的一部分。

这就是黄益平说的“供强需弱”的微观基础：生产端效率飙升，但被替代的人收入下降，消费能力萎缩，东西生产得再多，买的人少了。

AI越厉害，如果分配机制不跟着变，生产出来的财富越集中，普通人的钱包越瘪，这个链条不需要AI有意识地去“害人”，它只需要按照资本回报的逻辑运转就够了。

那普通人是不是就只能认命？倒也不是。

黄益平给出的方向很具体：完善失业保险和社会保障的兜底，让被技术替代的人有缓冲期；鼓励“赋能劳动”而非“替代劳动”的AI创新。

在收入再分配层面，探索对技术红利和平台超额收益的适度再分配，用大白话说，AI创造的蛋糕如果只在资本和技术持有者之间分，普通人分不到，那就需要用税收和社保把蛋糕切回来一块。

这不是仇富，是历史上每一次技术革命最终都走过的那条路，第一次工业革命靠工会和社保制度走出了“恩格斯停顿”，AI时代如果不想重复那几十年的阵痛，分配制度的调整就得提前动手。

对个体来说，最危险的不是AI会不会取代你，是你停在了一个“只做数据搬运”的位置上，还以为自己在做脑力劳动，基础市场分析师被替代率85%，法律文书助理92%，初级程序员87%。

这些岗位的共同点不是“简单”，是“可标准化”，AI暂时还不会判断一个洞察有没有商业价值，不会替老板做押注的决定，但这些“判断层”的岗位数量远远少于“执行层”。

绝大多数人不可能都爬到判断层，这才是真实的困境，朋友们，AI砍掉的是白领的工位，利润流进了资本的口袋，新创造的岗位月薪三千。

你觉得“AI越厉害普通人越穷”这个趋势，靠个人努力能扭转，还是只能等分配制度跟着改，欢迎在评论区聊聊。

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