Oracle 到 Snap 都話 AI 令職位變少:裁員背後有三盤數
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Oracle 到 Snap 都話 AI 令職位變少:裁員背後有三盤數

圖片:via TechCrunch — https://techcrunch.com/2026/06/22/the-running-list-major-tech-layoffs-in-2026-where-employers-cited-ai/
TechLab 編輯部(譯)·

工具有份,但高層重組同 AI capex 壓力好大

講 AI 裁員之前,先要睇清楚 TechCrunch 呢份清單點計

TechCrunch 呢份統計會一路加料,所以今次用 2026 年 6 月 23 日 01:28 UTC 修改版做準。佢列出 Oracle、GitLab、Google、Intuit、Meta、Cisco、Cloudflare、Snap、IBM、Atlassian、Amazon 等公司,全部都喺裁員、buyout 或重組講法入面提過 AI。最硬淨嘅例子係 Oracle:TechCrunch 按年報寫,過去 12 個月員工少咗 21,000 人,減幅 13%;Oracle 年報亦寫明,AI 技術喺營運入面採用同部署,已經帶嚟、亦可能繼續帶嚟人手削減。呢句寫喺 SEC filing 入面,硬過一般 CEO memo,投資者同員工都要當成風險披露嚟睇。

公司提 AI,亦可能係講成本壓力

Challenger, Gray & Christmas 5 月報告畀咗大背景:美國僱主同月公布 97,006 個職位削減,AI 佔 38,579 宗,約 40%;科技業同月有 38,242 宗,係 2024 年 8 月之後最高。呢啲數字唔代表每個工位都俾模型直接替走,但說明公司而家好樂意用 AI 做裁員敘事。好多巨企同一時間收入創新高、AI data center 同 GPU 開支狂燒、疫情期請得太快,三盤數混埋,就變成今日呢種「業績唔差但照裁」嘅畫面。

邊類工種最受壓

幾間公司講法其實幾一致:最先受壓嘅係重複、量化、交接多、決策權低嘅職能。Snap 官方 memo 話裁約 1,000 人、再關掉 300 幾個 open roles,同時講 AI 可以減重複工、加快團隊速度,幫 Snapchat+、廣告平台同 Snap Lite infrastructure 做效率改善。Cloudflare 官博就話內部 AI 使用三個月升 600% 以上,裁走逾 1,100 人,原因係要重新設計每個 team 同角色。呢類講法比較似係指向中層管理、finance、legal、內部審計、support ops、marketing ops、data reporting,同只係搬資料、整 status report、排 ticket 嘅職位。

Developer 未死,但份工變咗

GitLab 嗰份 CEO 信值得 developer 睇。公司話 agents 會 parallel 開 merge request、跑 pipeline、推 commit,Git 要重新設計先應付到 machine scale;TechCrunch 同時報道 GitLab 裁約 350 人,即約 14% staff。表面睇似 AI 搶 coding,但講得準啲係「寫 code」呢件事會變平,產生出嚟嘅 code、test、review request 同 deployment 反而多咗。懂系統設計、security、CI/CD、review policy、成本控制、產品上下文嘅工程人會愈嚟愈重要;淨係寫第一版 CRUD、等人 review、唔理營運風險,就好易俾工具同細 team 夾走。

對香港 tech、marketing 同 support 工有咩啟示

香港公司未必有 Oracle 同 Cloudflare 嗰種 AI capex,但以呢個趨勢睇,同一套管理語言亦可能好快出現喺跨國 team 同本地公司:人少啲、交付密啲、層級扁啲,仲要每個人識用 AI 補返原本要幾個人分工嘅位。招聘要求會改,識用 Copilot、ChatGPT、Claude 只係入場券;面試會問你點用 AI 消化資料、產出草稿、寫測試、追 log、同 CRM 或 helpdesk 串起嚟,仲會睇你點驗證 output。Support、marketing、ops 同 junior coding 位,可能最先俾公司用 AI KPI 重新定義。

睇公司點講 AI,重點係佢裁咩位、又仲請咩位

下半年睇裁員新聞,唔好只睇公司有冇提 AI。我會睇三件事:裁走咩 role、仲請咩 role、AI 省返嘅時間有冇換到收入增長、服務質素提升,或者風險下降。GM 例子就好典型:TechCrunch 引 CNBC 報道話 AI 有份影響 IT 裁員,但公司同時仲有 AI、自動駕駛等 IT vacancy。呢個例子反映,情況唔會簡單變成「有 AI 就冇 tech 工」;公司要嘅 skill mix 轉得好快。做 tech、marketing、support 嘅人,之後要證明自己可以帶住 AI 做完整成果,唔係淨係交一堆半成品。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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