裁掉一半员工，股价涨25%：AI的终极商业模式是裁员？
大家好，我是刀哥。
如果一家公司突然裁了一半的员工，你觉得是为什么？我感觉正常人的第一反应都是，这家公司估计是不行了。
但是最近，美国支付公司Block这么干之后，股价接着还涨了不少，这多少是有点反常识了。但是如果我们把AI这个变量考虑进来，这个事好像又很合理。
今天我们就来分析一下这个事情本身，还有它反映出来的一些很重要的趋势，或者说可能性。
01 一场意外的裁员
先简单说一下Block裁员这件事，确实很让人意外。
在美国的很多朋友可能用过Cash App，它是一个To C端的支付平台，有点“北美支付宝”的意思，知名度还是挺高的。这个平台背后的母公司就是Block。
前段时间，Block一下子裁了4000多个人，员工规模直接从1万多降到不到6000。但这么大规模的裁员，其实不是因为公司出现了经营危机。甚至去年四季度，Block的收入高达62.5亿美元，毛利润也同比增长24%，这两个指标都超出了市场预期。
这里一个最关键变量就是AI的出现。按照公司CEO的说法，对AI工具的使用已经改变了公司的运营方式，现在更小的团队就可以完成更多工作。
其实在这之前，包括亚马逊在内，很多科技公司裁员，都不会直接承认是因为AI，官方说法一般都是成本控制、战略调整，这种比较模糊的表述。
所以这次Block公开承认是因为AI裁员，可以说是科技行业一个标志性的事件。
资本市场的反应也挺有意思。裁员消息公布之后，Block的股价盘后直接涨了25%。
可能是投资者觉得，这种规模的裁员，能把公司的成本降一大截，其实就是变相提高了利润率。甚至我还看到有人在说，AI真正的商业模式是裁员，这多少是有点“地狱”了。
不过，这背后确实涉及到一个很核心的问题：AI到底怎么创造真正的经济价值。
02 AI时代的效率经济
那我们就接着看看AI的商业模式。
其实，AI从开始发展到现在，整个市场对它商业模式的想象，主要还是技术产品本身。比如通过API卖大模型能力，或者像ChatGPT这样搞付费订阅。
这些模式是能带来一些收入，但很难把技术研发的成本和算力成本全都覆盖掉。
这次Block裁员倒是提供了另一个思路。可能AI最容易实现的投资回报，不是卖产品，而是降低人力成本、提高生产效率。
也就是说，AI不只是新的收入来源，也可以是重构企业成本结构的一个工具。
我们可以拿Block这家公司来简单算一笔账。
假设Block员工的平均年薪是10万美元，基本上是美国科技行业的中位数水平，如果裁掉4000名员工，那理论上每年就能省下来4亿美元的人力成本。
而且，已经有数据显示，AI替代人工之后，单位任务的完成效率有可能提升2-10倍。比如，AI客服的响应速度是人工客服的3-5倍，用AI跑代码能把程序员的开发效率提高30%-40%。
从Block的业务来看，AI可以接管账户审核、交易对账这种重复性比较高的工作。这些环节的效率上来了，也能间接地推动业务规模的扩大。
总的来说就是，又少花了钱，又提高了效率，何乐而不为呢。
03 公司开始变“瘦”
这么看来，AI对组织形态的改变，可能也是不可避免了。我们具体分析一下。
过去二十年，无论是国内还是国外，互联网公司的发展，基本都伴随着员工规模的扩张。但现在，越来越多本来需要人完成的工作，已经可以完全或者部分被AI替代了。
所以，对企业来说，不用再招更多员工，根本没那个必要，只要部署更多AI就行了。换句话说，企业的生产能力不用再跟员工的数量绑定，可以直接依赖技术系统效率的提高。
根据高盛的研究，生成式AI可能会影响全球3亿个全职岗位。比如在美国和欧洲，20%-25%的工作都有被自动化的可能。
尤其是像Block这样的科技公司，很可能最先受影响。因为科技公司的工作本来就是高度数字化的，平常就是处理各种文本、代码和数据，这是AI最擅长的。而且，AI还能24小时在线，没有时间和地点的限制，也不会觉得累，或者出现什么情绪波动。
所以我觉得，未来的公司，很可能会变成人和AI协作的模式。
04 AI泡沫还是AI革命？
说完这些乐观的部分，我们再来说说硬币的另一面。AI的这种狂飙突进，确实也让很多人担心这是一场新的科技泡沫。
尤其是过去几年，微软、亚马逊和Meta这样的科技巨头，每年的资本开支动不动就是几百亿美元，很容易让人想到2000年前后的互联网泡沫。
其实从历史经验来看，技术革命基本都会产生资本泡沫。因为在技术潜力被充分验证之前，资本会提前布局，这就会推动资产价格上涨。
但是，资本泡沫不等于技术本身是泡沫。我们回头想想Block裁员这件事，如果AI真的能减少一半员工，同时业务还能继续良性运转，那它怎么可能是泡沫呢，它都已经在直接改变企业的成本结构了。
而且，越来越多企业用AI替代人力，就意味着，AI变成了一种重要的生产要素。
相应地，企业对算力的需求也会增长，AI产业链条上的各个环节都可能受益。比如我们之前聊过，今年海外云服务厂商集体涨价，微软、谷歌和亚马逊还在继续加大对AI基础设施的投资。
长期来看，AI算力需求的结构也会变化，我觉得，很大一部分训练需求会被推理需求替代。因为企业在日常运营的过程中，每一次调用模型，都要进行推理计算。这一点和我们对AI应用爆发、大规模商业化落地的预期也是一致的。
05 低就业增长时代
我们最后看一下AI对宏观经济的影响。等AI真能大规模地替人干活了，就不只是产业升级这么美丽的故事，整个经济运行的方式都可能改变。
在宏观经济学里，有一个概念叫jobless growth，翻译过来就是“无就业增长”。它的意思是，经济总量在持续增长，但就业的增长很缓慢，甚至直接停滞。前段时间有个刷屏的2028 AI危机的报告，也预测过这个现象。
其实，这种趋势已经在一些发达国家中出现了，但可能被AI的发展继续强化。
其实每一次技术革命都会带来就业结构的改变。以前的技术革命，主要是替代体力劳动，会减少蓝领的工作岗位，但现在AI已经开始替代脑力劳动，直接威胁到白领的工作，受波及的岗位类型也会更广。
当然，资本市场对AI的态度可能比公众要乐观一些，因为他们关心的主要是生产率的提升。如果技术能让企业效率变得更高、利润更丰厚，那股市基本都会有正反馈。
但是对于普通个体来说，问题就现实得多了。当企业开始用算力替代人力的时候，每个人都得重新思考自己的位置。
我们的未来是一个技术进步不断提高生产率的时代。在这样的时代，真正稀缺的可能不是劳动力，而是能和技术一起工作的能力。
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