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5月裁员1.4万人?中国区整体被裁撤?这家巨头回应来了

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2026-04-11 09:14
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近日,有关 “亚马逊将于5月开启新一轮全球裁员,预计裁减1.4万个岗位,涉及AWS云部门、零售及人力资源等核心业务,中国区部分团队或被整体裁撤” 的市场传闻引发广泛关注。


对此,4月10日,亚马逊官方明确回应,该消息并不属实



尽管官方否认集中裁员,但据多方信息显示,亚马逊内部正推进一场高保密等级的深度重组,核心方向为向人工智能领域倾斜、强化成本管控与精简组织架构,此次重组波及范围远超以往常规调整。


  • 近3年累计裁员超5.7万


回顾近期动态,亚马逊的组织调整并非一蹴而就。自2025年10月以来,公司已完成两轮大规模裁员:


  • 2025年10月28日,亚马逊宣布裁减约1.4万个岗位,聚焦精简运营与AI部署;
  • 2026年1月28日,再次裁减约1.6万个企业文职岗位,进一步推进扁平化架构优化。


两轮调整累计裁员约3万人,占其企业员工总数约10%,创下公司近三十年最大规模裁员纪录。加上2022年底至2023年初的2.7万人裁员,近三年亚马逊累计裁员超5.7 万人


从裁员结构看,调整主要集中于企业职能部门,一线仓储物流人员基本不受影响。


其中,人力资源部门受冲击最为显著,AI已能自动完成简历筛选、初面邀约,招聘周期缩短60%,大量基础行政岗位被替代。AWS云部门的行政岗、零售业务的基础运营岗也同步缩减,而AI相关技术岗位则保持扩招趋势。



值得注意的是,此次重组的保密等级远高于以往,公司未对外公布明确的裁员时间表与具体规模,仅以 “常态化组织优化” 对外表述。亚马逊同时强调,将始终保持对 AI、云服务等战略领域的招聘与投资力度,后续会根据业务发展动态调整人员结构。


此前,亚马逊CEO安迪・贾西早已预警:“随着生成式AI和智能代理深度嵌入业务,部分岗位的人力需求将大幅减少”,直白点明裁员与AI转型的直接关联。


  • 千亿资本押注AI,战略重心彻底转向


大规模裁员的同时,亚马逊持续加大对AI基础设施的投入


2026年,公司计划向数据中心、AI芯片、云计算等领域投入超1250亿美元,整体资本支出预计达2000亿美元,较2025年的1310亿美元激增超50%。其中,超75%的资金将投向AI基础设施,仅密西西比州一州的数据中心投资就达250亿美元。


这一 “减人增投” 的反差,正是亚马逊战略转型的核心 —— 从 “人力扩张驱动增长” 转向 “算力与AI驱动效率”。



作为利润引擎,AWS云业务2025年第四季度营收356亿美元,同比增长24%,AI服务年化收入已突破150亿美元,自研芯片年化收入超200亿美元


为巩固云服务与AI优势,亚马逊将资源从冗余人力、臃肿管理层级,转向数据中心建设、自研AI芯片(Trainium、Graviton)研发、智能系统迭代。


当地时间4月9日,亚马逊CEO安迪·贾西(Andy Jassy)发布年度致股东信,再次向投资者阐述,公司在AI(人工智能)领域的大规模投资是值得的。贾西写道:“我们不会采取保守策略——我们要通过投资成为真正有分量的行业领导者,我们的未来业务、营业利润以及自由现金流都将因此大幅增长。”


裁员省下的人力成本,正源源不断转化为AI基建投入,形成 “削减可替代岗位→集中资源投AI→AI提升效率→进一步优化人力” 的闭环。


科技巨头集体裁员


亚马逊的调整并非个例,而是全球科技行业的集体缩影。


2026年以来,甲骨文、微软、塔塔咨询、埃森哲等巨头相继宣布裁员计划,仅2026年第一季度,美国科技行业累计裁员超5.2万人,同比增长40%。


  • 甲骨文:3月底突然裁员约3万人,占员工总数18%,印度市场裁员1.2万人,研发、云服务、技术支持岗受冲击最大;
  • 微软:Office全面嵌入生成式AI后,文档处理、客户服务等岗位缩减30%,同步加码Azure云与AI算力投资;
  • 埃森哲、塔塔咨询:缩减传统IT外包、人力密集型业务,将资源转向AI解决方案、智能运维等高附加值领域。

行业裁员呈现三大共性:一是中层与白领优先,AI最易替代标准化、流程化的管理岗与技术岗,基层执行岗反而稳定;二是业绩向好仍裁员,甲骨文、微软等均处于业绩增长期,裁员核心是AI转型而非经营困境;三是减员与增投同步,巨头一边裁撤传统岗位,一边千亿砸向AI基建、大模型研发。


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截至目前,美国整体劳动力市场数据仍相对稳健,并未因科技企业裁员出现显著波动。


对于亚马逊而言,如何在AI转型中实现组织精简与效率提升的平衡,避免过度裁员影响创新活力,将是后续发展的关键课题。


本次5月裁员传闻的辟谣,也反映出市场对亚马逊转型的高度关注。随着AI技术持续渗透,科技企业的组织架构与岗位需求将持续演变,这场 “效率革命” 仍将持续发酵。

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