在聊微软重启招聘的逻辑之前，先来聊聊过去科技圈风向标的硅谷巨头们，是怎么向社会输送人才的，以及这个人才的规模有多大。

根据TrueUp统计数据显示，2025年10月，约有2万名科技从业人员在34家公司被裁员，比9月份的1.9万人增加了7%。

但10月份的裁员人数还不是今年的最高点，毕竟7月份的裁员人数历史性地突破了4.6万人。

7月份那次裁员的大头，由Intel、微软组成头部，另一家你可能没听过名字的公司TCS，是一家印度IT外包巨头。

不难看出，今年全球科技圈裁员力度空前。吊诡的是，一方面没有证据表明AI已经在生产环境上对企业收入起到了变革性的作用，另一方面用AI当借口裁员的屠刀是一刀又一刀，刀刀如浪潮。

显然，企业主们在收紧预算成本科目，把人力成本支出转为了算力成本支出，把血肉牛马替换为核动力牛马，只要有电、有卡，就能跑。

微软的情况是，自2025年5月起，已经裁员超过1.5万名员工，年内员工总数维持在约22.8万人，而且此前已经被爆出冻结了招聘。

现在微软宣布开始再度扩张员工人数，说人话就是HC又放开了，但跟之前的招聘逻辑不同的是，这次要“带着更高杠杆”地增长，也就是说希望每一个新员工在组织里都能撬动更高的价值。

微软称之为AI优先劳动力招聘政策。

具体表现形式很好理解：

将AI从辅助工具提升到工作流的核心，新员工、未来团队都必须具备与AI工具共事/依赖AI工具的能力，而不仅仅偶尔使用。

公司聚焦招聘那些直接服务于AI优化、模型训练、云基础设施、数据科学、提示工程等岗位，大批传统的通用岗位、一般性智能岗将不再是增长主力。

微软强调员工要学习放下旧的工作方式（unlearn），再学习新的与AI协作的方式（relearn），开启员工能力转型。

据说微软举了个例子，某网络基础设施主管用AI Agent来做DevOps维护，以应对数据中心扩张，而无需像以前那样大规模扩员。

我相信微软这个招聘逻辑肯定不是孤例，大公司在招聘结构和组织结构上正在发生改变，不是再以增员为增长手段，而是以少量、更高效、更擅长AI的团队来驱动增长。

前者有个很经典的定律叫布鲁克斯定律——在已经延期的软件项目中增加人力，只会让项目更加延期。换到组织里其实也是一样的道理。

后者就回到了亚马逊所推崇的Two Pizza理论了，主张团队规模应控制在两个披萨能喂饱的人数范围内，以此减少无效沟通、提升决策效率并促进内部创新——这样人效才是最高的。

一个显而易见的现实，在通道放缓、人工成本上升、AI工具成熟的背景下，规模扩张可能让位于效率扩张。

与此对应的，打工人们应该注意到：未来热门岗位不再只是传统软件工程师、大量实习+轮岗，而是具备AI协作能力、数据/AI基础设施、Prompt工程、多学科交叉能力的人才更受青睐。

尤其需要重点提的地方是，与AI协作时，给到充分清晰的需求表达、完整的上下文信息、结构化的对话体系，成为了关键核心能力。

这可能是信息技术革命以来，我第一次觉得自己一个文科生毕生所学有了用武之地的时候。

最后再回归几组数据，看看当前的AI对就业环境的影响具体体现在哪里。

对2023年1月至2025年10月发布的近1.8亿条招聘信息的分析显示：2025年职位发布数量下降了8%，职位数量下降幅度最大的是创意执行类的工作，包括计算机图形艺术家（-33%）、摄影师（-28%）和作家（-28%），但创意高管类工作岗位数量变化很小；企业合规专员（-29%）、可持续发展专员（-28%）和环境技术员（-26%），这一趋势显然和美国政府当前的政策相关，贸易合规专员职位数增长了18%，这与美国的关税政策相关；医疗记录员职位数下降20%，可能和AI能自动化记录病例相关；机器学习工程师职位增长了40%；高级领导职位数量变化不大，其中数据工程总监职位数增长23%；网红营销专家职位数增长18.3%；虽然有很多关于AI取代软件工程师的讨论，但软件工程师是当前最稳定的工作之一；客服代表并没有被AI大规模取代，其职位数仅仅下降4%。

哈佛大学一项新的研究调查了2015年至2025年间285，000家美国公司和6200万名员工。研究发现，当公司开始使用生成式人工智能时，初级员工的就业人数会在六个季度内下降约9%至10%，而高级员工的就业人数几乎没有变化。

如此，问题走向一目了然了吧？