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高盛：AI淘汰9%美国工人 裁员等衰退

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你有没有这种感觉：今年上半年天天刷"AI 要取代程序员""AI 客服一天顶你一年"的文章，刷到最后自己都麻了，默默把招聘 App 关掉，心想——"反正也没真裁到我头上"。

然后这阵风，不知道从哪天起，停了。

招聘软件上依然没什么像样的岗位，AI 相关岗位的广告倒是又冒出来几个。但至少，那种"周一早上打开电脑发现自己在名单上"的心跳加速，没发生。

我们大部分人，就把这件事翻篇了。

上周四，高盛给了这份"翻篇"一个非常具体的日期逻辑。它的首席全球经济学家 Joseph Briggs 在一份研究里写：AI 可能淘汰美国 9% 的劳动者，约 1500 万人；再加上招聘放缓带来的额外 3% 的就业压力。

每 11 个人里有 1 个。

但真正让人后背一凉的，不是这个 9%。是紧跟着的下一句：

"AI 造成的劳动力扰动，很可能会放大整体的经济周期。"

翻译成人话：这波裁员在等一场衰退。

先说清楚这 9% 是怎么算出来的

先把算法摊开，因为很多人在这里第一次感受到那种"技术乐观主义的代价"。

高盛的模型前提很简单也很激进：假设 AI 最终给美国和发达经济体带来 15% 的生产率提升。

然后他们去翻历史，看每一次技术驱动的生产率提升到底换走了多少工作。结论是：技术带来的生产率每提升 1 个百分点，会让"累计毛岗位损失率"上升 0.5 到 0.6 个百分点。

15 乘以 0.6，就是 9。

这里有个容易被带偏的地方，高盛特意做了区分：他们算的是毛岗位损失，不是失业率。因为失业率会骗人——有些被替代的人很快找到了新工作，有些人干脆退出了劳动力市场，这两种人都不会出现在失业率的分母里，但都真实地丢掉了原来的生活。

所以那 9%，严格说是"会经历一次换岗"的人数，不是"会变成长期失业"的人数。Briggs 在 6 月的播客里说这批人会被"重新分配到新岗位"（reallocated to new positions）——同一个词，10 月的报告改成了"被淘汰"（displaced）。

一个词的差别，我们读出了两年前没有的紧张感。

25 个消失的岗位，和那条不反弹的曲线

光有 9% 还是抽象。所以 Briggs 挑了 25 个历史上被技术真正吃掉的职业去对照——胶片冲印师、电影放映员、校对员、档案管理员、银行柜员。

平均结果是：这些岗位的就业人数，在开始下降之后的五年里又掉了 25%。

Briggs 形容这个数字时用了一个词——"上界"（likely upper bounds）。他特意说明：他挑的是历史上被技术打击最狠的样本，所以这 9% 更可能是偏高而不是偏低。

更扎人的是那条曲线的形状。

自动化相关的就业冲击，在经济扩张期基本是平的，但在衰退期是断崖式下坠。历史上四次衰退——80 年代初、2001、2008、2020——这条线每一次都在那里阶梯式掉落，而且掉下去之后就没有再爬回原来的位置。

而且冲击的大小和宏观环境直接挂钩：当整体失业率在上升时，技术带来的生产率提升对失业率的额外推高是 0.1 到 0.2 个百分点。换算到职业层面：全国失业率每上升 1 个百分点，这 25 个职业的就业人数在五年内会额外少掉 4%。

也就是说，同样是 AI，同样是这些岗位。在经济好的时候，它是一道慢慢渗的裂缝；在经济差的时候，它是洪水。

今年为什么这么安静

你可能会问：既然数字这么吓人，为什么今年大厂裁得反而少了？

Briggs 给了一个我们更该记住的理由——而且这个理由本身就让人不太舒服。

第一，AI 还没真的进到大部分公司手里。 目前只有 23% 的美国企业把 AI 嵌进了日常业务流程。大多数公司的生产率红利，还在未来的路上，不在今年的报表里。

第二，裁员被推迟了，不是消失了。 Challenger 的数据显示，美国雇主 9 月宣布裁员 54,064 人，比 8 月少了 37%，其中明确提到 AI 的约 7000 人，全年累计约 17,000 人。AI 相关裁员确实从春季高点回落了。但高盛同时指出：在 AI 暴露度最高的行业里，就业增长比长期趋势低了大约 1 万人，只是被 AI 相关的建筑和基建招聘大致对冲掉了。

所以"裁员数据下降"这件事，本身就藏着更冷的一句：过去几年被"自然减员"和"少招人"消化掉的岗位，比 HR 发出去的裁员通知多得多。 高盛的研究发现，这些岗位的萎缩主要来自人们离职和不再入职，而不是雇主大规模解雇——正因为如此，他们说 AI 相关裁员才是观察真实冲击的"实时指南"。

第三，2026 年的经济还撑得住。 Briggs 写得很直白："鉴于整体经济和劳动力市场在 2026 年仍然保持韧性，企业可能没有足够动机去大力削减劳动力成本。"

把三句话连起来读：技术还没铺开、经济还不错、所以裁员被推迟了。

这不是好消息，这是账还没开始算。

我们真正该在意的三件事

高盛自己列出了几条让 9% 可能偏低的理由，最重要的一条是：20 世纪 90 年代末到 21 世纪初那轮生产率大爆发的替代强度，比今天更高——而那段时间，恰恰被广泛认为"和今天最像"。

模型自己都说自己可能算低了。看完这份报告，我把最该记住的整理成三条。

第一，"临时"这个词，是这篇报告里最贵的两个字。

它说的是"被淘汰的人最终会找到新工作"，从总量上讲这大概是对的。但 Goldman 自己的框架把时间和痛苦放错了位置——这份"临时"，正好发生在你最没有议价能力的时候。

衰退期，新岗位本身就少。你在被淘汰的同一年，恰好也是全市场招聘冻结的同一年。"会恢复的"这句话，在 2009 年对很多人来说不是安慰，是延迟送达的坏消息。

第二，入口正在悄悄变窄，受影响最大的不是资深的人，是最年轻的人。

高盛今年 9 月那份《Is AI Impacting Global Labor Markets?》把地图画得更清楚：呼叫中心在美国的就业比趋势线低了 39%，加拿大低 33%，德国低 27%；软件开发、管理咨询、广告服务也出现类似收缩。而分析 800 多个职业后发现，AI 的逆风在初级劳动者身上最强。

哈佛商学院和 INSEAD 的一项研究给了一个特别直观的对照：AI 原生创业公司比同规模可比公司小约 25%，初级员工和管理者少约 15%，而资深员工的占比高了约 20%。

这意味着什么？意味着过去那条"先进来再说"的梯子——先做最基础的活、攒经验、往上走——正在被抽掉。年轻人没有存量经验可守。

如果你家里有人今年正在毕业、正在求职，这条比"9% 会不会发生在我头上"重要得多。

第三，"裁员数"这个指标会低估冲击，别拿它当安全感。

如果你一直在用"今年大厂裁得少"来判断自己安全，这个判断的样本是错的。真正的损耗发生在你没看到的地方：不招人、不续约、等这些人自己走。等某个季度数据变难看的时候，前面那些"温和的季度"已经替你把缓冲垫吃掉了。

高盛去年 10 月就在说同一件事。经济学家 David Mericle 和 Pierfrancesco Mei 那时把经济描述为"无就业增长"（jobless growth）：GDP 在涨，就业不涨，这通常不合常理。他们当时的警告是——"AI 对劳动力市场的全部后果，可能要到衰退来临那天才会显现出来。"

一年后，同一家银行、另外一支团队，把这句话变成了带数字的结论。

最后

我不想把这篇写成"赶紧去学 AI"的鸡汤，那不是这份报告的结论。Briggs 讲的是一个更朴素也更冷的事实：技术替代工作的能力，一直都在那里，只是被经济周期控制着释放的速度。

好的时候，它是缓慢的结构调整，是"岗位变了不是人没了"。

坏的时候，它是集中兑付。

而我们现在正处在一个非常具体的窗口：技术已经准备好了，经济还没坏，裁员在等你先松口。

所以那份让你放松下来的安静，值得你重新看一眼。你不是运气好，你只是排在队列前面。

信息来源

本文为新闻解读。9% 指"AI 转换期内被替代（displaced）的毛岗位损失比例"，非失业率；测算基于 AI 带来 15% 生产率提升的假设，且高盛自述可能为上界。高盛同时认为该冲击在总量上具临时性——本文讨论的是其时间分布，而非该结论本身是否成立。

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