2026-11-03 06:00
经济
就业｜高盛：真正的AI裁员潮，在等一场衰退
就业｜高盛：真正的AI裁员潮，在等一场衰退
布里格斯测算每11个劳动者中就有1人受冲击，但泄洪的闸门握在经济周期手里。
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2026年秋天的美国劳动力市场，看起来不像一个正在被AI撕裂的市场。失业率在4.1%到4.3%的窄幅区间内徘徊，9月为4.2%，非农就业仍在增加，华尔街对“AI失业末日”的讨论已经从春季的沸点退潮。但高盛经济学家约瑟夫·布里格斯在10月22日发布的研报里写了一句让这种平静变得可疑的话：真正的AI裁员潮，可能要等到下一场经济衰退才会到来。
这不是一个关于“AI会不会抢工作”的预测。布里格斯做的是另一件事：他把过去四十年技术冲击就业的历史数据翻出来，发现了一条被忽略的规律。经济向好时，自动化对劳动力市场的冲击十分有限；一旦经济进入周期性下行，冲击就会明显加剧。企业会在衰退的掩护下推进那些平时不敢推的组织手术——砍掉低产出岗位，用算法替代流程，把裁员包装成“转型”。互联网泡沫破裂后的“无就业复苏”就是先例：GDP回暖了，生产率在涨，就业却迟迟不回来。
布里格斯的估算并不温和。假设AI最终推动发达经济体生产率提升15%，9%的劳动者将在“AI转型过程中被替代”；招聘放缓还会让就业率再降3个百分点。两者叠加，每11个劳动者中就有1人受到冲击。但这个数字的分布极不均匀：它不会像海啸一样同时淹没所有人，而是像一场周期性洪水，在衰退的闸门打开时集中泄洪。布里格斯写道：“AI引发的劳动力冲击，很可能加剧整体经济周期波动。”
矛盾在于，已经发生的伤害并不指向“总量崩塌”。美国银行经济学家斯蒂芬·朱诺在8月11日的报告中指出，AI暴露度最高的行业就业大体横盘，低暴露行业反而增长了约2%，两者在统计上的相关性几乎消失。信息业AI使用率高达42.1%，劳动力需求同期下降1.9%；但专业技术服务业AI使用率37.7%，需求却增长了1.2%。朱诺的结论是：“技术冲击主要取代的是任务，而非整个职业或劳动需求。”
但有一群人已经感受到了寒意，而且寒意来得比高盛预测的“衰退时刻”更早。斯坦福数字经济实验室基于ADP实际发薪记录的研究显示，在AI暴露度最高的职业中，22至25岁劳动者的就业规模比同龄人在低暴露职业中低了19%，这一差距在一年前还是13%；缺口几乎完全来自招聘减少，而非在职者被大规模裁撤。入门级岗位在无声收缩。布里格斯的同事皮尔弗朗切斯科·梅伊在另一份报告中量化了这种“疤痕”：自2025年以来从AI暴露岗位流出的失业者，比其他人多花约一个月才找到新工作，一年后仍失业的概率高出约10个百分点；35岁以上的AI失业者回归全职工作比其他人多花约五周，35岁以下多花约三周。
诺奖得主达龙·阿西莫格鲁对这些数字的态度更谨慎。他在2026年7月发表的《人文主义契约》文章中估算，未来十年AI实际替代的工作比例约为5%，尽管技术能力上可自动化的比例约为20%，但企业采纳速度将大幅压缩实际替代规模。这一判断在10月初经微软AI首席执行官苏莱曼转发后广泛传播。阿西莫格鲁与布里格斯之间的分歧，与其说是对错之争，不如说是对“时机”和“分布”的判断差异：一个看到的是尚未在总量数据中显形的周期引信，另一个要求的是已经兑现的替代证据。而2026年的劳动力市场恰好同时为两种叙事提供了素材——总量平静，结构开裂。
布里格斯还有一个未言明的警告藏在他的历史类比里。过去四十年的技术性裁员之所以留下“长期疤痕”，不只因为失业本身，更因为企业借衰退完成了不可逆的组织瘦身。一旦流程被重新设计、岗位被算法固化，衰退结束后的招聘反弹就不会回到原来的位置。如果AI驱动的效率提升恰好与下一次衰退重叠，被替代的劳动者面对的可能不是一个会重新打开的市场，而是一个已经被重新设计过的市场。到那时，“每11人中有1人”就不再是一个预测区间，而是一张已经打印出来的名单。
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撰文 / OR
题图来源：MUTI
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布里格斯测算每11个劳动者中就有1人受冲击，但泄洪的闸门握在经济周期手里。
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2026年秋天的美国劳动力市场，看起来不像一个正在被AI撕裂的市场。失业率在4.1%到4.3%的窄幅区间内徘徊，9月为4.2%，非农就业仍在增加，华尔街对“AI失业末日”的讨论已经从春季的沸点退潮。但高盛经济学家约瑟夫·布里格斯在10月22日发布的研报里写了一句让这种平静变得可疑的话：真正的AI裁员潮，可能要等到下一场经济衰退才会到来。
这不是一个关于“AI会不会抢工作”的预测。布里格斯做的是另一件事：他把过去四十年技术冲击就业的历史数据翻出来，发现了一条被忽略的规律。经济向好时，自动化对劳动力市场的冲击十分有限；一旦经济进入周期性下行，冲击就会明显加剧。企业会在衰退的掩护下推进那些平时不敢推的组织手术——砍掉低产出岗位，用算法替代流程，把裁员包装成“转型”。互联网泡沫破裂后的“无就业复苏”就是先例：GDP回暖了，生产率在涨，就业却迟迟不回来。
布里格斯的估算并不温和。假设AI最终推动发达经济体生产率提升15%，9%的劳动者将在“AI转型过程中被替代”；招聘放缓还会让就业率再降3个百分点。两者叠加，每11个劳动者中就有1人受到冲击。但这个数字的分布极不均匀：它不会像海啸一样同时淹没所有人，而是像一场周期性洪水，在衰退的闸门打开时集中泄洪。布里格斯写道：“AI引发的劳动力冲击，很可能加剧整体经济周期波动。”
矛盾在于，已经发生的伤害并不指向“总量崩塌”。美国银行经济学家斯蒂芬·朱诺在8月11日的报告中指出，AI暴露度最高的行业就业大体横盘，低暴露行业反而增长了约2%，两者在统计上的相关性几乎消失。信息业AI使用率高达42.1%，劳动力需求同期下降1.9%；但专业技术服务业AI使用率37.7%，需求却增长了1.2%。朱诺的结论是：“技术冲击主要取代的是任务，而非整个职业或劳动需求。”
但有一群人已经感受到了寒意，而且寒意来得比高盛预测的“衰退时刻”更早。斯坦福数字经济实验室基于ADP实际发薪记录的研究显示，在AI暴露度最高的职业中，22至25岁劳动者的就业规模比同龄人在低暴露职业中低了19%，这一差距在一年前还是13%；缺口几乎完全来自招聘减少，而非在职者被大规模裁撤。入门级岗位在无声收缩。布里格斯的同事皮尔弗朗切斯科·梅伊在另一份报告中量化了这种“疤痕”：自2025年以来从AI暴露岗位流出的失业者，比其他人多花约一个月才找到新工作，一年后仍失业的概率高出约10个百分点；35岁以上的AI失业者回归全职工作比其他人多花约五周，35岁以下多花约三周。
诺奖得主达龙·阿西莫格鲁对这些数字的态度更谨慎。他在2026年7月发表的《人文主义契约》文章中估算，未来十年AI实际替代的工作比例约为5%，尽管技术能力上可自动化的比例约为20%，但企业采纳速度将大幅压缩实际替代规模。这一判断在10月初经微软AI首席执行官苏莱曼转发后广泛传播。阿西莫格鲁与布里格斯之间的分歧，与其说是对错之争，不如说是对“时机”和“分布”的判断差异：一个看到的是尚未在总量数据中显形的周期引信，另一个要求的是已经兑现的替代证据。而2026年的劳动力市场恰好同时为两种叙事提供了素材——总量平静，结构开裂。
布里格斯还有一个未言明的警告藏在他的历史类比里。过去四十年的技术性裁员之所以留下“长期疤痕”，不只因为失业本身，更因为企业借衰退完成了不可逆的组织瘦身。一旦流程被重新设计、岗位被算法固化，衰退结束后的招聘反弹就不会回到原来的位置。如果AI驱动的效率提升恰好与下一次衰退重叠，被替代的劳动者面对的可能不是一个会重新打开的市场，而是一个已经被重新设计过的市场。到那时，“每11人中有1人”就不再是一个预测区间，而是一张已经打印出来的名单。
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■ 或者，热烈空雨伴芬芳泥土；绿绿生命缠锐意骄阳。
回望，回望，一马平川红酒飘散断归途。
■ 或者，灰蒙蒙空气重回道指一万四千点。滚动时光，照进现实，流逝过往，回归未来。
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