Срок годности этой статьи

Данные собраны 4 и 5 октября 2026 года. Challenger считает объявленные сокращения, а не фактические увольнения, и причину записывает со слов компании. Опросы Gallup и исследование Стэнфорда описывают американский рынок на февраль и июнь соответственно. Калифорнийские законопроекты о сокращениях из-за ИИ, о которых речь в конце, на дату сбора данных ждали решения губернатора. Если вы читаете это позже, цифры за октябрь уже другие.

Отчёт, который все цитируют

Challenger, Gray & Christmas, чикагская фирма по трудоустройству уволенных руководителей, с 1993 года каждый месяц складывает объявления компаний о сокращениях. В сентябрьском отчёте таких объявлений 43 281, на 18 % меньше, чем в августе, и на 20 % меньше, чем год назад. Это самый спокойный сентябрь с 2022 года. С января набралось 573 195 сокращений, на 39 % меньше, чем за те же месяцы 2025 года, когда шла большая чистка федеральных ведомств.

Интереснее не сумма, а колонка «причина». Девять месяцев подряд компании объясняли сокращения рыночной конъюнктурой, закрытиями, падением спроса и реструктуризацией. Но первое место с начала года держит другая строка: «искусственный интеллект», 120 136 рабочих мест, 21 % всех объявленных сокращений. Конъюнктура на втором месте со 114 124, закрытия на третьем с 99 092, реструктуризация на пятом с 79 892.

Пик пришёлся на лето. В июле ИИ был назван причиной 10 970 сокращений, трети месячного объёма, и возглавлял список пятый месяц подряд. В сентябре его доля упала до 9 %, 3 961 место, пятая строка. Технологический сектор с начала года потерял 165 925 рабочих мест, на 54 % больше, чем годом раньше, и дал 29 % всех сокращений в стране.

Один из руководителей фирмы Энди Челленджер ещё в августе объяснил всплеск не технологией, а риторикой: «Упоминание ИИ в объявлении о сокращениях располагает инвесторов и отталкивает нынешних и будущих сотрудников. Поэтому формулировки качнулись от уклончивых к агрессивному цитированию ИИ». Тогда же он добавил: «ИИ меняет рынок труда, но не разрушает его».

Кто и как сказал «это ИИ»

TechCrunch ведёт список технологических компаний, которые в 2026 году прямо связали сокращения с ИИ. В январе Amazon объявила о 16 тысячах мест, 9 % корпоративного штата, с формулировкой о генеративном ИИ и агентах, которые изменят работу. Dell сократила около 11 тысяч человек, Block почти половину штата, 4 тысячи. В мае PayPal убрала более 4 500 позиций, пообещав «агрессивно внедрять ИИ», Meta 8 тысяч, Cisco около 4 тысяч, Cloudflare 1 100 человек, в основном, по словам руководства, «измерителей», то есть менеджеров среднего звена. В июне Oracle подтвердила 21 тысячу, 13 % сотрудников, объяснив это «внедрением и развёртыванием технологий ИИ». В июле Microsoft сократила 4 800 человек; директор по персоналу Эми Коулман подчеркнула, что эти роли ИИ не заменяет, но «ИИ меняет то, как делается работа». Salesforce перестала замещать уходящих сотрудников поддержки, потому что их задачи закрывает её агентная платформа. Coinbase, сократив 700 человек, объяснила, что инженеры с ИИ «делают за дни то, на что раньше уходили недели».

По подсчёту того же издания, с начала года американские технологические компании убрали около 140 тысяч рабочих мест, а акции тех, кто ссылался на ИИ, в следующие 30 торговых дней отставали от Nasdaq примерно на 10 %. Сайт Layoffs.fyi, который фиксирует сокращения в технологическом секторе по всему миру, насчитал к концу августа 54 % объявлений с упоминанием ИИ, автоматизации или машинного обучения, более 170 тысяч человек. В 2025 году таких объявлений было меньше 8 %. Глава OpenAI Сэм Альтман в том же материале признал существование «отмывания через ИИ», когда компании списывают на технологию сокращения, которые провели бы и без неё. Аналитики Deutsche Bank подобрали для этого отдельный термин: AI redundancy washing.

На неделе, которой посвящена статья, тему подхватила промышленность. 30 сентября BMW на мероприятии в Мюнхене представила план оздоровления: к середине 2027 года сократить число подразделений и связанных с ними руководящих должностей на пятую часть, провести программу добровольного ухода, которая затронет около 8 тысяч мест в Германии, и поставить ИИ в центр ускорения решений. Это уже не стартап и не облачный сервис, а автомобильный концерн.

Причина или оправдание

Harvard Business Review ещё в январе напечатал статью Томаса Дэвенпорта и Лакса Шринивасана с говорящим заголовком: «Компании увольняют из-за потенциала ИИ, а не из-за его результатов». Авторы опросили в декабре 2025 года 1 006 руководителей по всему миру и нашли, что многие сокращают штат или замораживают наём в ожидании автоматизации, хотя измеримой отдачи от генеративного ИИ большинство ещё не получило. Увольнения реальны, выгода пока на бумаге.

29 сентября гарвардская газета Harvard Gazette собрала экономистов, чтобы ответить на вопрос, почему при таких заголовках безработица остаётся на уровне 4,1 %. Дуглас Элмендорф, бывший директор Бюджетного управления Конгресса, предупредил, что из нынешних данных нельзя делать выводы: «То, что мы видели на рынке труда от ИИ до сих пор, почти ничего не говорит о том, что мы увидим через пять, десять или пятнадцать лет». Джозеф Фуллер из Гарвардской школы бизнеса оценил, что ИИ способен автоматизировать или усилить 41 % рабочих задач, но лишь треть корпоративных экспериментов с ним удаётся: «Компании не учат людей системно, поэтому сотрудники пользуются им как усиленным Google и почти не получают прироста производительности». Раффаэлла Садун назвала отказ от найма молодёжи ради автоматизации «ужасной ловушкой»: компания экономит сегодня и лишает себя завтрашних специалистов. При этом по опросу Accenture 52 % руководителей ждут, что ИИ увеличит набор начинающих, а не сократит.

Самое трезвое свидетельство дали сами работники. Gallup в феврале опросил 23 717 занятых американцев. Каждый пятый сказал, что его работодатель сокращает штат, столько же, сколько осенью 2025 года. Среди тех, кто потерял работу из-за сокращения, лишь 1 % назвал причиной ИИ или автоматизацию. Зато выяснилась другая закономерность: среди уволенных 62 % не пользовались ИИ или открывали его раз в год, среди работающих таких 50 %. В технологическом секторе разрыв резче. У сотрудника, который обращается к ИИ хотя бы раз в месяц, расчётная вероятность попасть под сокращение 6 %, у того, кто делает это реже, 18 %. Связь сохранилась после поправок на возраст, образование и отрасль. Технологические работники составляют 6 % занятых и 13 % уволенных.

Первыми уходят молодые

Экономисты Стэнфорда Эрик Бриньолфссон, Бхарат Чандар и Руйю Чен летом 2025 года выпустили работу «Канарейки в угольной шахте» по данным о зарплатах миллионов работников. 12 августа 2026 года они обновили расчёты: занятость работников 22–25 лет в профессиях, наиболее открытых для ИИ, на 19 % ниже, чем была бы, если бы росла вместе с занятостью сверстников в менее подверженных профессиях. В первой версии работы, вышедшей в августе 2025 года, разрыв оценивался в 13 %. Экономика в целом не теряет рабочие места, но молодых в эти профессии перестают брать: механизм работает через сокращение найма, а не через увольнения. Спад сосредоточен там, где работа строится на формализованном знании, которое можно записать и передать машине; опыт, по словам авторов, «воспроизвести сложнее».

Harvard Gazette приводит оценку, что число вакансий для начинающих в США за четыре года упало на 73 %. На этом фоне отчёт Бюро трудовой статистики за сентябрь, вышедший 2 октября, показал прибавку всего 29 тысяч рабочих мест и рост безработицы до 4,2 %. Рынок не рушится, он замерзает: компании мало увольняют и мало нанимают. Челленджер описал это так: планов найма на год больше на 3 %, чем в 2025-м, «но мы не видим всплеска, который обычно приходит с праздничным сезоном, и это говорит об очень осторожном подходе».

Сколько людей придётся переучить

Институт McKinsey Global Institute в конце сентября выпустил доклад «Рабочая сила в движении». По его расчётам, к 2035 году около 11 миллионов американцев, примерно 7 % рабочей силы, должны будут сменить профессию; в зависимости от скорости внедрения ИИ оценка колеблется от 6 до 16 миллионов. Автоматизация вытеснит эквивалент 36 миллионов позиций, а рост экономики создаст спрос на 40 миллионов новых, так что мест в 2035 году будет больше, чем сейчас. Проблема не в их числе, а в дороге к ним. Сегодня профессиональную группу меняют около 215 тысяч американцев в год; сценарий McKinsey требует 770 тысяч, в три с половиной раза больше. Прямой путь без переобучения есть у одного из семи, почти половине придётся идти по «немощёной дороге», а 85 % растущих профессий требуют дипломов или сертификатов. Три четверти тех, кому придётся двигаться, работают в офисной поддержке, торговле и логистике. «Задача следующего десятилетия не дефицит, а мобильность», пишут авторы.

Россия: 7,5 % и ИТ-рынок, который остыл первым

В России масштаб оценивал подведомственный Минтруду ВНИИ труда. На круглом столе в Совете Федерации 18 мая институт представил расчёт: внедрение ИИ может лишить прежней работы в среднем 7,5 % занятых; при 74 миллионах работающих в стране простая арифметика даёт около 5,6 миллиона человек. Основа расчёта — опрос нескольких тысяч компаний, которые уже применяют такие технологии; пока это 5–6 % экономики, чаще других оптовая торговля, образование и ИТ. Самая уязвимая группа не рабочие, а конторские служащие: риск замещения их функций 82 %. У специалистов среднего уровня 64 %, высшего 60 %, у руководителей 58 %, у операторов машин 57 %. У неквалифицированных рабочих всего 37 %, у работников сферы услуг и торговли 46 %. Разброс по регионам невелик: в Москве 7,87 %, в Петербурге 7,97 %, выше всего в Амурской области, 8,06 %. Исполняющий обязанности директора института Владимир Смирнов сказал, что абсолютные цифры потерь по регионам институт не публикует, «чтобы не пугать население».

Первой остыла та отрасль, которая ИИ и производит. По данным «Хабр Карьеры», которые в июле приводил 3DNews, число ИТ-вакансий в первом полугодии 2026 года упало на 56 % к тому же периоду прошлого года, а число специалистов, открытых к предложениям, выросло на 69 %. SuperJob зафиксировал минус 21 % вакансий для программистов при плюс 21 % резюме, hh.ru — 22 резюме на одну вакансию. Зарплаты в июне прибавили 3,9 %, меньше инфляции. Эксперты называют две причины: дорогие кредиты, из-за которых компании откладывают проекты, и ИИ-инструменты, которые «закрыли часть спроса на специалистов». Дефицит кадров, о котором говорили три года, в ИТ сменился конкуренцией соискателей.

Что из этого следует работнику

Если сложить все источники, картина получается не такой, как в заголовках, но и не успокаивающей. Массовой замены людей машинами в статистике нет: безработица в США 4,2 %, в России институт прогнозирует постепенный сдвиг, а не обвал. Но три процесса идут одновременно. Компании сокращают авансом, под ожидаемую, а не достигнутую производительность. Вход в профессию сужается: молодым и начинающим предлагают меньше мест, чем ещё четыре года назад. И внутри каждой компании при сокращении первым под удар попадает тот, кто с ИИ не работает.

Последнее важнее всего остального, потому что это единственная переменная, на которую человек влияет сам. Разница между 6 % и 18 % у Gallup не про профессию и не про возраст: это разница между сотрудником, который за год научился поручать машине черновую часть своей работы, и сотрудником, который этого не сделал. Фуллер из Гарварда прямо говорит, что компании людей не учат. Значит, учиться приходится самому: на своих сметах, спецификациях, договорах и отчётах, пока работодатель ещё не принял решения, кого оставить.

Что дальше

В Калифорнии законодатели приняли два законопроекта: SB 947 запрещает увольнять и наказывать работника по решению одного только алгоритма, окончательное слово должен сказать человек; SB 951 обязывает при массовых сокращениях из-за автоматизации предупреждать за 90 дней вместо 60, писать в уведомлении, какие функции передаются машине и какой именно системе, а штату публиковать квартальные сводки такого «технологического вытеснения». Срок решения губернатора истекал 30 сентября; год назад он уже отклонял похожий закон. Если подпись есть, Калифорния станет первым штатом с отдельной отчётностью об увольнениях из-за ИИ, и слово «ИИ» в объявлениях компаний перестанет быть бесплатным.

Следующий отчёт Challenger выйдет в начале ноября и покажет, был ли сентябрьский спад упоминаний ИИ разворотом или паузой. Стэнфордская группа обещает обновлять «канареек» по мере поступления данных. А самая честная проверка одна: когда компании, объявившие сокращения «из-за ИИ», отчитаются за год, станет видно, выросла ли у них производительность на человека или просто уменьшился знаменатель.

Опубликовано на портале sohoai.ru — SOHO AI, консилиум нейросетей для проверки документов, смет и расчётов.

← вернуться в SOHO AI

Shelf life of this article

Data were collected on 4 and 5 October 2026. Challenger counts announced cuts, not actual dismissals, and records the reason as the company states it. The Gallup survey and the Stanford study describe the US market as of February and June respectively. The California bills on AI-driven layoffs discussed at the end were awaiting the governor’s decision when the data were gathered. If you are reading this later, the October numbers are already different.

The report everyone quotes

Challenger, Gray & Christmas, a Chicago outplacement firm, has been adding up corporate layoff announcements every month since 1993. Its September report counts 43,281 announced cuts, down 18% from August and 20% below a year earlier. It is the quietest September since 2022. Since January the total has reached 573,195, 39% below the same months of 2025, when the federal government was being pared back.

The interesting column is not the total but the reason. For nine months, companies have explained cuts by market conditions, closings, falling demand and restructuring. Yet the top line for the year to date is a different one: “artificial intelligence”, 120,136 jobs, 21% of all announced cuts. Market and economic conditions come second with 114,124, closings third with 99,092, restructuring fifth with 79,892.

The peak came in summer. In July, AI was named as the reason for 10,970 cuts, a third of the month’s total, and led the list for the fifth month running. In September its share fell to 9%, 3,961 positions, fifth place. The technology sector has lost 165,925 jobs since January, 54% more than a year earlier, and accounts for 29% of all cuts in the country.

Andy Challenger, one of the firm’s executives, explained the surge back in August not by technology but by rhetoric: “Naming AI in a layoff announcement can win over investors while pushing current and prospective employees away. That’s why the messaging has swung from hedging to aggressively citing it.” He added: “While AI is shifting the labor market, it is not dismantling it.”

Who said “it’s the AI”, and how

TechCrunch keeps a running list of technology companies that explicitly tied 2026 layoffs to AI. In January Amazon announced 16,000 cuts, 9% of its corporate staff, saying generative AI and agents would change how work gets done. Dell cut about 11,000 people, Block nearly half its workforce, 4,000. In May PayPal removed more than 4,500 positions and promised to “aggressively adopt AI”; Meta cut 8,000, Cisco about 4,000, Cloudflare 1,100, mostly, in management’s words, “measurers”, meaning middle managers. In June Oracle confirmed 21,000, 13% of staff, citing “adoption and deployment of AI technologies”. In July Microsoft cut 4,800; chief people officer Amy Coleman stressed that AI was not replacing those roles, but “AI is changing how work gets done”. Salesforce stopped backfilling support roles because its agent platform now covers those tasks. Coinbase, cutting 700 people, said engineers with AI “ship in days what used to take weeks”.

By the same publication’s count, US technology companies have eliminated about 140,000 jobs since the start of the year, and the shares of those that cited AI trailed the Nasdaq by roughly 10% over the following 30 trading days. Layoffs.fyi, which tracks tech-sector layoffs worldwide, found that by late August 54% of announcements mentioned AI, automation or machine learning, covering more than 170,000 people. In 2025 fewer than 8% did. In the same article OpenAI chief executive Sam Altman acknowledged “some AI washing where people are blaming AI for layoffs that they would otherwise do”. Analysts at Deutsche Bank coined a term for it: AI redundancy washing.

In the week this article covers, manufacturing joined in. On 30 September, at an event in Munich, BMW presented a recovery plan: by mid-2027 it will cut the number of divisions and associated management roles by a fifth, run a voluntary redundancy programme affecting about 8,000 positions in Germany, and put AI at the centre of faster decision-making. This is no start-up or cloud service but a carmaker.

Cause or excuse

Back in January, Harvard Business Review published an article by Thomas Davenport and Laks Srinivasan with a telling headline: “Companies Are Laying Off Workers Because of AI’s Potential, Not Its Performance”. The authors surveyed 1,006 executives worldwide in December 2025 and found that many were cutting headcount or freezing hiring in anticipation of automation, even though most had yet to see measurable returns from generative AI. The layoffs are real; the gains are still on paper.

On 29 September the Harvard Gazette gathered economists to ask why, given such headlines, unemployment was still 4.1%. Douglas Elmendorf, former director of the Congressional Budget Office, warned against reading too much into current data: “What we’ve seen so far in the labor market from artificial intelligence has very little predictive power for what we’re going to see in five years, or 10 years, or 15 years.” Joseph Fuller of Harvard Business School estimated that AI can automate or augment 41% of work tasks, but only a third of corporate experiments with it succeed: “Companies are not training people formally, so employees are basically using it like glorified Google, and they’re not getting much productivity out of it.” Raffaella Sadun called the refusal to hire young people in the name of automation “a terrible trap”: the company saves today and deprives itself of tomorrow’s specialists. Meanwhile, in an Accenture survey, 52% of top executives expect AI to increase entry-level hiring, not reduce it.

The soberest evidence came from workers themselves. In February Gallup surveyed 23,717 employed Americans. One in five said their employer was reducing headcount, the same share as in autumn 2025. Among those who had lost a job to layoffs, only 1% named AI or automation as the reason. But another pattern emerged: 62% of the laid-off were non-users of AI, using it once a year or less, against 50% of the employed. In the technology sector the gap is sharper. An employee who turns to AI at least monthly has a predicted 6% probability of being laid off; one who uses it less often, 18%. The relationship held after controlling for age, education and industry. Technology workers make up 6% of the employed and 13% of the laid-off.

The young go first

In the summer of 2025, Stanford economists Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar and Ruyu Chen published “Canaries in the Coal Mine”, based on payroll data for millions of workers. On 12 August 2026 they updated the figures: employment of 22-to-25-year-olds in the occupations most exposed to AI is 19% below where it would be had it grown in step with peers in less exposed occupations. The first version, released in August 2025, put the gap at 13%. The economy as a whole is not shedding jobs, but young people are no longer being hired into these occupations: the mechanism works through reduced hiring, not dismissals. The decline is concentrated where work rests on codified knowledge that can be written down and handed to a machine; experience, the authors note, is harder to replicate.

The Harvard Gazette cites an estimate that entry-level job postings in the US have fallen 73% in four years. Against that backdrop, the Bureau of Labor Statistics report for September, released on 2 October, showed a gain of just 29,000 jobs and unemployment rising to 4.2%. The market is not collapsing; it is freezing: companies fire little and hire little. Challenger put it this way: hiring plans for the year are up 3% on 2025, “but we’re not seeing the surge of hiring plans that come with the holiday season, which suggests a very cautious approach”.

How many people will have to retrain

In late September the McKinsey Global Institute released “Workforce in Motion”. By its estimate, about 11 million Americans, roughly 7% of the labour force, will need to change occupations by 2035; depending on the pace of AI adoption the range runs from 6 to 16 million. Automation will displace the equivalent of 36 million positions, while economic growth creates demand for 40 million new ones, so there will be more jobs in 2035 than today. The problem is not their number but the road to them. Today about 215,000 Americans a year change occupational group; the McKinsey scenario requires 770,000, three and a half times as many. One in seven has a direct path with no retraining; almost half face an “unpaved” one, and 85% of growing occupations require a degree or certificate. Three quarters of those who will have to move work in office support, retail and sales, and logistics. “The next decade’s challenge is mobility, not scarcity,” the authors write.

Russia: 7.5%, and an IT market that cooled first

In Russia the scale was estimated by the Labour Research Institute (VNII Truda), which reports to the Ministry of Labour. At a Federation Council round table on 18 May the institute presented its calculation: AI adoption could displace, on average, 7.5% of the employed from their current jobs; with about 74 million people in work, simple arithmetic gives roughly 5.6 million. The estimate rests on a survey of several thousand companies already using such technologies; for now that is 5–6% of the economy, most often wholesale trade, education and IT. The most vulnerable group is not manual workers but clerks: the risk of their functions being replaced is 82%. For mid-level specialists it is 64%, for senior specialists 60%, for managers 58%, for machine operators 57%. For unskilled workers it is only 37%, for service and sales staff 46%. Regional variation is small: 7.87% in Moscow, 7.97% in St Petersburg, the highest in Amur Region at 8.06%. The institute’s acting director Vladimir Smirnov said absolute regional loss figures were withheld “so as not to alarm the public”.

The first to cool was the very industry that builds AI. According to Habr Career data reported by 3DNews in July, the number of IT vacancies in the first half of 2026 fell 56% from the same period a year earlier, while the number of specialists open to offers rose 69%. SuperJob recorded 21% fewer programmer vacancies and 21% more CVs; hh.ru counted 22 CVs per vacancy. Salaries in June rose 3.9%, below inflation. Experts name two causes: expensive credit, which makes companies postpone projects, and AI tools that “closed part of the demand for specialists”. The talent shortage discussed for three years has, in IT, given way to competition among applicants.

What this means for an employee

Put all the sources together and the picture is neither the one in the headlines nor a reassuring one. There is no mass replacement of people by machines in the statistics: US unemployment is 4.2%, and the Russian institute forecasts a gradual shift, not a collapse. But three processes are running at once. Companies are cutting in advance, against expected rather than achieved productivity. The entrance to the professions is narrowing: the young and the inexperienced are offered fewer positions than even four years ago. And inside every company, when cuts come, the first to be hit is the person who does not work with AI.

The last point matters more than the rest, because it is the only variable a person controls. The difference between 6% and 18% in the Gallup data is not about occupation or age: it is the difference between an employee who has spent a year learning to hand the rough part of the job to a machine and one who has not. Fuller of Harvard says plainly that companies are not training people. So the training has to be done by oneself, on one’s own estimates, specifications, contracts and reports, before the employer decides whom to keep.

What comes next

California’s legislature has passed two bills: SB 947 forbids firing or disciplining a worker on an algorithm’s decision alone, the final word must be a human’s; SB 951 requires 90 days’ notice instead of 60 for mass layoffs caused by automation, obliges the notice to say which functions are being handed to a machine and to which system, and has the state publish quarterly summaries of such “technology displacement”. The governor’s deadline expired on 30 September; a year ago he vetoed a similar bill. If the signature is there, California becomes the first state with separate reporting on AI layoffs, and the word “AI” in corporate announcements stops being free.

Challenger’s next report comes in early November and will show whether September’s drop in AI mentions was a turn or a pause. The Stanford group promises to keep updating its canaries as data arrive. And the most honest test is a single one: when the companies that announced cuts “because of AI” report their full-year results, it will become clear whether output per employee rose, or merely the denominator shrank.

Published on sohoai.ru — SOHO AI, a council of neural networks that checks documents, estimates and calculations.

← back to SOHO AI

本文的时效

数据采集于2026年10月4日至5日。Challenger统计的是企业宣布的裁员计划，而非实际解雇人数，裁员理由按企业自己的说法记录。盖洛普的调查和斯坦福的研究分别反映美国市场2月和6月的状况。文末提到的加州两项关于AI裁员的法案，在采集数据时仍在等待州长签署。如果您在更晚的时候读到本文，10月的数字已经不同。

人人都在引用的那份报告

芝加哥再就业咨询公司Challenger, Gray & Christmas自1993年起每月汇总企业的裁员公告。其9月报告统计到43,281个裁员岗位，比8月减少18%，比去年同期减少20%，是2022年以来最平静的9月。年初至今累计573,195个，比2025年同期少39%——去年同期正值联邦机构大规模精简。

有意思的不是总数，而是“理由”那一栏。九个月来，企业用市场环境、关停、需求下滑和重组来解释裁员。但年初至今排在第一位的是另一行：“人工智能”，120,136个岗位，占全部裁员公告的21%。市场与经济环境以114,124排第二，关停以99,092排第三，重组以79,892排第五。

高峰出现在夏天。7月，AI被列为10,970个岗位的裁员理由，占当月总量的三分之一，并连续第五个月位居榜首。到9月，其份额降至9%，3,961个岗位，排第五。科技行业年初至今已减少165,925个岗位，比去年同期多54%，占全美裁员的29%。

该公司高管安迪·查林杰早在8月就把这股热潮归因于话术而非技术：“在裁员公告里点名AI，可以赢得投资者，却会推开现有和潜在的员工。这就是为什么措辞从含糊其辞转向了积极援引AI。”他补充说：“AI在改变劳动力市场，但没有在拆毁它。”

谁说了“是AI”，以及怎么说的

TechCrunch维护着一份持续更新的名单，记录2026年明确把裁员与AI挂钩的科技公司。1月，亚马逊宣布裁员1.6万人，占公司职员的9%，称生成式AI和智能体将改变工作方式。戴尔裁员约1.1万人，Block裁掉近一半员工，4,000人。5月，PayPal削减逾4,500个岗位并承诺“积极采用AI”；Meta裁员8,000人，思科约4,000人，Cloudflare 1,100人，管理层称其中大多是“测量者”，即中层管理人员。6月，甲骨文确认裁员2.1万人，占员工的13%，理由是“AI技术的采用与部署”。7月，微软裁员4,800人；首席人力官艾米·科尔曼强调，这些岗位并非被AI取代，但“AI正在改变工作的完成方式”。Salesforce不再补充离职的客服人员，因为其智能体平台已承担这些任务。Coinbase裁员700人，解释说有了AI，工程师“过去要几周的事，现在几天就能交付”。

据同一媒体统计，年初以来美国科技公司已削减约14万个岗位，而那些以AI为由的公司，其股价在随后30个交易日里落后纳斯达克指数约10%。追踪全球科技业裁员的网站Layoffs.fyi统计，到8月底，54%的裁员公告提到了AI、自动化或机器学习，涉及逾17万人；2025年这一比例还不到8%。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼在同一篇报道中承认存在“AI洗白”，即企业把本来也会进行的裁员归咎于AI。德意志银行的分析师为此造了一个词：AI裁员洗白（AI redundancy washing）。

在本文所涉的这一周，制造业也加入了。9月30日，宝马在慕尼黑的活动上公布了复苏计划：到2027年中，将部门数量及相关管理岗位削减五分之一，实施一项影响德国约8,000个岗位的自愿离职计划，并把AI置于加速决策的核心。这已不是初创公司或云服务商，而是一家汽车制造商。

原因还是借口

早在1月，《哈佛商业评论》就发表了托马斯·达文波特和拉克斯·斯里尼瓦桑的一篇文章，标题直白：《企业裁员是因为AI的潜力，而不是它的表现》。两位作者于2025年12月调查了全球1,006名高管，发现许多企业在预期自动化的前提下削减人手或冻结招聘，尽管多数企业尚未从生成式AI获得可衡量的回报。裁员是真实的，收益还停留在纸面上。

9月29日，《哈佛公报》召集经济学家回答一个问题：既然标题如此骇人，为何失业率仍停在4.1%。前国会预算办公室主任道格拉斯·埃尔门多夫提醒，不要从当前数据里读出太多：“迄今为止我们在劳动力市场上看到的AI影响，对于五年、十年或十五年后会发生什么，几乎没有预测力。”哈佛商学院的约瑟夫·富勒估计，AI能够自动化或增强41%的工作任务，但企业的AI试验只有三分之一成功：“公司没有系统地培训员工，所以员工基本上把它当作一个加强版的谷歌来用，没有获得多少生产率提升。”拉斐拉·萨顿把以自动化为名拒绝招聘年轻人称为“一个可怕的陷阱”：公司今天省了钱，却失去了明天的专家。与此同时，埃森哲的调查显示，52%的高管预期AI会增加而非减少初级岗位的招聘。

最清醒的证据来自劳动者本身。盖洛普在2月调查了23,717名在职美国人。五分之一的人说雇主正在缩减人手，与2025年秋季持平。在因裁员而失业的人中，只有1%把原因归于AI或自动化。但另一个规律浮现出来：失业者中62%不使用AI或一年只用一次，在职者中这一比例为50%。在科技行业差距更明显。每月至少使用一次AI的员工，被裁的预测概率为6%；使用频率更低的员工，则为18%。在控制了年龄、学历和行业之后，这一关系依然成立。科技从业者占在职人口的6%，却占被裁人员的13%。

年轻人最先离场

2025年夏，斯坦福大学经济学家埃里克·布林约尔松、巴拉特·钱达尔和陈如玉基于数百万劳动者的薪资数据发表了《煤矿里的金丝雀》。2026年8月12日，他们更新了测算：在最易受AI影响的职业中，22至25岁劳动者的就业人数，比按受影响较小职业的同龄人增速推算的水平低19%。2025年8月的首版把这一差距估为13%。整体经济并未在流失岗位，但年轻人不再被招进这些职业：机制是招聘减少，而非解雇增加。下滑集中在依赖可写下来、可交给机器的编码化知识的工作上；作者指出，经验“更难复制”。

《哈佛公报》援引的估计显示，美国初级岗位的招聘信息四年来减少了73%。在此背景下，美国劳工统计局10月2日发布的9月报告显示，新增就业仅2.9万个，失业率升至4.2%。市场没有崩塌，而是在冻结：企业很少裁人，也很少招人。查林杰的说法是：全年招聘计划比2025年多3%，“但我们没有看到假日季通常带来的招聘激增，这说明企业非常谨慎”。

多少人需要再培训

麦肯锡全球研究院9月下旬发布了报告《流动中的劳动力》。据其估算，到2035年约有1,100万美国人（约占劳动力的7%）需要转换职业；取决于AI采用的速度，区间为600万至1,600万。自动化将取代相当于3,600万个岗位的工作，而经济增长会创造4,000万个新岗位的需求，因此2035年的岗位将多于今天。问题不在数量，而在通往岗位的路。如今每年约有21.5万美国人更换职业大类；麦肯锡的情景需要77万人，是现在的三倍半。七分之一的人有一条无需再培训的直接路径；近一半人面对的是“未铺就的路”，而85%的增长型职业需要学位或证书。需要转行的人中，四分之三在办公行政、零售销售和物流行业。作者写道：“下一个十年的挑战是流动性，而不是稀缺。”

俄罗斯：7.5%，以及最先降温的IT市场

在俄罗斯，规模由劳动部下属的全俄劳动研究所评估。5月18日，该所在联邦委员会的圆桌会议上提交了测算：AI的推广可能使平均7.5%的就业者失去现有工作；按全国约7,400万就业人口计算，简单的算术得出约560万人。测算基于对数千家已应用此类技术的企业的调查；目前这些企业占经济的5%至6%，以批发贸易、教育和IT为主。最脆弱的群体不是工人，而是办公室职员：其职能被替代的风险为82%。中级专业人员为64%，高级专业人员60%，管理人员58%，机器操作员57%。非熟练工人仅为37%，服务和销售人员为46%。地区差异不大：莫斯科7.87%，圣彼得堡7.97%，最高的是阿穆尔州，8.06%。研究所代理所长弗拉基米尔·斯米尔诺夫表示，各地区的绝对损失数字没有公布，“以免引起民众恐慌”。

最先降温的，恰恰是制造AI的那个行业。据3DNews在7月援引的Habr Career数据，2026年上半年IT职位数量比去年同期减少56%，而愿意考虑新机会的专业人员数量增加69%。SuperJob记录到程序员职位减少21%、简历增加21%；hh.ru统计每个职位对应22份简历。6月薪资增长3.9%，低于通胀。专家列出两个原因：昂贵的信贷使企业推迟项目，以及AI工具“消化了一部分对专业人员的需求”。谈了三年的人才短缺，在IT行业已变成求职者之间的竞争。

这对劳动者意味着什么

把所有资料放在一起，得到的图景既不像标题那样耸人，也不令人安心。统计数据里没有机器大规模取代人的迹象：美国失业率4.2%，俄罗斯的研究所预测的是渐进的转变，而非崩塌。但三个过程在同时进行。企业在提前裁员，依据的是预期而非已实现的生产率。进入职业的门正在变窄：给年轻人和新手的岗位比四年前还少。而在每一家公司内部，一旦裁员，最先受冲击的是不使用AI的人。

最后一点比其他一切更重要，因为它是唯一由个人掌控的变量。盖洛普数据中6%与18%的差别，与职业和年龄无关：这是一个用一年时间学会把粗活交给机器的员工，与一个没有这样做的员工之间的差别。哈佛的富勒直言，公司不培训员工。那么只能自己学：用自己的预算表、规格书、合同和报告去练，趁雇主还没决定留下谁。

接下来会怎样

加州议会通过了两项法案：SB 947禁止仅凭算法的决定解雇或处分员工，最终决定必须由人作出；SB 951要求因自动化导致的大规模裁员须提前90天而非60天通知，通知中须写明哪些职能被交给机器、交给哪一种系统，并由州政府发布此类“技术性替代”的季度汇总。州长的决定期限在9月30日到期；一年前他否决过一项类似法案。如果签了字，加州将成为第一个对AI裁员单独统计的州，企业公告里的“AI”一词也就不再是免费的了。

Challenger的下一份报告将于11月初发布，它会显示9月AI提及率的下降是转折还是停顿。斯坦福团队承诺随着数据到来继续更新“金丝雀”。而最诚实的检验只有一个：当那些宣布“因AI”裁员的公司公布全年业绩时，人们将看到它们的人均产出究竟是提高了，还是只是分母变小了。

发布于 sohoai.ru — SOHO AI，核对文件、预算和计算的神经网络会诊。

← 返回 SOHO AI