为了“史上最强AI”，科技巨头正把员工送上“算力祭坛”

当地时间上周一凌晨，甲骨文向数千名员工发送辞退通知：“今天是您的最后一个工作日。”

一名在甲骨文云工作五年的员工写道：“公司凌晨3点发的邮件，我早上5点一睁眼就看到了。匿名讨论群里早就传开了，所有人都知道要裁员，而且规模肯定小不了。”分析师预计，裁员规模可能达到3万人，节省的现金流将全部用于AI数据中心建设。

我是甲骨文云（OCI）的，5 年工作经验，这次裁员直接中招了。公司太平洋标准时间凌晨 3 点给我们这批人群发了通知邮件，我在中部时区，早上 5 点一睁眼就看到了这封邮件。其实公司匿名讨论群里早就传开了，所有人都知道要裁员，而且规模肯定小不了。

据投资银行道明考恩（TD Cowen）预测，甲骨文此次裁员规模最高可达3万人，约占其全球16.2万名员工的18%。印度市场裁员约1.2万人，占当地员工总数的40%。

消息一出，甲骨文股价当天收盘上涨近6%。但比起近6个月近50%的跌幅，这点反弹杯水车薪。今年以来，甲骨文市值已蒸发约四分之一。

裁员的理由只有一个：腾出资金，押注AI算力。

甲骨文2026财年资本支出预计达350亿至500亿美元，主要用于AI数据中心建设。裁员2万至3万人每年可释放80亿至100亿美元自由现金流，公司已为此预留21亿美元遣散费用。

壹

算力军备竞赛

一场没有退路的豪赌

甲骨文不是孤例。

过去18个月，亚马逊接连裁员累计近10万人，Meta计划裁员比例可能达到员工总数的20%，微软游戏部门裁员1900人，谷歌硬件团队裁员数千人。

更惊人的，是这些公司的花钱速度。

据彭博报道，微软、谷歌、亚马逊、Meta四大科技巨头2026年资本支出总额将高达6500亿美元，较一年前增长约60%，接近日本2026年全年财政预算，超过德国约6230亿美元的支出。

其中，亚马逊成为本轮最激进的玩家，预计支出2000亿美元；谷歌母公司Alphabet紧随其后，预计支出1750亿至1850亿美元；Meta将支出1150亿至1350亿美元；微软预计支出1050亿美元。

这些数字背后，是数万名被裁员工的工牌，是冻结的招聘，是取消的福利。DA Davidson分析师吉尔·卢里亚直言，这四家公司将AI算力竞赛视为“赢者通吃”的市场，没有一家愿意认输。

然而，华尔街正在用脚投票。财报发布后，四大巨头市值合计蒸发约9000亿美元。投资者开始追问一个根本性问题：6500亿美元砸下去，回报在哪里？

摩根大通分析师写道：“投资者不再那么关注甲骨文的营收增长势头，而是更关注公司何时才能将基础设施投资转化为持久的收益和现金流。”

贰

算力的悖论

堆芯片≠好AI

科技巨头为何如此疯狂？答案藏在马斯克的预言里：“AI将在未来3-7年内加速发展，使用AI的公司将彻底击败非AI竞争对手。”要训练最强AI，首先需要堆砌最强算力。据MIT研究，训练计算能力是模型进步的主导因素，算法改进贡献微乎其微。

然而，算力真的是万能解药吗？

春节以来，Seedance 2.0将AI视频生成推向新高度——一张儿童画秒变电影片段，经典动画被“二创”刷屏。但与此同时，无数创作者在即梦平台排着几万人的长队，为一个镜头等待60分钟。算力堆得再多，依然供不应求。

更糟糕的是，为缓解拥堵，平台开始“降智”——通过降低算力分配和模型运行精度来换取更多用户同时在线。算力堆得越多，生成质量反而下降。这就是当下AI产业最荒诞的现实。

经济学家们将这种现象称为“杰文斯悖论”：效率提升刺激了更多需求，而不是减少。全球科技巨头豪掷6500亿美元建设AI基础设施，但算力投入的边际效益已在递减。多数企业尚未找到技术价值转化的有效路径。

甲骨文就是最典型的案例。公司自由现金流从2024年的约118亿美元转为负值，预计2026年将达到-230亿美元。截至3月27日，其五年期信用违约互换利差飙升至198.18个基点，创历史新高，超越2008年金融危机峰值。市场对AI信用风险的担忧，正以最残酷的方式兑现。

叁

以人换算力

科技巨头的冷酷算盘

一个逐渐清晰的规律开始浮现，越接近token生成与消耗的环节，利润空间越高；距离这一核心越远，竞争越趋向成本压缩。掌握了token就掌握了定价权；远离token，就只能卷成本。

对于大多数infra公司来说，它们既不掌握模型能力，也不掌握用户入口，只能把人力成本换算力成本。

甲骨文高管曾表示，随着AI工具的应用，公司可以用更少的员工完成更多工作。Meta CEO扎克伯格、Block CEO杰克·多尔西也持类似观点。Block裁员4000人后股价上涨20%——资本奖励的不是裁员，而是“以人换算力”背后的利润率改善预期。

资本用脚投票，押注“轻人力重算力”的新范式。然而，Salesforce的教训值得警惕：2025年底，公司内部承认在“AI替人”上过于自信，裁撤大量有经验客服人员后，才发现AI无法填补复杂场景下的服务空缺。

肆

普通人的出路

从“学技术”到“学审美”

当科技巨头在算力赛道上狂奔时，另一群人正在用完全不同的方式突围。

在近期国内举办的多个AI动画活动中，获奖作品并非只是那些技术最炫酷、画质最精美的短片，风格化作品反而有很多独特的优势——比如黏土定格动画《草台班子》。它用AI模拟手工质感，讲述原始人模仿造飞机的荒诞故事；

还有创作者治愈君的AI剧场者以东方美学为基底，传递意境之美将国画泰斗戴敦邦老师的画作创作出了传统制作形式达不到的创作玩法。

它们成功的秘密不在技术，而在审美。

黏土动画独特的顿挫感、手工痕迹，水墨动画的留白与气韵，这些“有温度”的质感恰好中和了AI生成内容常见的冰冷与同质化。观众需要的不是更逼真的画面，而是能触动情感的表达。

当AI让“画得真像”变得廉价，真正拉开差距的，是创作者的审美判断力、情感捕捉力，以及把一个故事讲得动人的能力。这不是从“学技术”到“学审美”的转变，而是从“用AI替代人”到“用AI放大‘人’”的跃迁。

AI也正在打开新的就业空间。从脚本、分镜到成片，AI漫剧制作师等新兴岗位快速涌现，让“个体即团队”成为现实。专家指出，只会使用AI工具的人与能够驾驭AI逻辑的人差距会不断拉开，真正稀缺的是个体的判断力与创造力。

当然，我们在这里并不是推行大家都用AI来打造黏土和定格动画。每一种新的媒介都能催生新的作品，既然质感是“恒量”，那么不同的工具和材料都可以进行重现。

在不断地输出、实践、探索中，“故事为王”的概念也被不断印证。

有人已经在探索答案。布雷特·斯图尔特是一位AI导演兼制作人，也是发现机遇后勇敢脱离传统制作舒适圈的人。

在Seedance热度居高不下时，他以AI的角度写了一篇长文《Seedance 2.0 降低了提示符的成本，这是一件好事》，一度被同行盛赞。

在我们习惯了AI软件层出不穷地涌现、开源后，AI创作变成了一项复杂的课题。

AI创作颠覆了过往的创作模式，一部分心怀梦想的独立创作者被推上专业领域，也有一些传统动画人选择随机应变。

版权与精准的AI生成效果之间存在版权伦理的边界矛盾、技术与思想的冲突更不可避免，这些都是当下我们亟待突破解决的问题。

不过更值得讨论的是——环境已成无法干预，创作者如何“掌控”AI？在工具的转变中，我们如何“找到自己”？

通过整合五花八门的AI工具，力图令效果与叙事内容相匹配，作品在迭代，AI制作体系亦逐步成熟，AI 创作者们逐渐意识到——当AI的硬件“底盘”变稳后，一键生成并不是一个线性不可控的操作，而是创作者在做好万全的策划和准备后，所选择的一种路径，整个过程中真正考验的均是创作者本身。

技术向前，但初心在回归，相互“制衡”的趋势从不矛盾，反而将AI领域的发展正式推向正轨。

伍

算力可以买

审美买不到

甲骨文的裁员不会是最后一个。在AI算力竞赛中，还会有更多公司用员工的饭碗换取芯片。

但对个体创作者而言，真正的护城河从来不是算力，而是审美、判断力，以及用AI讲好故事的能力。技术会迭代，算力会贬值，但“人”的价值不会消失。

奥特曼曾说：“大约一半的工作岗位不会消失，而是每隔75年会发生一定转变。”75年后，那些只会“操作工具”的人可能被替代，但那些能用工具表达情感、创造意义的人，永远站在舞台中央。

算力可以买，审美买不到。这或许才是AI时代，最公平的事。