charles.lin
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charles.lin
@linxiaocong
前QQ后台研发，腾讯云IM研发。现在在香港躺平。
Hong Kong Katılım Nisan 2010
292 Takip Edilen165 Takipçiler
后续：裁员还是继续，但我活水到别的项目了，算是拿到了自己的末日方舟船票。现在有一种我待在家里看外面狂风暴雨的感觉。
这次之所以能活水，跟我平时大量使用 AI 有关。活水过去的项目是纯 AI 驱动了，已经不允许任何的古法编程。估计也是看我平时没少烧 Token。
周尔复@cholf5
又要失业了，真离谱。公司大力推了几个月 AI 后，开始图穷匕见了。早知道有这一天，没想到来的这么快。🥲 我一直觉得这种状态是不可持续的，平白无故的每个月给每个人几百刀的 Token，这个成本是实打实的支出了的，工作效率也实打实的提升了不知道多少倍的。想要维持旧的人员规模是不可能的。
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微信我感觉如今用起来蛋疼, 其中一个原因就是基础架构一开始就不是为了全球级用户准备的, 导致哪怕是成为国民 App, 自身很多基础架构就拖了后腿, 核心控制面感觉集中在华南. 业务的扩展与其说是节制, 不如说肉眼可见的吃了架构的亏. 小程序也是各种 n X RTT 的奇怪定向延迟惩罚, 一不够分布式二来优化不足, 感觉就是假设用户都是低延迟国人.
Weixin-企微-Wechat 还造成了一堆问题. 包括那个稀碎的翻译更是大厂风范...
而 TG 就很明显, 且不论写死 IP 绕过了多少 DNS 不稳定问题, 每次 DC5 被大炮打也没影响到其他 DC region.
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很好奇现在 #AI #VibeCoding 对于那种一个.cpp几万行的屎山C++代码的补全效果怎么样。可惜我现在的工作环境是限制古法手搓，完全试不了。
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转译：这波裁员潮的背后，其实藏着两个截然不同的故事，而不是一个。
一方面，像亚马逊 (Amazon)、Meta 和微软 (Microsoft) 这样的科技巨头裁员，是为了筹集资金购买 GPU（图形处理器，AI 训练和运行所必需的强大芯片）。他们的收入在增长，股价在攀升。他们裁掉员工，是为了把钱腾出来，砸向“算力”。这可不是经济不景气时期的“降本增效”。这更像是一场被迫的资源重新配置——把发工资的钱，转投给数据中心。这笔账算得极其残酷：每裁掉 1% 的员工，省下的钱就能多买一批 H100（英伟达公司生产的顶级 AI 芯片，非常昂贵且抢手）。
与此同时，UPS、雀巢 (Nestle)、福特 (Ford) 和塔吉特 (Target) 这些传统行业的公司也在裁员，但原因恰恰相反。他们已经部署了切实有效的 AI（人工智能）工具。比如，客户服务自动化、供应链优化、生成式设计系统等等。AI 带来的生产力提升是实实在在的，而且还在不断累积。这些公司不需要自己去购买庞大的 GPU 集群（由大量 GPU 组合而成的高性能计算系统）。他们从“超大规模云服务商”(比如亚马逊 AWS、微软 Azure 或谷歌云) 那里租用“推理”算力（即运行 AI 模型得出结果），然后裁掉员工。因为现在这笔账（用 AI 替代人力的成本）终于算得过来了。
裁员的双方，都在喂养同一头巨兽。
科技巨头在疯狂“买铲子”（指购买 GPU 等基础设施，就像淘金热里卖铲子的人）。而其他所有人，则在购买用这些铲子挖出来的“黄金”（指 AI 带来的生产力）。
半导体公司稳坐中间，向整个产业链收取“租金”。台积电 (TSMC)（全球最大的芯片代工厂）、英伟达 (NVIDIA)（GPU 的主要设计者）和阿斯麦 (ASML)（制造顶级芯片光刻机的唯一厂商）正在疯狂“印钱”，而产业链的两端（科技公司和传统公司）都在大量裁员。
这个发生的时间点至关重要。目前，企业对 AI 的采用率大约是 10%，并且正朝着 50% 迈进。历史经验告诉我们，这个阶段（从早期采用到主流普及）的发展速度最快，创造的财富也最多。
但问题是，这些财富正集中在“算力”上，而不是“劳动力”上。企业的“市值”(即公司总价值) 增长与普通人的“工资”增长之间的鸿沟，从未像现在这样巨大。
这不是一场经济衰退。这是一场“再平衡”（即经济结构的根本性重塑）。而大多数劳动者，不幸正站在了天平的错误一端。
Aakash Gupta@aakashgupta
The layoff wave tells two stories, not one. Tech giants like Amazon, Meta, and Microsoft are cutting to fund GPU purchases. Their revenues are growing. Their stock prices are climbing. They're firing people to free up cash for compute. This isn't cost-cutting during a downturn. It's a forced reallocation from payroll to datacenter capacity. The math is brutal: every percentage point of headcount reduction funds another batch of H100s. Meanwhile, UPS, Nestle, Ford, and Target are cutting for the opposite reason. They've already deployed AI tools that work. Customer service automation, supply chain optimization, generative design systems. The productivity gains are real and compounding. These companies don't need to buy massive GPU clusters. They're renting inference from hyperscalers and cutting headcount because the math finally works. Both sides are feeding the same beast. Tech companies are buying the shovels. Everyone else is buying the gold those shovels dig up. Semiconductor companies sit in the middle, collecting rent from the entire value chain. TSMC, NVIDIA, and ASML are printing money while employment craters on both ends. The timing matters. We're at 10% enterprise AI adoption, heading toward 50%. History says this phase moves fastest and generates the most wealth. But that wealth is concentrating in compute, not labor. The gap between market cap growth and wage growth has never been wider. This isn't a recession. It's a rebalancing. And most workers are on the wrong side of it.
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