一个周三傍晚,在OpenAI新近收入囊中的科技脱口秀TBPN的录制现场,国防承包与软件巨头Palantir的首席执行官亚历克斯·卡普(Alex Karp)坐进那把深色扶手椅时,没打算给出温吞的建议。面对镜头,他给那些把“AI减员”当成功勋章四处炫耀的硅谷同行,捎去了一句直白的警告。
“如果你到处说AI让你开掉了三分之二的员工,——也许是因为你的竞争对手正把你打得满地找牙——那么,你还不如直接去报名支持伯尼·桑德斯的宣言。”卡普对主持人说。这句话迅速穿透了科技圈层,因为它踩中的,正是当下一条迅速膨胀的张力线:一边是科技公司高管把AI当作效率神话大肆宣讲,另一边是工人、选民甚至部分政客已经攥紧了反击的拳头。
卡普的用词极为尖锐。“不如去报名支持桑德斯宣言”,在这位常年与政府打交道的老江湖看来,那种把裁员数字贴在胸前的做法,不止是公关上的轻率,更是为反科技情绪的大火主动添柴。而桑德斯的名字,恰恰是这团反感的最新旗手。这位84岁的佛蒙特州独立参议员,多年来始终站在抨击大科技公司优先利润、牺牲劳动者的前沿。就在今年5月,桑德斯还在社交媒体上写道:“如果马克·扎克伯格愿意裁掉自己10%的员工,你觉得他的AI会对普通美国工人做什么?”
这不是竞选辞令里的空话。桑德斯已经将矛头对准了AI产业的心脏,提出了一整套干预方案:设立“AI主权财富基金”,对OpenAI、Anthropic、xAI等公司以股权形式征税,最终将收益流向美国公众。他还支持立法减缓AI数据中心的扩张。这些政策主张所勾起的,正是就业岗位被自动化吞噬的忧虑,以及数据中心在地方社区野蛮生长所引发的剧烈反弹。在卡普看来,这一连串政治动作的根源,很大一部分就藏在那些高管自以为是的宣讲里。
正方逻辑似乎简单而迷人:AI技术大幅提升了效率,裁撤冗员是数字治理下的自然选择。2026年开年至今,单单是科技公司就已经裁掉了约11.7万名员工,几乎追平了2025年全年的总数。Meta、Snap、Block等企业都在重组说明中,把AI列为关键变量。在董事会和财报电话会上,减员增效往往是用来博取掌声的故事——削减人力成本,把省下来的资源投入更强的模型和更快的增长。这些高管或许真心相信,他们只是正在重新配置资本,并对未来展现出一种理性的诚实。
然而反方看到的,却是另一幅图景。卡普点明的那层危险在于,当科技公司的营收攀升,裁员消息却一波接着一波,AI带来的增益如何在资本与劳动者之间分配,就成了一个撕扯社会情绪的政治问题。“如果你到处说AI让你开掉了三分之二的员工”,这句话之所以致命,是因为它把技术变革描绘成了一种纯粹的劳动力替代——不需要过渡,不需要再培训,不需要新的分工,只需要把人踢出系统。这种叙事每重复一次,就为政府干预提供了更多的燃料,也让选民和员工对AI驱动型领导层的不信任感成倍放大。
桑德斯正是看到了这种裂痕,并迅速将政策扳手插了进去。他所提出的“AI主权财富基金”,说白了就是让推动自动化的公司交出部分未来收益,由全社会共享。而他阻挠数据中心扩张的努力,则是从物理层面卡住AI的扩张速度。这两种手段,无论最终效果如何,都已经唤醒了相当一部分公众的情绪。盖洛普的数据显示,在2025年至2026年之间,表示AI让自己感到愤怒的Z世代受访者比例上升了9个百分点,而兴奋和充满希望的比例双双下降。那种“新技术必将带来普遍繁荣”的旧脚本,正在被一种更焦灼的现实感替代。
卡普的判断建立在一种对情绪的冷读之上。“这些事情非常、非常具有爆炸性,”他在播客中说,“美国人民察觉到这里面有危险的因素。当人们玩弄这种火焰时,总以为不会烧到自己手上。但我们现在所处的世界不是那样。那团火迟早会吞噬我们。”这番剖析之所以显得冷静乃至刺骨,是因为它没有站在道德高地讴歌就业稳定,也没有为技术乌托邦辩护,而是点出了一个商业逻辑上的盲区:如果科技领袖们持续用最粗粝的方式描绘AI对工作岗位的消灭,那么整个行业将不得不面对来自选票和监管的双重惩罚,而这种惩罚最终会拖慢创新本身。
把卡普和桑德斯放在同一个框架里看,会发现两条截然不同的路径,却指向同一股潮流。桑德斯的要求是,“既然你们要用AI取代工人,那就必须为这个社会买单”;卡普的提醒则是,“你们越是用这种取代工人的姿态说话,就越会亲手制造出一个桑德斯式的强干预未来。”两种立场都承认,自动化带来的分配问题不再是某个遥远时代的抽象课题,它已经穿过会议室的门,挤进了政治选票和社区抗议的每一寸空间。当一名CEO剪掉三分之二的员工后还能笑着开香槟,他实际上是在帮一个84岁老议员铺就通往税收和管制法案的红毯。
这场辩论没有给出轻松的出路。卡普呼吁的是“更加自律”的沟通方式——不是不裁员,而是不要在公开场合把AI裁员包装成某种值得炫耀的功勋。对科技从业者和观察者而言,这或许是一个值得拆解的冷静信号:在效率与愤怒、利润与选票、模型精度与社会撕裂之间,说话的方式本身,已经变成了一种需要计算成本的战略动作。
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