9月底，互联网络信息中心发布了一份报告。
数字很扎眼：截至2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模突破7亿人，普及率超过50%。也就是说，每两个国人中就有一个在用AI。全球主流大模型调用榜单前六名，全部来自我国团队。上半年AI相关投融资1255起，金额超过2500亿元，已经达到2025年全年的182%。
同一段时间，地球另一端发生着另一件事。
2026年至今，全球科技行业已裁员超过10万人。仅5月底那一周——ClickUp裁掉22%员工，Meta裁8000人，Oracle裁3万人。三家公司的裁员声明中，都提到了同一个理由：AI自动化。
一边是7亿人涌入AI，一边是10万人因AI失去工作。这两件事不是先后发生的——它们在同时发生。
先看需求端。CNNIC的报告给出了用户使用AI的目的分布：
76%的用户让AI回答问题，这是最基础的应用场景。47.8%用来处理图片和视频，37.6%用来处理文本，32.5%用来写工作总结、会议纪要和PPT。
AI综合助手和AI效率办公的使用次数同比增长超过100%。出行、办公等垂直场景的使用次数实现翻番。38.7%的网民在过去半年网购过智能硬件设备。
翻译一下：AI已经不是在“尝鲜”了，而是在“日用”。
它从2023年的新鲜玩具，变成了2026年的生产工具。
报告还指出两个关键变化。第一，编程办公是过去一年AI进步最显著的领域——短短一年，AI从“辅助用户修改代码”进化到“具备独立开发软件的能力”，重塑了整个软件开发领域的组织方式。第二，具身智能成为最活跃的方向，上半年人形机器人整机产品超400款，预计全年产量突破10万台。
中国互联网络信息中心副主任张晓的总结是：“生成式人工智能已经从会聊天向能干活演进。”
“能干活”这三个字，恰恰是问题的核心。
国际劳工组织近期发布了一份研究简报，专门研究我国企业AI应用对就业的影响。报告第一作者、ILO首席宏观经济学家埃克哈德·恩斯特在采访中说了一句很关键的话：“与多数国家相比，中国企业的AI应用更具战略性，不少企业已越过工具应用和流程优化阶段，开始考虑商业模式层面的变革。”
什么叫“商业模式层面的变革”？说白了就是——不是用AI来辅助员工干活，而是用AI替代某些岗位、重新设计业务流程。
这种变革已经在发生。
2026年全球科技行业超过10万人的裁员中，一个清晰的模式浮现出来：被裁的不是表现差的员工，而是AI能够胜任的岗位。Meta裁掉的主要是支持、运营和可自动化岗位；Oracle裁的是数据库管理、技术支持和系统管理；ClickUp更直接——裁掉290名员工，替换为3000个AI代理。
Gartner的研究显示，已经部署自主AI的企业中，80%已经减少了员工数量。
这不是预测，是已经发生的现实。
更值得注意的是美国前商务部长吉娜·雷蒙多的判断。她离开政府后和美国各大企业CEO密集交流，发现一个令人不安的共识——CEO们不是讨论AI会不会替代岗位，而是在问“你们打算怎么应对即将到来的大规模就业问题”。
雷蒙多的警告很直接：“如果我们视而不见，直接铺开这项新技术，却没有配套方案，数千万岗位消失、长期深度衰退的情景完全有可能出现。”
我国的AI渗透速度，在全球范围内可能是最快的。
几个数据可以支撑这个判断。智能算力规模达到2185 EFLOPS，同比增长177%。首个全国产10万卡AI超集群投用，实现全栈国产化。累计988款生成式AI服务完成国家备案。建成高质量数据集超过12万个。规上制造业企业AI技术应用普及率超三成。
但真正值得关注的是使用场景的变迁。CNNIC报告显示，AI综合助手和AI效率办公的使用次数同比增长超过100%。这不是“有人在用”的增长，而是“用的人越来越频繁”的增长——黏性在增强。
ILO那份研究对中国企业的AI应用做了一个分层：第一层是工具应用（用AI辅助某个环节），第二层是流程优化（用AI重构业务流程），第三层是商业模式变革（用AI重新定义整个业务）。恩斯特认为，“在大多数国家，企业停留在第一或第二层级。但在中国，平均而言已有更多企业开始考虑商业模式层面的变革。”
中国企业不是在用AI做加法，而是在用AI做替换。
这意味着什么？意味着中国可能是全球AI替代人工速度最快的经济体之一。7亿用户的普及率是一枚硬币，另一面是——那些被AI“优化”掉的岗位，去了哪里？
全球科技行业正在经历一场诡异的“双轨运动”。
一边是新岗位在爆发。机器学习工程师、AI代理架构师、提示工程师、AI安全专家、多智能体系统设计师——这些岗位的空缺以每年40%-60%的速度增长。
另一边是旧岗位在消失。客服、数据录入、初级编程、基础运营、行政支持——这些岗位正在被AI代理批量替代。
问题在于，消失的岗位和创造的岗位之间，存在一个巨大的技能鸿沟。
一个被裁掉的数据库管理员，不可能在三个月内变成AI安全架构师。一个被AI代理替代的客服，也不可能突然掌握多智能体系统的设计。
这个技能鸿沟，就是“时间差”——新技术创造的岗位，和被新技术消灭的岗位之间，存在一个漫长的、痛苦的过渡期。在这个过渡期里，有大量的人处于“旧岗位没了、新岗位够不着”的真空状态。
雷蒙多说：“AI不摧毁同质的工作，它摧毁特定的工作，创造完全不同的新工作。问题在于，两者之间的转换不是自动的、也不是即时的。”
回到最开始的两组数字。7亿国人在用AI，10万全球科技人在被AI裁掉。
表面上看，这两个数字没什么关系——中国用户用AI聊天、做PPT、生成图片，和美国Oracle裁3万人不是同一件事。
但如果把视角拉到宏观层面，它们指向的是同一个结构性变化：AI正在以超越大多数人生存预期的速度重塑劳动市场。
CNNIC报告中有句话值得细品：“政策重心从技术攻关转向场景落地与规范治理并重。”这意味着AI的发展逻辑已经从“能不能做到”变成“该不该这么做”。当AI从实验室走进工厂、写字楼和手机屏幕的时候，它不再只是一个技术问题，而是一个社会问题。
ILO首席经济学家恩斯特的研究发现，中国企业的AI应用比多数国家更具战略性，已经深入到研发设计、生产制造、质检运维全链条。这意味着在中国，AI替代的不是某个岗位，而是整个业务环节。
7亿用户是需求端的狂欢。10万裁员是供给端的阵痛。这两组数字叠加在一起，才是2026年AI最真实的面貌——一场没有缓冲垫的技术浪潮。
没有人能准确预判长期来看AI创造的工作会不会比消灭的多。历史上每一次技术革命最终都做到了——蒸汽机、电力、互联网，都创造了比它们消灭的更多的就业。
但“最终”是一个多长的时间？蒸汽机从发明到社会完成适应，用了大约100年。互联网从普及到深刻重塑就业结构，用了大约20年。而AI，从“会聊天”到“能干活”，只用了不到三年。
速度，才是这次真正不同的变量。
7亿人已经上路了。问题是，那10万人的路，通向哪里？
信息来源：
- 互联网络信息中心《生成式人工智能应用发展报告（2026）》
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