招聘率的表现,看起来就像我们正处在一场经济衰退中。但失业率却是 4.6%。 这两件事怎么可能同时成立?因为企业停止招聘了,同时也停止裁员。 我来解释一下其中的机制。 在 2020 年之前,当一家公司需要 10% 的额外产出时,最直接的反应就是:招人。需要更多工作完成?那就多雇一些人。 而现在,当一家公司需要 10% 的额外产出时,第一反应变成了:AI 能不能搞定? 今年 9 月的一项调查显示,37% 的公司表示将在 2026 年底前用 AI 替代部分岗位。 但有一件事,市场几乎还没有真正计价。 企业并没有大规模裁员,因为它们根本不需要这么做。 AI 的转型,并不是通过裁员完成的,而是通过自然流失 + 招聘冻结。 有人离职了 → 不再补招 有人退休了 → 不再替换 团队需要扩张 → 给他们上 Copilot,而不是新人 失业率看起来依然健康,是因为裁员规模保持在低位。 但招聘率,才是在告诉你未来正在发生什么。 企业正在发现:用更少的人,也可以维持同样的产出。 每多一个招聘持续低迷的月份,就意味着:在没有新增员工的情况下,生产率继续复利式提升。 经济表现与企业招聘之间的那道鸿沟——那道鸿沟,就是 AI。 生产率的提升确实发生了,只是它没有流向新员工。 Forrester 预测:55% 与 AI 相关的裁员岗位,将被“悄然转移”到海外,以更低的薪资重新雇佣。工作岗位并没有消失,消失的是原本持有这些岗位的美国劳动者。 最先被冲击的是初级岗位。 斯坦福大学发现:在“高度易被 AI 替代”的入门级岗位中,就业已经出现下降。毕竟,既然 Claude 就能完成第一轮分析,为什么还要雇一个初级分析师? 这就是无就业增长的扩张(jobless growth)。 经济在扩张,GDP 在上升,企业利润屡创新高, 但招聘,却依然停留在衰退时期的水平。 劳动,并不是消失了——只是经济不再需要那么多人了。 The hiring rate is behaving like we’re in a recession. But unemployment is 4.6%. How can both be true simultaneously? Companies stopped hiring. They also stopped firing. Let me walk through the mechancs. Pre-2020, when a company needed 10% more output, they hired. That was the reflexive move. Need more work done? Bring on more people. Now when a company needs 10% more output, the first question is whether AI can handle it. 37% of companies say they’ll replace jobs with AI by end of 2026. That was a survey from September. But here’s what nobody’s pricing in. They’re not firing at scale because they don’t NEED to. The AI transition is happening through attrition and hiring freezes. Someone leaves. You don’t backfill. Someone retires. You don’t replace. A team needs to grow. You give them Copilot instead. The unemployment rate looks fine because layoffs stayed low. But the hiring rate tells you what’s coming. Companies are learning they can hold output steady with fewer people. Every month that hiring stays depressed is another month of compounding productivity gains without headcount growth. The gap between how the economy is performing and how much companies are hiring… that gap is AI. The productivity is going somewhere. It’s just not going to new workers. Forrester predicts 55% of AI-attributed layoffs will be quietly rehired offshore at lower salaries. The job doesn’t disappear. The American worker holding it does. Entry-level positions are getting crushed. Stanford found employment in AI-vulnerable entry-level roles already declined. Why hire a junior analyst when Claude can do the first pass? This is jobless growth. The economy expands. GDP rises. Corporate earnings hit records. And hiring stays frozen at recession levels. The labor just stopped needing as many people.

Aakash Guptayoutuber, growproduct
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观点原文

招聘率的表现,看起来就像我们正处在一场经济衰退中。但失业率却是 4.6%。

这两件事怎么可能同时成立?因为企业停止招聘了,同时也停止裁员。

我来解释一下其中的机制。

在 2020 年之前,当一家公司需要 10% 的额外产出时,最直接的反应就是:招人。需要更多工作完成?那就多雇一些人。

而现在,当一家公司需要 10% 的额外产出时,第一反应变成了:AI 能不能搞定?

今年 9 月的一项调查显示,37% 的公司表示将在 2026 年底前用 AI 替代部分岗位。

但有一件事,市场几乎还没有真正计价。

企业并没有大规模裁员,因为它们根本不需要这么做。

AI 的转型,并不是通过裁员完成的,而是通过自然流失 + 招聘冻结。

有人离职了 → 不再补招

有人退休了 → 不再替换

团队需要扩张 → 给他们上 Copilot,而不是新人

失业率看起来依然健康,是因为裁员规模保持在低位。

但招聘率,才是在告诉你未来正在发生什么。

企业正在发现:用更少的人,也可以维持同样的产出。

每多一个招聘持续低迷的月份,就意味着:在没有新增员工的情况下,生产率继续复利式提升。

经济表现与企业招聘之间的那道鸿沟——那道鸿沟,就是 AI。

生产率的提升确实发生了,只是它没有流向新员工。

Forrester 预测:55% 与 AI 相关的裁员岗位,将被“悄然转移”到海外,以更低的薪资重新雇佣。工作岗位并没有消失,消失的是原本持有这些岗位的美国劳动者。

最先被冲击的是初级岗位。

斯坦福大学发现:在“高度易被 AI 替代”的入门级岗位中,就业已经出现下降。毕竟,既然 Claude 就能完成第一轮分析,为什么还要雇一个初级分析师?

这就是无就业增长的扩张(jobless growth)。

经济在扩张,GDP 在上升,企业利润屡创新高,

但招聘,却依然停留在衰退时期的水平。

劳动,并不是消失了——只是经济不再需要那么多人了。

The hiring rate is behaving like we’re in a recession. But unemployment is 4.6%.

How can both be true simultaneously?

Companies stopped hiring. They also stopped firing.

Let me walk through the mechancs.

Pre-2020, when a company needed 10% more output, they hired. That was the reflexive move. Need more work done? Bring on more people.

Now when a company needs 10% more output, the first question is whether AI can handle it.

37% of companies say they’ll replace jobs with AI by end of 2026. That was a survey from September.

But here’s what nobody’s pricing in.

They’re not firing at scale because they don’t NEED to. The AI transition is happening through attrition and hiring freezes.

Someone leaves. You don’t backfill.

Someone retires. You don’t replace.

A team needs to grow. You give them Copilot instead.

The unemployment rate looks fine because layoffs stayed low.

But the hiring rate tells you what’s coming.

Companies are learning they can hold output steady with fewer people. Every month that hiring stays depressed is another month of compounding productivity gains without headcount growth.

The gap between how the economy is performing and how much companies are hiring… that gap is AI. The productivity is going somewhere. It’s just not going to new workers.

Forrester predicts 55% of AI-attributed layoffs will be quietly rehired offshore at lower salaries. The job doesn’t disappear. The American worker holding it does.

Entry-level positions are getting crushed. Stanford found employment in AI-vulnerable entry-level roles already declined. Why hire a junior analyst when Claude can do the first pass?

This is jobless growth. The economy expands. GDP rises. Corporate earnings hit records.

And hiring stays frozen at recession levels.

The labor just stopped needing as many people.

ABAB AI 解读

这段话不是在预测一次周期性衰退,而是在揭示一个更残酷、也更长期的结构变化:劳动需求函数本身被 AI 改写了。

我从宏观统计悖论 → 企业行为机制 → 劳动力分层 → 长期终局四个层级解读。

一、表面矛盾的本质:失业率是“存量指标”,招聘率是“流量指标”

失业率(4.6%):看的是“现在有多少人没有工作”

招聘率(接近衰退):看的是“企业是否在为未来配置人力”

📌 当企业既不裁员、也不招聘时,这两个指标可以同时成立。

这不是统计异常,而是一个非常清晰的信号:企业对“现有员工”满意,但对“新增员工”失去兴趣。

二、真正的机制变化:“10% 产出 = 招人”这个反射动作消失了

2020 年前的企业逻辑是线性的:需求 ↑ → 人力 ↑ → 成本 ↑

而现在变成了条件判断:需求 ↑ → AI 能不能覆盖? →

  • 能 → 不招人
  • 不能 → 极少量招人

📌 AI 成了新的“第一响应层”,而人类变成“兜底资源”。

这不是某个行业的变化,而是横向扩散到:

  • 金融
  • 咨询
  • 软件
  • 市场
  • 数据分析
  • 行政支持

三、为什么没有“大裁员”?因为最优路径是“不补招”,而不是“开除”

这是这段话最关键、也最容易被忽略的洞察。

企业发现:

  • 裁员有:舆论成本、士气成本、法律风险
  • 而自然流失 + 冻结招聘:安静、连续、几乎无摩擦

于是出现了新常态:

  • 有人走 → 不补
  • 有人退 → 不换
  • 团队要效率 → 上 Copilot / Agent

📌 这是一种“看不见的裁员”。

宏观上:没有失业冲击,但就业机会持续消失

四、为什么“招聘率”比“裁员率”更重要?

因为招聘是企业对未来的真实下注。

当招聘长期低迷,意味着:企业认为未来增长不需要新增人力

生产率提升被视为:可持续、可复制、可继续深化

📌 这是“AI 生产率红利内生化”的标志。

每一个“没有招聘的月份”,都在放大一个事实:同样的 GDP,用更少的人完成。

五、生产率去哪了?它进了利润、而不是工资

这是政治与社会最敏感的部分。

  • GDP 上升
  • 企业利润创新高
  • 股市表现强劲

但:

  • 就业增长停滞
  • 入门岗位萎缩
  • 工资议价能力下降

📌 AI 把“新增产出”直接分配给资本,而不是劳动。

这就是为什么你会看到:经济看起来很好,但年轻人感觉越来越难。

六、Forrester 的预测揭示了更冷酷的一层

55% 的 AI 相关“裁员岗位”,会被低薪外包重新雇佣

这意味着:工作并未消失、工作地点与劳动者发生了转移

📌 这是“全球劳动力套利 + AI 自动化”的叠加效应。

结果是:高成本国家的中低端白领首当其冲、全球工资被向下拉平

七、为什么“入门级岗位”最先崩塌?

因为入门岗位的核心价值是:

  • 做第一轮分析
  • 处理初级信息
  • 执行模板化任务
  • 而这正是 AI 的最强项。

📌 当 Claude / Copilot 能做 70% 的初级工作时:

企业会选择:一个资深员工 + AI,而不是一个资深员工 + 一个新人

这直接切断了:学习路径、职业爬梯的第一阶

八、这不是衰退,这是“无就业增长的扩张”

这句话点中了历史性转折:

  • Jobless Growth
  • 经济扩张
  • 利润增长
  • 技术进步

但:

  • 就业不扩张
  • 人力需求收缩

📌 这在历史上极为罕见,因为以往的技术进步最终都会“创造更多岗位”。

AI 第一次让这个假设变得不再确定。

九、一句最高认知总结(核心)

失业率告诉你“现在还没崩”,招聘率告诉你“未来不需要你”。

AI 正在把经济从:“增长 = 更多工作”

变成:“增长 = 更少人 + 更多算力”

最后一句(非常现实)

如果你还在等:“下一轮招聘潮”、“等经济好了就有机会”

你可能在等待一个不会再以原形态出现的世界。

真正的问题已经不是:“会不会失业?”,而是:“在一个不再需要那么多人的经济中,你是否仍然不可替代?”

这,才是这段话真正想让你看到的未来。

AI

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