我，H-1B 難民，輸不起的美國求職戰

作者烏塔

編輯李小天

一場史無前例的裁員風暴，正在席卷美國互聯網大廠。

據不完全統計，截至4月10日，2026年全美科技行業裁員數量達到71447人——這一數字相當于1.2 個 Meta、1.4 個 Twitter、2.4 個 Snap的全部員工規模。

進入2026年以來，全球多家科技巨頭紛紛加入大規模裁員行列：亞馬遜預計裁員1.6萬人，甲骨文裁員規模超3萬人，Meta計劃裁員1.5萬人，微軟則計劃裁員1.1萬至2.2萬人。除了這些如雷貫耳的大廠裁員外，行業內還隱藏著許多“水面之下”的常規人員調整——例如Google便以“小而頻繁”的方式，持續推進人員優化與結構調整。

圖源：Business Insider

AI裁員所帶來的焦慮與恐慌情緒，一時間快速地席卷了社交媒體。

但在這樣的風暴之外，似乎還有一些尚未被普羅大眾所關注到的信息點。

據美國知名就業數據研究機構Challenger, Gray & Christmas發布的月度裁員報告顯示，2025 年 10 月美國企業宣布裁員人數高達153,074 人。截至 2025 年 11 月底，美國全年累計裁員規模已達到約117 萬人，創下近五年以來的最高水平。

更有行業從業者透露，裁員潮的序幕并非始于2026年：2025年，全美程序員裁員人數是15萬，2024年也有12萬。AI的“清洗”并不止是從2026年開始，行業的“清洗”似乎也不完全歸因于AI。

站在這個時間節點，霞光社和幾位身處一線的人聊了聊，有關如何面對這場風暴，以及有關如何在勢不可擋的時代洪流里如何找準自身的錨點。

“去年下半年開始，整個公司開始推動engineer使用AI tooling。工作中大概20%-40% 的時間，我都花在了提高AI的能力上，一直在探索如何給它更好的指令，來提高工作效率和質量，現在，我百分之八十的工作都在用 AI 來做。”在北美工作的Leo說道。

AI在大廠程序員中的普及，一定程度上是效率導向的必然結果。舉個例子，使用AI的人，一天可以寫五千行code。不使用AI純手碼，同等工作量可能需要兩個禮拜。

“當大家的工作步伐開始出現差距，速度慢的人必然會產生壓力，慢慢地，大家就都會開始用AI。”

“不能說裁員一定和AI相關，但從公司角度來說，大力推行AI，一定程度上的確增加了成本。”Leo解釋。

以他自己的情況為例，目前工作時使用的Token費用由公司統一支付，且在工作中Token幾乎是無限制、不間斷地運行。“其實每個人在Token上的支出并不是小數目”，也可以說，這種生產形式無形當中大幅提高了公司的用人成本。

“站在公司的視角，雖然用錢提高了生產力，但為了運行，也需要把這部分支出從其他地方縮減下來，可能的解決方法就是裁掉一些人。”

OpenRouter顯示，2026年3月16日這周，Token調用周消耗數字為20.4T，是2025年同期的11倍

而談到是否會對大廠頻繁的裁員舉措和AI驚人的進化速度產生焦慮時，他的答案是肯定的。

“我感覺，程序員已經是一個存量市場了。”他解釋，雖然市場上還會有新的崗位，但對于求職者而言，搜索成本和面試難度都會變大，從大廠出來的人想要快速找到一份工作，可能就得轉向中小型公司甚至是初創公司，而這又更不穩定了。

“其實被裁之后，大家往往并不是擔心暫時的生活，而是要考慮如何快速找到新的工作，以及要不要維持目前的生活質量。”

在美國，合法居留身份通常與特定的簽證類型綁定，而常見簽證大都要求持有者維持特定的活動狀態。譬如H-1B（非移民工作簽證）合法性完全依賴于美國雇主擔保，只給予擁有者60天的“工作接續”寬限期。F-1(學生簽證)則要求持有者必須全職在讀或處于OPT（實習授權）期間。一旦失去工作或中斷學習，若未及時轉換身份或采取其他合法措施，就可能失去合法居留資格，進而面臨非法滯留的風險。

“在國內或許可以暫時找一些兼職過渡，但在美國如果找不到和之前類似的正職，就要面臨很大的風險。”

AI對北美應屆生的輻射也頗為嚴重。

在行業內有一個被實踐出的等式，即一個高級工程師加上AI的工作效率，大約等于一個高級工程師帶三個初級工程師的效率。因此，在這個存量市場上，應屆生能夠接觸到的崗位也大幅度減少，競爭越來越大，公司對于應屆生的簡歷要求也越來越高。

Leo告訴我們，現在，頭部公司開放的幾十個崗位，收到的全是來自頂尖學府學生的簡歷，每個人還沒畢業就有六七段實習經歷。

與此同時，應屆生的實習含金量，甚至開始大于學歷含金量

他舉個了例子。如果一位應屆生在OpenAI 以及 Anthropic 都實習過，那公司無論如何都會考慮給面試機會。但是如果一個人斯坦福畢業，沒有實習，或者說只有一段在雅虎的實習，那么可能連面試機會都拿不到。

而這，或許造就了北美人才市場上一個新的趨勢——在 Linkedin 上面，有越來越多的人開始炫耀自己的實習經歷，以及分享如何找實習的經驗。

在過去的求學階段，大部分學生通常是根據學校的需求安排實習，當然也有人會和學校申請這學期暫停學業進行實習，但這種人非常少見。

“當時很少人會考慮把實習塞滿大學時光，或者盡可能延畢只為保留自己的學生身份，來獲得盡可能多的實習經歷，我也從沒想過分享和炫耀intern這件事會變得這么流行。感覺市場變得有點奇怪了。”Leo說。

“抱歉，我正在忙著找工作，可能回復的不是很及時。”

上周北京時間10點前后，Alice的消息跨過太平洋傳了過來。

幾周前，她得到了公司要大裁員的消息，不敢和同事一起交流，只能在惶惶不安中等待，一邊裝作淡定地完成工作，一邊焦慮地刷社交平臺搜索裁員“密報”，一邊無奈地修改簡歷。

“周圍的美國同事好像對裁員這件事并不擔憂，但這反而讓我更焦慮了，他們越淡定，自己可能被裁的預感就越強烈。”

Alice戲稱自己為“H-1B難民”。她坦誠，如果被裁了，她是絕對不能躺平的，必須要在兩個月之內找到工作，不然就得回國。“這是我最不愿意面對的狀況，我無法適應國內的職場和工作強度，而且我父母也希望我能在海外多呆幾年。”

在度過了幾周“緩刑”一般的自我拉扯期后，Alice 迎來了讓她壓力暴增的事件——4月前后，甲骨文開始大規模裁員。

環球市場播報透露，根據甲骨文提交給加州就業發展部的《工人調整和再培訓通知法》，該公司已在加州裁減超過700個崗位，在華盛頓州西雅圖裁減491人，密蘇里州堪薩斯城裁減539人。

據美國消費者新聞與商業頻道（CNBC），在這次裁員計劃公開之后，甲骨文已經開始向16.2 萬名員工告知新一輪裁員計劃，數千人將受到影響。

Reddit上甲骨文員工爆料被裁員的中文轉譯版

“很不幸的是，我的同學就在被裁員的名單中。你知道的，社交媒體太容易出現幸存者偏差，總會有人說我身邊沒有出現這種事情。以至于當我意識到自己可能已經不具備幸存者條件時，就更控制不住焦慮了。”Alice無奈道。

Alice透露，她的同學所在的小組不到十個人，裁掉了超過三分之一的組員。其他的組里也都走了幾個人，大部分都是組里的應屆生和年紀最大的人。“雖然我們公司和甲骨文的裁人邏輯不一定相同，但我恰恰是組里最年輕的那個人。”

就在上周末，Alice分享了一條博主@quick suite 的博文，內容是亞馬遜5月裁員的最新進展。而這，已經是亞馬遜在一年內的第三次裁員動作。

文中最關鍵的信息是，裁員涉及的總人數大約在1.4萬人，這次 Layoff 還將伴隨著大量的結構調整，許多團隊將直接裁撤完整的職位組，例如 BIEs（數據 / 商業智能團隊）。quick suite如是評價，“這次的裁員名單制定過程更加混亂，完全沒有任何邏輯或章法。這純粹取決于 L8 的個人感覺，他們甚至不需要在整個組織內維持統一的標準”。

“無論如何，日子還得過。我相信自己有渡過難關的能力。”在最近一次的溝通中，Alice如此寫道。

“從我們接觸的AI大廠、互聯網公司、科技企業來看，這一輪裁員最明顯的特征，不是全面縮編，而是結構性裁員。這輪裁員并不是簡單的‘誰貴裁誰’，也不是‘誰不會AI裁誰’，而是企業在做一件更殘酷的事：重新定義什么樣的人才值得留下。”CGL管理合伙人Jerry向霞光社解釋道。

在他看來，這一輪AI裁員潮，真正被淘汰的，不一定是能力差的人，而是那些已經無法適應新組織邏輯、無法與AI協同創造業務結果的人。

除了此前頻繁提及的、以標準化、流程化操作為主的重復性職能與執行崗位，那些過去依托組織層級優勢和管理經驗立足，但其價值邊界如今已被重新審視的中層管理者，也成為企業價值重估的核心群體。

“這輪調整里，壓力最大的人群之一，是35歲以上的中層管理者。”Jerry解釋，這個人群的薪資、組織成本較高，但他們工作中涉及的很多依賴管理經驗、流程協調、上傳下達的價值，正在被組織扁平化和AI工具削弱。

在他看來，35歲+職場人的挑戰，核心是能力結構能否匹配新的組織邏輯。未來，僅靠經驗、資歷和平臺背景，很難繼續支撐職業溢價，真正有競爭力的人，必須同時具備業務判斷、落地能力、組織帶動力和AI協同能力。

“這也是為什么，很多中層再就業時會面臨三種情況， 要么接受薪資折損，要么從平臺型公司轉向產業型公司，要么干脆轉向顧問、咨詢、創業等更靈活的職業路徑。”

Jerry坦言，其實從候選人端來看，這一輪裁員帶來的影響，遠不只是收入下降，還是很多人職業安全感的瓦解。

“有人突然接到通知，權限一夜之間被關閉。有人拿到了補償，卻發現市場機會遠沒有想象中多。還有一些人雖然會使用AI工具，工作也努力，卻依然被裁，于是開始懷疑自己的價值。這種情緒在35歲以上從業者中尤其明顯，焦慮、迷茫、憤怒、自我懷疑，都是普遍存在的狀態。”

值得注意的是，裁員之外，那些“沒有被裁”的人，其實也并不輕松。Jerry直言，在很多企業里，留下來的員工正在經歷工作量增加、標準提高、績效更透明、競爭更激烈的現實。“一個人需要承擔過去兩三個人的職責，既要完成交付，又要學會借助AI提高效率，還要不斷證明自己比AI更有價值。”

另一個信號是，市場對AI人才開始進入更理性的估值階段。2023年至2025年，AI相關崗位的薪酬快速抬升，尤其是算法、大模型、架構等方向，一度出現明顯泡沫。到了2026年，通用型算法崗的熱度下降，招聘周期拉長，企業篩選更嚴，供需關系也在發生變化。

但具備底層技術能力的人，能夠推動AI真正落地到業務場景中的人，以及“行業經驗+AI能力”的復合型人才，仍然具有市場。技術能力仍然重要，但脫離業務結果的技術能力，正在快速貶值。

“對企業來說，也不要把AI簡單理解為裁員工具。真正成熟的企業，不是先裁人再想未來，而是先想清楚：哪些能力必須保留，哪些人才必須升級，哪些崗位可以重構。”

無論是之前Twitter的80%大裁員和再回聘，還是美國頭部金融科技（FinTech）公司Block的裁員回聘，都是在印證這一點。目前來看，其實大部分頭部企業，對于AI裁員這件事的態度還是比較謹慎的。

“AI替代可以帶來短期效率，但如果裁錯了人、傷了組織能力，代價會在未來更大。”