纸飞机TG账号老号购买-telegraph账号自助下单

《科创板日报》2日讯，国际半导体产业协会SEMI表示，2026~2029年全球300mm（12 英寸）晶圆厂设备支出将持续增长，增幅分别为18%、14%、3%、11%，分别达到 1330亿美元、1510亿美元、1550亿美元、1720亿美元。

甲骨文凌晨突发裁员，不是愚人节玩笑。

据CNBC证实，甲骨文（Oracle）已经启动新一轮裁员，涉及数千名员工。

同一时间，它正在砸下数百亿美元，建设AI基础设施。

多家行业媒体披露，甲骨文计划将年度资本支出提升至约500亿美元规模，主要用于数据中心与AI基础设施建设。

这一投入已经开始侵蚀公司的现金流：TheStreet数据显示，甲骨文自由现金流从2024年的约118亿美元转为负值，并预计在2026年达到-230亿美元。此外，甲骨文今年股价下跌约25%，跌幅超过所有科技巨头。

一边是持续扩张的AI投资，一边是裁员与成本控制，这种组合在传统软件公司中并不常见，却正在成为AI时代infra（基础设施）公司的典型状态。

如果你在一家做基础设施的公司，现在可能应该警惕：AI越火，你越可能被“优化”。

甲骨文，只是最新一个例子。

01

甲骨文裁员并非孤例

类似的事情，正在整个AI基础设施链条上发生。

在2025年至2026年间，多家处在这个链条中的公司先后宣布大规模裁员：

英特尔在2025年宣布裁员约2.5万人，作为其制造与成本结构调整的一部分；

亚马逊在2026年初裁员约1.6万人；

微软在2025年中期裁员约9000人；

Block在2026年初裁员超4000人。

这些企业分布在不同细分领域，包括半导体、云计算、企业软件以及支付基础设施，它们的裁员当然各有具体原因，但同样存在一个清晰的共性：它们都在给AI“打下手”。

这些公司并非AI浪潮的边缘参与者，相反，它们是最早承接AI需求增长的一批企业。例如云厂商承接模型推理负载，芯片厂商提供算力支撑，企业软件公司则承担数据与流程的管理功能。随着AI需求增长，它们普遍获得了更多的订单与更高的使用量——换句话说，他们靠AI“赚了不少钱”。

但压力也随之而来，订单的增长和成本结构的变化同时出现。

和传统软件的轻资产逻辑不同，AI基础设施建设具有明显的重资产属性：数据中心的建设周期长、资本密集度高，GPU等核心硬件的采购价格持续处于高位。一张高端算力卡价格可以达到数万美元，而大规模训练或推理部署通常需要成千上万张。

一座AI数据中心的成本，已经不再是“几亿美元”的问题，而是动辄数十亿、甚至百亿美元的投入。

资本开支的急剧上升迫使这些infra公司在财务结构中寻找新的平衡点，在AI投资面前，人，成为了最容易被调整的成本。

一个简单而直接的选择开始出现：

用人力成本，去换算力成本。

02

AI红利正在“重新分配”

要理解这一变化，需要回到AI产业的价值结构。

过去的软件行业中，价值往往分散在多个层级：包括应用层、平台层、中间件以及底层基础设施。每一层都可以通过差异化能力获得一定程度的定价权。

但在当前的AI周期中，这种分布正在逐渐集中。AI时代的价值，可以围绕token粗暴地归类为两种：一种是生成能力，即模型本身能够产出token的能力；另一种是消耗能力，即用户在推理阶段持续产生的token使用量。

用最通俗的话来讲就是：AI的红利，正在集中在模型和token上。

掌握模型能力的公司，例如OpenAI、Google DeepMind和Anthropic，能够直接定义产品形态与价格结构；拥有大规模用户入口的平台，则可以通过token消耗实现持续收入。

传统基础设施环节依然重要，但它们越来越像“电力”和“带宽”，必不可少，但难以决定价格。

一个逐渐清晰的规律开始显现：越接近token生成与消耗的环节，利润空间越高；距离这一核心越远，竞争越趋向于成本压缩。

换句话说，在AI浪潮中，掌握了token就掌握了定价权；远离token，就只能卷成本。

对于大多数infra公司来说，它们既不掌握模型能力，也不掌握用户入口。它们承担的是“支持系统”的角色，像是存储数据、调度资源、提供运行环境或构建工具链。

当技术从非标准走向标准化，再从标准化走向自动化，人力需求就会自然下降。

在技术尚未成熟的阶段，大量工程师与运维人员是必要的，因为系统复杂且缺乏标准化；但随着模型能力提升、自动化工具普及以及平台能力增强，原本需要人工完成的工作就开始被系统替代。

在这种背景下，当公司既要降成本，又要提效率时，裁人几乎是必然选项——毕竟人是持续成本，算力是前期投入。一旦系统稳定运行，人力规模就会被重新评估。

在技术周期早期疯狂招人，技术成熟以后大批裁人，几乎成为了infra公司的宿命

这一过程并非AI时代独有：在云计算早期，企业同样经历过从快速扩张到效率优化的转变。但AI的发展节奏明显更快。

模型能力、工具生态和硬件能力在短时间内的同步演进，直接压缩了效率提升的进程。云计算大约用十年时间完成标准化与规模化，而AI可能只需要三年。

03

另一种选择正在出现

对那些正在大规模投入AI的infra公司来说，把一部分人力替换成算力，看似冷血，却也是一种能说得通的选择。

但把目光放得更大一些，岗位并未整体消失，而是在不同层级之间迁移。

在过去几年里，大量岗位围绕基础设施展开，包括系统维护、数据处理、流程管理以及工具开发。随着AI的加入，这些工作里有一部分开始被自动化替代。

与此同时，直接参与模型开发、应用构建或产品创新的岗位，需求正在不断增加。

在这种变化下，一部分从业者面临不确定性，而另一部分企业却看到了机会，准备“捡漏”。

例如WHOOP，一家专注于健康与可穿戴设备的公司，正在逆势扩张团队规模，计划招聘约600人。

WHOOP的CEO Ahmed直说：“目前可能是历史上最优秀的人才市场之一，许多优秀的人才目前处于待业状态，或者在那些不断谈论他们将被AI取代的公司中工作。”

“优秀的团队会利用优秀的工具打造伟大的产品。我们在健康、健身、平衡和医疗功能方面看到了巨大的机会海洋。与其说‘哦，我们如何在未来12个月内变得如此高效’，我们是在说‘我们如何将3到5年的研究路线图缩短至12到24个月’。所以，这让我们变得更加雄心勃勃，我认为这正是此刻最令人兴奋的地方。”

这种判断，和正在裁员的infra公司，属于两套完全不同的思路。

对于那些以产品和应用为核心的公司来说，AI不是用来省钱（虽然也有），而是用来提效的：它能让同一支团队，在更短的时间里，做出原本要几年才能完成的东西，从而更快推出产品、不断迭代。

在这种情况下，人的作用并没有被替代，反而被AI放大——同样的人，可以做出更多、更快、更复杂的事情。

所以你会看到，AI在不同的思路下，带来的结果也截然不同：对于一部分公司而言，AI意味着降低成本、提升效率；对于另一部分公司而言，它意味着加速创新与扩展边界。

对从业者来说，这种变化同样具有现实影响。

在AI体系中，工作可以大致分为三类：直接创造内容与能力（模型、算法、agent）；放大与应用能力（产品、应用层）；提供支持与基础设施（系统、工具、运维）。

随着AI能力的增强，第三类工作的可替代性正在提高，这并不意味着这些岗位没有价值，只是它们的价值更难转化为溢价。

对从业者而言，关键问题不再局限于技术本身，而在于所处的产业位置——决定你稳定性的，不是能力，而是你离AI的价值核心有多近。

岗位与价值创造之间的距离，将直接影响稳定性与发展空间。

当技术周期加速推进，组织结构与岗位结构也随之变化。裁员与招聘同时发生，成为同一时代的两种侧面。

面对“AI会不会取代人力”的问题，我们不妨想一想：这家公司究竟是在用AI省钱，还是在用AI赚钱。

AI不会直接决定你会不会被取代，但它会决定，你所在的位置，是否还值得被保留。

快科技4月2日消息，开源AI大模型目前是中国科技公司主导，美国的科技巨头在AI时代基本转向了闭源，但为了不让中国公司完全占据市场，美国巨头也会象征性拿出开源大模型，谷歌的Gemma 4很快要发了。

Gemma 4要发布的消息传了有段时间了，现在谷歌Deepmind创始人、CEO Demis Hassabis也发推暗示——他的内容是4颗钻石，而Gemma大模型的名称就是来自拉丁语宝石Gemma，因此这一暗示是非常明确了。

当前的Gemma 3大模型是去年3月份发布的，基于谷歌的Gemini 2.0，正好一年了，也是时候发布了，Gemini 3.0发布半年多了，甚至Gemini 3.1都已经发布了，这个时间差也不会影响谷歌的闭源大模型收费赚钱。

最让人关心的还是Gemma 4大模型的能力，当前的Gemma 3算是轻量级的，最大参数量也就27B，可以用单卡GPU运行，也支持多模态能力，能力当然没法跟谷歌主力大模型相比，但在开源社区口碑还是不错的。

Gemma 4此前传闻除了之前的小参数量模型之外，还会增加一个120B参数的新模型，是上代的4倍规模，但会采用MoE架构，激活参数15B，可以降低要求，依然能本地离线运行。

让谷歌自己的Gemini分析了下Gemma 4的能力预测，它给的答案很好很强大，甚至连深度思考能力也给了，上下文能力翻1-2倍，具备执行复杂逻辑能力。

不过也别期待太高，谷歌、Meta等美国科技公司做开源大模型并不会有多高优先级，也不会让开源模型能力影响到自己赚钱，Gemma 4能在本地离线运行的话，能力上限就不会太高，同参数量下也很难说能比得过国产开源的大模型。

作者 | 杨京丽

编辑 | 心缘

智东西4月2日消息，据多家外媒报道，马斯克旗下的SpaceX公司已向美国证券交易委员会（SEC）秘密提交了首次公开募股（IPO）申请文件。

SpaceX计划募资400亿至800亿美元（约合人民币2752亿至5504亿元），目标估值超过1.75万亿美元（约合人民币12.04万亿元）。若顺利实现，这将成为全球有史以来规模最大的IPO，远超2019年沙特阿美约290亿美元（约合人民币1995亿元）的募资纪录。

马斯克希望SpaceX七月前完成IPO（图源：《华尔街日报》）

上周3月25日，外媒就爆料马斯克，要启动史上最大IPO了。如今SpaceX正式向SEC秘密递表，上市进程正式推进，目标6月至7月挂牌上市。

SpaceX或将成为今年三大超级IPO中最先上市的一家，据悉OpenAI和Anthropic也在筹备年内上市。对于全球资本市场而言，这无疑是一个足以载入史册的事件。对于马斯克本人，他已经是世界上最富有的人，并有可能借此成为首位万亿富翁。

一、五大投行护航，全球银行分区接单

据外媒报道，SpaceX已选定美国银行、花旗集团、高盛集团、摩根大通和摩根士丹利五家机构担任IPO主承销商，预计这些投行将共获得数亿美元的承销费用。

此外，SpaceX还在全球范围布局了多家国际银行负责各区域订单管理。据彭博社报道，巴克莱银行负责英国市场，德意志银行和瑞银集团负责欧洲，加拿大皇家银行负责加拿大，瑞穗金融集团负责亚洲，麦格理集团负责澳大利亚，花旗集团统一协调各家分工。

《华尔街日报》指出，SpaceX多年来的营收、成本和资产负债表一直高度保密，仅少数与公司高层关系密切的投资者才能获取。

此次采用秘密递表方式，财务数据短期内仍不会公开，公司将先与SEC进行多轮反馈修改，待正式上市前再披露股票数量、价格区间等详细信息。届时，这家横跨火箭发射、卫星通信和AI业务的巨型公司，将首次向公众展露完整家底。

值得注意的是，SpaceX正在考虑采用双重股权结构，马斯克等内部人士将拥有更大的投票权以主导公司决策，这与谷歌母公司Alphabet的做法类似。此外，SpaceX可能将高达30%的IPO份额分配给散户投资者，这在超大型IPO中较为罕见。

二、合并xAI后估值飙升，业务版图庞大

今年2月，马斯克通过换股方式将旗下AI公司xAI并入SpaceX，合并后整体估值达1.25万亿美元（约合人民币8.6万亿元），创下美国历史上最大企业合并交易纪录。

合并后的SpaceX业务版图涵盖星舰（Starship）巨型火箭、星链（Starlink）卫星互联网、xAI旗下AI聊天机器人Grok，以及社交网络平台X（原Twitter）。

据彭博行业研究数据，SpaceX的火箭发射和星链卫星服务贡献了绝大部分收入，2026年合并收入预计接近200亿美元（约合人民币1376亿元），而xAI的收入可能不到10亿美元（约合人民币69亿元）。马斯克此前在社交媒体上透露，SpaceX2025年预计收入为155亿美元（约合人民币1066亿元），其中约11亿美元（约合人民币76亿元）来自NASA。

据《纽约时报》获得的文件显示，仅星链一项在2024年就创造了80亿美元（约合人民币550亿元）的销售额，而2023年SpaceX总收入为74亿美元（约合人民币509亿元），增长势头非常明显。

SpaceX猎鹰9号升空（图源：《华尔街日报》）

在火箭发射领域，SpaceX在美国占据绝对主导地位。根据乔治城大学安全与新兴技术中心的数据，美国每六次太空发射中就有五次由SpaceX完成。截至2026年3月底，SpaceX已完成约40次猎鹰9号发射，全年目标为140至145次。

三、募资用途：太空数据中心、月球基地和还债

IPO募集的巨额资金将流向多个方向，据《纽约时报》报道，资金将主要用于建设太空AI数据中心、建立月球基地、为xAI提供运营资金，以及偿还马斯克2022年收购Twitter时产生的数十亿美元债务。

银行方面已要求SpaceX在IPO后至少持有150亿至200亿美元（约合人民币1032亿至1376亿元）的现金储备。

马斯克在近期一份内部备忘录中表示，轨道数据中心将在两到三年内，成为满足AI算力需求最经济的方式。他还提出了一套“可持续丰裕”理论，认为旗下各公司协同合作，将创造出能终结贫困、不需要人类工作的AI和机器人产品。

SpaceX的高管们多年来一直声称，公司不会上市，直到火箭能定期飞往火星。但《华尔街日报》指出，公司去年改变了策略，开始加速推进上市，主要原因是马斯克押注AI数据中心太空化将成为下一个竞争前沿，而这需要巨额资金支持。

四、市场反应不一，马斯克或借IPO冲击万亿身家

对马斯克个人而言，SpaceX上市意味着巨大的财富飞跃。据福布斯数据，马斯克目前净资产约8230亿美元（约合人民币5.66万亿元），其中相当大一部分来自他在SpaceX约44%的持股。

马斯克近年来净资产变化（图源：《福布斯》）

如果上市后估值继续上涨，他有望成为全球首位身家达到万亿美元级别的人。同时，这也是早期员工和投资者期盼已久的兑现机会，部分投资者已等待了超过20年。

但并非所有人都看好这次上市。投资管理人罗斯·格伯（Ross Gerber）直言，当前全球地缘冲突不断、经济环境不可预测，“这是一个糟糕的上市时机”。他认为马斯克急需现金支撑太空数据中心、芯片工厂等高昂项目，同时X和xAI仍在亏损。

方舟投资（Ark Invest）首席未来学家布雷特·温顿（Brett Winton）则较为乐观。方舟投资去年曾预测SpaceX的估值将在2030年达到2.5万亿美元（约合人民币17.2万亿元）。温顿认为：“募资规模与机会的大小是匹配的。”

此外，马斯克在公开市场的过往记录也引发关注。2018年他曾在社交媒体上声称已安排好资金要将特斯拉私有化，但事实并非如此。IPO将要求他向投资者披露更多信息并兑现承诺，而他在火星时间表和太空数据中心等项目上一直过于乐观。

结语：24年，SpaceX迎来史上最大IPO

从2002年创立SpaceX到秘密递表，马斯克用了24年。此前SpaceX高管们多年来一直声称，公司要等到火箭能常态化飞往火星之后才会上市，如今却主动提速。

背后的原因众说纷纭，但不可否认的是，SpaceX已经是全球最具商业价值的航天公司。星链用户数连年翻倍，美国每六次太空发射有五次印着SpaceX的logo。合并xAI后，这家公司又多了一个AI的故事可以讲。

至于“航天+AI”的组合究竟值不值1.75万亿美元（约合人民币12.04万亿元），等正式招股书公开、财务数据摊在阳光下的那一天，市场自会给出答案。

财联社4月2日讯（编辑 刘蕊）在最近的伊朗战争中，韩国存储芯片股惨遭牵连，致使这些股票即便在近期的上涨行情之后，估值仍然相对低廉。但是，一旦中东局势出现缓和迹象，三星电子、SK海力士这些领先芯片股很可能会成为涨幅最大的股票之一。

这是凯斯沃资本管理公司（Causeway Capital Management）的基金经理阿琼·贾亚拉曼（Arjun Jayaraman）的观点。这位基金经理管理的34亿美元新兴市场基金，在过去三年的表现超过了96%的同类基金。

贾亚拉曼对韩国存储芯片制造商的乐观看法与一些其他投资者的观点形成了鲜明对比——在过去一个月伊朗爆发期间，不少基金经理削减了对韩国股票的投资头寸。

今年3月份，海外投资者净抛售了170亿美元的三星电子和SK海力士股票。这导致三星股价当月下跌23%，SK海力士当月股价下跌24%，均创下自至少2008年以来最大的单月跌幅。

三星电子和SK海力士创下2008年以来最大月度跌幅

而贾亚拉曼认为，当中东地区局势出现“一定程度的正常化”时，外国资金“肯定会”回归。

他表示：“我们认为此次抛售实际上是一个买入良机，因此我们并未出售任何相关股票……对于韩国股票，尤其是SK海力士这类股票，此次抛售提供了一个非常好的买入机会。”

贾亚拉曼的基金在过去一个月里增持了一些能源股，比如中国石油，以此来对冲其在亚洲科技领域的投资风险。

“从长远来看，我们对人工智能主题仍持非常乐观的态度，我们认为此次抛售更多是一个买入机会，所以我们并未出售任何这些股票。”他说道。

每经AI快讯，4月2日，安科生物发布午间公告，聘任窦昌林博士为公司首席执行官兼首席科学家，主要负责公司创新药研发体系建设、前沿技术平台搭建、全球化布局、重点管线推进及研发团队管理等工作。

显示面板行业双雄近期资本动作频频：京东方连推三份回购计划，近一年半内第五次出手；TCL科技则抛出近百亿定增并购方案，意图全控核心资产。《每日经济新闻》记者发现，在显示行业巨头资本动作频频的背景下，当前行业也正在经历一些变局，如产品价格上涨、行业集中度提升、头部企业折旧达峰等。

《每日经济新闻》记者以投资者身份分别致电了京东方和TCL科技。对于一季度电视面板价格上涨的情况，TCL科技接听电话相关人士表示，“一季度确实是一个温和上涨的状态。但之后的市场情况我们不太能够直接去给一个结论。需求这一块，可能是一季度因为下游的备货然后有所上涨。到二季度的话，可能会相对承压一点，但是价格整体向上的趋势是不变的。”

京东方接听电话相关人士表示，“我们有一些LCD产线会陆续折旧到期，未来可能也会有新增的，但我们判断2025年（折旧）已经达峰了。”TCL科技接听电话相关人士则表示：“2025年确实是折旧的一个峰值，之后是会逐步下降。2026年就会有一定下降，但是可能幅度不会特别明显。总之，2025年之后的话，就是一个（折旧）逐渐下降的过程，可能到2027、2028年的话幅度会更大一些。”

全文请见：显示面板巨头资本动作频频：京东方密集回购、TCL科技重磅重组，行业面临怎样的变局？

4月2日，再鼎医药有限公司宣布与安进公司达成一项全球临床研究合作，旨在评估再鼎医药处于临床阶段的靶向delta样配体3（DLL3）的抗体药物偶联物（ADC）zocilurtatug pelitecan（zoci，前称ZL-1310）联合安进IMDELLTRA®（tarlatamab-dlle），一款靶向DLL3的双特异性T细胞衔接器（BiTE®）疗法，用于治疗广泛期小细胞肺癌（ES-SCLC）患者。作为该合作协议的一部分，安进将申办一项全球1b期研究，评估zoci联合IMDELLTRA®在ES-SCLC患者中的安全性和有效性。再鼎医药将保留zoci的完整所有权，并将向安进提供临床研究用药。

摘要：

AI写了90%的代码，却没有消灭疲劳。人也成了“无法休息”的监工。

凤凰网科技 出品

作者｜梁键强、尚志芳

编辑｜赵子坤、董雨晴

凌晨6点，一封邮件，裁掉三万人。

“没有任何沟通和征兆，一睁眼工作没了。”不少员工从睡梦中醒来，只等到了一封冰冷的遣散通知。

这是上季度净利润同比大涨95%的科技巨头甲骨文。一边疯狂扩建AI数据中心，试图为OpenAI等公司提供算力基础，一边为节省上千万投入资金而进行“无差别裁员”——不看绩效，不看职级。“人不如AI”的残酷现实下，科技公司认为，人类不再是创造企业营收的核心资产，而是急需甩掉的历史包袱。

在难踩刹车的历史换挡期，首当其冲的就是受AI coding冲击的程序员们。

过去，程序员的价值在于写出能运行的代码，从0到1的构建过程，充满了探索、试错。

现在，只要有想法，交给AI就可以直接进入验收环节。程序员只需向AI发送指令，做Review（审核）、验证，就可以完成交付。

快是AI的本能，但结果到来的速度太快，过程被一键压缩。原本用来写代码的时间，被更多讨论、修改与确认占据，大脑一直在做判断，在给AI下指令和审查AI结果中不停切换。

AI提效下，人反而越来越累，越来越忙。

图｜来源于电影源代码

程序员陈凯向我们打了一个比喻，现在的AI革命，像极了工业革命初期的血汗工厂。蒸汽机的发明让生产力暴增，却并未带来工人解放，反而出现了更极致的压榨——机器不停，工人便要连轴转，工作时间反而更长。

“我们现在就像守着机器的工人。”他说，“机器不能停，人就无法休息。”

也有受访者忙着学习AI提效。“如果不主动学习、表明拥抱AI的态度，很可能会被第一批裁员。”

AI能力越强，第一波被冲击到的程序员群体就越焦虑，越疲惫，也越身不由己。

我们和中美两地不同工龄和职位的程序员们，聊了聊他们近期遭遇的变化和感受，以下是他们的自述。

公司开始“卷”Token用量，用不够，就淘汰

Kitty，30岁，工龄6年

我在西雅图做后端工程师，一共6年经验，前几年在Oracle，后面在一个著名的SaaS卷王公司。

如果是两年前，你问我在美国互联网公司工作是什么感觉，我可能会说节奏还可以，至少不像外界想的那么拼。但现在，这种状态已经完全不存在了。

AI进来之后，一切都变了。

像我们以及Meta之类的公司，现在都在非常激进地推进AI。节奏一下子被拉高，压力也跟着上来了。

我现在这个组，日常就是996。晚上10点、11点、12点，甚至凌晨一两点，都能看到有人在发代码；早上8点，又有人开始发。周末也经常临时加班、开会。

现在大家都是Cursor的深度用户，基本所有代码都用AI写。以前一个功能两周做完是正常的，现在你用AI，一两天就要有结果。哪怕没有完整交付，一周也必须给出阶段性反馈。

这些代码不是说用AI写完就结束了，你还要去看、去理解，甚至去跑代码，才能确保没有问题。所以，虽然用AI写，但往往还得需要用更多的时间去理解和维护代码。

管理层觉得AI可以极大提升效率，但这个效率的实现，是要靠人去“补”的。你必须不断配合AI，才能达到他们想象的产出速度。结果就是工作量没有减少，反而更多了。

我们内部现在的绩效机制，也在往AI倾斜。

最直接的是代码量。我们有一个排行榜图表，每天刷新，所有人发了多少行代码一目了然。绩效是直接和这个挂钩的。

如果你不用AI，你根本不可能竞争得过别人。

我们组有两个“卷王”，他们一年发的代码量，是一般人的十倍。他们完全依赖AI，三个月能发500个PR（Pull Request，合并请求），把整个部门都“卷”起来了。现在大家会被要求向他们看齐。

甚至开始“卷”Token的使用量后，有人宁可用大量的Token去改一行代码，也不会自己手改。因为老板会看Token量。

虽然不明文写进绩效，但实际上已经成为核心评判标准了。末尾淘汰制下，每三个月评一次绩效。之前是连续两次拿差绩效才会裁，现在这种情况下，一旦你第一次拿到差绩效，基本确定就会被裁了。所以大家一点也不敢松懈。

最近，公司内部还发了一封邮件，说AI时代，以后必须只能用AI写代码，不允许手写，要缩短人类审核的周期。这封邮件还强调了好几次，必须要快速迭代。邮件中还承认，我们这个行业就是腥风血雨的。

我们公司有9000多个人，就在两三周前，整个公司裁掉约70个员工，就是把technical writer一整个职位一口气全端了——这些人以前负责写技术文档，要和工程师、产品经理沟通，把功能解释清楚给客户看。

但有了AI之后，公司会觉得不需要这些人了，只需要把代码给AI，它就会给你输出对应的文档。他们现在一天到晚都都泡在领英上找工作。

我自己上个季度已经拿到Warning（警告）了，估计大概率也会被裁。所以在考虑转行，因为还年轻，还有机会换别的赛道，可能去做医药行业。

其实不只是我焦虑，我身边几乎所有的人都在焦虑，包括我换组前的一位领导。我们都在想，不知道一年后还会不会有工作。

我有和我现在的同事聊过职业规划。在这个行业待了十年以上的，他们已经攒够退休的钱了。被裁了也无所谓，做一天和尚撞一天钟。

最焦虑的应该是有孩子的人群，他们非常依赖这份工作，还得继续卷。和我相近年龄的，都在学习AI，想去做AI相关基础设施的开发，希望别被时代淘汰。

我们公司最近在做一个AI Week，要专门花一周的时间，让所有人来研究怎么用AI提升自己的效率。但我有同事看到了内部的文档，实际作用是，根据AI Week的产出结果与对效率的提升程度，来决定裁员人数。

在美国，被裁也没有太多保障。我们这边大概是两个月遣散金，劳动法保护很弱。你如果是绩效不好被裁，对找工作影响更大。

我前司甲骨文已经在进行大规模裁员了。在Oracle的微信群里，每天都能听到他们说哪个组有多少人没了，至少一万多人。我同事组里的经理，和领导都被裁员了，大家都很焦虑。

整个市场也在变差，现在几乎找不到那种每天只用工作四、五个小时的岗位了。我2025年还在找这样的工作，但现在肯定是没有了。

公司默认你至少是一个每天工作8小时的人，实际上更远远不止。再加上现在大家都不敢跳槽，因为外面的市场更差。市场上流动出来的岗位，大多都是强度很高的岗位。

之前有说法是，AI正在杀死SaaS公司。我们业务层面还没有明显冲击，因为有底层技术壁垒，也在做AI功能。但资本市场已经给出反应了——对SaaS整体是悲观的，股价跌得很厉害。

AI更像是在放大资本的能力。它就像是一条鞭子，让公司抽着程序员前进。如果你不能跟上AI的速度，就只能被淘汰。

AI写完代码后，我还是得每天工作18个小时

吴奇，24岁，工龄1年

我在TikTok做算法，是和业务直接相关的算法岗，要背业绩指标。

很多人对美国互联网职场的想象，还是那种“不打卡、节奏松、工作生活平衡”的样子——这是在没有AI的时候。

表面上看，我们作息确实很“自由”，一般是早11晚6，吃完饭就走。Google、Meta这些公司，大多也是早9晚5点。

但这些只是明面上的工时。AI进入工作流后，这种“自由”基本只剩下了形式。你人可以不在公司，但你的工作不会停。

我们这种岗位要对结果负责。比如一个季度，目标是把某个模型上线，或者把核心指标做上去。AI出现之前，这个过程是有节奏的：写代码、调试、验证，一步一步推进。

2025年中，Cursor这一类AI编程工具大规模普及后，现在身边几乎没人再手写代码，都是用AI。

效率确实被大幅度提高了。但同时，公司对我们的工作预期也上升了。

老板会觉得，既然AI能写代码，那么代码就不再是问题。

以前，一个功能推进慢一点，被视为正常，毕竟手敲代码很耗时间。但现在，在管理层眼里，我给你一个任务，你有AI，那明天就应该有反馈；哪怕没有完整结果，一周至少也应该给出一个说法。

以前，不会特别明确有上线节点。但AI普及之后，大家逐渐形成了一种共识：每个季度都必须要有产出。即便不会写在KPI里，但也能明显感受到。项目如果一段时间没进展，领导催得更紧。

在组里待了三年的老同事，告诉我，最近半年明显氛围变了。晚上10点不回消息，领导会直接打电话问项目进度，因为领导也在开会，需要实时汇报。这种超越工作时间边界的事，在AI进入工作流之前，基本不会在硅谷发生。

而且，同事之间的零和竞争更激烈了。

所有人提速，其实等于没有人提速。毕竟，绩效还是按相对排名来打的。一个组那么多人，总有人要拿差绩效。

当周围的所有人都在用AI往前冲的时候，你根本不敢停下来。这种压力会慢慢变成一种离线焦虑。

表面上已经下班了，但并没有真正离开工作。哪怕回到家，脑子还在反复转：这个模型还能不能再快一点，这个方案还能不能再好一点，这个效果是不是还有优化空间。

你不是被谁明确要求必须工作到几点，而是会被结果追着走，被周围人的速度推着走。

现在我早上9点醒来，第一件事就是打开电脑看代码。AI已经帮你把很多事情提前做完了，人类必须尽快跟上它的进度。晚上6点回家后，十一二点躺在床上，脑子里还在反复想：这个模型还能不能再优化，这段代码还能不能再提速。

AI并没减轻工作量，反而让人更难停下来。

过去，TikTok海外团队一般比较松弛，很多时候等国内产品先上线，我们再跟进。但现在，时间差正在被强制压缩。以前可能国内先发，我们再慢慢追；现在，管理层会希望海外业务同步推进，甚至希望你比国内更快。这几乎是不可能轻松完成的事。

千问、DeepSeek这些模型一有新动态，相关团队都要立刻跟进测试。

从功能上，TikTok相当于抖音的一个子集。抖音已经把很多功能做到很完善了，丰富的内容形态，长视频入口这些，Tiktok很多都还没有。一方面是技术能力的问题，另一方面也有版权和合规限制。

还有就是，国内字节有几万人，清北什么背景的人才都能招到。但在美国，团队只有几千人，还面临着招人难、留人难的问题。能过面试的人，往往更愿意去Meta、Google，薪资和股票等待遇更好。即使招进来，很多人也会因为强度太高离开，这就决定了你很难像国内那样快速迭代产品。

所以很多人会觉得，为什么TikTok不直接把抖音的功能全部复制过来。其实不是不想，而是很难做到。也因此，管理层想尽快借助AI能力缩短TikTok和抖音的差距。

当下，公司也不会花钱养太多可替代的人了，开发岗招聘在显著收缩。受冲击最大的肯定是应届生和初级岗位。今年亚马逊、Meta以及其他一些大厂，应届生招聘都比去年更少。去年本来就不乐观，今年只会更难。

旧的岗位在减少，但新的工作方式又要求你跑得更快、做得更多。

很多人以为，AI编程后，程序员可以不用那么累了。代码确实是写得更快了，但真正消失的不是工作量，而是工作的边界。

在“永不休息”的AI帮助下，你很难说清，什么时候算做完，什么时候可以停下来。

一句代码也不用手敲，AI会“预判”我的需求

李锵，38岁，工龄15年

我在一家广州外企工作，写了整整15年代码。今年3月，被公司优化了。

给出的理由是战略调整、岗位不再保留，但我心里清楚，年纪不小加上薪水不低，自然成了第一批被优化的对象。

但最核心的理由，显然还是因为AI。

一年前，AI编程工具刚起来那会儿，生成的代码可用率不足5%。不到半年，适配编程场景的AI插件陆续上线，在代码编辑器里写一行中文注释，AI就能自动补全完整的功能代码，这时候代码可用率已经能到30%-50%了。

直到去年八九月份，随着大模型迭代，可用率突破到70%。2025年底，AI生成的代码可用率基本稳定在90%以上。

2026年开年，我基本一句代码都不写了，纯粹就像客服一样，只给AI下达指令。

再到后来，我连字都懒得打，在家直接用语音给AI派活。我会同时开两三个AI窗口，一个写需求文档，一个用三个不同的开源框架写Demo，还有一个做竞品分析。人去冲个咖啡、炒个菜的功夫，十几分钟回来，所有工作都做完了。

放在以前，只是这三个框架的Demo，我自己手写至少要半个月。

AI直接将程序员职业的门槛降到了底。只要你会打字、能说清楚需求，哪怕完全没学过编程，也能让AI写出能跑的代码。

我用15年时间堆起来的职业护城河，一夜之间就被AI填平了。

我们总说AI是生产力工具，是来解放人的。可最后你会发现，它解放的是公司的人力成本，从来不是打工人的时间。

没有AI的时代，我们做程序员其实很简单，把功能写稳、跑通、不出错，能按时、按质交付，就已经足够了。那时候的工作有明确的边界，做完就是做完，心里踏实。

可现在不一样了，AI 早已不是那个只会被动执行指令的工具。它会主动预判我的需求，一个需求刚做完，它会接着问，要不要优化代码性能？要不要补充安全校验？甚至会主动告诉我，现有方案里，还有哪些风险点可以提前规避、哪些细节可以做得更完善。

既然它五分钟就能做到80分，我为什么不能让它做到更好？我总会忍不住继续优化。

它永远在告诉我，我还能做得更好。

随之失去的，还有我写代码的乐趣。我大学专业是游戏程序设计，最开始写代码，纯粹是因为喜欢。写代码像玩游戏搭积木，需要一点点琢磨，遇到一个难搞的bug，熬通宵想办法解决，最后跑通的那一刻，是前所未有的成就感。

AI来了之后，不需要我再处理过程，只需要说一句话，十秒钟给你成品，哪怕我改了想法，AI也能马上给我一个新版本。

我当年刚入行时，一位广州华南理工大学计算机专业的大四实习生，转正薪资就能拿到13000，这个数字在当时是其他行业普通毕业生的两三倍。那时候，计算机专业是所有高考生眼里的香饽饽。培训机构遍地都是，哪怕零基础，培训三个月，入行就拿高薪。

可现在，AI将一切都打碎了。一个刚毕业的计算机学生，学了四年的代码能力，AI一秒钟就能超过。他拿什么和别人竞争？刚入行，就遇上了行业的崩塌。

被优化之后，我先不考虑急着找工作。我心里很清楚，即使再找一个程序员的岗位，也干不长久。我认为今年内，程序员这个岗位的数量，一定会出现断崖式下跌。

我打算先领几个月失业金，试试做自己的项目，看能不能找到新的方向。实在不行转行去做蓝领。电工、木工都可以。现在蓝领的工资越来越高，至少这些活，AI还替代不了。

AI让我效率翻了10倍，却比以前更忙了

陈凯，30岁，工龄7年

我毕业后就在杭州阿里做程序员，工作七八年了。大学时计算机行业很火，我的专业本身也要写代码，毕业后顺理成章成了一名码农，现在在团队也算个小中层。

我可以说是国内最早一批接触AI编程的人，从2022年底ChatGPT刚推出时，便一直在关注。2025年AI Agent全面爆发，到现在Cloud Code、Copilot这些工具遍地开花，这三五年AI的迭代，快得让人有点喘不过气。

很多人说，有了AI，程序员就不用写代码了。其实也不是完全不用写，只是不用再一行行地手敲。

以前一个月手敲五六千行代码。现在一个月，我的代码提交量已突破10万行——但其中90%来自AI。

省下的时间留给我做的，是将我的想法、架构设计、业务逻辑完完整整地告诉AI。

以前程序员岗位分得特别细，前端、后端、算法、数据开发，各司其职。现在AI将门槛拉低，AI负责一线的编码执行，人只需要将方案和想法喂给它。比起实操，架构能力、逻辑思维、把事情讲清楚的描述能力，现在更关键了。

为了让AI写出来的东西更靠谱，我们也会用Skills，类似给AI看的说明书。例如先写测试用例，再写实现逻辑，写完自己跑测试，这样跑出来的代码 bug 会少很多。

我粗略算过，AI让我的工作效率提高了至少有10倍。以前写一份代码要花上一天，现在 AI 10分钟就能出初稿。开会的时候可以指挥AI来写，忙别的事的时候它也在写，根本不会被打断。

这个周末我纯靠AI，写了一个小程序，功能对标市面上一款商业化软件的80%，前后就花了一天时间。

人也不需要一直守在电脑前，在陪孩子玩的间隙，跟AI聊两句，它提个需求，15分钟就能得到一个结果，等我验证完再提优化要求，就重复断断续续地做完了。放在以前，这活儿我至少要花上半个月。

AI让效率翻了10倍，我却比以前更忙了，这种变化大概从最近半年开始。

很简单，AI不是我一个人的独门武器。老板也懂AI能提效。以前一个需求评估要一周做完，现在领导会认为有了AI加持，两个小时就该搞定。但实际上，考虑到业务系统的复杂度、技术兼容，时间只会更长，这中间的差距，只能靠我们自己加班加点来补上。

领导和执行者的预期差，以前也有。只是AI来了之后，gap 被拉得更大了。

现在工作模式也不得不变，单线工作模式不存在了。以前是做完一件事，再接着做下一件，现在得多线程并行——我会一边听会一边跟AI聊需求，再同步想下一个方案，脑子根本闲不下来。

更累的可能是心理上。AI发展得太快，我和其他同事多多少少都会有危机感，总觉得不学习，马上会被淘汰。

晚上下班到家，也会刷会儿推特，看看海外的同行们在聊什么，总要跟上这个时代的脚步。说起来有点心酸，我们现在不是卷不过年轻人了，而是卷不过AI。

也有人问我，AI的出现，对程序员来说到底是好事还是坏事？从我私心来讲，其实不太好。它确实解放了我的生产力，但也实实在在给我的职业带来危机。产出的确在翻倍，工资却停滞不前，毕竟我们不是流水线工人，不是按件计费。

我家孩子现在上幼儿园，我有时也在思考，我们的下一代，该学些什么呢？以前公认地那些重要能力，可现在再怎么学，也比不过AI了。

（文章题图以及部分配图由AI生成；受访者为化名）

《科创板日报》4月2日讯（记者 李明明）中国商业航天正在经历从“技术突破”向“商业闭环”跨越的关键转折点。

近日，力箭二号遥一运载火箭在东风商业航天创新试验区腾空而起，将“新征程”系列卫星及轻舟初样试飞船精准送入预定轨道。

这不仅是中科宇航的一次突破，也是2026年中国商业火箭进入“大运力、低成本、可复用”规模化竞速新周期的发令枪。

2026“竞速元年”：可回收火箭进入密集验证期

“首飞即服务国家重大战略和重大工程建设。”力箭二号总指挥杨浩亮在接受《科创板日报》记者采访时指出。此次任务不仅验证了火箭本身，更验证了我国新一代天地货物运输体系的商业化路径。这意味着，国家空间站货运及低轨卫星互联网建设，从此多了一型由民营企业支撑的、高可靠的“运输工具”。

力箭二号的首飞成功，只是2026年中国商业火箭“密集发射期”的序章。

业内普遍认为，2026年是中国商业航天从“固体火箭秀肌肉”转向“液体可复用火箭拼刺刀”的决战之年。面对“星多箭少”以及低轨星座“占频保轨”的紧迫时间窗口，头部企业不再满足于“送上去”，而是追求“送得起、送得密”。

行业信号已然明确：单次成功不再是终点，而是密集发射周期的起点。中商产业研究院数据显示，2025年我国商业航天完成发射50次，占全年宇航发射总数的54%；其中商业运载火箭发射25次。进入2026年，发射频次预计将进一步提升，商业发射有望超过60次，总发射破百次，商业占比超过60%。

弗若斯特沙利文在最新发布的《2026年中国商业运载火箭行业独立研究报告》中称，中国商业运载火箭行业自2023年以来已进入加速发展阶段，商业运载火箭企业在发射能力、产品型谱和技术路线等方面呈现出多元化布局和快速演进态势，逐步由试验验证走向工程应用和产业化布局，朝着更高发射频次、更低成本和更丰富应用场景的方向持续发展。

各大主力军也纷纷亮出时间表：

在首飞告捷后，中科宇航披露了各线产品的首飞时间表，力箭系列运载火箭中的力箭二号重型计划于2028年首飞，力箭三号计划于2030年首飞。

作为液氧甲烷路线的代表，蓝箭航天朱雀三号已在2025年底完成首飞入轨，并将于今年二季度继续挑战可回收。

作为商业航天的“老牌劲旅”，星河动力在2026年展现出“双线作战”能力。

其液体回收主力智神星一号已完成一子级动力系统海上试车，计划于2026年上半年首飞 。智神星二号也已完成发动机全系统试车，预计年底首飞 。同时其基本盘谷神星系列也在积极发力，2026年1月16日，星河动力谷神星一号海射型送4星入轨。

截至目前，星河动力航天将总计89颗不同功能的商业卫星精确送入预定轨道。凭借“固液并举”的稳健策略，星河动力的发射订单已排至2028年。

天兵科技方面，《科创板日报》记者独家获悉，其天龙三号预计拟于北京时间4月3日执行首飞发射。据悉，天龙三号是我国商业航天首款有望实现近地轨道运力超20吨的大运力液体火箭，性能对标国际主流的SpaceX 猎鹰9号，可实现一箭36星组网发射。

同样为老牌民营商业航天企业，《科创板日报》记者此前在2026年上海商业航天大会暨展览会上独家获悉，星际荣耀双曲线3号可重复使用运载火箭预计于2026年底首次发射。

作为后起之秀，箭元科技“元行者一号”可回收运载火箭同样预计2026年底首飞，“元行者一号”运载火箭是国内首款采用“不锈钢+液氧甲烷+海上回收”方案的火箭型号。

“拼积木”模式成主流 行业开启成本、产能竞速

随着力箭二号等“第二代”主力火箭的登场，中国商业航天的竞争逻辑已发生根本性转变。

一位商业航天领域工程师告诉《科创板日报》记者，过去的竞争侧重于“入轨能力的证明”，而现在的竞争则聚焦于 “工程化交付能力”与 “成本控制能力” 。

一方面，市场需求倒逼技术升级。中国星网GW星座与G60千帆星座已进入批量化发射阶段，仅国内规划的卫星发射数量就达数万颗。传统的“一箭一星”或小推力火箭已无法满足需求，7吨级以上运力、航班化发射成为刚需。

在此背景下，CBC构型“拼积木”模式正在成为主流。中科宇航方面对《科创板日报》记者介绍，力箭二号作为国内首个CBC构型火箭，在研制过程中攻克了大捆绑载荷结构设计技术，适应捆绑载荷超过国内现有液体火箭50%以上，并形成千吨级推力运载火箭，实现大运力需求。

"拼积木"式的模块化设计也正成为行业共识。“拼积木”的模块化发射，本质是商业火箭领域全流程的模块化、通用化、系列化设计与落地理念，是当前行业从“入轨能力验证”转向“工程化交付与成本控制”核心竞争的关键技术路线。

全球标杆案例是SpaceX重型猎鹰火箭，它直接用3枚猎鹰9号的一级箭体（完全通用的芯级模块）“拼接”而成，无需全新研发重型箭体，就将近地轨道运力从猎鹰9号的22.8吨提升至63.8吨。

国内的力箭二号、星河动力智神星二号均采用这种CBC构型：比如智神星二号，单芯级构型近地运力20吨，通过3个完全通用的芯级模块拼接，运力直接提升至58吨，真正实现了“一个模块打天下”。

随着液体火箭的成熟和可回收技术的突破，中国商业发射成本正从昂贵的“奢侈品”向廉价的“工业品”转变。

这一轮成本赛跑的标杆异常清晰。中科宇航近日宣布，目前力箭二号运载火箭不回收单次发射成本为 3万元人民币/公斤，与SpaceX猎鹰九号运载火箭单次发射成本5000美元/公斤相比基本持平。中科宇航进一步提出了“回收后成本仅为猎鹰九号一半”的目标。

在成本的另一侧，产能的赛跑同样激烈。面对两大星座数万颗卫星的发射订单，年产6发、12发甚至20发的制造能力，已成为衡量企业能否拿到行业“入场券”的关键。

各家企业正以“火箭速度”布局产能。《科创板日报》记者从中科宇航独家获悉，中科宇航位于浙江绍兴柯桥的力箭二号大型液体运载火箭超级工厂即将全面竣工并投入使用，主要用于开展贮箱生产与试验、结构舱段产品检测与生产、液体火箭总装测试等。该工厂具备年产12发液体火箭的生产制造能力。

作为国内首家实现火箭量产和高密度发射的民营航天企业，星河动力公司也已构建起覆盖全国的产能网络，形成“固液并举、多地协同”的战略格局。

在中国商业火箭规模化竞速浪潮下，中国商业运载火箭发射服务收入有望进一步增加，据沙利文《2026中国商业运载火箭行业独立研究报告》，中国商业运载火箭发射服务收入从2020年的人民币20.7亿元增长至2025年的人民币64.4亿元，年复合增长率达到25.5%。

未来，随着卫星组网需求的持续增加，中国商业运载火箭发射服务收入将加速增长，预计中国商业运载火箭发射服务收入将于2030年达到人民币813.8亿元，2025年至2030年的年复合增长率达到66.1%。