Block裁员近50% AI失业潮开始了？

2026年2月26日，Block, Inc.向全球员工发出通知，超过4,000名员工被裁撤或进入咨询期，公司全球员工总数从2025年底的10,205人锐减至不足6,000人，裁员比例接近40%到50%。

这是2026年以来科技与金融科技领域最大规模的单次机构裁员之一，多家主流媒体如Reuters、CNBC和Bloomberg将其称为AI驱动裁员的标志性事件。

强劲财报下的裁员决定

Block并非一家陷入困境的公司。

这家公司曾名为 Square，由Jack Dorsey掌舵，业务覆盖商户支付、移动金融与分期消费，包括 Cash App 和 Afterpay。在金融科技领域，它并不处于衰退边缘，相反，它刚交出一份增长稳健的成绩单。

2025年第四季度，Block毛利达到28.7亿美元，同比增长24%。其中Cash App毛利18.3亿美元，同比增长33%；Square毛利9.93亿美元，同比增长7%。调整后运营收入为5.88亿美元，利润率达20%，每股收益0.65美元。

全年数据同样亮眼。2025年毛利总计103.6亿美元，同比增长17%。2026年指引进一步上调，预计毛利122亿美元，调整后每股收益增长54%。

如果只看财报，很难想象这家公司会在此时裁员。

裁员却股价暴涨：市场为何买单？

过去，裁员往往意味着需求下滑或经营压力，但Block的市场反应完全相反。

随着裁员消息与财报同步释放，公司股价在盘后交易中一度暴涨23%以上，最高触及接近69美元，单日市值增加约70至80亿美元。次日盘前，涨幅仍维持在20%左右。

资本市场的判断十分直接。

过去，公司的增长依赖人员扩张。收入提升往往伴随成本同步上升，利润率改善缓慢。如今，投资者开始相信另一种模型正在形成。如果6,000名员工结合智能系统，可以完成过去10,000人甚至更多的产出，那么企业增长将不再遵循人力与成本线性上升的旧路径。

智能工具重塑公司运营

Dorsey在公开备忘录中写得很直接：公司并非陷入困境，而是智能工具改变了建立和运营公司的方式。一个显著更小的团队，配合正在构建的智能系统，可以做得更多、更好，而且这种能力每周都在加速增长。

他不愿再进行反复的小规模裁员。过去一年，公司已多次尝试渐进式调整，但持续的小幅收缩带来的，是长期不确定性与士气消耗。与反复调整相比，管理层最终选择一次性完成结构重组，以结束“裁员疲劳”。

这也延续了Dorsey一贯的管理思路。2022年，他曾公开支持Elon Musk对Twitter的大规模裁员。当时的逻辑是成本与效率重构，而此次Block的行动则将原因明确指向AI带来的生产方式变化——规模接近，却拥有不同的时代背景。

重组后Block未来结构将围绕四个核心能力构建：客户能力、接口、主动智能和运营智能模型。不再追求传统意义上的规模扩张，而是希望成为“intelligence-native”的企业。

智能将被置于决策、风险管理、产品构建与客户服务的核心。Square Dashboard中嵌入的AI实时洞察，Cash App正在测试的Moneybot主动财务建议，都被视为这种转型的雏形。

在人力驱动时代，企业扩张意味着持续招聘。而在智能驱动模式下，人力不再是增长前提，而成为被技术杠杆放大的变量。管理层反复强调，这不是困境中的收缩，而是在增长周期中的主动减重。

分析师很快算了一笔账。若减少约4,000人，预计每年可节省约14亿美元人力成本，占运营支出的约五分之一。与此同时，自动化工具正逐步替代大量常规运营与支持性工作。2026年公司给出的指引明显上调，预计毛利122亿美元，调整后运营利润率升至26%，每股收益增长超过50%。

Block试图证明，在AI时代，企业竞争力不再来自组织规模，而来自智能密度。

裁员留下的组织阵痛

据多家媒体基于现任与前任员工匿名访谈披露，数轮滚动式调整周期中，内部氛围在数周内持续紧绷。

员工被要求每周向Jack Dorsey发送更新邮件，由他使用AI工具进行汇总。生成式AI的使用被纳入日常要求。一些员工私下表示，如果工具足够好，大家自然会使用，而不是通过自上而下的命令推进。

在一次全员会议中，有员工直言团队士气处于四年来最低水平。更多人则坦言，在无法确认自身岗位是否安全的情况下，很难做出购房、迁居或职业规划等长期决定。

公司为被裁员工提供了相对优厚的补偿方案。美国地区员工获得20周基础薪资，每服务一年增加一周薪资，股权加速归属，六个月医疗保险延续，以及额外5,000美元过渡补助。处理方式尽量保持人性化，但情绪冲击难以避免。

留下来的员工将面对明显不同的组织形态。结构更加扁平，决策链条缩短，岗位职责重新定义，责任集中度提升。效率提升的另一面，是执行节奏加快与心理压力上升。

短期低谷几乎不可避免。大规模人员流失会带走经验与隐性知识，客户关系与产品细节可能出现断层。知识迁移需要时间。更深层的风险在于慢性不安全感。如果岗位持续被优化，员工可能长期处于随时可被替代的心态，创造力与忠诚度会受到影响。文化可能从过去相对包容的成长型，转向高强度效率型。

但另一种可能同样存在。更精干的结构意味着决策更快，影响力更集中。若AI工具真正落地，帮助团队完成更高价值工作，士气可能在数月内反弹。历史上，一些科技公司在效率转型后形成了“精锐小团队”的自豪感。

股价上涨也带来现实激励。股票激励价值提升，有助于吸引顶尖AI人才。若2026年毛利与利润率指引兑现，内部将形成赢家叙事，信心会随业绩修复。

管理学研究长期指出，一次性结构性裁员往往优于持续的小规模削减，因为后者更容易制造长期焦虑。真正的关键，在于承诺是否兑现，以及战略方向是否清晰。

AI驱动还是周期修正？

此次裁员最具争议之处，在于公司罕见地将决策直接归因于AI，而非宏观环境或成本压力。

不同于 Meta Platforms 或 Google 通过放缓招聘、自然流失或结构优化间接调整人员规模，Block选择一次性削减近半员工数量。行业中虽已有类似信号，例如 IBM 与 SAP 曾公开提及AI带来的效率重组，但幅度都远不及Block激进。

哪些岗位最容易被替代已经逐渐清晰。常规数据分析、报表生成、基础代码、客服问答、风险初筛等，都已被自动化模型高效覆盖。相对难以替代的，则集中在高阶战略判断、复杂谈判、伦理决策、原创创造力以及真正的人际领导能力。

咨询机构 McKinsey & Company 预测到2030年AI可能自动化全球近45%的工作内容，而 Gartner 更倾向于“增强”理论，认为AI将重塑岗位而非简单消灭岗位。

Block显然站在更激进的一侧。

不过，质疑声音同样存在。部分分析师指出，此次行动同时带有“COVID过聘修正”的色彩：2019-2022年公司人数从3,900人暴增至12,500人，国际员工占比大幅上升，此前已开始小幅收缩。

部分员工匿名反馈认为，“AI是借口，绩效压力早已存在”。

AI成为组织重构的核心变量

技术革命从未只改变工具，而是改变组织方式。工业革命淘汰手工工匠，却催生现代制造业；互联网削弱传统媒体岗位，同时创造数字经济体系。每一次效率跃迁，都伴随结构性阵痛。

Block此次裁员，或许标志着AI开始真正进入企业组织核心，而不再只是产品层面的功能升级。问题不再是AI是否改变公司，而是变化发生的速度。

2026年2月26日，金融科技行业看到的，可能不仅是一家公司的裁员公告，而是一种新公司形态的雏形。2025年Challenger报告统计，2025年已有超过55,000起与AI直接相关的裁员。进入2026年，这一趋势仍在加速。

科技行业首当其冲。金融科技、软件、电商等高度数字化的领域更容易被重构。裁掉普通岗位，招聘AI工程师和模型训练专家，成为新的招聘逻辑。一场“AI人才战”正在酝酿。

更深层的影响在于需求侧。如果自动化导致就业收缩，消费者支出下降，企业增长可能反过来受到抑制。部分社交平台评论提出这一循环问题，当企业通过AI提高利润，却削弱客户收入来源，增长还能持续多久？

效率与就业之间的张力，正在成为新的宏观变量。

资本市场与公众情绪的分裂反应

市场与公众的反应明显分化。

投资者与分析师的态度普遍积极。《Forbes》称其为AI时代的分水岭，《Seeking Alpha》认为公司在强势中行动，将显著提高运营杠杆。管理层则强调，这是为长期增长定位。

公众讨论则更加复杂。一部分观点认为AI能够将人类从重复劳动中释放，使更多精力转向创造与判断；另一部分声音则担忧，若自动化速度超过再就业速度，可能形成就业收缩与需求下降的循环风险。相对中立的观点指出，技术最终往往创造新的岗位，但前提是社会能够投入足够规模的再技能培训体系。

Dorsey的判断很直接：多数公司一年内都会跟进。他甚至觉得自己的动作太慢。

这种判断如果成立，意味着科技行业将从规模扩张逻辑，转向智能杠杆逻辑。企业规模不再由员工数量决定，而由智能系统密度决定。

过去一年，生成式AI与自动化工具的能力呈现出近乎指数级的提升。模型更新频率缩短，成本下降，推理能力增强。原本需要十人协作完成的报表分析、营销素材制作或客服分流，如今可能只需一人加一套系统。

股价上涨强化了这种预期——市场奖励的不只是成本削减，而是新的生产函数。

与此同时，公众情绪仍显沉重。一些评论直言“盈利却裁掉40%”，也有人讽刺“市场把人类当作负债”。部分离职员工形容流程“体面但沉重”，补偿获得认可，但失业现实依旧严峻。

政策讨论正在迅速接近现实层面。

在欧洲，欧盟《人工智能法案》（AI Act）已于2024年生效，涉及招聘、绩效评估与任务分配等就业相关的高风险AI系统预计将在2026年前后全面适用；欧盟通过Digital Europe Programme与InvestAI计划投入数千亿欧元，用于再培训、技能补贴与终身学习体系建设，试图缓冲AI转型对就业结构带来的冲击。

在美国，AI引发的就业位移已逐渐成为公共议题。企业与政策层面开始加大再培训投入，科技公司推出面向劳动者的AI技能培训项目。与此同时，普遍基本收入（UBI）重新进入主流讨论范围，Elon Musk 与 Andrew Yang 等人士均提出，需要新的社会安全机制，以避免自动化提升效率却削弱消费能力的结构性风险。

AI时代公司形态的真正转折

Block的裁员已经超越单一公司的人事调整，更像一次公开的信号释放：AI不再只是辅助工具，而正在成为决定组织结构的核心变量。

企业规模的衡量方式正在改变——从人数扩张转向智能密度提升。这种转型意味着更高的生产效率与利润潜力，也不可避免地伴随结构性阵痛。透明沟通与相对慷慨的补偿可以缓冲冲击，却无法消解时代转折本身的锋利。

2026年，或许会被视为一个分界点——当企业开始系统性围绕AI重建自身，劳动力市场也必须同步重构。

问题已经改变。不再是AI是否会改变就业，而是人类社会如何在效率跃迁中，重新寻找增长与稳定之间的平衡。