Circle 首席执行官警告：AI 将引发大规模裁员

导语

Jeremy Allaire 在2026年5月11日表示，AI 驱动的裁员只是冰山一角，他将此视为劳动力市场与企业成本结构的长期结构性转变（Yahoo Finance，2026年5月11日）。该评论出现于多年高位的科技行业裁员周期之后，在2022–2024 年间大型老牌公司宣布了六位数总计的裁员；值得注意的公开案例包括微软在 2023 年 1 月宣布的 1 万个岗位削减以及 Alphabet 在同一期间宣布的 1.2 万个岗位削减。Allaire 的表态虽为定性评述，但强调了发行数字货币与运营金融科技平台的创始人和 CEO 正在评估 AI 采用对支付、合规和产品开发团队的二阶影响。对机构投资者而言，此言是重新审视关于成本结构、经营杠杆与数字资产生态系统及相关科技供应商对手方集中度假设的信号。

背景

Jeremy Allaire 的评论发表之时，AI 集成正从试点项目向软件、云和支付堆栈的生产部署转变。Yahoo Finance 的报道（刊发于 2026 年 5 月 11 日）记录了该公开表述，并将其置于科技密集型公司正在进行的成本合理化背景下。从历史上看，通用技术的转型往往在劳动力市场产生集中的扰动，AI 似乎遵循这一模式：采用加速了对算力与算法能力的需求，同时减少了对某些类型人力的边际需求。对像 Circle 这样的企业而言，这一动态尤为明显——它们处于支付、合规模块工程与实时结算的交叉点，自动化可压缩工作流程。

自 2022–23 年以来的企业披露节奏已经产生了一连串高调的裁员行动。微软在 2023 年 1 月宣布裁撤 1 万个岗位，Alphabet 在同一时期披露了 1.2 万个岗位的裁减；Meta 与亚马逊在 2022–23 年间也分别实施了数万人的削减（公司声明与路透社报道）。这些历史样本为投资者提供了可比数据集：拥有大量软件工程师队伍与大型销售组织的公司在自动化或 AI 出现替代时倾向于前置式裁减。对于加密公司与金融科技企业而言，员工往往集中在合规、工程与客户运营等职能——这些职能在自动化主导的重新定价中具有实质性脆弱性。

长期的经验框架由以往学术与咨询研究提供支撑。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）在 2017 年估计，到 2030 年自动化可能在任务重组层面影响全球 4 亿到 8 亿名工人；虽时间框架与受影响职业各异，但潜在重新分配的规模仍然显著。对投资者而言，这意味着多年的过渡风险，而非单纯的周期性事件。企业执行这一过渡的方式——通过再培训、外包、产品转向或裁员——将决定软件、云服务与支付通道中的赢家与输家。

数据深度解析

本次事件的即时数值锚点是 2026 年 5 月 11 日的 Yahoo Finance 报道所引用的 Allaire 言论，以及前述 2023 年上市公司的人力行动。那些 2023 年的裁员作为近期基准：微软的 1 万与 Alphabet 的 1.2 万为评估头条风险与信号提供了具体对照。超出绝对数值之外，投资者应跟踪受影响公司营业费用科目的变化率：以收入为百分比的研发（R&D）与管理及一般费用（G&A）将是显示自动化驱动的生产力提升或过渡重组成本的第一顺序机制。因此，2025–26 年各季度报表将是衡量实现节省与承诺差异的关键数据序列。

第二个可量化向量是资本支出与云端消耗。AI 部署往往提高对高性能算力与 GPU 小时的需求，同时降低经常性的人力成本；这造成成本中心从劳动力向基础设施的再分配。云服务提供商与芯片供应商因此成为部分受益方，而以薪酬为重的供应商若无法提高人均收入将面临利润率压力。监测云端支出占收入的比率，以及领先超大规模云厂商的资本开支增长，将提供关于 AI 是否净增利润或仅在供应链上重新分配利润的早期判断。

第三，数字资产市场的市场流动性与对手方集中度指标亦至关重要。Circle 在 USDC 发行与结算中扮演核心角色；发行方或下游企业用户的运营变化可能转化为支付通道的流动性错配。需关注的数据包括 USDC 流通量、赎回率与托管安排的变化，以及公开申报或监管披露中的对手方敞口。机构投资者应要求并建模压力情景，将主要数字资产公司的裁员映射到结算时间、运营风险事件与链上活动激增的可能性。

行业影响

如果 Allaire 的评估被证明是先见之明，短期行业赢家将是提供 AI 运营基础设施、可观测性、安全自动化与受监管数据处理的供应商。硬件供应商与 GPU 云堆栈、以及数据标注与托管式 AI 服务在短期内可能出现更高的利用率。相反，支付与合规模块中以人力密集为特征的细分市场可能面临利润率压缩，这将加速资本缓冲薄弱的中型金融科技公司的整合。因此，竞争格局将出现两极分化：资产轻的自动化服务提供商与背负沉重薪酬负担的既有平台之间的竞争差异将被放大。