2026年5月人工智能裁员创纪录的18,400个

根据2026年6月6日发布的数据，因人工智能整合直接导致的企业裁员在2026年5月达到了创纪录的18,400个。这一数字较上月增长了35%，为自动化技术驱动的劳动力置换设立了新的基准。科技行业占据了损失的最大份额，文书支持和客户服务岗位在各行业中也作出了显著贡献。数据强调了生成性人工智能及其他自动化工具在企业运营战略中实际应用的快速加速。

背景 — 为什么现在人工智能裁员加速

以往与科技相关的裁员高峰明显较低。上一次重大波动发生在2023年5月，当时初步的生成性人工智能工具导致大约4,000个裁员。历史上，自动化的恐惧每十年循环一次，但当前的激增以受影响角色的广度超越了传统制造业而有所不同。持续高利率和利润压力的宏观经济背景正在加速采用。公司现在正在实施过去24个月试点的人工智能解决方案，以实现既定的节省成本目标。催化剂是从实验性人工智能项目向全面运营部署的转变。这一转变以空前的速度影响着白领信息工作者，因为大型语言模型在曾被认为安全的任务中达到了熟练水平。

数据 — 数字显示了什么

2026年5月与人工智能相关的18,400个裁员创造了新的月度记录。科技行业是最大的贡献者，宣布裁员7,200个。行政和文书支持岗位损失了5,100个，而客户服务和呼叫中心运营减少了3,800个职位。金融服务行业报告了2,300个裁员。总数与2026年第一季度的加速相比，平均每月9,500个与人工智能相关的裁员。相比之下，5月非农就业人数增长了272,000，表明强劲的整体招聘掩盖了显著的行业干扰。自2025年初以来，人工智能裁员率已增加超过400%。

行业	2026年5月裁员	总裁员的百分比
科技	7,200	39.1%
行政	5,100	27.7%
客户服务	3,800	20.7%
金融服务	2,300	12.5%

分析 — 这对市场和行业意味着什么

数据揭示了市场命运的明显分化。提供人工智能基础设施和企业软件的公司，如NVIDIA (NVDA)、Microsoft (MSFT)和ServiceNow (NOW)，是这一资本支出转变的直接受益者。相反，人力资源和 staffing 公司，如Robert Half (RHI)和Adecco (AHEXY)，面临结构性逆风，因为某些永久岗位的需求正在减少。反对的观点是，人工智能将创造新的、更高价值的工作，但当前的数据表明短期内净裁员。投资流向人工智能驱动的生产力软件和机器人ETF的轮换非常明显。一个关键风险是生产力提升被高估，导致成本超支而没有相应的收入增长。机构投资者正在增加对劳动密集型和低自动化采纳率的业务流程外包公司的空头头寸。

展望 — 接下来要关注什么

监测这一趋势的下一个催化剂是2026年第二季度的财报季，将于7月中旬开始。主要银行和科技公司关于人工智能投资回报的管理层评论将至关重要。2026年7月5日的美国就业报告将被仔细审查，以了解在自动化压力下的行业工资增长；持续高工资可能加速裁员。值得关注的关键水平包括纳斯达克100指数是否保持在其50日移动平均线之上，以衡量科技行业的韧性。美联储9月的会议将评估人工智能带来的生产力提升是否允许采取更温和的货币政策而不引发通货膨胀。关注人工智能基础设施公司的盈利超出预期以及传统服务提供商的失误，作为趋势持续的信号。

常见问题解答

哪些行业最容易受到人工智能裁员的影响？

当前数据表明，重复性认知任务量大的行业最容易受到影响。这包括科技公司本身，它们正在自动化编码和质量保证角色。客户服务和呼叫中心正通过先进的聊天机器人经历快速自动化。行政支持、法律文件审查和法律助理服务也面临显著压力。金融服务行业正在自动化后端操作、交易对账和基本分析报告角色。较不容易受到影响的是需要复杂身体灵活性、高级战略决策和个性化人际互动的角色。

这次人工智能裁员与以往的自动化浪潮相比如何？

人工智能裁员的规模和速度超过了以往的自动化浪潮，如工业机器人或早期软件自动化。工业机器人主要影响制造业，而制造业在发达经济体中长期处于衰退。当前的浪潮针对服务和知识经济，这占美国GDP的80%以上。由于部署软件基础的人工智能的边际成本低于物理机械，裁员也发生得更快。以往的自动化在十年内创造了新的工作类别；人工智能的影响以季度为单位进行衡量，压缩了劳动力的调整周期。

人工智能会创造足够的新工作来抵消这些损失吗？

大多数经济预测表明，人工智能在10年内将成为净工作创造者，但过渡期涉及显著的失业。新的人工智能监督、提示工程和数据策划角色正在出现，但需要的专业技能往往是被裁员工人所缺乏的。2026年在受影响行业的净影响是负面的。关键变量是再培训和教育系统适应的速度。历史先例表明，技术革命最终会创造比其摧毁的更多工作，但短期到中期可能会涉及痛苦的结构性失业。

结论

创纪录的人工智能裁员确认了这一技术从试点项目向大规模运营部署的转变。

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