AI 正悄悄给你的绩效打分：加密和金融科技行业正在改写你的职业命运

效率提升是真实的——但它们正被用来证明裁员的合理性

将 AI 纳入绩效指标的浪潮，恰好与一波直接归因于 AI 驱动的生产力提升的裁员潮同时发生。最突出的例子是 Cash App 的母公司 Block，在 AI 工具将开发者效率提升 40% 后，它裁掉了约 40% 的员工，员工总数从约 1 万人降至不到 6 千人 。Crypto.com 进行了其所谓的“AI 驱动的战略转型”，裁员 12%，影响了约 180 名员工 。Gemini 在 2025 年亏损超 5.82 亿美元后，裁掉了约 30% 的员工，员工总数缩水至约 445 人 。

这只是更广泛结构性转变的一部分。科技行业中与 AI 相关的裁员，从 2025 年的约占裁员总数的 8%，上升到了 2026 年初的约 20%。在 4.5 万已确认的科技业裁员中，估计有 20% 直接归因于 AI 的整合 。模式是一致的：在 AI 提升生产力后，公司并没有同步扩招，而是在瘦身 。

这对每一位从业者意味着什么

AI 素养已成为一项“生存技能”。 当你的绩效考核中包含了你有多擅长使用 AI 工具的指标，当你的“零使用”记录被展示在领导可见的仪表盘上时，在加密或金融科技行业“选择不用” AI，已不再是一个可行的职业策略 。

入门级岗位正在消失。 AI 已经在金融科技的五个核心工作流程中突破了生产门槛，包括 KYC 文件审核（能减少 60%-80% 的人工队列）和客户服务分流（能处理 70%-85% 的一线咨询）。这些任务恰恰是初级员工历来用来积累行业知识、证明自身价值的工作，而现在它们正被大规模自动化。这不仅提升了对入门级员工“上岗即战力”的要求，也压缩了能让新人成长为中高级人才的岗位通道 。

绩效评估可能变得更不公平。 《哈佛商业评论》警告说，虽然生成式 AI 能解决传统绩效评估中的一些低效问题，但如果组织失去了管理者才能提供的那份信任、细微洞察和情境判断，它也可能让评估变得更糟 。AI 生成的评语可能表面工整，但会遗漏那些区分“好”和“优秀”的定性因素，或是无法解释为何一个平时表现出色的员工某个季度业绩下滑。当这些评价与薪酬和职位安全挂钩时，算法盲区带来的风险将急剧上升。

人才市场正在两极分化。 失业的加密和金融科技从业者，在合规、区块链工程、数据分析和网络安全领域拥有可迁移到传统金融业的热门技能，但更大的趋势是，团队正朝着更精简、AI 增强的方向发展 。能将 AI 专长与深厚行业知识结合起来的复合型人才，正成为最有价值的人才，而技能树单一的从业者则面临越来越大的压力 。

加密和金融科技行业的绩效评估变革，不仅仅是为了让评价更高效——它是在围绕 AI 生产力，重新构建雇佣关系。能理解这种转变并适应它的人会找到机会，但那种纯粹靠人工努力和人的判断来获得评价的时代，正在走向终结。