然而，明确归因于AI的实际裁员数量远低于这些预期。2025年，美国雇主因AI被列为主要原因而裁减了约55,000个岗位，而全年总裁员数为117万 。到了2026年，AI在多个月份成为裁员的首要原因，企业在今年上半年将有101,743个裁员归因于AI 。但即便是这样的加速，相对于整个劳动力大军而言，其规模仍然不大。

一些研究人员认为，企业可能正将AI用作常规重组的便利借口。牛津经济研究院（Oxford Economics）与《财富》杂志（Fortune）发现，“企业似乎并未大规模地用AI替换工人”，企业可能以AI为名，来为那些无论如何都会发生的裁员正名 。

其他调查则描绘出远没有那么可怕的图景。毕马威（KPMG）的《2026年美国CEO展望脉搏调查》发现，不到10%的美国大公司CEO计划在今年因AI而裁员，而超过半数（55%）的CEO实际上因AI投资而预计会增加招聘 。

入门级就业首当其冲

当将目光投向年轻员工时，情况则截然不同。

斯坦福大学数字经济实验室（Stanford's Digital Economy Lab）在分析了涵盖数百万美国工人的ADP薪资数据（截至2026年6月）后发现，“没有证据表明存在广泛的、经济层面的大规模岗位流失” 。但同一项研究也发现，在受AI影响的职业中，22至25岁工人的就业率相对于其他工人下降了16%，而经验丰富的工人则保持稳定 。

美国人口普查局（U.S. Census Bureau）的一份工作文件证实，在ChatGPT推出后，受AI影响行业的早期职业招聘（22-24岁）出现了“即刻、显著且持续”的下降 。

高德纳（Gartner）发现，22%的首席人力资源官（CHRO） 报告称，其组织内至少有一位业务负责人已停止招聘入门级岗位，因为AI可以自动化完成传统上由初级员工处理的常规任务 。世界经济论坛（World Economic Forum）也持类似观点：入门级的招聘放缓是“显而易见的”，尽管AI在其中扮演的确切角色仍存在争议 。

这种模式——经验丰富的员工就业稳定，而新入行者机会减少——代表着企业在构建其人才管道方面的结构性转变。

工人再培训：积极但效果有限且不均衡

再培训常被提作为AI失业问题的解决方案。现有证据表明它有所帮助，但效果远不如许多人期望的那样理想。

一项由Anthropic在2026年8月发布的对56项美国随机研究的重大回顾发现，职业培训项目使就业率提高了2-3个百分点，年收入增加了大约1000美元 。这在统计上显著，但并非变革性的。

纽约联邦储备银行（New York Fed）对190万美国劳动力培训记录的研究发现，受AI影响的工人平均季度收入回报约为1470美元，但是，那些为AI密集型职业进行培训的工人，与追求更通用培训的同行相比，面临29%的收入惩罚 。换言之，为AI岗位进行培训，其回报实际上低于为非AI岗位进行的培训。

世界大型企业联合会（The Conference Board）报告称，大多数组织侧重于帮助员工在当前岗位上成长，而不是为他们未来的工作做准备 。另一项研究发现，35%的员工未接受过任何AI培训，而在接受过培训的人中，只有18%的人感到能够独立工作 。

意图与执行之间的差距仍然很大。尽管74%的组织计划随着AI的发展而提升或再培训员工，并且87%的组织报告存在AI技能缺口，但这些项目的实际效果却不尽人意 。

核心结论

CEO们所预言的大规模AI失业灾难并未成为现实。相反，一场目标更为精准的冲击已经出现：年轻和初级员工正在失去招聘机会，而经验丰富的员工基本保持稳定。再培训有助于改善情况，但效果有限，且企业在真正的面向未来的投资方面仍不均衡。2026年关于AI与就业的真实故事，并不是关于大规模裁员，而是关于入门级人才通道正在被悄然“掏空”。

然而，明确归因于AI的实际裁员数量远低于这些预期。2025年，美国雇主因AI被列为主要原因而裁减了约55,000个岗位，而全年总裁员数为117万 。到了2026年，AI在多个月份成为裁员的首要原因，企业在今年上半年将有101,743个裁员归因于AI 。但即便是这样的加速，相对于整个劳动力大军而言，其规模仍然不大。

一些研究人员认为，企业可能正将AI用作常规重组的便利借口。牛津经济研究院（Oxford Economics）与《财富》杂志（Fortune）发现，“企业似乎并未大规模地用AI替换工人”，企业可能以AI为名，来为那些无论如何都会发生的裁员正名 。

其他调查则描绘出远没有那么可怕的图景。毕马威（KPMG）的《2026年美国CEO展望脉搏调查》发现，不到10%的美国大公司CEO计划在今年因AI而裁员，而超过半数（55%）的CEO实际上因AI投资而预计会增加招聘 。

入门级就业首当其冲

当将目光投向年轻员工时，情况则截然不同。

斯坦福大学数字经济实验室（Stanford's Digital Economy Lab）在分析了涵盖数百万美国工人的ADP薪资数据（截至2026年6月）后发现，“没有证据表明存在广泛的、经济层面的大规模岗位流失” 。但同一项研究也发现，在受AI影响的职业中，22至25岁工人的就业率相对于其他工人下降了16%，而经验丰富的工人则保持稳定 。

美国人口普查局（U.S. Census Bureau）的一份工作文件证实，在ChatGPT推出后，受AI影响行业的早期职业招聘（22-24岁）出现了“即刻、显著且持续”的下降 。

高德纳（Gartner）发现，22%的首席人力资源官（CHRO） 报告称，其组织内至少有一位业务负责人已停止招聘入门级岗位，因为AI可以自动化完成传统上由初级员工处理的常规任务 。世界经济论坛（World Economic Forum）也持类似观点：入门级的招聘放缓是“显而易见的”，尽管AI在其中扮演的确切角色仍存在争议 。

这种模式——经验丰富的员工就业稳定，而新入行者机会减少——代表着企业在构建其人才管道方面的结构性转变。

工人再培训：积极但效果有限且不均衡

再培训常被提作为AI失业问题的解决方案。现有证据表明它有所帮助，但效果远不如许多人期望的那样理想。

一项由Anthropic在2026年8月发布的对56项美国随机研究的重大回顾发现，职业培训项目使就业率提高了2-3个百分点，年收入增加了大约1000美元 。这在统计上显著，但并非变革性的。

纽约联邦储备银行（New York Fed）对190万美国劳动力培训记录的研究发现，受AI影响的工人平均季度收入回报约为1470美元，但是，那些为AI密集型职业进行培训的工人，与追求更通用培训的同行相比，面临29%的收入惩罚 。换言之，为AI岗位进行培训，其回报实际上低于为非AI岗位进行的培训。

世界大型企业联合会（The Conference Board）报告称，大多数组织侧重于帮助员工在当前岗位上成长，而不是为他们未来的工作做准备 。另一项研究发现，35%的员工未接受过任何AI培训，而在接受过培训的人中，只有18%的人感到能够独立工作 。

意图与执行之间的差距仍然很大。尽管74%的组织计划随着AI的发展而提升或再培训员工，并且87%的组织报告存在AI技能缺口，但这些项目的实际效果却不尽人意 。

核心结论

CEO们所预言的大规模AI失业灾难并未成为现实。相反，一场目标更为精准的冲击已经出现：年轻和初级员工正在失去招聘机会，而经验丰富的员工基本保持稳定。再培训有助于改善情况，但效果有限，且企业在真正的面向未来的投资方面仍不均衡。2026年关于AI与就业的真实故事，并不是关于大规模裁员，而是关于入门级人才通道正在被悄然“掏空”。