一天开13个会、一个Bug要修200天!前亚马逊L7爆料:这轮大裁员,AI只是“背锅侠”

一天开13个会、一个Bug要修200天!前亚马逊L7爆料:这轮大裁员,AI只是“背锅侠”

整理 | 郑丽媛

出品 | ZEEKLOG(ID:ZEEKLOGnews)

过去一年,大型科技公司的裁员消息几乎从未停过。但当公司对外给出的理由越来越统一,“AI 让组织更高效”,也有越来越多内部员工开始提出另一种质疑:事情或许没那么简单。

最近,一段来自前亚马逊员工 Becky 的 YouTube 视频在开发者社区流传开来。她曾在亚马逊工作 7 年,其中 5 年担任 L7 级别的技术管理者,负责过团队年度规划(OP1)等核心管理工作——可去年,她主动离开了亚马逊。

就在最近,她的三位前同事接连被裁,其中两人还是 H-1B 签证员工,都背着房贷压力。其中一位同事忍不住给 Becky 发消息:“你去年离开的时候,是不是已经预料到会发生这些?”

对此,Becky 的回答很坦诚:她不知道具体什么时候会裁员,但她早就感觉情况不对劲了。

在她看来,这轮裁员被归因为 AI,更多只是一个“方便解释的理由”——真正的问题,其实早在几年之前就已经埋下了。

疫情之后,亚马逊开始疯狂扩张

Becky 回忆说,如果要追溯问题的源头,大概要回到疫情那几年。

2019 年时,亚马逊员工总数大约 80 万人。但随着电商需求暴涨,公司在短短两年内疯狂扩张——到 2021 年员工规模直接翻倍,达到约 160 万人。

很多人以为扩张主要发生在仓储和物流中心,但 Becky 说,事实上几乎所有部门都在扩张。

那几年,她每年都会负责组织的 OP1(Operating Plan 1)年度规划。这是一项非常重要的内部流程,各个团队都会在这个阶段提交下一年的预算、项目计划以及人员编制申请(headcount)。

也正是在这些规划会议上,她逐渐意识到事情开始失控。“那时候,几乎每个团队都在申请更多人。” Becky 说,“而且很多申请理由,现在回头看简直匪夷所思。”

她举了一个典型例子:有团队申请 6 名产品经理,只是为了检查一个结账页面里的用户体验问题。按正常逻辑,这种需求在 VP 层应该会被直接否掉。但现实情况却是——几乎所有申请都被批准了。

在 Becky 看来,亚马逊在那个阶段逐渐发生了某种变化:公司似乎从一台“创新机器”,变成了一台“抢地盘机器”。更多员工意味着更大的组织规模,而更大的组织规模又意味着更高的话语权。因此在内部政治结构中,这几乎形成了一种激励机制:谁的人多,谁的权力就大。

但商业世界有一个残酷的事实——财务报表并不会因为组织结构而改变。

一个越来越明显的信号:人均产出下降

随着人员规模迅速膨胀,一些数据开始变得越来越刺眼。

公开财报显示,2020 年亚马逊的人均收入约为 48.4 万美元,到 2021 年,这个数字下降到 36.2 万美元,而在 2022 年则进一步降至约 32 万美元。

Becky 表示,这些数据其实已经算是“好看版本”了。在她当年接触到的内部数据里,某些业务部门的人均收入下降得更为明显。

而当公司高层意识到这个问题时,一系列变化开始悄然发生:

● 第一步:人员编制申请越来越难批。曾经几乎“随便批”的 headcount 申请,突然开始被严格审查。

● 第二步:招聘冻结。甚至已经批准的岗位,也被要求暂停招聘。

● 第三步:公司开始推出各种“返回办公室”政策。表面上是管理措施,但实际上很多人都知道,这是一种不支付裁员补偿、逼员工主动离开的方式。

“如果你当时足够留意,其实就能看出公司迟早会裁员。”Becky 说,“这件事早在 ChatGPT 出现之前,就已经摆在明面上了。”

AI 是原因吗?更像是一种“理由”

当然,Becky 并不否认 AI 对企业组织结构的影响。她认为 AI 确实可能加速了一些岗位的调整——但把整轮裁员都归因为 AI,在她看来显然过于片面。

“对董事会来说,说‘我们正在大规模投资 AI’听起来更好。”她解释说,“这比承认当年招人太多、内部政治让组织效率下降要体面得多。”

不过比起裁员,更让 Becky 困惑的是另一个问题:亚马逊一直以招聘高质量人才著称,她在公司期间也确实与很多非常优秀的工程师共事——但为什么,明明有这么多聪明人,却很难做出真正高效的成果?

“这个问题的答案,也是我最终决定离开的原因。”Becky 强调,她并不讨厌老板,工作也没有过劳,她选择离职只是因为:“我感觉自己在里面快‘死掉了’。”

一天 13 个会议,却什么都没完成

在离职前的一段时间里,Becky 曾经做过一件有点“实验性”的事情:她拍摄了一整天的工作 vlog,想看看自己到底把时间花在了哪里。

结果那一天,从早到晚,她一共参加了 13 个会议。而且那天还不算特别忙——毕竟她还有时间拍视频。回看那天的记录,她得出的结论是:自己几乎没有完成任何实际工作。

重要的是,这种情况并不只发生在她一个人身上。

如果是 L7 或 L8 级别的管理者,日历往往被各种会议塞满:团队对齐会议、项目文档评审、跨部门协调、战略讨论……以及各种“讲故事”、“互相甩锅”的汇报准备。

一个 Bug,可以拖上 200 天

说到这里,Becky 举了个真实案例,那是一次典型的系统事故。

某天,亚马逊的全球结账页面突然崩溃,大量用户无法下单。这本该是一场紧急修复行动,但事情的发展却完全不同。

接下来几个月,公司内部展开了漫长的讨论:23 个团队参与调查,6 位 VP 介入会议,无数份文档被写出来,各种责任归属争论不断……整个过程基本变成了一场“甩锅游戏”,而真正的系统长期修复,却迟迟没有推进。

原因很简单:长期解决方案往往需要时间,而短期内最容易获得“成绩”的方式,是快速打补丁。于是,每个团队都在争取通过临时修复来证明自己的价值,而不是解决根本问题。

类似这样的事件,一年可能要发生几十次。再加上组织重组、季度评审(QBR)、年度规划、路线图调整……工程师很快就会发现,大量时间都被消耗在组织流程而不是产品建设上。

例如,在 Becky 的团队里,工程师平均只有 1/3 时间在写代码,剩下 2/3 时间都在开会、写文档、给那些自称为 “GM(General Manager)”、完全不懂技术的领导解释。

结果就是,一个普通 Bug 的平均修复周期可能长达 200 天,还有很多 Bug 干脆永远都没人碰。

七年里,没有一个总部项目准时上线

Becky 说,在她七年的亚马逊职业生涯里,有一件事情始终让她印象深刻:总部的工程团队几乎没有一个项目是按时上线的,而唯一准时上线的项目,是由一个日本团队做的。

结果,你猜怎么着?据 Becky 透露,在最近的裁员中,这个团队是最先被裁掉的一批。

在这样的环境里,技术能力已不再是最重要的评价标准。正如 Becky 所说:“你会慢慢意识到,在公司内部,真正决定晋升和资源分配的,往往是政治能力。”

回想当初加入亚马逊时,Becky 十分认同公司的文化原则:Customer Obsession(客户至上)。但最近几年,她逐渐感觉到,这种文化正在悄悄发生变化:“本来的‘客户至上’,慢慢变成了‘政治至上’。”

这种变化并不是一夜之间发生的,而是在无数次会议、无数次组织调整中慢慢形成。而最终,Becky 意识到自己已经失去了继续留下来的动力:“这份消耗,一点点杀死了我心里的热情。”

“公司不值得我把人生交给它”

因此,当开头提到的那位前同事问起她裁员时,Becky 的回答非常简单:

“我其实不知道裁员什么时候会发生。毕竟当时我只是一个普通的 L7 经理。但说实话,我当时已经有一种感觉:公司给我的薪水,已经不值得我拿。同时,公司也不值得我继续把人生交给它。所以,我选择了离开。”

在视频最后 Becky 提到,裁员当然是一件痛苦的事情,她也非常同情那些突然失去收入来源的人。但在她看来,这或许也可能成为一种重新开始的契机。

“时代变化的时候,人通常有两种选择。”她说,一种是等变化发生,然后被迫应对;另一种,是提前跳出来,尝试抓住新的浪潮——而 Becky,显然选择了后者。

原视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=uyCcgG4nm90

推荐阅读:

上门安装“龙虾”几天赚26万?工程师提出质疑;雷军:未来每天上班两小时就够了;大四学生AI开源项目获陈天桥3000万投资 | 极客头条

48小时“烧光”56万!三人创业团队濒临破产,仅因Gemini API密钥被盗:“AI账单远超我们的银行余额”

全球26w+用户在线「养虾」:OpenClaw这一波泼天流量,到底让谁接住了?

未来没有前后端,只有 AI Agent 工程师。

这场十倍速的变革已至,你的下一步在哪?

4 月 17-18 日,由 ZEEKLOG 与奇点智能研究院联合主办「2026 奇点智能技术大会」将在上海隆重召开,大会聚焦 Agent 系统、世界模型、AI 原生研发等 12 大前沿专题,为你绘制通往未来的认知地图。

成为时代的见证者,更要成为时代的先行者。

奇点智能技术大会上海站,我们不见不散!

Read more

猛裁1.6万人后,网站再崩6小时、一周4次重大事故!官方“紧急复盘”:跟裁员无关,也不是AI写代码的锅

猛裁1.6万人后,网站再崩6小时、一周4次重大事故!官方“紧急复盘”:跟裁员无关,也不是AI写代码的锅

整理 | 郑丽媛 出品 | ZEEKLOG(ID:ZEEKLOGnews) 过去几年里,科技公司几乎都在同一件事上加速:让 AI 参与写代码。 从自动补全、自动生成函数,到直接修改系统配置,生成式 AI 已经逐渐走进真实生产环境。但最近发生在亚马逊的一连串事故,却给整个行业泼了一盆冷水——当 AI 开始真正参与生产环境开发时,事情可能远比想象复杂。 最近,多家媒体披露,本周二亚马逊内部紧急召开了一场工程“深度复盘(deep dive)”会议,专门讨论最近频繁出现的系统故障——其中,一个被反复提及的关键词是:AI 辅助代码。 一周 4 次严重事故,亚马逊内部紧急复盘 事情的起点,是最近一段时间亚马逊系统稳定性明显下降。 负责亚马逊网站技术架构的高级副总裁 Dave Treadwell 在一封内部邮件中坦言:“各位,正如大家可能已经知道的,最近网站及相关基础设施的可用性确实不太理想。” 为此,公司决定把原本每周例行举行的技术会议

By Ne0inhk
这回真的“装”到了!来OpenClaw全国纵深行,你只需要带一台电脑……

这回真的“装”到了!来OpenClaw全国纵深行,你只需要带一台电脑……

AI Agent 的风,已经从 GitHub 吹到了线下。 过去几个月,越来越多开发者开始讨论一个问题: 当 AI 不再只是聊天,而是可以执行任务,软件会变成什么样? 在这股浪潮中,一个开源项目迅速进入开发者视野——OpenClaw,在 GitHub 上获得大量关注,相关教程、实践案例不断出现。有人用它自动整理资料,有人用它管理开发流程,还有人尝试让它执行复杂的工作流。 很多开发者第一次意识到: AI 不只是工具,它可能成为“执行者”。 不过,在技术社区之外,大多数人对 Agent 的理解仍停留在概念层面。 * AI Agent 到底是什么? * 如何在自己的电脑上运行? * 普通开发者能否真正用起来? 带着这些问题,一场围绕 OpenClaw 的开发者城市行动正在展开。 ZEEKLOG 发起的OpenClaw 全国纵深行将走进 20 个城市,用最直接的方式回答一个问题——如果

By Ne0inhk
深入探索Spring:Bean管理与Spring Boot自动配置原理

深入探索Spring:Bean管理与Spring Boot自动配置原理

目录 * Spring 原理深入探索 * 1. Bean 的作用域和生命周期 * 1.1 Bean 的作用域 * 1.2 Bean 的生命周期 * 2. Spring Boot 自动配置流程 * 3.总结 Spring 原理深入探索 1. Bean 的作用域和生命周期 1.1 Bean 的作用域 在Spring中,Bean的作用域(Scope)决定了Bean的实例化方式以及其生命周期。以下是Spring中常见的Bean作用域: 作用域说明singleton每个Spring IoC容器内同名称的bean只有⼀个实例(单例)(默认 )prototype每次使用该bean时会创建新的实例(非单例)request每个HTTP 请求生命周期内, 创建新的实例session每个HTTP Session生命周期内, 创建新的实例application每个ServletContext生命周期内, 创建新的实例websocket每个WebSocket生命周期内, 创建新的实例 我们直接上代码 后面根据运行结果观察Bean的作用域。

By Ne0inhk
【MySQL】从连接数据库开始:JDBC 编程入门指南

【MySQL】从连接数据库开始:JDBC 编程入门指南

个人主页:♡喜欢做梦 欢迎  👍点赞  ➕关注  ❤️收藏  💬评论 目录 🌟一、什么是JDBC? 🌟二、JDBC编程的步骤 ✨使用步骤 ✨DriverManger 💫定义 💫DriverManger的主要功能 💫DriverManger的核心方法 💫使用 ✨DataSource 💥定义 💥使用  💥代码优化 ✨DriverManger和DataSource的区别 🌟一、什么是JDBC? JDBC(Java Data Base Connectivity,Java数据库连接)是Java程序和数据库之间的桥梁,也就是Java语言操作数据库的标准API,他提供了一套用于执行SQL语句的Java接口。JDBC的主要作用就是:与数据库连接、发送SQL语句和处理数据库执行结果。 🌟二、JDBC编程的步骤 ✨使用步骤 1.加载数据库厂商的驱动包 2.建立连接,用户名,密码 3.创建Statement 4.发送要执行的SQL语句

By Ne0inhk