Làn sóng sa thải nhân sự công nghệ vì AI: Khi người lương cao, hiệu suất tốt cũng không an toàn

Phỏng vấn | Nhậm Thái Như, Lan Kiệt, Bành Thiến

Bài | Nhậm Thái Như

Biên tập | Kiều Thiên, Dương Hiên

Cắt giảm nhân sự "630", AI là thủ phạm hay vật tế thần?

"Hiện tại công ty có danh sách (cắt giảm nhân sự), bạn nằm trong số đó." Một ngày giữa tháng 5, Lâm Việt bị tổ trưởng gọi vào phòng họp và đối phương đi thẳng vào vấn đề.

Phản ứng đầu tiên của Lâm Việt là bình thản, anh đã sớm dự liệu được điều này. Ngay từ tháng 3, tháng 4 năm nay, tin đồn về việc cắt giảm nhân sự đã lan truyền trong nội bộ một số công ty Internet. Kể từ đầu năm, các cuộc đua token, hội thảo đào tạo, đánh giá ẩn danh xoay quanh việc nâng cao hiệu suất bằng AI diễn ra rầm rộ tại các tập đoàn Internet lớn ở Trung Quốc. Khi tất cả mọi người đều bị cuốn vào phong trào "all in AI", thì "sa thải chắc chắn sẽ xảy ra" đã trở thành sự đồng thuận ngầm của tất cả mọi người.

Nhưng khi đứng trước cửa phòng nhân sự (HR), anh vẫn trải qua khoảnh khắc suy sụp: tay bắt đầu run, do dự rất lâu, suy nghĩ xem nên bắt đầu thế nào, làm sao để điều chỉnh cử chỉ và biểu cảm của mình. "Tôi không bao giờ muốn trải qua chuyện này thêm lần nào nữa."

Mức lương tháng của Lâm Việt là 25.000 tệ, tốt nghiệp đại học một năm trước và vào làm kỹ sư backend tại Trip.com (Ctrip) – lúc đó, anh được coi là người cực kỳ may mắn. Lợi thế tuyển dụng của ngành Internet không còn, Trip.com nhận hàng nghìn hồ sơ nhưng chỉ tuyển chưa đầy 500 người, còn anh lại vào đúng bộ phận kinh doanh khách sạn hái ra tiền nhất của công ty, chịu trách nhiệm viết code cho các sản phẩm thương mại hóa.

Nhưng nhìn lại bây giờ, một lập trình viên sơ cấp với mức lương 25.000 tệ và chỉ có một năm kinh nghiệm, không sa thải anh thì sa thải ai? Thứ nhất, chi phí bồi thường thấp; thứ hai, so với những nhân viên lâu năm am hiểu toàn diện về nghiệp vụ, hiệu suất sử dụng AI của người mới thường thấp hơn. "Với nền tảng kinh nghiệm nghiệp vụ, nhân viên lâu năm hiểu rõ hơn muốn dùng AI để làm gì và có ảnh hưởng ra sao," Lâm Việt nói.

Trong một bài báo có tiêu đề "Canaries in the Coal Mine?" (Chim hoàng yến trong hầm mỏ?), Đại học Stanford đã dùng hình ảnh "chim hoàng yến" để ví von những người trẻ mới bước chân vào thị trường lao động. Nghiên cứu cho thấy, kể từ khi ChatGPT phổ biến vào năm 2022, việc làm của nhóm lao động trẻ nhất đã giảm mạnh, đến tháng 9 năm 2025, tỷ lệ việc làm của các nhà phát triển phần mềm từ 22-25 tuổi đã giảm gần 20% so với đỉnh điểm cuối năm 2022.

Trong một năm gần đây, AI khiến mọi thứ trở nên cạnh tranh khốc liệt hơn. Trip.com từng được mệnh danh là "nơi dưỡng già ngành Internet": vị trí lập trình viên bắt đầu làm việc lúc 10 giờ 30 sáng, nghỉ trưa hai tiếng, 7 giờ tối là có thể tan làm đúng giờ, ứng dụng chính cập nhật hai tuần một lần. Nhưng không lâu sau khi Lâm Việt vào làm, anh bắt kịp thời điểm năng lực AI Coding bùng nổ, nhịp độ đã bị đẩy lên thành cập nhật ứng dụng mỗi tuần một lần, "ngày nào cũng làm đến 10 giờ 30 đêm".

Thế nhưng, nhịp độ này tăng nhanh không phải vì nghiệp vụ có sự tăng trưởng bùng nổ, "mà vì nếu không tìm việc để làm, bạn sẽ trở thành bộ phận rìa, và bộ phận rìa sẽ bị cắt bỏ," Lâm Việt chia sẻ với 36Kr. Tuy nhiên, cuối cùng anh vẫn không tránh khỏi số phận "bị cắt".

Tuy nhiên, việc "trảm" cũng có thể là không phân biệt đối xử.

Thương Thuật hoàn toàn không ngờ rằng mình lại là một trong những người đầu tiên xuất hiện trong danh sách sa thải.

Một ngày thứ Sáu của tháng 5, nửa tiếng trước giờ làm việc, "bộ phận đột ngột tổ chức một cuộc họp toàn thể (all hands), nhân sự trực tiếp công bố kết quả và thông báo cho mọi người về sự việc này."

Trước khi đến Meituan, Thương Thuật là sinh viên mới tốt nghiệp diện SSP (Super Special Offer) của ByteDance, vào làm với mức lương cao, và đến cuối cùng cũng là người có lương cao nhất trong số các nhân viên cùng cấp trong nhóm. Sau khi chuyển sang Meituan, các dự án cốt lõi của nhóm gần như đều nằm trong tay anh, năm nay đáng lẽ là thời điểm Thương Thuật được thăng tiến.

Trong làn sóng sa thải này, lá chắn bảo vệ của "nhân viên hiệu suất cao" hay "cấp bậc cao (P cao)" đều vô hiệu. Nhóm bên cạnh của Thương Thuật, hai nhân viên bị sa thải đều đạt đánh giá hiệu suất "vượt kỳ vọng" vào năm ngoái. Đến cuối cùng, nhóm của Thương Thuật gần như bị "xóa sổ" toàn bộ, "nhóm này trên danh nghĩa vẫn tồn tại, nhưng thực tế đã không còn ai."

Khi Lâm Việt biết mình bị sa thải, anh mới phát hiện ra hai kỹ sư frontend mà mình thường xuyên phối hợp công việc, "không biết từ lúc nào avatar đã chuyển sang màu xám"; một nhóm lớn về tăng trưởng người dùng của Meituan, từ hàng trăm thành viên ban đầu nay chỉ còn lại khoảng một nửa; các mảng kinh doanh như Amap, Fliggy của Alibaba cũng đang trong tình trạng chao đảo dữ dội.

"630" đã trở thành từ khóa nóng trên mạng xã hội. Đây là quý đầu tiên AI thực sự bước chân vào môi trường làm việc Internet trong nước trên quy mô lớn. Từ cuối tháng 6 đến giữa tháng 7, đây vừa là thời điểm thông lệ để các công ty thay thế nhân sự, vừa là "ngày cuối cùng" (last day) phổ biến được ấn định trong làn sóng sa thải này.

Thung lũng Silicon - nơi được coi là phong vũ biểu - đã đi đầu trong việc sa thải với đặc điểm là số lượng lớn và quy mô rộng. Tháng 5, Meta tuyên bố sa thải 8.000 người, 7.000 người được chuyển sang bộ phận AI, trở thành công ty công nghệ biến động nhất tại Thung lũng Silicon, các giám đốc điều hành thừa nhận "tinh thần công ty đang ở mức thấp nhất trong 20 năm qua"; sớm hơn nữa, Amazon tuyên bố sa thải 16.000 vị trí nhân viên văn phòng để dồn vốn đầu tư vào AI.

Trước làn sóng sa thải năm 2021, các tập đoàn Internet lớn trong nước đã mở rộng biên giới một cách điên cuồng, thành lập dày đặc các mảng kinh doanh mới, một nhóm người được tuyển dụng nhanh chóng rồi cũng nhanh chóng bị xóa sổ.

Nhưng sợi chỉ đỏ của làn sóng sa thải năm nay không đơn giản như vậy. Việc nâng cao hiệu suất bằng AI, sự tăng trưởng trì trệ của các mảng kinh doanh cũ cồng kềnh hoặc sa lầy vào cạnh tranh, cùng áp lực tiền mặt từ việc đầu tư vào các mảng kinh doanh AI mới, tất cả đan xen và song hành trong giai đoạn này. Nhiều người nhận thông báo rời đi cũng khó có thể nói rõ yếu tố nào quan trọng hơn.

Tác giả cuốn "Hassabis: Bộ não AI của Google" cho rằng, giống như Oppenheimer tạo ra bom nguyên tử nhưng không thể kiểm soát việc sử dụng nó, những nhà khoa học theo đuổi chân lý cũng là "những kẻ hủy diệt vạn vật": công việc, cách tư duy, thậm chí là sự tồn tại của chúng ta đều có thể bị "hủy diệt". Mười năm trước tại Seoul, Hàn Quốc, AlphaGo đã mang đến sự hủy diệt đầu tiên cho kỳ thủ Lee Sedol. Mười năm sau, từ Thung lũng Silicon đến Bắc Kinh, sự hủy diệt này lại một lần nữa lan rộng.

Đối với các tập đoàn lớn, AI là tấm vé thông hành, nó hướng tới các mảng kinh doanh mới như mô hình lớn (Large Model) hoặc ứng dụng AI. Nhưng liệu mảng kinh doanh mới có thành công hay không, khi nào thành công, không ai dám chắc. Đối mặt với các mảng kinh doanh cũ không còn tăng trưởng, các tập đoàn lớn buộc phải kiên quyết nâng cao hiệu suất và sa thải nhân sự trong mọi hướng đi, dù chắc chắn hay không chắc chắn.

Khi Lâm Việt tâm sự với bạn bè về việc bị sa thải, anh được an ủi rằng: "Không sao đâu, tất cả chúng ta rồi cũng sẽ có ngày đó, chỉ là ngày đó của bạn đến sớm hơn một chút thôi." Nhưng quan trọng hơn việc tự giải tỏa, có lẽ là sau khi bị AI thay thế, bị các tập đoàn lớn sa thải, con người nên lựa chọn và hành động như thế nào.

Cấp cao lo âu, cấp trung gia tăng áp lực, cấp cơ sở phát điên

"Trước đây ở ByteDance, một bản demo sản phẩm phải mất hai tháng mới làm xong, thì giờ chúng tôi chỉ mất hai tuần," một cựu quản lý sản phẩm tại ByteDance, hiện là giám đốc điều hành của một công ty khởi nghiệp AI nói với 36Kr. Với các công cụ như Claud Code, Codex, đội ngũ của anh hiện có thể tạo ra bản demo trong 3 giờ và hoàn thành việc kiểm chứng ý tưởng trong vòng một tuần.

"Một sản phẩm (quản lý) giống như một CEO," anh nói, cấu trúc tổ chức có thể được nén lại đáng kể, sự hao hụt trong truyền tải thông tin ít hơn nhiều so với các tập đoàn lớn, đạt trạng thái "giảm entropy" hoàn hảo.

Khi các công ty khởi nghiệp tận dụng AI để hành động nhanh chóng, các tập đoàn Internet lớn nhìn lại chính mình, liệu có cảm thấy bản thân giống như những gã khổng lồ chậm chạp?

Những phát biểu từ cấp cao nhất của các tập đoàn lớn thường là một tín hiệu.

Tháng 3 năm nay, CEO Meituan Vương Hưng đã chia sẻ quan điểm về AI tại cuộc họp với các cấp quản lý: "AI Agent tác động đến tôi còn lớn hơn cả ChatGPT, AI chắc chắn sẽ tạo ra năng suất khổng lồ, và chắc chắn sẽ mang lại những thay đổi lớn cho tổ chức cũng như mô hình làm việc."

Không lâu sau cuộc họp đó, Meituan đã tổ chức một hội nghị trực tuyến trên toàn công ty, trọng tâm là phổ biến việc cài đặt và sử dụng "Long Hà" (tên công cụ nội bộ), khuyến khích mỗi nhân viên cài đặt "Long Hà", cũng như viết các công việc hàng ngày thành Skill có thể tái sử dụng.

Sau cuộc họp, Trần Vũ Giai, người làm công tác vận hành thương nhân tại mảng kinh doanh địa phương cốt lõi của Meituan, nhận được thông báo cần thêm một mục vào báo cáo hàng tuần, ghi rõ mình đã sử dụng AI để nâng cao hiệu suất như thế nào, có Skill nào có thể phổ biến cho cả tổ và cả bộ phận sử dụng. "Sau đó, tôi cảm nhận được mọi người dường như đang cố gắng hết sức để tích hợp AI vào công việc của mình."

Một ngày tháng 4, một kỹ sư thuật toán của Alibaba bất ngờ nhận được bảng xếp hạng tiêu thụ token của bộ phận trong tháng trước, anh đứng đầu với 17 tỷ token và được tuyên dương công khai. Lãnh đạo bộ phận cho biết, từ nay KPI hàng năm và đánh giá thăng tiến đều sẽ tham khảo bảng xếp hạng này. Nhưng một tháng sau, bảng xếp hạng tiêu thụ token mới đã không xuất hiện như dự kiến, "có lẽ sếp cũng nhận ra cách xếp hạng này không đáng tin cậy."

Các quy tắc mới liên tục xuất hiện. Lãnh đạo bộ phận nhanh chóng đề xuất nhân viên cần tải lên "báo cáo theo giờ" mỗi tiếng một lần từ 11 giờ sáng đến 6 giờ chiều các ngày làm việc, thông qua plugin trên Agent để tự động ghi lại nội dung code và đối thoại, tạo thành bản tóm tắt công việc – điều này có nghĩa là nhân viên không thể sửa đổi nội dung báo cáo của mình. Ngay ngày hôm sau, bộ phận nhân sự đã ngăn cản quy định vô lý này của vị lãnh đạo đó với thái độ gần như tranh cãi.

Những chuyện tương tự như vậy không còn khiến người ta ngạc nhiên nữa. Sự lo âu về AI từ cấp cao liên tục được truyền xuống, cấp trung gia tăng áp lực từng lớp, cố gắng ám chỉ cấp dưới rằng đây là một cuộc đua báo cáo ẩn danh, cuộc đua vũ trang, cuộc đua đào thải.

Mặc dù không bắt buộc mỗi người phải viết Skill, nhưng lãnh đạo bộ phận của Trần Vũ Giai vẫn theo dõi sát sao lượng token của từng cấp dưới, thỉnh thoảng hỏi về tình hình cụ thể, "anh ấy cũng không rõ AI cụ thể có thể làm được gì, nhưng anh ấy nói không cho phép bất kỳ ai trong đội ngũ của chúng tôi bị tụt hậu trong làn sóng AI này." Đôi khi trong những bữa ăn riêng sau giờ làm, mọi người cũng nhận được cảm giác khủng hoảng mà sếp truyền đạt ngầm: "Nhất định phải sử dụng AI, nếu không đến lúc đó tôi muốn kéo các bạn cũng không kéo nổi."

Một kỹ sư tại sản phẩm AI Coding của Alibaba nói với 36Kr rằng, lãnh đạo một số mảng kinh doanh của tập đoàn sẽ đưa ra yêu cầu với đội ngũ sản phẩm của họ, hy vọng thông qua việc tăng cường gắn thẻ dữ liệu (data burying) để "có thể nhìn thấy rõ ràng quỹ đạo sử dụng AI cụ thể của các thành viên trong nhóm mỗi ngày."

Một số cấp trung của Meituan sau khi nhận được chỉ tiêu cắt giảm nhân sự, thậm chí còn nộp lên một danh sách sa thải quyết liệt hơn, tỷ lệ cao hơn – ít người hơn, mức độ tham gia AI cao hơn, ở một mức độ nào đó, điều này tương đương trực tiếp với "thành tích quản lý" trong thời đại mới.

Nâng cao hiệu suất bằng AI đã trở thành việc mà bất kỳ mảng kinh doanh, bất kỳ chức năng nào cũng có thể "thử một chút". Nhưng về việc AI rốt cuộc có thể làm gì, làm thế nào để hiện thực hóa, một vết nứt dài luôn tồn tại giữa cấp cơ sở và cấp quản lý – các cấp lãnh đạo đặt kỳ vọng vô hạn vào AI, cấp cơ sở cố gắng hết sức để thực hiện nhưng luôn không chạm tới được viễn cảnh đó, cuối cùng chỉ có thể mệt mỏi "diễn kịch".