上星期，Block 裁掉超过 4,000 名员工，大约是公司总人数的 40%。Block 旗下有 Square、Cash App 和 Afterpay。Jack Dorsey 说这些职位被 AI 取代了，还预测一年之内“大多数公司”都会做出同样的判断。
消息一出，Block 股价在盘后交易涨了 24%。华尔街很买账。如果你在马来西亚做生意，或者带着一支技术团队，这件事值得你留意。这种决定离你比多数人想的都近。
Block 那边发生了什么
一次公布，Block 从一万多人变成不到六千人。Dorsey 把它讲成一个回不去的结构性改变：“我们已经看到，我们正在打造和使用的智能工具，配上更小、更扁平的团队，正在带出一种新的做事方式，这从根本上改变了建立和经营一家公司的意义。”
之前也有公司把裁员算到 AI 头上，Dropbox、Duolingo、几家媒体都做过。但没有一家讲得这么直接，规模也没有这么大。
另一边，IBM 把初级职位招聘量翻三倍
Block 宣布的两个星期前，IBM 说 2026 年会把美国的初级职位招聘量提高到三倍。原因也是 AI，不是逆着 AI 硬来。
IBM 的做法是重新设计初级岗位，而不是砍掉它们。初级开发员现在少写样板代码，多花时间和客户沟通。初级 HR 人员负责在 AI 聊天机器人答错时接手。IBM 的 CHRO 讲得很白：“三到五年后最成功的那批公司，是在这个环境里加码招聘初级人才的公司。”
那哪一家做对了？大概两家都对。Block 是 fintech 平台，很多工作就是重复性的交易处理。IBM 是咨询生意，收入靠客户关系撑起来。重点不是哪一种做法赢，而是你要有意识地选一种，不要糊里糊涂被推着走。
哪些岗位风险最高
World Economic Forum 预测，到 2030 年会有 9,200 万个职位被取代，同时出现 1.7 亿个新职位。最容易被顶掉的工作，通常是重复、有固定规则、跟数据打交道的：
- 数据输入和行政文员的自动化风险高达 95%
- Gartner 预测，到 2029 年 AI 聊天机器人会处理最多 80% 的常规客服咨询
- Citigroup 一份报告发现，最多 54% 的银行业职位有高度自动化潜力
- Goldman Sachs 估计大约 44% 的法律工作可以自动化
一份工作如果主要就是照着规则处理信息，AI 大概能做得更快更便宜。需要判断力、或者需要真人关系的工作比较安全。至少目前是。
这对马来西亚企业意味着什么
马来西亚正在猛推 AI Nation 2030。Budget 2026 拨了 RM20 亿给 Sovereign AI Cloud，另外 RM5,300 万给 Malaysia Digital Acceleration Grant。政府希望企业用起 AI。但用 AI 却不想清楚人手怎么安排，最后就是手忙脚乱。
人力成本低给你时间，但不是无限期。 马来西亚客服人员的薪水只是旧金山同行的一小部分，用 AI 取代人的账算起来没那么划算。但 AI 工具越来越便宜，这个差距在收窄。
人才荒本来就是个问题。 马来西亚的技术人手本来就不够。学 Block 那样砍初级职位只会更糟。对大部分本地公司来说，IBM 那种把初级岗位围绕 AI 重新设计的做法更实际。
政府的再培训支持其实不错。 MDEC 的 AI Skills Training 课程可以通过 HRD Corp 的 Skim Bantuan Latihan 报销。Budget 2026 还给中小企业加了一项：投入 AI 与网络安全培训可享 50% 税务扣减。
现在可以做的三件事
盘点每个岗位的 AI 暴露程度。 用两个维度去看每一份工作：重复性有多高，需要多少人的判断。高重复、低判断的那一格，就是自动化最先动手的地方。
先重新设计岗位，再考虑裁掉。 数据输入文员可以变成数据质量分析员，负责盯 AI 的处理结果。客服人员可以专门接 AI 处理不了、需要升级的那些问题。岗位变了，人留下。
把培训补贴用掉。 MDEC 的 AI Skills Training 可向 HRD Corp 申领。中小企业 AI 培训的 50% 税务扣减就摆在那里，大部分公司根本没去用。对手在拿这些钱训练团队，你没有，差距就是这样拉开的。
说到底
Block 的裁员告诉你一些事，但没告诉你该怎么做。如果你在 KL 经营一家服务公司，或者在 Penang 管一条生产线，你的账算法不一样。你的客户看重关系。你的公司知识长在人身上。
马来西亚这边有再培训的钱、有大多数企业没在用的税务优惠，也还有时间在事情变急之前动手。这个窗口不会一直开着。
想理清 AI 该怎么放进你的营运里，联系我们。我们为马来西亚企业做 AI 解决方案和定制软件，重点是让你的团队把本来的事做得更好。
