阿里这边也不平静。飞猪大面积裁员的传闻在脉脉上炸开，测试和前端岗位优化比例约50%。钉钉前产品经理一篇7.5万字长文《置身钉内》，直接导致CEO无招卸任。44岁在阿里干了22年的老员工发了一段自述视频，92万人围观。但真正值得追问的不是谁被裁了，而是裁员的逻辑变了。过去裁员看成本——砍掉高薪老员工，换便宜新人。2026年的裁员看的是数据替代率。一个岗位的数据可替代性越高，被AI吃掉的速度就越快。传统开发、基础运营、初级内容岗——这些岗位的本质是信息搬运，AI做起来更快更准更便宜。而另一边，AI产品经理、AI运营、行业智能化顾问这些岗位暴增8.7倍。门槛不是代码，是懂业务流程+会用AI工具。一个做了三年传统运营的人月薪10-15K，转AI运营后起步15-35K。你有没有发现：被裁的和被抢的，差别不在技能高低，而在数据密度。做数据信用这行快三年，我越来越确认一件事：未来的职场安全网，不是你跟老板的关系，不是你的工龄，而是你的数据资产化能力。6月18日，七部委联合印发了可信数据空间行动方案，核心逻辑就是让数据可用不可见、要素不出域地安全流转。这意味着个人和企业的数据正在被纳入一套可以量化的信用体系。你在行业里积累的供应链关系、交易记录、项目交付数据——这些不再只是简历上的一段描述，而是可以被评估、被定价、被用来换取融资和合作机会的数字资产。那些被裁后迅速翻盘的人，不是运气好，是他们的数据信用一直在积累。企业也一样：谁的供应链数据更透明，谁的交易记录更完整，谁就能在信贷和商务合作中拿到更高的信用评级。12万人的裁员潮不会停下来。但这场淘汰赛的规则已经变了——你掌握的数据，正在反过来掌握你的定价权。你觉得自己的岗位，数据资产值多少？我是老K。洞察数据价值，让企业拥有数据信用。#AI裁员 #数据信用 #职场生存 #供应链金融2026年还没过半，全球科技行业已经裁掉12万人，接近去年全年总数。但另一边，AI科学家月薪被推到了13.2万元，猎头预算基本不设上限。6月26日，Layoffs.fyi更新了最新数据：微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文、思科、IBM、戴尔、Salesforce——超过200家科技公司今年发动了裁员，平均每天900名科技从业者失业。
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