Die erste Gruppe großer Unternehmen, die durch KI betroffen ist: Hohe Gehälter, hohe Leistung, hohe P

Quelle: 36Kr

Interview | Ren Cairu, Lan Jie, Peng Qian

Text | Ren Cairu

Redakteur | Qiao Qian, Yang Xuan

"630" Entlassungen: Ist KI der Schuldige oder das Sündenbock?

"Es gibt jetzt eine Entlassungsliste im Unternehmen, und du stehst darauf." Eines Tages Mitte Mai wurde Lin Yue von seinem Teamleiter in den Besprechungsraum gerufen, der direkt zur Sache kam.

Lin Yues erste Reaktion war ruhig; er hatte dies erwartet. Bereits im März und April dieses Jahres hatten Gerüchte über Entlassungen in einigen Internetunternehmen die Runde gemacht. Seit Jahresbeginn haben große chinesische Internetunternehmen aggressiv an Token-Wettbewerben, Schulungen und versteckten Bewertungen gearbeitet, die sich auf die Effizienz von KI konzentrierten. Als alle in einer "All-in-KI"-Bewegung gefangen waren, war es ein unausgesprochenes Konsens, dass "Entlassungen unvermeidlich sind."

Doch als er vor der Personalabteilung stand, erlebte er dennoch einen Moment emotionalen Zusammenbruchs: Seine Hände begannen zu zittern, und er zögerte lange, darüber nachzudenken, wie er anfangen und seine Haltung anpassen sollte. "Ich möchte das nie wieder durchmachen."

Lin Yue verdiente ein monatliches Gehalt von 25.000 Yuan. Er hatte vor einem Jahr seinen Bachelor-Abschluss gemacht und war als Backend-Entwickler zu Ctrip gekommen – zu diesem Zeitpunkt fühlte er sich extrem glücklich. Der Rekrutierungsboom im Internetsektor war vorbei; Ctrip erhielt Tausende von Lebensläufen, stellte aber weniger als 500 Personen ein. Dennoch trat er in die profitabelste Hotelabteilung des Unternehmens ein, wo er für das Schreiben von Code für kommerzielle Produkte verantwortlich war.

Aber jetzt, rückblickend, wen würden sie sonst entlassen, wenn nicht einen Junior-Programmierer mit einem monatlichen Gehalt von 25.000 Yuan und nur einem Jahr Erfahrung? Erstens sind die Kosten für die Entschädigung niedrig, und zweitens haben Neueinsteiger im Vergleich zu älteren Mitarbeitern, die mit dem Geschäft vertrauter sind, oft eine geringere Effizienz bei der Nutzung von KI. "Mit Geschäftserfahrung als Grundlage wissen ältere Mitarbeiter klarer, was sie mit KI erreichen wollen und welche Auswirkungen dies haben könnte", sagte Lin Yue.

Die Stanford-Universität verwendete den Begriff "Kanarienvögel", um junge Menschen zu beschreiben, die gerade in die Arbeitswelt eintreten, in einem Papier mit dem Titel "Kanarienvögel im Kohlenbergwerk?" Die Forschung zeigte, dass seit der Verbreitung von ChatGPT im Jahr 2022 die Beschäftigung für die jüngsten Arbeiter erheblich zurückgegangen ist. Bis September 2025 wird erwartet, dass die Beschäftigung für Softwareentwickler im Alter von 22-25 Jahren im Vergleich zu ihrem Höchststand Ende 2022 um fast 20 % sinken wird.

Im vergangenen Jahr hat KI alles intensiviert. Ctrip war einst als "Rentenfabrik" für Internetunternehmen bekannt: Programmierer begannen um 10:30 Uhr zu arbeiten, hatten eine zweistündige Mittagspause und konnten um 19 Uhr pünktlich Feierabend machen, wobei die Haupt-App alle zwei Wochen aktualisiert wurde. Doch kurz nach Lin Yues Eintritt führte die Explosion der KI-Coding-Fähigkeiten zu einem Tempo von einer App-Iteration pro Woche, mit "täglichem Arbeiten bis 22:30 Uhr."

Dieses beschleunigte Tempo war jedoch nicht auf ein explosives Geschäftswachstum zurückzuführen, "sondern weil, wenn du nichts zu tun findest, du zu einer marginalen Abteilung wirst, und marginale Abteilungen werden gestrichen", sagte Lin Yue zu 36Kr. Letztendlich konnte er dem Schicksal, "gestrichen" zu werden, nicht entkommen.

Die "Streichungen" könnten jedoch auch willkürlich sein.

Cang Shu hatte nie erwartet, zu den ersten Personen auf der Entlassungsliste zu gehören.

An einem Freitag im Mai, eine halbe Stunde vor Arbeitsbeginn, "rief die Abteilung plötzlich zu einer Vollversammlung, und die Personalabteilung gab direkt die Ergebnisse bekannt und informierte alle darüber."

Vor seinem Eintritt bei Meituan war Cang Shu ein hochbezahlter Campus-Rekrut bei ByteDance, und am Ende war er der bestbezahlte Mitarbeiter unter seinen Kollegen. Nach dem Wechsel zu Meituan wurde ihm fast die gesamte Kernprojekte der Gruppe anvertraut, und dieses Jahr sollte sein Beförderungsmeilenstein sein.

In dieser Welle von Entlassungen haben die Schutzbarrieren von "hoher Leistung" und "hohem P" versagt. In der Gruppe neben Cang Shu wurden zwei entlassene Mitarbeiter, die im letzten Jahr "über den Erwartungen" bewertet wurden, entlassen. Am Ende wurde fast jeder in Cang Shus Gruppe "abgeschaltet", wobei "die Gruppe nominal noch existiert, aber in Wirklichkeit niemand mehr übrig ist."

Als Lin Yue erfuhr, dass er entlassen wurde, bemerkte er, dass die beiden Frontend-Entwickler, mit denen er oft zusammenarbeitete, "ihre Avatare grau wurden, ohne dass er es bemerkte"; eine große Nutzerwachstumsgruppe bei Meituan, die ursprünglich Hunderte von Mitgliedern hatte, hat jetzt nur noch etwa die Hälfte übrig; auch Alibabas Gaode- und Fliggy-Geschäfte waren in schwerer Turbulenz.

"630" ist zu einem Schlagwort in den sozialen Medien geworden. Es markiert das erste Quartalsende, an dem KI tatsächlich in China in großem Maßstab in die Internetarbeitswelt eingetreten ist. Von Ende Juni bis Mitte Juli ist es sowohl eine übliche Zeit für Personalwechsel in vielen Unternehmen als auch der allgemein festgelegte "letzte Tag" in dieser Welle von Entlassungen.

Der Trendsetter Silicon Valley hat bereits mit Entlassungen begonnen, die durch Massen- und großangelegte Kürzungen gekennzeichnet sind. Im Mai kündigte Meta an, 8.000 Mitarbeiter zu entlassen, wobei 7.000 in KI-Abteilungen versetzt wurden, was es zum turbulentesten Technologieunternehmen im Silicon Valley macht, wobei Führungskräfte zugaben, dass "die Unternehmensmoral auf dem niedrigsten Stand seit 20 Jahren ist"; zuvor hatte Amazon angekündigt, 16.000 Büroangestellte zu entlassen und die eingesparten Mittel in KI zu investieren.

Vor der letzten Runde von Entlassungen im Jahr 2021 expandierten große inländische Internetunternehmen schnell, gründeten dicht neue Geschäfte, rekrutierten schnell eine Reihe von Personen und strichen sie dann schnell wieder.

Das zugrunde liegende Thema der Entlassungen in diesem Jahr ist jedoch nicht so singular. Die Verflechtung von KI-Effizienzsteigerungen, dem schleppenden Wachstum großer und schwerfälliger alter Unternehmen oder tiefem Wettbewerb und dem Cash-Druck, der durch Investitionen in neue KI-Geschäfte entsteht, verläuft in dieser Zeit parallel. Viele Menschen, die zur Kündigung benachrichtigt wurden, finden es schwer zu klären, welche Faktoren schwerer wiegen.

Der Autor von "Hassabis: Das Gehirn von Google AI" erklärt, dass, genau wie Oppenheimer die Atombombe erschuf, aber deren Nutzung nicht kontrollieren konnte, Wissenschaftler, die der Wahrheit nachjagen, auch "Zerstörer aller Dinge" sind: Unsere Arbeit, Denkweisen und sogar die Existenz könnten "zerstört" werden. Vor zehn Jahren brachte AlphaGo in Seoul, Südkorea, die erste Zerstörung für den menschlichen Spieler Lee Sedol. Zehn Jahre später breitet sich diese Zerstörung von Silicon Valley bis Peking erneut aus.

Für große Unternehmen ist KI ein Ticket, das auf neue Geschäfte wie große Modelle oder KI-Anwendungen verweist. Aber ob diese neuen Geschäfte erfolgreich sein können und wann sie erfolgreich sein werden, ist ungewiss. Angesichts stagnierender alter Geschäfte müssen große Unternehmen entschlossen die Effizienz steigern und anschließend Mitarbeiter in jede bestimmte und unbestimmte Richtung entlassen.

Als Lin Yue seinen Entlassungserfahrungen Freunden anvertraute, wurde er getröstet: "Es ist in Ordnung, wir werden alle an diesem Tag konfrontiert; es ist nur so, dass dein Tag ein wenig früher kam." Aber vielleicht ist wichtiger als Selbsttröstung, wie Menschen wählen und handeln sollten, nachdem sie von KI ersetzt und von großen Unternehmen entlassen wurden.

Ängstliche Führungskräfte, intensivierte mittlere Führungsebene, hektische Basis

"Produkte, die früher zwei Monate zur Entwicklung benötigten, können bei ByteDance jetzt in zwei Wochen erledigt werden." Ein ehemaliger Produktmanager bei ByteDance, jetzt ein Führungskraft bei einem KI-Startup, sagte zu 36Kr, dass sein Team mit Tools wie Claude Code und Codex jetzt in drei Stunden ein Demo erstellen und innerhalb einer Woche die Ideenvalidierung abschließen kann.

"Ein Produktmanager ist wie ein CEO." Er sagte, dass die Organisationsstruktur erheblich komprimiert werden kann und der Verlust der Informationsübertragung viel geringer ist als in großen Unternehmen, was eine perfekte "Entropie-Reduktion" erreicht.

Während Startups KI für schnelle Aktionen nutzen, schauen die Internetgiganten zurück auf sich selbst und fühlen sich wie langsam bewegende Ungeheuer?

Äußerungen aus den höchsten Ebenen großer Unternehmen signalisieren oft etwas.

Im März dieses Jahres sprach Meituan-CEO Wang Xing in einem Kommunikationsmeeting mit Führungskräften über seine Ansichten zu KI und erklärte: "KI-Agenten beeinflussen mich mehr als ChatGPT; KI wird zweifellos enorme Produktivität schaffen und wird sicherlich erhebliche Veränderungen in Organisationen und Arbeitsmodellen mit sich bringen."

Kurz nach diesem Kommunikationsmeeting hielt Meituan eine Online-Konferenz im gesamten Unternehmen ab, die sich auf die Förderung der Installation und Nutzung von "Lobster" konzentrierte, und ermutigte jeden Kollegen, "Lobster" zu installieren und seine tägliche Arbeit so weit wie möglich als wiederverwendbare Skills zu schreiben.

Nach dem Meeting erhielt Chen Yujia, der im Kerngeschäft von Meituan im Bereich Händleroperationen tätig ist, die Benachrichtigung, dass er einen Abschnitt zu seinem wöchentlichen Bericht hinzufügen müsse, in dem er darlegt, wie er KI zur Effizienzsteigerung genutzt hat und welche Skills zur Nutzung in der Gruppe und Abteilung gefördert werden könnten. "Dann hatte ich das Gefühl, dass jeder verzweifelt versuchte, KI in seine Arbeit zu integrieren."

Eines Tages im April erhielt ein Algorithmusingenieur bei Alibaba unerwartet eine Token-Verbrauchs-Leistungsübersicht für den Vormonat, und er wurde öffentlich dafür gelobt, dass er mit einem Verbrauch von 17 Milliarden Tokens den ersten Platz belegte. Der Abteilungsleiter erklärte, dass zukünftige jährliche KPIs und Beförderungsbewertungen auf diesem Ranking basieren würden. Ein Monat später kam jedoch die neue Token-Verbrauchs-Leistungsübersicht nicht wie geplant, "vielleicht hat der Chef auch erkannt, dass diese Rangfolge unzuverlässig war."

Neue Regeln folgten Schlag auf Schlag. Abteilungsleiter schlugen bald vor, dass Mitarbeiter während der Arbeitstage von 11 bis 18 Uhr stündlich ihre "Zeiterfassungsberichte" hochladen müssen, wobei Plugins auf dem Agenten automatisch Code und Gesprächsinhalte aufzeichnen, um Arbeitszusammenfassungen zu erstellen – das bedeutet, dass Mitarbeiter ihren Zeiterfassungsberichtinhalt nicht ändern können. Am nächsten Tag stritt die Personalabteilung fast mit dem Leiter, um ihn von diesem absurden System abzubringen.

Solche Vorfälle sind nicht mehr überraschend. Die Angst vor KI von oben wird weiterhin nach unten delegiert, wobei das mittlere Management verstärkt versucht, den Untergebenen subtil zu suggerieren, dass dies ein unsichtbarer Wettbewerb des Berichtswesens, ein Wettrüsten und ein Wettbewerb um Eliminierung ist.

Obwohl es keine zwingende Anforderung gibt, dass jeder Skills schreiben muss, überwacht der Abteilungsleiter von Chen Yujia dennoch genau den Tokenverbrauch jedes Untergebenen und erkundigt sich gelegentlich nach spezifischen Situationen. "Er ist sich auch nicht sicher, was KI konkret leisten kann, aber er sagte, dass er nicht zulässt, dass jemand in unserem Team in dieser KI-Welle zurückfällt." Manchmal, während privater Abendessen nach der Arbeit, erhält jeder ein Gefühl der Krise, das subtil vom Chef vermittelt wird: "Wir müssen KI nutzen; sonst werde ich dir nicht helfen können, wenn die Zeit kommt."

Ein Ingenieur eines KI-Coding-Produkts bei Alibaba sagte zu 36Kr, dass einige Geschäftsleiter in der Gruppe ihre Produktteams auffordern, die Datenverfolgungspunkte zu erhöhen, um "die täglichen Nutzungsmuster der Teammitglieder, die KI verwenden, klar zu sehen."

Einige mittlere Manager bei Meituan reichen, nachdem sie Entlassungsziele erhalten haben, sogar eine aggressivere und höhere Quote von Entlassungslisten bei der oberen Führungsebene ein – weniger Menschen und höhere KI-Beteiligungsraten entsprechen bis zu einem gewissen Grad einer neuen Form von "Management-Leistung".

Die Verbesserung der KI-Effizienz ist zu etwas geworden, mit dem jede Geschäftseinheit oder Funktion "herumspielen" kann. Was KI tatsächlich leisten kann und wie sie implementiert wird, bleibt jedoch eine lange Kluft zwischen der Basis und dem Management – Chefs auf allen Ebenen haben unendliche Erwartungen an KI, während die Basis sich bemüht, diese zu verwirklichen, aber niemals diese Vision erreichen kann und letztendlich nur erschöpfend "performen" kann.

Jiang Ling arbeitet in der Kundenoperation der Taotian-Gruppe von Alibaba, wo ihre Aufgabe darin besteht, die Verbrauchernachfrage so gut wie möglich mit dem Angebot der Händler in Einklang zu bringen. Ihrer Ansicht nach denken Chefs immer, dass KI sehr intelligent und einfach ist.

Nehmen wir das häufige Anomalieszenario von "explodierenden Bestellungen" im E-Commerce als Beispiel; die Vorgesetzten erwarten, alle "heißen Produkte" im Voraus durch umfassende Inspektionen zu finden. Die tägliche Produktmenge der Plattform liegt jedoch im Bereich von Zehntausenden, was die Kapazität der vorhandenen Arbeitskräfte und Tokens weit übersteigt, sodass nur kleine Tests durchgeführt werden können, bei denen Hunderte von Tausenden von Produkten ausgewählt werden, was oft zu einer niedrigen Trefferquote aufgrund der kleinen Stichprobengröße führt.

"Als Mitarbeiter kannst du die Erwartungen deines Chefs nicht zurückweisen, weißt du?" sagte Jiang Ling, sowohl wütend als auch hilflos.

Oft fühlt sich Jiang Ling wie ein Esel, der von hinten geschlagen wird. "Erschöpfung ist nicht beängstigend; keine Richtung und positives Feedback zu haben, ist das Beängstigende. Du machst einfach weiter, ohne zu wissen, wohin es am Ende geht."

"Du kannst KI nicht als Wunschbrunnen betrachten." Der CTO eines KI-Unternehmens fasste gegenüber 36Kr zusammen, dass die Verbesserung der KI-Effizienz viele Voraussetzungen hat, wobei Daten die Grundlage sind, aber viele Unternehmen nicht einmal eine gute Digitalisierung erreicht haben; zudem liegen viele Engpässe in den Prozessen bei "Menschen", die KI allein nicht lösen kann.

"Jede Generation hat ihre eigene Bauingenieurkunst"

Positionen in Produkt, Betrieb und anderen großen Unternehmen fühlen sich weiterhin unsicher an, während Programmierer nur die Ersten sein können, die ihr erklärtes Schicksal akzeptieren.

Li Chuan, ein Frontend-Entwickler bei Baidu, war zuerst von den KI-Fähigkeiten schockiert, als er Claude Code Anfang dieses Jahres verwendete. "Für die gleichen komplexen Anforderungen könnte die Verwendung einiger inländischer großer Modelle fünf bis sechs Dialogrunden erfordern, während Claude dies in zwei oder drei Runden erledigen kann und es besser macht."

Er war im April zum zweiten Mal von KI beeindruckt, als das chinesische große Modellunternehmen Zhipu das Modell GLM-5.1 veröffentlichte: "Erstens ist es billig, und zweitens können seine Fähigkeiten Claude Code vollständig ersetzen."

Li Chuan wurde klar, dass sein Job gefährdet war. Bis Mai erschien er tatsächlich auf der "Liste".

Wie zwei Seiten einer Medaille ist auf der einen Seite Mai 2026, als das Mutterunternehmen von Claude Code, Anthropic, einen Jahresumsatz (ARR) von etwa 47 Milliarden Dollar erzielt hat, was sich in nur sechs Monaten um das Vier- bis Fünffache erhöht hat; während Zhipu kürzlich auf einen Marktwert von über einer Billion gestiegen ist.

Auf der anderen Seite hat die schnelle Reifung der KI-Coding-Fähigkeiten Programmierer zur am stärksten betroffenen Gruppe in dieser Welle von Entlassungen gemacht. "Die Ersten, die betroffen sind, sind fast alle Produktions- und Forschungsteams, insbesondere Positionen wie Frontend-Entwicklung und Testentwicklung, die von Chefs oft als weniger wertvoll wahrgenommen werden", sagte ein HR-Vertreter eines Internetunternehmens zu 36Kr.

Im Jahr 2025 trat Li Chuan als Campus-Rekrut bei Baidu ein und wurde Frontend-Entwickler. Ein Jahr zuvor, während der Campus-Rekrutierungsinterviews, spielte KI lediglich die Rolle einer Suchmaschine, die Programmierung durch einfache Fragen und Antworten unterstützte, und die Interviewer erwähnten KI überhaupt nicht.

"Frontend" war Li Chuans idealer Beruf, weil es ein Job ist, bei dem Ergebnisse sichtbar sind; die Qualität des Codes spiegelt sich direkt in jedem Detail der Produktoberfläche wider. Jedes Neujahr zu seiner Familie zu sagen: "Öffne die Baidu-App, das Ding darauf wurde von mir gemacht", gibt ihm ein Gefühl von Erfolg und "Sinn der Arbeit".

Viele Jahre lang wurden Programmierer in großen Unternehmen deutlich in Rollen wie Algorithmen, Frontend, Backend und Testen kategorisiert, wobei Frontend höhere Soft Skills in Ästhetik und Interaktion erfordert, während Backend strengere technische Fähigkeiten verlangt. Die Gehaltsniveaus und die "Hierarchie der Verachtung" in diesem Bereich sind direkt mit dem "technischen Inhalt" verbunden – Frontend-Gehälter sind höher als die von Testern, aber niedriger als die von Algorithmus- und Backend-Entwicklern.

In nur einem Jahr hat sich alles, was Li Chuan kannte, auf den Kopf gestellt. Die Arbeit des Schreibens und Modifizierens von Code wurde größtenteils von KI übernommen, und die Grenzen der verschiedenen Programmierrollen sind verschwommen. Sogar Produktmanager können jetzt in die Programmierung einsteigen.

Im Mai erhielt eine Entwicklungsabteilung bei Alibaba eine Benachrichtigung von ihrem Chef, dass alle nicht dringenden Anforderungen pausiert werden sollten und jedes Team einen Agenten entwickeln sollte. Von nun an können geschäftliche Anforderungen nur noch direkt mit dem Agenten von Produktkollegen verbunden werden. Programmierer können nur den Agenten modifizieren und den Code nicht anfassen. Der Chef deutete an, dass bis Oktober dieses Jahres Teams, die gut abschneiden, die unterperformenden Teams ersetzen werden, um den Agenten aufrechtzuerhalten.

Das technische Team von Tencent CSIG hat eine Pipeline zur Behebung von Fehlern in der App des Unternehmens entwickelt – KI behebt die Fehler, und Programmierer müssen nur die "Bestätigen"-Taste drücken, nachdem der Fehler behoben wurde, mit einer Genauigkeitsrate von 50 %.

Im Mai richtete Alibaba intern mehrere Full-Stack-Teams ein, die Frontend-, Backend- und Testingenieure in "Full-Stack-Entwickler" umwandelten und "super Individuen" wurden. Ab Juni begann auch Meituan, die Fusion von Frontend- und Backend-Entwicklung vollständig umzusetzen.

Der Übergang zu "Full-Stack" ist theoretisch machbar, aber in der Praxis ist es ein schmerzhafter Prozess, eine Schicht Haut abzuziehen.

Plötzlich in einen Full-Stack-Entwickler verwandelt, hatte Han Zhi wenig Zeit zum Lernen und musste bald ihr erstes "Full-Stack"-Projekt starten, bei dem sie Frontend-Entwicklung, Tests und alles selbst erledigen musste. "Jetzt sind alle meine Anforderungen 'rückwärts terminiert', mit Fristen, die auf bestimmte Daten festgelegt sind", sagte sie und fühlte sich mit der Arbeit überfordert, oft noch um 21 Uhr arbeitend, "Ich bin wirklich zu müde."

Aber der Trend kann nicht widerstanden werden. Von Ende letzten Jahres bis Anfang dieses Jahres haben mehrere führende Unternehmen in China versucht, Geld auszugeben, um Programmierer zu ermutigen, Tokens zu konsumieren, und allmählich "traditionelles Programmieren" abzubauen.

Zu seinem Höhepunkt genoss das Team von Tencent CSIG ein Token-Kontingent von 2.000 Dollar/Monat. Solange die Anforderungen vernünftig waren und es entsprechende Codeausgaben gab, konnten sie nach Verbrauch eine Verdopplung des Kontingents beantragen. Der Tokenverbrauch wurde auch in die Leistungsbewertungen einbezogen: "Wenn dein Verbrauch sehr niedrig ist, wird dein Leiter dich fragen, warum." Daher liehen sich einige Leute ihre ungenutzten Token-Kontingente an andere aus.

Viele Jahre lang bedeuteten Programmierer in großen Unternehmen hohe Gehälter und Prestige. Sie sind das Rückgrat der Internetunternehmen, und das Wesen des "Programmierergeistes" ist Open Source und Teilen, die Einfachheit und Eleganz des Codes, ein Fokus allein auf Ergebnisse ohne Lärm und die Aufregung, Zeichen auf dem Bildschirm springen zu sehen.

Aber die Zeiten haben sich geändert. Fast jeder interviewte Programmierer erwähnte dasselbe Gefühl gegenüber 36Kr: "Ohne KI kann ich nicht arbeiten. Wenn KI 'abstürzt', würde ich lieber viel Zeit damit verbringen, einen neuen Coding-Plan zu suchen, als wieder auf Code zu schauen und Änderungen vorzunehmen" – über den sogenannten "Programmierergeist" zu diskutieren, scheint jetzt fehl am Platz zu sein.

Li Chuan sagte, dass die Ausbildung eines hervorragenden Programmierers in der Vergangenheit darin bestand, zu lernen und zu iterieren, da sich Programmiersprachen in den letzten Jahrzehnten verändert haben; wenn man nicht lernt, kann man mit der Spitze der Technologie nicht Schritt halten. Es war üblich, dass er und seine Freunde an Wochenenden in Cafés gingen, um neue Technologien zu studieren, "Diese Gruppe selbst ist ziemlich wettbewerbsfähig." Aber die erschreckende Iterationsgeschwindigkeit von KI hat die Menschen sprachlos gemacht.

"Wenn KI-Coding auf dem Niveau von vor 25 Jahren festgelegt werden könnte, würde es die technischen Fähigkeiten von jemandem mit ein oder zwei Jahren Erfahrung mit denen von sieben oder acht Jahren gleichstellen, während es dennoch nicht wirklich Menschen ersetzt, da es viele Dinge außerhalb des 'Dialogfeldes' zu tun gibt", bedauerte Lin Yue. Aber die Technologie bleibt niemandem stehen; er hat keinen Zweifel daran, dass das Aussterben von Programmierern bereits im Gange ist, "genau wie Textilarbeiter nach der Erfindung der Nähmaschine."

Altes Wachstum ist verschwunden, neues Rennen beginnt

Wenn Technologie einem Unternehmen einen multiplikativen Effizienzhebel verleiht, geschieht normalerweise eines von zwei Dingen – entweder die gleichen Menschen leisten mehr Arbeit, oder ein Unternehmen benötigt nicht mehr so viele Menschen.

"Wir entlassen keine Mitarbeiter", sagte ein CEO eines Softwareunternehmens. Nach all den Bemühungen, diese Programmierer zu "trainieren", die ein reiches Verständnis der Branche und der Entwicklungsmethoden haben, ist jeder von ihnen ein Schatz für das Unternehmen. Wenn KI-Coding die Programmier-Effizienz um das Fünffache steigert, ist sein Ziel nicht, 4/5 des Personals zu entlassen, sondern das Geschäft um das Fünffache zu erweitern.

Dieser Wunsch ist sicherlich schön, aber das Problem ist, ob es genug zusätzliches Marktvolumen gibt?

Bevor er entlassen wurde, erlebte Lin Yue kurz die "Befreiung" des KI-Codings, aber bald wurde er beschäftigter. Früher, wenn das Geschäft iterative Anforderungen an App-Details hatte, mussten sie immer darauf warten, dass der Zeitplan langsam umherkam. Jetzt häufen sich die geschäftlichen Anforderungen schneller und schneller, unabhängig von Machbarkeit oder Wichtigkeit, was das Entwicklungsteam dazu bringt, "es zuerst zu versuchen."

Diese Anforderungen erscheinen Lin Yue jedoch etwas "unnötig" – die kleinsten Details des "Bannerplatzes" zu ändern oder das Floating-Window-Werbung von "kostenlos stornieren" auf "Punkteabzug" zu ändern. "Produktmanager ändern dies und das; wir machen AB-Tests, aber die Fälle, in denen der modifizierte Effekt verbessert werden kann, sind wirklich selten."

"Die Abteilungen mit dem geringsten Wachstum sind alle in KI investiert und suchen immer nach neuen Geschichten, die sie erzählen können", sagte Cang Shu. Er hat Erfahrung im Bereich Essenslieferung und Drohnengeschäfte, und aus seiner persönlichen Erfahrung ist die Atmosphäre des KI-Wettbewerbs in letzterem viel stärker.

Ein Infra-Ingenieur, der kürzlich massive Entlassungen bei Meta erlebt hat, sagte zu 36Kr, dass er und seine Kollegen, nachdem sie gelernt haben, KI zu nutzen, nun Dinge tun wollen, für die sie zuvor keine Zeit hatten. Aber jetzt, mit einer großen Anzahl von Menschen, die gehen, beginnen die verbleibenden Kollegen, unnötige Arbeiten abzubauen.

Die Realität, der sich jeder gegenübersieht, ist, dass die Starprodukte, die während der Ära des mobilen Internets entstanden sind, jetzt Schwierigkeiten haben, das Wachstum durch "mehr Arbeit" substanziell zu steigern. Einige dieser Unternehmen haben nicht nur kein Wachstum, sondern leiden auch unter schweren Verlusten aufgrund des harten externen Wettbewerbs.

Im Jahr 2025 verbrannten mehrere Unternehmen im Essenslieferungskrieg 200 Milliarden, was Meituans Gewinne und Cashflow in ein Morast führte und dazu führte, dass Meituan, das bereits niedrige pro-Kopf-Gewinnbeiträge hatte, zuerst in einen Entlassungszyklus eintrat. Aus einer anderen Perspektive ist Meituans Geschäft stark von der Offline-Erfüllung abhängig, und das Potenzial für Effizienzsteigerungen durch KI ist im Vergleich zu Unternehmen mit höherer Online-Integration geringer. "Wenn selbst Meituan durch Effizienzsteigerungen bei KI Personal abbauen kann, werden andere Unternehmen definitiv folgen. Es ist ein Vorreiter", sagte ein Mitarbeiter von Meituan.

Traditionelle Cash-Cow-Geschäfte wie Werbung schrumpfen bei Baidu kontinuierlich, und ähnliche Situationen sind bei Feizhu und Gaode zu beobachten, die lange marginalisiert wurden und wenig innerhalb von Alibaba beigetragen haben.

Entlassungen in alten Geschäften sind unvermeidlich, aber gibt es Chancen für neues Wachstum?

Einige Mitglieder des Managements sagen bei Diskussionen über Entlassungen zu den Mitarbeitern: "Das Unternehmen arbeitet auch an KI; du kannst versuchen, Projekte zu finden, an denen du arbeiten kannst." Ein Mitarbeiter von Meituan sagte zu 36Kr. Kürzlich hat Meituans Kerngeschäft eine Abteilung für KI-Transformation gegründet, die hauptsächlich damit beauftragt ist, die Nutzung von KI zur Straffung interner Geschäftsprozesse zu erkunden; zudem führen viele Kern-Manager der mittleren und oberen Ebene persönlich KI-bezogene Projekte.

Wang Yue, ein Produktmanager bei ByteDance, sagte zu 36Kr, dass er ein internes Projekt startet, um ein KI-Effizienzprodukt für B-End-Kunden zu erstellen: "Das Unternehmen ermutigt alle, solche Initiativen zu erkunden." Zu Beginn des Projekts entfernten sie aktiv die Rollen "Design" und "Test" und betonten dem Prüfungsausschuss, wie viel Arbeitskosten dieses Produkt in Zukunft einsparen würde. Ein anderer Kollege von Wang Yue entwickelt ein KI-Kundenservice-Agentenprodukt, wobei das OKR für 2026 darin besteht, "dem Unternehmen zu helfen, xx% des Kundenserviceteams abzubauen."

Derzeit existieren solche Projekte in jedem großen Unternehmen, mit Dutzenden von kleinen Teams, die daran arbeiten. "Manchmal arbeiten mehrere Teams in dieselbe Richtung; wer zuerst herauskommt, wird vom Unternehmen Ressourcen konzentriert gefördert." – ein neues Rennen hat begonnen.

Was sich ändert, ist nicht nur der Geschäftsfokus, sondern auch die Organisationsstruktur, wie die Eliminierung von mehr mittlerem Management.

Seit diesem Jahr hat Tencent begonnen, projektbasierte Systeme umzusetzen, die Managementebenen schwächen und professionelle Ränge für Führungskräfte wiederherstellen; Meituan entließ während seiner Mid-Year-Überprüfung einige L9 (Abteilungsleiter-Ebene) und schloss kürzlich vollständig die X1-Ebene (die niedrigste Managementebene) ab, wodurch die Managementschichten reduziert wurden.

Lassen Sie uns Abschied von der Vergangenheit nehmen

Wohin die riesige Welle der KI die Menschen führen wird, bleibt unklar, und die meisten Menschen haben noch keinen "Moment der Erleuchtung" gehabt.

Vor dem Ende der Pufferzeit für Kündigungen Mitte Juni verfolgte Lin Yue intensiv Interviews bei Taobao, Kuaishou und ByteDance. Seine Karriere als "Großfabrik-Programmierer" fortzusetzen, ist immer noch der optimale Weg, den er hofft. Doch die Olivenzweige dieser Unternehmen sind noch nicht gekommen, "Es ist zu schwierig", sagte Lin Yue.

"Einen Job zu finden ist einfach, aber wenn du ein großes Unternehmen verlässt, um in einem mittelgroßen oder kleinen zu arbeiten, kannst du nie wieder in ein großes Unternehmen zurückkehren." In Lin Yues Kopf bedeutet der Verzicht auf ein großes Unternehmen irgendwie einen permanenten Fall, und er ist nicht bereit, sich mit weniger zufrieden zu geben.

Einige haben ihre "Besessenheit für große Unternehmen" aufgegeben. Drei Tage nach dem Verlassen von Baidu trat Li Chuan nahtlos in ein Startup ein. Natürlich änderte sich seine Position von "Frontend-Entwickler" zu "Full-Stack-Entwickler". Das Hauptprodukt dieses Unternehmens ist ein KI-Agent für Bürozwecke, und sie erhöhten sogar sein Gehalt.

Obwohl jeder sagt, die Zeiten hätten sich geändert und die Fähigkeiten von Programmierern seien nicht mehr zuverlässig, hat Li Chuan immer noch einige "technische Ambitionen" und hofft, als Techniker an einem benutzerfreundlichen Produkt teilzunehmen, was möglicherweise nicht unbedingt in einem großen Unternehmen erreicht werden muss.

Nach dem Verlassen von Alibaba trat Jiang Ling einem alten Automobilunternehmen bei. Ihre derzeitige Arbeit muss nicht zwangsläufig mit KI in Verbindung gebracht werden, und sie muss sich nicht mehr täglich Sorgen machen, ob "die KI-Aufgaben des Chefs erledigt werden können", noch muss sie "verzweifelt performen". Ein Projekt, für das Jiang Ling derzeit verantwortlich ist, wird am 30. September live gehen, "Diese Aufgaben fallen in meinen Komfortbereich, und mit ausreichend Zeit fühle ich mich viel entspannter und glücklicher."

Kürzlich hat ihre Abteilung häufig Stellenangebote veröffentlicht, "es gibt immer eine Menge Leute von Alibaba, die zum Interview kommen und verzweifelt in die Fertigungsindustrie drängen."

Vielleicht wird die Programmierer-Community letztendlich 10 % zurücklassen, aber Cang Shu möchte nicht mehr in großen Unternehmen arbeiten, "um für diese verzweifelten 10 % zu konkurrieren."

Nachdem er im Mai von Meituan entlassen wurde, begab er sich entschlossen auf den Weg des Unternehmertums. Vor der KI-Welle hatte er bereits versucht, etwas nebenbei zu machen. Damals erlaubte ihm der Aufbau einer Community und der Verkauf einiger Fähigkeiten, den Geschmack von 100.000 pro Monat zu erleben.

Im März oder April dieses Jahres sind einige "Schüler" in Cang Shus Community bereits in die KI-Unternehmertum gesprungen, "gründeten ihre eigenen Unternehmen und stellten viele Leute ein, während ich immer noch mit diesem Job kämpfe, ist das richtig?" fragte er sich selbst.

Heute konzentriert sich Cang Shus unternehmerisches Projekt auf Überseemärkte, entwickelt Systeme basierend auf den Bedürfnissen von Nutzern mit seltenen Krankheiten und erstellt unabhängige Produkte. Er teilt auch Fortschritte mit Internetnutzern auf seinem Xiaohongshu-Konto "Cang Shu (Quit the Monthly Salary Version)" und in sozialen Medien im Ausland. Neben seinem Hauptprodukt arbeitet er auch parallel an mehreren kleineren Produkten, um seine Fähigkeiten zu erhalten. "Ein kleines Tool kann in maximal drei bis vier Tagen abgeschlossen werden, während ein komplexes System möglicherweise einen halben Monat in Anspruch nimmt." Dies ist viel schneller als der konventionelle Zeitplan großer Unternehmen.

KI könnte der mächtigste intellektuelle Hebel in der Geschichte der Menschheit sein; sie kann individuelle Fähigkeiten um N-faches verstärken, die Umsetzung der meisten Startup-Produkte unterstützen und es jeder guten Idee ermöglichen, schnell erkannt und bewertet zu werden.

Cang Shu, geboren 2000, sagt, dass er dazu bestimmt ist, Unternehmer zu sein, aber wenn es diese Runde von Entlassungen nicht gegeben hätte, hätte er vielleicht nicht in diesem Moment gehandelt. "Das Unternehmen hat die Entscheidung für mich getroffen."

"Kein Zurückblicken, mit Leidenschaft nach vorne gehen", ist der letzte Satz in der Abschiedsnachricht von Meituan an jeden scheidenden Mitarbeiter, und es ist auch ein Satz, den viele Mitarbeiter großer Unternehmen erwähnen, wenn sie gehen. In dieser komplexen Transformation, die durch KI verursacht wird, kann man den alten Weg nicht mehr weitergehen, egal ob man ein großes Unternehmen verlässt oder bleibt.

Nach einer kurzen "Fragmentierung" geht es nicht darum, sich zurückzulehnen. Ob Karrierewechsel oder Unternehmensgründung, diejenigen, die Veränderungen zuerst akzeptieren, könnten in der Lage sein, eine andere Welt schneller zu sehen.

(Zhou Xinyu hat ebenfalls zu diesem Artikel beigetragen; auf Wunsch der Interviewten sind Lin Yue, Jiang Ling, Li Chuan und Wang Yue Pseudonyme.)

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