Oracle裁员3万人,AI先清哪些岗位

清晨昏暗卧室里,一名科技公司员工坐在床边低头看手机上的裁员邮件,窗外微亮,不同时区的钟表挂在墙上分别指向旧金山、纽约、班加罗尔与伦敦,空气紧绷而安静,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

Oracle突然裁员3万人。很多员工是在凌晨6点收到邮件后,才知道自己失去了工作。

这里说的凌晨6点,实际上是美西时间早晨6点,很多人刚起床就看到邮件了;美东时间是早晨9点,也就是刚进办公室的时候看到邮件;印度是晚上18点30分,下班回家的时候看到邮件;欧洲员工则是在下午3点上班期间看到邮件。邮件内容非常简单,基本就是通知你被裁员了,几乎没有任何可以反驳的空间。

国内据说也有一部分上海员工受到波及。网上流传的信息是,国内给的补偿还不错,但前提是要尽快签字同意;如果想拖一段时间,再和公司谈,条件可能就会发生一些变化。

裁员规模:或为2026年已知最大科技裁员之一

一幅俯视视角的全球地图铺展开来,美国、印度、中国、加拿大、墨西哥与乌拉圭被红色墨水重点标注,地图边缘散落着写有裁员人数的小纸条与公司名牌,呈现全球同步收缩的气氛,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

这次受影响的人数大约在2万到3万人之间,占Oracle全球16.2万名员工的18%。这个比例非常大,算得上是2026年目前已知最大规模的一次科技公司裁员。

  • 印度裁了1.2万人,班加罗尔和海德拉巴都有波及;
  • 美国大约裁了1.1万人;
  • 加拿大、墨西哥、乌拉圭等地也受到影响;
  • 中国媒体上也能看到国内有波及的消息。

很多国内媒体一看到印度裁了1.2万人,比美国还多,就开始解读成“拉里·埃里森受不了阿三了,把他们都干掉了”。这种说法其实没必要。这次裁员本质上是全球性的。

哪些部门受影响最大

企业组织结构图被钉在公告板上,RHS、SaaS、虚拟运营服务、NetSuite印度研发中心、Corner等部门名称被红笔圈出并划掉,旁边放着医疗档案夹、云服务图标和研发蓝图,象征多个业务同时收缩,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

受影响的部门主要包括:

  • RHS,也就是营收与生命科学事业部,主要做健康和医疗相关业务,裁了30%;
  • SaaS和虚拟运营服务,裁员30%;
  • NetSuite印度研发中心更是全部裁掉,一个不剩;
  • 还有Oracle收购的医疗数据公司Corner,也裁了30%,连总监都被裁了。

重灾区岗位:DBA、方案工程师、技术支持

DBA首当其冲

被裁最严重的岗位,首先是DBA,也就是数据库管理员。以前Oracle的DBA证书是IT行业最值钱的证书之一,另一个是Cisco的网络配置相关证书。过去考DBA需要背大量知识,现在谁还费这个劲,直接问AI就行了,甚至都不用问,直接让AI去做数据库优化就可以了。所以,DBA成了这次裁员的重灾区。

方案工程师被大量压缩

第二类是方案工程师。简单说,就是给客户做系统方案的人。以前也有类似sales engineer,也就是售前工程师,除了做方案,还要去讲方案。现在被大量砍掉的是偏后端、偏方案设计的那部分人。

技术支持同样受创严重

一间技术运维中心里,数据库机柜、系统流程图和客户支持工单堆满桌面,一侧是沉思的DBA与方案工程师,另一侧是发光的AI界面自动生成数据库优化与部署建议,形成岗位被替代的直接对比,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

第三类是技术支持,也就是系统上线之后负责培训、维修、售后支持的人。这一块也属于重灾区。

此外,数据库云运维岗位也被大量裁撤,这类工作很容易通过AI提效,甚至很多agent可以直接自动化完成。再就是SaaS运营,客户买了SaaS系统以后,后台还需要一些运营服务人员,这些人同样是重灾区。

总的来说,所有非AI岗位,以及那些可以被AI替代的运营岗位,都在被大量裁撤。

H-1B争议:一边裁员,一边继续引进人才

这次裁员里还有一个H-1B“双标争议”。Oracle在2025年获得了2690份H-1B工作签证。一边裁掉美国本地员工,一边继续从国外引进人才,这让很多员工非常不满。

也有一些刚刚拿到H-1B的员工同样被裁掉了。被裁以后,他们必须在60天内找到新工作,否则就得回国。

公司利润大涨,为何仍大规模裁员

华尔街风格的财务场景中,一边是向上攀升的营收与AI基础设施曲线,另一边是成排被打包带走的办公桌和员工工牌,背景有正在建设的大型机房与股价上涨的行情板,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

更矛盾的地方在于,公司利润大涨,却仍然大规模裁员。以前大家理解裁员,通常是因为公司业绩不好;但这一次,Oracle刚刚交出了有史以来最赚钱的一个季度:

  • 营收增长22%;
  • 云基础设施收益增长84%;
  • AI基础设施收益增长243%。

当然,也有增长不那么理想的业务。Oracle传统软件业务只增长了3%,基本没跑赢通胀,算是有点下滑;硬件业务只增长了2%。所以现在出现的情况是,公司整体很挣钱,但一边砍人,一边大建机房和算力基础设施。

资本市场对这件事显然是欢迎的,消息传出后股价一度涨了8%,虽然当天最终大概只涨了2%。

Oracle到底是真的挣钱,还是“打肿脸充胖子”

问题就在这里:Oracle到底是真的挣钱,还是在“打肿脸充胖子”?财报看起来可以很漂亮,但财报本身也可能是“做”出来的。

比如提前确认收入,把未来几年的收入提前算到现在;又比如把本期费用推到未来,像研发成本、设备投入不在当期记费用,而是记成资本支出,再分几年慢慢折旧;再比如通过期权注销来“变出利润”。

仔细分析下来,这次Oracle的收入确实是真的,不是假的。Oracle虽然是一家负债率很高的公司,比英伟达、微软、谷歌这些都高很多,但这次收入本身没有造假。

利润的“特别”来源

不过,它的利润来源确实有些“特别”。首先,期权注销这件事本季度还没做,要到下个季度才会体现。所谓期权注销,就是员工收入中有一部分是工资,有一部分是期权。公司本来需要为这些期权预留利润,但如果一下子裁掉3万人,其中大量期权直接作废,下个季度利润表就会变得更好看。

但即使不看这一块,Oracle本季度的赚钱方式也和传统意义上的“主营业务增长”不完全一样。它是一边大量融资、借钱,一边建设算力中心。建设机房的钱不会计入当期费用,而是算作资本支出,未来几年慢慢摊销。也就是说,钱虽然已经花掉了,但当期利润表里不会直接体现。

然后,机房建好之后,它再把算力卖给OpenAI。Oracle确认收入时,是按当期实际收到的钱来确认的,不会把未来远期协议提前算进来。所以收入确认这一步本身也没问题。

但问题在于,这种业务的利润率比较低。对于云计算公司来说,真正高利润的是那种客户把整套业务都建在你平台上,尤其还用上Oracle数据库和一整套软件服务的时候;如果只是把机器卖给OpenAI,对方说“我就要机器,别的都不要”,那利润率就低得多。

高利润业务并没有全面爆发

一座新建成的算力机房内部,长排服务器与冷却管线延伸至远处,前景中一份合同标着OpenAI,另一侧被搁置的软件产品手册和SaaS图标显得冷清,表现低利润卖算力与高利润软件业务的分化,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

那Oracle有没有打算继续深耕高利润的SaaS和软件服务呢?从裁员情况看,显然没有。因为做SaaS的人都被裁了。它现在做的选择更像是:我就赚简单的钱,把机房建好,整包卖给OpenAI,别的都不管。

所以某种意义上,这也算是一种“左手倒右手”:借钱盖机房,盖机房的钱不算当期费用;机房卖出去的钱却算进了当期收入。

Ampere交易:又一块关键利润来源

另外还有一块比较特别的利润来源,就是Ampere。Ampere是一家做服务器Arm芯片的公司,Oracle自己就是它的投资方,而且Oracle云上也在使用Ampere的CPU。这个公司最早由英特尔前CEO创建,Oracle早期总共投了5亿美金,里面包括股权、债权、可转债、预付款等。

这次Oracle把自己手里Ampere的全部股份都卖给了软银。软银原本有Arm,但Arm本身主要是做IP授权,不直接做CPU;真正把授权做成CPU的是高通、博通、英伟达这些公司。软银买下Ampere之后,相当于补上了自己做芯片的能力。Ampere的芯片已经做出来了,而且Oracle云上就在用。

这笔交易里,Oracle一把把股份卖了43亿美金,净赚38亿美金,税前利润大约是27亿美金。具体怎么算不重要,重要的是,这部分利润也进了Oracle的账。

所以,Oracle确实挣钱,而且合法合规地挣钱。但如果仔细拆开来看,它并不是那种“高利润主营业务全面爆发”的状态。高利润的老业务,比如医疗系统、SaaS、服务器、数据库,并没有明显增长,甚至有些是持平或略有下滑。真正支撑财报好看的,是借钱建算力中心再卖给OpenAI,再加上卖掉Ampere股权这样的资本操作。

换句话说,Oracle的财报不能说有假,但也不能只看表面。它的日子并没有财报上看起来那么轻松。

Cerner整合不顺,Oracle Health成裁员重点

医院信息中心与企业会议室交叠的场景里,Cerner旧标识与Oracle Health新标识并排悬挂,电子病历界面、医生工作站和高层整合流程图彼此冲突,几名管理者在争论,象征收购后整合不顺,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

再说回裁撤的具体部门。第一个重点就是Cerner。它是Oracle历史上最大的收购案之一,2022年以280亿美金收购,是美国电子健康记录领域的绝对霸主。美国大量医院的电子病历系统都跑在Cerner上。Oracle收购后把它改名为Oracle Health。

问题在于,整合一直不顺。大公司收购之后最难的就是整合,原来的团队有自己的客户和做事方式,被收购以后往往会抗拒“被指手画脚”。Cerner被收购到现在已经4年了,还是没整合好。

整合不顺会导致什么?人员流失。而这种系统一旦核心人员流失,往往不只是员工走了,客户也会跟着流失,因为很多人是带着客户资源一起走的。结果就是客户被竞争对手接走,竞争对手再反过来继续挖人。

分析师其实早在2026年1月就说过,这块业务要么重新卖掉,让它自己独立发展;要么就大裁员。现在,Oracle选择了后者,直接裁了30%,不少M4、M5级别的总监都被裁掉了。

AI替代正在发生:47人DBA团队只剩3人

另一块重点是SaaS运维被AI替代。Oracle有个部门叫SVS,也就是SaaS和虚拟系统运营,收入还略有增长,但已经不需要那么多人了。一个47人的DBA团队,在经历了8个月AI试点之后,只剩下3个人。

这就是非常典型的“AI蒸馏真人”。DBA这种工作高度依赖经验,不是靠看手册就能做的。比如某个表平时很少调用,但每个月月底算账时会频繁读写,这种知识往往不会写在任何文档里,而是存在人的脑子里。

正常情况下,这种经验很难被替代;但当公司用AI去持续监控人的工作过程、不断学习人的决策逻辑时,8个月时间就足够把很多经验蒸馏出来了。

现在AI可以处理94%的日常问题,剩下3个人只需要处理6%的复杂问题,以及盯着AI干活就行了。这就是所谓“蒸馏员工”的过程。

拉里·埃里森的思路

俯视一间未来感控制室,原本坐满47名DBA的长桌如今只剩3名工程师,中央巨大屏幕上的AI代理同时监控数据库告警、查询优化和自动工单流转,桌面散落旧培训手册与被撤下的工牌,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

拉里·埃里森的思路也很明确:你只要把需求描述清楚,AI就能把代码写出来。Oracle内部甚至专门搞了一套“声明式编程”的东西,强调不要一上来直接写代码,而是先把“我要做什么”用自然语言描述清楚。这样AI更容易理解意图,也更容易从员工日常工作中进行蒸馏和替代。

这次很多中层沟通岗位也一起被干掉了,尤其是那些跨团队协调、写汇报、追流程、拉会开会的岗位。这类工作恰恰是AI非常擅长的,做成自动化系统后就能直接替代。健康系统和SaaS系统里,被裁掉的30%员工中,相当一部分就是做这些事情的。

舆论为何强烈反弹

也正因为如此,这轮裁员特别容易引发情绪爆点。因为被裁的不只是年轻人,还有很多年龄较大的员工。有人60岁了,再过两年就退休;有人刚拿到H-1B;有人得了癌症;还有孕妇被裁。这些案例叠加起来,社会舆论当然会非常大。

目前还有一个传言,说后面可能还要再裁8000人。不过这个消息主要来自印度媒体引用员工口述,Oracle并没有回应,因此还没有证实。但从现在的趋势看,就算再来一轮,也不会让人太意外。

这场裁员背后,是AI时代的“圈地运动”

广阔土地上竖起围栏,传统工位与办公隔间被推向远处,而一座座巨型数据中心、GPU机柜与高压电塔正在迅速扩张,少量被留下的工程师站在高处俯视,形成“机房吃人”的强烈隐喻,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

说到底,这件事反映的是AI时代的“圈地运动”还在快速进行。过去是“羊吃人”,土地被圈起来后,人失去土地,只能进工厂打工;现在更像是“机房吃人”,机房、GPU、电力这些基础设施不断扩张,中间的人被直接裁掉。

过去很多人觉得,AI没那么容易学会人的复杂经验;但现在看,把员工几个月内的操作过程蒸馏出来,再把员工裁掉,这件事已经完全可行了。那些被裁员工的技能,未来可能会变成一个后训练模型,也可能会变成大量上下文数据。

原来那些中层、沟通、协调岗位,基本不太可能继续大规模保留下来。未来公司的组织架构,和今天相比,很可能会完全不同。

AI基建需求正在被市场验证

至于“AI基建能不能真正卖出去”这件事,现在市场已经不像过去那样怀疑了。不管是OpenAI、Anthropic,还是谷歌,甚至国内很多AI公司,都已经面临算力不够的问题。AI算力需求增长的速度,已经超过了机房建设的速度。

大家不再怀疑这些基础设施建出来能不能卖掉,而是担心根本建不够。

K型社会加速形成,中间层被清除

 一幅明显分叉的K形道路,向上的一侧通往资本市场、云平台和巨型算力中心,向下的一侧是抱着纸箱离开的被裁员工,中间原本密集的办公楼层正在被抽空,构成社会分层的直观画面,羊皮纸,钢笔彩色手绘的统一风格。

这也意味着,一种K型社会正在形成。像Oracle这种靠资本、靠算力、靠平台,去做基础设施的人,会不断向上;中间层会被大面积清除;底层则是被裁出去的人。Oracle这次裁员,本质上就是把中间层砍掉。

所以,对于还在大厂里“当一天和尚撞一天钟”的人来说,确实应该开始认真思考未来了:你到底是向上走,还是向下走?你现在做的事情,是不是主要停留在中间层的沟通和协调?如果是,那风险其实已经越来越明显。

结语

Oracle这封凌晨发出的裁员邮件,不会是开始,也不会是结束。AI不是在简单取代人类的工作,AI是在重新给人类的工作定价。同样的工作,以后只需要更少的人,这一点几乎已经可以确定。真正的问题是,那些被取代的人,未来还能做什么。


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