人均 25 美元：一张看板把 AI 裁员折成工资
安全中心 CAIS 的工资损失看板，把今年 11.7 万起 AI 相关裁员折成 85 亿美元年薪，人均约 25 美元。读完能明白这个数怎么算出来、哪里不能当真。
一条"AI 导致裁员"的新闻，很难让人有体感。换成钱就有了：你所在的州，每个人一年少掉 25 美元。
一、发生了什么
非营利机构 Center for AI Safety（CAIS）维护了一个"工资损失看板"（wageloss.ai），本月刚把 9 月数据补进去。它统计 2026 年 1 月以来被企业明确归因于 AI 的裁员，再折算成工资。
据 ZDNET 10 月 16 日报道，看板目前的全国数字是：超过 11.7 万个岗位，按平均年薪折算约 85 亿美元的年度工资损失；摊到每个人头上，一年约 25 美元。
州与州差得很远。加州归因裁员超过 2.7 万，人均约 56 美元；阿拉斯加只有 138 个岗位，人均 14 美元。
算法不复杂：拿 Challenger, Gray & Christmas 每月统计的全国裁员里"提到 AI 的比例"，套到各州公布的裁员总数上，得到州级估算；再乘以劳工统计局的州平均年薪，除以人口普查局的人口数。
CAIS 自己写明了：州级数字是估算，不是观测到的 AI 裁员。
看板还挂着一块"远程任务自动化"的数据。在他们参与开发的 Remote Labor Index 基准里，最好的智能体在项目启动时只能完成 2.5% 的专业任务，八个月后到了 15.8%，大约每 3.7 个月翻一倍。
作为对照，2025 年全年，Challenger 统计到的、企业公开与 AI 挂钩的裁员超过 5.4 万，约占当年裁员总量的二十分之一。
同类工具不止一个。Jobloss.ai 只收录单次 100 人以上、且伴随"AI、自动化、生产力"等说法的裁员；口径更窄，数字自然更小。两个站放在一起看，能直观感受到"AI 裁员"这四个字有多难统一。
二、跟你有什么关系
在职的人。 这个看板给的是社区视角，不是你的岗位风险。它算的是别人失业之后，你周边生意受多大影响。
找工作的人。 别用人均 25 美元判断行业。要看的是哪些岗位被明确归因——集中在科技和媒体。
写报告的人。 这是一个可引用的方法案例，但引用时必须带上"估算"两个字，否则就是在制造数据。
带团队的人。 与其猜 AI 会不会取代某个岗位，不如看自己团队里哪些任务已经被拆成标准流程——被拆开的那部分，才是自动化的入口。
三、怎么读这类数据
读到这儿，可以顺路看 AI 落地卡在最后一公里：驻场工程师涨了 36 倍 美国驻场 AI 工程师招聘从 2023 年不足 200 个涨到今年前三季度 7300 多个，中位年薪 19.5 万美元。AWS 投 10 亿、Anthropic 要训一万人。它把裁员折成钱，是有意为之。"11.7 万人失业"很容易被读者归到"跟我无关的行业"；换成"你所在州每人一年少 25 美元"，讨论对象就变成了本地的消费、租金和小生意。人均看共情，总量看规模。
- 先看分子。 是企业自己说"因为 AI"，还是分析者推测的。口径不同，结论能差十倍。
- 再看分母。 人均损失除以全部人口，不是劳动力人口，所以数字会显得很小。
- 看漏掉了什么。 这个看板不含 AI 创造的岗位、再就业、生产率提升和次级经济效应。
- 看趋势不看绝对值。 2.5% 到 15.8% 这条曲线，比 85 亿美元更能说明方向。
还有两个坑：数据按月更新，9 月的数字是这个月才补进去的，别拿单月下结论；企业宣布裁员的时间和实际离职时间并不一致，短期噪声很大。
四、三个别信的说法
「人均 25 美元，说明 AI 对就业影响很小。」 这是全国平摊的结果，恰好掩盖了行业和地区的高度集中。加州的 56 美元和阿拉斯加的 14 美元不是一回事。
「11.7 万就是今年被 AI 裁掉的人数。」 它是"裁员时提到 AI"的估算值，不等于这些岗位都被 AI 替代。一家公司可以一边裁人一边招人。
「智能体能做 15.8% 的远程任务，就有 15.8% 的自由职业者要失业。」 基准测的是能力上限，不是实际接单量。中间隔着价格、信任和交付责任。
五、一句话结论
这张看板的价值不在 85 亿美元，而在于它把一个模糊的恐惧，换成了一个可以被质疑的数字。
信息来源
功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 18 日。
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