## 835｜微软推出“70法则”鼓励主动退出，与九十年代“买断工龄”有啥不一样

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以前提起来“裁员”，都觉得是企业效益不好，所以不得不挥泪断臂自救。但是AI时代来了之后，你会发现，裁员的底层逻辑有了很大的变化。特别是这周我看到国外媒体的一篇关于微软的深度报道，想和你聊一聊。虽然看起来，这些全球大厂跟我们关系不大，但这背后透露出来的职场变化趋势，还是非常值得我们思考。

在之前的广播站里，我也分享过上个月底另一家全球大厂甲骨文的裁员方式。2026年3月31日，清晨6点，甲骨文数万名员工打开邮件，然后一切终止。

没有HR提前谈话，没有直属上司的告知，没有任何预兆。邮件发出的同时，系统权限已经注销，门禁已经失效。有人工作了十几年，甚至没有一次面对面的告别。不少外部的社交媒体在几小时内被震惊与愤怒的帖子淹没，有人描述，整个团队在一小时内全灭。

整个行动极其斩钉截铁，没有丝毫的拖泥带水，大量正在推进的项目直接关闭。我看到有一个墨西哥的工程师在X上发帖，原话是这样的：“上周领导把一个任务交给我，说这是今年我们大部门最重要的项目。今天，大部门没了。”

要知道，甲骨文上个财季净利润仍在大幅增长，可不是那些干不下去、苟延残喘的公司，但它依旧用一封极简邮件、几行文字，瞬间终结了数万人的职业生涯。

不过三周后，微软给出的是另一种答案，可以说是温情版的告别。

微软的这个方式叫“70法则”，什么意思呢？就是如果员工年龄加上司龄总和达到70，就有资格申请“自愿买断”。

公司给出丰厚的一次性财务补偿、加速股权归属，以及许多人最在乎的医疗保险过渡期。首席人才官艾米·科尔曼（Amy Coleman）在内部备忘录里措辞温和：“我们希望符合条件的员工，能在公司慷慨的支持下，按照自己的节奏迈出下一步。”

两家不同的公司，两种截然不同的方式，但一个相同的结局：大批人离开。

这是硅谷科技行业正在发生的事。2026年开年至今，已有超过9.2万名高科技公司从业者被裁员，平均每天超过800人。而主导这场裁员潮的，几乎清一色是财报创历史新高的公司。

先重点说说微软这把“温柔刀”。

“70法则”在微软51年的公司历史上属于首次推出。规则本身设计得相当精巧：适用于高级总监及以下职级的美国员工，年龄与微软司龄之和得达到70。

比如，一位55岁、入职15年的工程师刚好踩线；一位45岁、在微软工作25年的项目经理也符合条件。整个计划预计约有8750人，约占美国区员工总数的7%，有资格收到这份邀请。

注意，用的词是“邀请”，不是“通知”。员工有30天时间考虑，可以接受，也可以拒绝。但法律专家看得更透彻，有专门研究雇佣法的律师说得很直白：“这些人还是很有价值，但是他们太贵了。”

你想想，这个计划瞄准的，要么是年龄本身已经偏大的资深员工，比如五十多岁，因为丰富的职场经验而工资待遇不低的那批人；要么是还在当打之年，但在微软已经深耕20年、内部待遇水涨船高的超级员工。

但我觉得，不仅仅是工资待遇的问题。这批人其实是微软在操作系统时代和云服务时代的功臣，而到了AI时代，他们的价值对于未来的微软来说，已经缩水很多了。

这里也插一句，美国科技公司传统的裁员方式在法律上风险极高，企业必须对每位员工的技能和绩效逐一评估记录，稍有不慎就是歧视诉讼。特别是还专门有一个《年龄歧视雇佣法》，对企业来说更是一道难过的关。微软这次的自愿买断政策，提供了一条更安全的路：员工主动选择离开，“被动解雇”变成了“主动退出”，法律风险大幅降低。

媒体一语点破本质：“自愿退出的选项，让雇主可以说：这不是因为你工作做得不好，而是如果你正在考虑是时候离开了，我会激励你这样做，因为我们企业正好需要减少一些人。”

同一封备忘录里，微软还宣布了另一件事：绩效评估时经理可选的薪酬调整选项从9级简化为5级，股权奖励与年度现金奖金脱钩。这不只是精简人员，而是一次系统性的人才结构重组。微软在2026财年预计投入1450亿美元用于AI数据中心建设，这钱从哪里来呢？肯定要从人力成本里省。

如果说微软的方式还算体面，那更年轻更激进的Meta走的是另一条路：用数据说话，让算法来筛人。2026年4月初，Meta内部流传出一张排行榜，名字叫“Claudeonomics”。这不是公司官方发起的，而是员工自发创建的，他们把全公司8.5万人每个月消耗的AI Token数量排成一张榜，实时更新，人人可见。

榜单顶端的人，单月消耗高达2810亿Token，按成本折算，一个人一个月烧掉的AI算力超过140万美元。前250名重度使用者获颁“Token传奇”“会话不朽者”等称号，俨然一场游戏竞技。

排行榜在外部媒体曝光后两天内遭下架，但它揭示的逻辑早已写进了公司制度。就在2025年11月，Meta首席人事官珍妮尔·盖尔（Janelle Gale）向全体员工发出备忘录，宣布从2026年起，“AI驱动的影响力”将成为绩效评估的核心指标，不会用AI，就别指望晋升加薪。

员工私下把这种现象叫“Tokenmaxxing”，啥意思呢？就是拼命刷AI使用量来应付考核，表面数据漂亮，实际产出未必改善。这就跟有些人玩命秀自己能加班、每天都干到深夜一样，工作时间长跟工作有结果，是两回事。

斯坦福教授埃里克·布林约夫森（Erik Brynjolfsson）直接点名批评：这种方式制造的是“生产力幻觉”。也有员工坦言，表面上刷Token应付考核，私下里还是用自己觉得更高效的方式干活。

但不管这套指标是否合理，结果已经来了。2026年4月，Meta宣布裁员约8000人，占全球员工总数的10%，同时关闭6000个尚未填补的职位空缺。也就是说，一边裁着老人，一边停止招新人。虽然那张排行榜已经不对外展示了，但我觉得一定还会有部门领导通过消耗排行榜去评估员工的AI能力。

三家公司，裁员方式各不相同：一封冷冰冰的邮件，一套用算法量化的绩效指标，一份包装成“慷慨礼物”的买断方案。但在写这篇稿子的时候，我脑海里一直出现一个词，叫做“买断工龄”。很多70后、80后对这个词可能有非常深的记忆。

“买断工龄”，在咱们国内有着完全不同的重量。

1999年春晚，黄宏在小品《打气儿》里说了一句话，刺痛了无数人的心：“工人要替国家想，我不下岗谁下岗！”那是深化国企改革后的第一个春节。就在前一年，中国迎来了历史上最猛烈的一波下岗潮。1998年到2000年间，几乎每年都有700万至900万工人失去岗位。

那是一个属于工人的黄金年代的终结。在那个黄金年代，进工厂、捧“铁饭碗”，意味着国企与你之间有一份隐形的终身契约，生老病死，单位全包。少年时，离我家不远的地方，就有一个国营大厂，里面就好像一个小社会一样，有自己独立的商店、食堂、菜市场，从附属幼儿园到附属小学、中学，一应俱全。然后，一种叫做“时代”的力量兜头罩下。我看着那个工厂的面积一点点萎缩，很多之前的工人，变成了附近的早点摊主。

“买断工龄”就是在这个背景下出现的词。单位付给你一笔钱，一次性算清，然后你和单位之间的一切关系，就此了断。那笔钱通常不多，但很多人还是签了，因为工厂已经在亏损，继续耗下去，连生活费都未必能发出来。我看过作家黄灯记录的一位工厂同事的命运：离开原单位后，辗转找了一份不太正规的工作，最后以一种荒诞而悲剧的方式死去。

那个年代下岗的工人，年龄大多在四五十岁。从厂里出来，要重新学手艺、摆地摊、卖茶叶蛋，还要面对社会上铺天盖地的嘲讽，说他们是“懒汉”，说他们“没竞争力”，说他们“思想转不过弯”。刘欢的《从头再来》就是那个年代的背景音乐：“心若在，梦就在，天地之间还有真爱。”旋律很振奋，但振奋背后是真实的茫然与痛苦。

后来我忘记在哪里看过一句话，说对于90年代末的东北，最让人咬牙切齿的两个文艺作品，就是黄宏的小品和刘欢的《从头再来》。当然，这段经历，连我的记忆都不是那么清晰了，更不要说更年轻的同学了。

现在，把时间拨回2026年。表面上看，今天科技公司的裁员和当年的下岗潮有几分相似，都是大规模的人员精简，都有“买断”的影子，都牵涉四五十岁、在公司干了十几二十年的老员工。微软的“70法则”，和我想起来的“买断工龄”这个词放在一起，读起来甚至有一种奇异的呼应感。

但本质上，我觉得这是两件完全不同的事。

九十年代的下岗，是一场救亡。国企人员冗余，整个经济体制走到了不改不行的关口。裁员是代价，是痛苦，但那是一艘快要沉没的船不得不减重。工人们是被时代的浪打下去的，不是因为他们不够好，而是因为整艘船都在挣扎。

今天的裁员，是一场进攻。甲骨文、微软、Meta这两年的效益都非常好。这些公司不是在止血，而是在腾笼换鸟，把钱从人工成本里挤出来，押进AI军备竞赛。亚马逊、谷歌、Meta、微软四家公司，今年合计资本支出接近7000亿美元，平均每天烧掉将近20亿美元，几乎全部流向AI基础设施。

被裁的人，也不是因为绩效差。你看，微软“70法则”针对的恰恰是资历最深的那批老员工，他们绩效未必差，只是积累了二三十年的那套经验，在AI面前正在快速贬值。

甲骨文联合创始人兼执行董事长拉里·埃里森（Larry Ellison）说得很坦白：“AI编程工具的使用，让工程团队以更少的人手交付更完整的解决方案。”这句话翻译成人话就是：同样的活，以后用更少的人就够了。

九十年代下岗的工人，是时代把他们甩下去的，船在下沉，所有人都在挣扎，没有人是赢家。今天被裁的科技从业者，是进步把他们抛下的，船依然很好，开得越来越快，只是不再需要那么多船员了。

所以这一波裁员真正令人不安的，不是规模，而是性质。工龄、经验、能力、忠诚度，这些曾经构成职业安全感的东西，正在被一个更冷酷的问题取代：你的工作，有多少还是只有你能做的？

而今天从微软的裁员方式聊起，把这个问题拿出来跟同学们分享，就是因为我觉得这不是全球科技公司才会遇到的问题，而是绝大部分公司和岗位，都会在这个AI时代遇到的挑战。我并没有答案，只是觉得咱们每个人都值得认真想一想。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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