10月22日，巴克莱银行（Barclays）在发布第三季度业绩的同时宣布，将在年内裁减约5000个岗位，相当于其全球员工总数的5%，一个原因是AI应用的推进。此时该行净利同比增长12%——也就是说，这不是一次由亏损驱动的收缩。

利润增长12%，为何仍要裁掉五千人

财报显示，巴克莱第三季度取得净利23亿英镑，同比增长12%，但低于分析师预期。拖累业绩的是该行的传统强项：当季固定收益与外汇交易收入同比下降19%至10.1亿英镑。相比之下，股票交易收入增长47%，为至少2009年以来最好水平。

“有些令人失望。”集团首席执行官C.S.Venkatakrishnan在记者电话会议上这样评价固定收益、外汇和大宗商品业务的业绩，并将其归因于季度波动，以及利率与信用产品交易的疲弱。

但裁员真正的驱动力来自成本端。第三季度，该行实施了价值约2亿英镑的“结构性成本削减措施”，这是本年度总计约6亿英镑削减额的一部分。削减成本的大部分来自英国零售银行业务，但投资银行业务也占了一部分。巴克莱表示，计划在今年最后三个月再实现约3亿英镑的成本节约。

首席财务官Anna Cross表示，约60%的裁员落在包括开发人员在内的支持部门。

节奏上，约1000个岗位已在2026上半年削减，其余4000个将在年底前完成。裁员重点在英国零售银行，但由于部分支持英国业务的后台职能设在印度，BBC报道称“相当比例的裁员预计将落在印度”。

反应最快的是工会。英国大型工会Unite秘书长Sharon Graham指责巴克莱“把AI当作借口，抛弃忠诚而长期辛劳的员工”，认为雇主应着力提升员工技能，而巴克莱的做法属于“短视的应激反应”。

这套动作有更长的账期。巴克莱正在接近其为期三年的业绩提升战略的尾声（该战略包括大幅削减成本和提升技术能力），2026年2月又追加了到2028年的目标：有形股本回报率（RoTE）超过14%，2026至2028年向股东返还超过150亿英镑，并通过效率提升节约约20亿英镑；2027年效率措施预计再节省逾11亿英镑。该行称，距离原三年计划结束仅剩一个季度，“我们已经实现或有望实现2026年全部集团目标”。

从Copilot到Claude：被裁岗位背后的AI底牌

值得注意的是，巴克莱对AI的表述比较克制。“我们将大规模应用AI，”C.S.Venkatakrishnan说，“但AI只是蛋糕上的糖霜，而不是蛋糕本身。”他解释，必须先完成基础设施的建设，才能拿到AI的收益。BBC亦指出，并非所有裁员都源于AI。

但“糖霜”之下，已有一层可核查的技术底座。2025年6月，巴克莱在1.5万人试点后，向约10万名员工部署微软Microsoft 365 Copilot；2026年2月的业绩会上，C.S.Venkatakrishnan称约九成员工已在使用Copilot，2025年由此节省超过100万小时工时，此外，全行已引入250余项AI工具与模型。

彼时，C.S.Venkatakrishnan指出，巴克莱将利用人工智能提高生产力和效率，例如设计更优质、更快速的产品，但未透露因此将裁减多少岗位的具体细节。

具体场景更能说明“效率”从何而来：GitLab的AI编程工具覆盖约1.9万名开发人员，代码交付提速约15%；面向英国零售业务的“同事知识助手”采用检索增强生成（RAG）架构，自2025年上线以来已有超过1.6万名员工使用、累计处理逾100万次查询。

2026年10月1日，巴克莱与Anthropic宣布扩大合作：Claude每天为该行全球市场业务分类、补充并路由约12万封客户邮件；巴克莱预计到2026年底Claude Code将覆盖50%的开发人员，2027年覆盖多数软件工程师。

从中或能看出开发者为何成为裁员重灾区：检索、摘要、分类与常规编码，恰恰是最容易被拆解、标准化并被模型接管的工作。

分歧也正出现在这里。Unite认为AI只是裁员的借口；也有分析人士更为审慎。C.S.Venkatakrishnan在2026年9月的署名文章中承认，AI对资深员工是减负，但“许多入门级岗位正建立在AI越来越擅长的重复性工作之上”，若这些台阶被削弱，企业会在提高初级工作效率的同时，悄悄侵蚀未来专业能力的根基。AJ Bell投资分析师Russ Mould对BBC表示，银行尚未大举推进AI的普及，在用它省钱之前仍会权衡安全与客户服务；Quilter Cheviot分析师Will Howlett的问题更具指向性：巴克莱能否把技术投入和更小的员工规模，转化为可持续的低成本，而不牺牲增长。

不过，银行大规模裁员并非孤例。媒体报道显示，汇丰、渣打与丹麦银行今年也相继出现AI相关裁员；渣打5月宣布未来四年削减7000多个岗位，汇丰则被报道正考虑裁减约2万个岗位。

把上述事件放在一起看：巴克莱今年的裁员，短期是三年降本计划的收尾，中期是2028年14%RoTE目标的成本支撑，AI则是让这个等式成立的关键变量之一。C.S.Venkatakrishnan说得很清楚——AI是糖霜，不是蛋糕。真正决定这5000个岗位是否只是开始的，是基础设施、数据治理与技能重塑能否跟上，这比宣布裁员要难得多。