DeepSeek突然扩招150人,AI越强公司怎么还越需要人?
这两年,「拥抱 AI」通常是和另外一件事同时出现的:裁员。极端如 Meta,扎克伯格一度设想把部分团队缩减最多 60%,微软、亚马逊等公司也在投入更多 AI 资金的同时削减岗位,连广告行业的巨头 WPP,都将裁撤一千人,用于 AI 技术研发等任务。其它部门,则要用更少的人完成更多工作——美名其曰「优化」。
这时候,「最美逆行者」出现了,向来以小而精著称的
两个多月前,
服务端岗位要覆盖大模型研究平台、Agent 框架、研发基建、API、线上服务与数据工程,其中线上系统要支撑数千万日活用户,API 则要承接超大规模调用。
另一批工程师将建设 Agent 弹性计算平台 DSec,从操作系统、虚拟机、网络和存储一路改到应用层调度,让大量 Agent 可以在隔离环境里同时运行、训练和接受评测。
要让 AI 在更大的规模上跑起来,要增加的并不止算力,还有一系列的配套。
一款笔记软件,也需要 1000 个人?
除了
据 The Information 报道,Notion 计划在今年将员工人数增加约 30%,新增岗位主要用于开发和销售 AI 产品。如果你对 Notion 的印象,还停留在小而美,那得了解一些冷知识了:Notion 已经拥有约 1000 名员工,如果增员计划完成,它的团队可能达到约 1300 人。
这个员工数字,可以说比做模型的公司还大得多,比如月之暗面训练出了万亿参数模型的
只是在公共形象上,Notion 看上去一直不像一家大公司。它没有占据手机首页的信息流,也不靠广告接触数亿消费者;对于很多个人用户来说,它只是一个用来记笔记、整理资料和搭建数据库的安静页面,而且,这些事情大多不需要付钱。
这并不妨碍 Notion 赚钱,Notion 常年保持着正向的现金流,不上市,也不融资,创始人 Ivan Zhao 一直对融资也持怀疑态度。福布斯报道过一则趣事:Index Ventures 的合伙人 Danny Rimer 回忆起第一次见到 Ivan 是在 Figma 的一次董事会上,对方说自己很努力想弄明白投资人和董事会有什么意义。
「结论是:没有意义。」他说。
言出必行,他后来不再见投资人了,后来,Rimer 当时的同事得知法国艺术家马塞尔·杜尚是 Ivan 最喜欢的艺术家之一,专门带着杜尚展览的门票不请自来地出现在 Notion 的办公室,Ivan 却爽约了。
不吃资本压力,Notion 的毛利率一度高达 90%,日子过得很惬意。
你可能说:我没花过钱啊!这不都是免费的吗?
普通用户是这样的,免费建立页面和模板,再把链接发给协作伙伴,甚至开放公共编辑权限。不过,当越来越多人开始共同编辑、分配任务和积累资料,公司便需要更长的版本历史、更复杂的权限、统一登录、安全审计和成员管理,此时,Notion 开始按照团队人数收费,目前 Plus 套餐约为每人每月 10 美元,Business 套餐约为 20 美元,Enterprise 则单独议价。
BtoCtoB,这是 Notion 的获客「渠道」,先用一款好上手的个人工具建立习惯,再让它沿着分享链接进入团队,最后由公司统一买单。到 2025 年底,Notion 年度经常性收入已经超过 6 亿美元,并且保持正向现金流。
而一个重要的变化是,其中约一半收入已经来自 AI 产品。Forbes 笃定,Notion 不是在传统笔记业务之外试验 AI;AI 正在变成它的新主营业务。
Notion 估值及 ARR 变化,图片来源:SaaStr.ai
AI 没有让公司变轻
新业务也给 Notion 带来了传统软件没有的成本,「套壳」的魔咒没有放过它。
过去,一名用户多写几页文档,几乎不会明显增加 Notion 的开支;现在,每当用户让 AI 总结资料、搜索公司文件或者执行任务,Notion 都需要向上游模型公司支付推理费用。
一边放水,一边接水,这就是「套壳」产品必须面对的魔咒。Ivan Zhao 曾透露,Notion 原本约 90%的毛利率,接入 AI 后被模型成本吃掉了约 10 个百分点。
为了避免重度用户不断调用 Agent 却只支付固定订阅费,Notion 也开始改变收费方式。即时使用的个人 Agent 仍包含在 Business 套餐中,能够在后台自动运行的 Custom Agents 则按 Credits 收费:任务执行得越频繁、步骤越复杂,消耗的额度越多。
Notion 因此也就迎来了「套壳」魔咒的副作用: 一边是不断增长的用户,另一边不断增长的、向 OpenAI、Anthropic 等上游公司购买模型能力的账单 。
2025 年,Sam Altman 在一次开发者大会上,公布了万亿 token 客户名单,其中 Sarah Sachs 即 Notion 的 AI 负责人,代表着 Notion 在 OpenAI 的消耗量已超万亿
面对魔咒,Notion 似乎不为所动, 反而大量增员 。新增岗位也不只属于模型工程师,在招聘页面上,除了 AI 平台、AI 安全、AI 工作流和移动端 AI 工程师(他们移动端真是做得太烂了),还出现了大量销售、客户支持,以及负责进入企业配置 Agent、数据和权限的「Outcomes Architect」。
这些岗位体现了 Notion 在 AI 道路上坚定的决心: 把 Agent 真正接入企业,这背后需要有人处理数据迁移、安全审查、权限设计和工作流程,也需要有人向客户解释,这些昂贵的新能力究竟能解决什么问题。
AI 能够让软件替人完成更多工作,却没有让这种软件自动进入每一家公司,而想要在这条路上继续深耕和投入,Notion 需要的既不是更强大的模型,也不是更深的 AI 改造,而是更多的人。
AI 公司不一定越来越小
Notion 与
同时扩招,也不能证明 AI 必然创造更多就业。新增的工程、销售与交付岗位,也不一定与 AI 正在削减的岗位属于同一批人。
它们真正打破的是另一种过于刻板的想象:既然 AI 提高了个人效率,使用 AI 的公司就应该不断缩小,最后由少数员工管理一群 Agent。
或许 AI 可以把一项具体任务压缩到原来的十分之一,却可能让公司有能力同时承担十倍的任务;随之而来的数据、请求、客户与系统风险,又会制造新的工作。
个人效率提高和组织规模缩小,从来都不是同一件事。
本文来自微信公众号“APPSO”,作者:发现明日产品的,36氪经授权发布。















