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 DeepSeek 放出约 150个岗位。

        两个多月前，DeepSeek 才宣布要将所有部门的规模扩大至少一倍。

        这次，按照招聘信息与公开报道，这批岗位全部集中在服务端开发和 Agent 弹性计算两个方向——

        没有设置 AI 研究岗位，完全出乎意料。DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼表示，规模大了会产生复杂度，复杂度又反过来要求扩大规模。

        数据、机器与容器、训练和评测任务、Agent 环境、用户和请求都在急剧增加，原有后端系统便需要被升级、维护，甚至重写。

        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 DeepSeek，另外一个「逆行者」是 Notion。

        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 Kimi，2025 年公开的员工人数约为 300 人，Notion 的规模约为其三倍。

        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.aiAI 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 DeepSeek 看上去几乎没有可比性。

        前者做的是面向个人和企业的软件，需要销售、支持和交付；后者做模型与基础设施，需要的是后端、系统和平台工程师。

        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。