“裁员潮”横扫美国科技行业（环球热点）******

　　一段时间以来，“裁员潮”持续席卷美国硅谷，不少科技企业近期都宣布将执行裁员计划。专家指出，“裁员潮”反映了虚拟经济过度扩张后的收缩趋势，同时暴露了美国高通胀和利率飙升对企业收益造成的冲击。未来，随着科技革命演进、美国政府“筑墙”“断链”及强势推行产业回流政策等，美国科技行业还将持续受到影响。

　　众多企业遇寒潮

　　2023年伊始，美国科技界接连传出企业裁员消息。

　　据《华尔街日报》报道，电子商务巨头亚马逊1月4日宣布将裁员逾1.8万人，超过此前公布的裁员方案。这是美国科技行业近来规模最大的一次裁员动作。“亚马逊生鲜”“亚马逊无人超市”等零售和人力资源板块受裁员影响最大。

　　同一天，商业软件龙头Salesforce也宣布一项成本削减计划，包括裁减10%的岗位，涉及约8000名员工。在线视频平台Vimeo当日也宣布了6个月内的第二轮裁员方案，涉及裁减11%的员工。

　　另据《福布斯》杂志网站报道，1月5日，时尚电商Stitch Fix宣布将裁减约20%的正式员工。1月9日，人工智能初创公司Scale AI宣布将裁员20%。

　　在此之前，多家美国科技巨头与初创企业已公布大规模裁员计划。2022年11月，社交媒体平台脸书的母公司Meta宣布将裁员1.1万人，约占其员工总数的13%。《经济学人》杂志网站称，这是Meta成立以来的首次大规模裁员。Meta首席执行官扎克伯格表示，公司同时将减少招聘人数，除极个别岗位外，招聘冻结期延长至2023年第一季度。与Meta几乎同时，社交媒体公司Snap也表示将裁员20%，同时搁置了其无人机项目。

　　《华尔街日报》引用调查平台layoff.fyi统计称，2022年初以来，美国1000多家科技企业共裁员超过15万人，是2021年的10倍。

　　寒潮也席卷了科技股价。2022年全年，以科技股为主的纳斯达克指数累计暴跌33.1%。2023年则延续了这一态势，纳斯达克指数继续落后于标准普尔500指数和道琼斯指数。Meta、亚马逊、苹果、奈飞、特斯拉等科技股多数下跌。

　　“裁员增加、股价下跌、市值缩水，美国大型科技公司又度过了艰难的一周。”《卫报》日前报道称。

　　过度扩张引调整

　　关于裁员潮出现的原因，科技企业普遍指向前期过度扩张和宏观经济形势。

　　亚马逊公司首席执行官安迪·贾西日前在一封公开信中表示，“由于经济形势不稳定且过去几年招聘速度太快，我们不得不继续裁员。”《卫报》报道称，2020年3月，亚马逊的全球员工数约为62.8万人。而疫情期间受线上业务驱动，亚马逊员工激增至150万人。

　　Salesforce联席首席执行官马克·贝尼奥夫也在致员工的信中表示，疫情初期，公司收入激增，导致过度招聘，而现在公司正面临经济下行，客户的采购决策变得更加谨慎。

　　中国现代国际关系研究院研究员陈凤英对本报记者表示，疫情期间，美国虚拟经济过度膨胀，导致人员大量扩招、企业效率下降。后疫情时代，市场“由虚向实”作出调整，线下生产、生活开始恢复，虚拟经济开始收缩，促使科技公司进行结构性转型。

　　与此同时，美国通胀高企、美联储激进加息，导致企业融资借贷成本急剧上升，压缩了企业投资和效益空间。消费者科技支出减少、数字广告前景黯淡，也促使企业通过裁员、冻结招聘等方式削减开支。

　　中国现代国际关系研究院美国所副研究员孙立鹏接受本报记者采访时表示，当前，美国企业、机构及个人对美国宏观经济预期普遍不佳。不少国际机构下调美国经济增速预测。在经济预期走弱的大背景下，科技等经济敏感型行业可能会采取预先防范和止损措施，进行结构性裁员及业务调整。

　　科技创新转型的需求，也进一步驱动美国科技企业人员结构调整。陈凤英表示，互联网经过数十年高速发展，已经出现增长放缓、创新乏力现象。美国许多互联网企业遭遇发展瓶颈，迫切需要技术创新来寻找新的增长点。Meta公司开拓元宇宙业务、马斯克的Neuralink公司开发脑机技术等均代表了这一趋势。而在企业调整业务部门的过程中，裁员必然会成为选项之一。

　　长期变化需观察

　　科技行业一直被视为拉动美国经济的“马车”之一，而“裁员潮”的出现，令不少舆论对美国宏观经济危机产生担忧。

　　“‘裁员潮’令人联想到本世纪初的互联网泡沫。”路透社报道称，2000年到2003年期间，廉价资金、高投资者预期和充裕现金流催生了科技行业巨大泡沫。如今，“危险可能再次出现。”

　　“裁员潮”是否指向美国经济衰退？受访专家表示，目前作出这样的判断或许为时尚早。

　　中国外汇投资研究院独立经济学家谭雅玲对本报记者表示，2022年12月美国失业率降低0.2个百分点至3.5%，维持在历史低位。科技行业“裁员潮”更多反映了企业对劳动力情况进行的局部数量性调整，是企业优化就业人员技能、提升专业化程度的体现。

　　“从2008年华尔街金融风暴至今，美国经济增长率有高有低，但美国经济总规模却在扩大，这是美联储调整货币政策的重要背景与逻辑。在关注美国经济波动性的同时，也要关注经济现实全貌。”谭雅玲说。

　　“目前，美国互联网裁员并没有影响到美国就业指标，裁员潮更多是虚拟经济膨胀过度后的收缩。预计美国科技股板块的调整将会持续。具体美国科技行业走势如何，还要观察美国货币政策调整、通胀的抑制情况及美国2023年上半年经济走势。”陈凤英说。

　　但“裁员潮”对美国乃至全球科技产业而言并非没有隐忧。

　　孙立鹏指出，美联储加息对企业投资和扩张的抑制作用已经逐步显现。在全球供应链仍然面临多重挑战的背景下，美国政府执意推进产业链回流、打造“小院高墙”、针对中国科技等行业进行打压、强化对外投资审查等，“回火效应”会对美国科技企业的海外投资布局、出口及经营情况造成持久影响。

　　“美国政府近年来强化产业回流政策，出台《两党基础设施建设法案》《芯片与科学法案》《通胀削减法案》及《国家先进制造业战略》等，通过大规模补贴帮助本国科技产业获取竞争优势，这将给科技变革及全球科技产业带来怎样的变化，还需要密切观察。”陈凤英说。林子涵

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟