Das Lied von Eis und Feuer der AI-Kündigungswelle im Silicon Valley

Im Jahr 2025 weht der Entlassungsturm in Silicon Valley noch heftiger als in den vergangenen Jahren. Daten von der unabhängigen Entlassungsnachverfolgungswebsite Layoffs.fyi zeigen, dass weltweit Technologieunternehmen über 120.000 Mitarbeiter entlassen haben, wobei die überwiegende Mehrheit von Konzernen stammt, die starke Finanzleistungen zeigen und ihre Gewinne ständig auf neue Höchstwerte treiben.

Microsoft hat im Laufe des Jahres insgesamt über 15.000 Mitarbeiter entlassen. Der Cloud-Dienstleister Amazon kündigte im Oktober an, 14.000 Stellen zu streichen. Auch Apple, das einst für seine Stabilität bekannt war, hat sich der Entlassungswelle angeschlossen.

Seltsamerweise befinden sich diese Unternehmen nicht in Schwierigkeiten. Im Gegenteil, ihre Bilanzen glänzen: Der Jahresumsatz von Microsofts Azure AI-Geschäft hat die Marke von 13 Milliarden US-Dollar überschritten und im Vergleich zum Vorjahr um fast 175 % gestiegen. Obwohl Amazon AWS keine separaten Daten für seine generativen AI-Dienste veröffentlicht hat, treibt die starke Nachfrage in diesem Bereich den Gesamtumsatz im dritten Quartal auf 33 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 20 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Während die Unternehmen massiv Mitarbeiter entlassen, erzielen sie gleichzeitig Rekordgewinne. Diese Verschmelzung von Eis und Feuer verändert unsere Vorstellung vom Technologiebereich.

Was ist nun der Grund für diese Welle von Entlassungen? Welche Schlüsselsignale verbirgt sich hinter diesen massiven Stellenveränderungen?

Unter der Eisdecke der Entlassungen brennt das Feuer der Künstlichen Intelligenz

Das Wort "Entlassung" war für viele in Silicon Valley vor dem Jahr 2022 ein fernes Konzept, das eher der traditionellen Industrie gehörte. Technologieunternehmen waren die Wachstumsmotoren und standen für die Unversehrtheit von Arbeitsplätzen. Ab Ende 2022 begannen jedoch Konzerne wie Meta, Google und Microsoft mit massiven Entlassungen. Menschen begannen zu verstehen, dass auch der Technologiebereich nicht vor der Wirtschaftszyklik immun ist.

Laut Daten der unabhängigen Nachverfolgungswebsite Layoffs.fyi hat die globale Technologiebranche bis Dezember 2025 insgesamt 120.000 Entlassungen angekündigt, die sich auf über 1.300 Unternehmen erstrecken. Hinter dieser Zahl verbirgt sich eine unzählige Anzahl von eiskalten Momenten.

Microsoft hat im Mai 6.000 Stellen auf einmal streichen lassen (3 % seiner globalen Belegschaft), insgesamt über 15.000 Mitarbeiter im Jahr entlassen. Amazon kündigte im Oktober 14.000 Entlassungen an, und die Gesamtzahl soll schließlich auf 30.000 steigen. Meta hat Anfang 2025 5 % seiner unterperformenden Mitarbeiter entlassen, und im Herbst wurden Gerüchte über die Entlassung von etwa 600 Mitarbeitern aus der AI-Infrastrukturabteilung kursieren.

Die Entlassungen im Jahr 2025 unterscheiden sich jedoch grundlegend von denen in der Vergangenheit. Wenn wir hinter die Entlassungswelle blicken, werden wir einige einzigartige Phänomene entdecken:

Erstens: Das AI-Geschäft ist nicht nur unberührt geblieben, sondern hat sich als das zentrale Gewinnmotor entwickelt.

Der Umsatz von Microsofts Azure AI-Diensten ist im Vergleich zum Vorjahr um 175 % gestiegen. Meta hat dank der Anwendung von AI in der Werberekommendation und im Inhaltsökosystem einen Umsatzanstieg von 22 % und einen Gewinnanstieg von 36 % erzielt. Offensichtlich ist die Entlassung nicht ein Akt der Selbstrettung eines Unternehmens in der Krise, sondern eine strategische Entscheidung in Zeiten von steigenden Gewinnen und steigenden Aktienkursen.

Zweitens: Entlassungen und Einstellungen laufen parallel ab, und die Personalstruktur wird radikal neu gestaltet.

Technologieunternehmen initiieren in der Regel "Freiwillige Austrittsprogramme" (Voluntary Exit Programs), bei denen Mitarbeiter aus nicht-kernigen Bereichen mit reichen Abfindungen dazu ermutigt werden, das Unternehmen zu verlassen. Gleichzeitig werden weltweit eifrig knappe Fachkräfte wie AI-Algorithmeningenieure, Experten für die Training von großen Modellen und Architekten für die Optimierung der Inferenz gesucht. Die Personalmobilität ist beispiellos hoch: Ein entlassener Frontend-Entwickler könnte innerhalb von drei Monaten sehen, dass die Stellen in seiner ehemaligen Abteilung an zwei Experten für die Feinabstimmung von Large Language Models (LLM) neu zugewiesen wurden. Diese Doppelscheibenstrategie von Entlassungen und Einstellungen zeigt, dass Unternehmen vom arbeitsintensiven Innovationsansatz zum intelligenzkapitalintensiven Ansatz übergehen.

Drittens: Die Entlassungen erstrecken sich weit und dauern lange an, und Mittelmanagementkräfte sind die Hauptopfer.

Im Gegensatz zu früheren Entlassungen, die sich auf Einstiegsstellen oder Randgeschäftsbereiche konzentrierten, zielen die aktuellen Entlassungen auf eine Vielzahl von mittleren Technologieleitern, Produktmanagern, regionalen Vertriebsleitern und Betriebskoordinatoren. Diese Positionen sind oft für die Informationsübertragung und die Prozesskoordination zuständig. Doch mit der Verbreitung von Automatisierungstools wie intelligenten Projektmanagementtools, automatischen Wochenberichts-Generierungssystemen und AI-basierten Kundenerkenntnissystemen wird ihr Wert schnell abgeschätzt. Bemerkenswert ist, dass diese Entlassungen eine hohe Dauerhaftigkeit aufweisen. Im Gegensatz zu früheren einmaligen Massenentlassungen, die von einer stabilen Phase gefolgt wurden, bewerten viele Technologieunternehmen im Jahr 2025 fast jedes Quartal ihre Organisationseffizienz, und immer wieder werden einige Stellen streichen lassen.

Offensichtlich ist die Entlassung im Jahr 2025 nicht mehr eine passive Reaktion auf eine wirtschaftliche Abschwäche, sondern eine aktive, institutionalisierte Organisationshandlung.

Die Beschäftigungsspalte der Intelligenzdifferenzierung

Ein scheinbar widersprüchliches Phänomen spielt sich in Silicon Valley ab: Die Gewinne der Unternehmen steigen stetig, während die Anzahl der Entlassungen auf neue Höchstwerte treibt.

Warum entlassen Unternehmen mehr Mitarbeiter, wenn sie mehr verdienen?

Die Antwort ist einfach: Die Künstliche Intelligenz ist nicht mehr ein Hilfsmittel, sondern tief in den Arbeitsablauf integriert.

Nach Statistiken von Medien wie der "Los Angeles Times" haben in den Vereinigten Staaten allein über 50.000 Entlassungsankündigungen "Künstliche Intelligenz" als einen der Gründe genannt.

In der Vergangenheit war das Unternehmenswachstum stark von der Arbeiterzahl abhängig. Wenn der Umsatz verdoppelte, wuchs auch die Teamgröße in der Regel proportional; wenn neue Produktlinien hinzukamen, schwoll die Organisationsstruktur an. Heute kann das Wachstum jedoch unabhängig von der Arbeitskräftezahl erfolgen, sondern wird durch die Erhöhung der Intelligenzdichte erreicht (d. h. die AI-Rechenleistung, die Datenkenntnisse und die Automatisierungsfähigkeit, die ein Mitarbeiter nutzen kann). Ein Produktmanager kann mit Hilfe von AI-Tools gleichzeitig das Produktportfolio verwalten, das früher von drei Teams bearbeitet wurde; ein Vertriebsanalyst kann mit einem generativen Business Intelligence (BI)-System in einem Tag die manuelle Berichtsverarbeitung erledigen, die früher eine Woche dauerte. Hinter der Sprunghaften Effizienzsteigerung verbirgt sich der Verlust einer Vielzahl von Zwischenschrittstellen.

Deshalb erstreckt sich diese Welle von Entlassungen so weit und dauert so lange. Sie ist nicht auf traditionelle Ursachen wie ein Absinken der Leistung oder eine Liquiditätskrise zurückzuführen, sondern eine strukturelle Anpassung, die von Technologie getrieben wird.

Unternehmen fragen sich nicht mehr "Wie viele Mitarbeiter brauchen wir?", sondern "Wie viel Personal können wir durch Künstliche Intelligenz ersetzen?"

Anstatt ein großes, ineffizientes und geschichtetes Personalwesen aufrechtzuerhalten, investieren Unternehmen lieber ihre Ressourcen in stärkere AI-Infrastrukturen. Die durch Entlassungen eingesparten Milliarden von Dollar fließen rasch in Bestellungen für Datenzentren von NVIDIA, die Erweiterung von Inferenzinstanzen von AWS und die Trainingsprogramme für interne große Modelle mit Milliarden von Token, um die Ressourcen effizienter neu zu verteilen.

Aber eine neue Frage stellt sich: Wenn die Künstliche Intelligenz so mächtig ist, warum rekrutieren diese Unternehmen dann immer noch eifrig neue Fachkräfte auf Plattformen wie LinkedIn und Greenhouse, während sie massiv Mitarbeiter entlassen?

Die Antwort verbirgt sich in der Evolutionslogik der Künstlichen Intelligenz selbst.

Die Künstliche Intelligenz ist kein statisches Lösungskonzept, sondern ein Wettkampfplatz mit hoher Iterationsgeschwindigkeit. Ein führendes großes Modell heute könnte in drei Monaten von einem konkurrierenden Modell mit einer optimierten Inferenz oder einer höheren Kontextlänge überholt werden. Deshalb entlassen Technologiekonzerne Stellen, die durch Automatisierung ersetzt werden können, und rekrutieren eifrig Spitzenfachkräfte, die in der Lage sind, AI-Systeme zu entwerfen, zu trainieren, zu feinabstimmen, zu implementieren und zu überwachen. Meta bietet Millionendollar-Jahresgehälter an, um Experten für die Optimierung der Inferenz von Llama zu gewinnen, und bietet dem ehemaligen Leiter der AI-Abteilung von Apple ein Gesamtpaket von 200 Millionen US-Dollar. OpenAI lockt den Kernarchitekten von Googles Gemini mit einem Millionendollar-Aktienpaket an und rekrutiert auch viele Mitarbeiter aus Apples Hardwareteam.

So entsteht eine klare Beschäftigungsspalte, die durch die Intelligenzdifferenzierung verursacht wird: Auf der einen Seite stehen diejenigen, deren Aufgaben standardisiert und automatisiert werden können, und die einer strukturellen Arbeitslosigkeit ausgesetzt sind. Auf der anderen Seite stehen diejenigen, die mit der Künstlichen Intelligenz zusammenarbeiten, um neuen Wert zu schaffen, und deren Nachfrage steigt und deren Verhandlungsmacht zunimmt.

In der Zukunft wird der Arbeitsmarkt nicht mehr danach unterschieden, "ob AI eingesetzt wird", sondern danach, "ob man die Künstliche Intelligenz beherrschen kann".

Die Geburt einer neuen Organisationsform

Silicon Valley erlebt im Jahr 2025 nicht einfach eine wirtschaftliche Anpassung oder eine technologische Iteration, sondern eine Veränderung der Organisationsform im digitalen Zeitalter. Diese Veränderung ist wie eine Geschichte von Eis und Feuer.

Das Eis repräsentiert den Niedergang von Arbeitsplätzen und Organisationsformen, die sich nicht an die intellige Zeit anpassen können. Das Feuer repräsentiert die neue Produktivität und die neue Organisationsform, die aus der tiefen Integration von Künstlicher Intelligenz und menschlicher Intelligenz entstehen.

Die neue Organisation entsteht nicht aus dem Nichts, sondern hat drei deutliche Merkmale, die aus der Praxis hervorgehen:

1. Die Umgestaltung der Organisationsstruktur: Vom Hierarchiesystem zum dynamischen Aufgabennetz.

Das traditionelle Hierarchiesystem wird aufgelöst, und ein dynamisches Netzwerk, das um konkrete Aufgaben aufgebaut ist, entsteht. Teams werden nicht mehr nach Funktionen festgelegt, sondern um ein bestimmtes Ziel herum schnell zusammengefügt. Sie bestehen aus menschlichen Experten und AI-Intelligenzagenten. Beispielsweise könnte der Start eines neuen Produktfeatures von einem Produktmanager, zwei Algorithmeningenieuren, einem UX-Designer und einem AI-Intelligenzagenten, der automatisch Prototypen, Testfälle und Analysen der Benutzerrückmeldungen generieren kann, gemeinsam durchgeführt werden. Das Team bildet sich für ein Projekt und löst sich auf, wenn die Aufgabe erledigt ist. Das Personal wird nicht mehr als feste Kosten betrachtet, sondern als ein steuerbares intelligentes Ressourcenknoten.

2. Die Automatisierung des Managements: AI-Intelligenzagenten ersetzen das traditionelle Mittelmanagement.

Die Künstliche Intelligenz bricht die Informationsübertragungskette in der traditionellen Hierarchieorganisation auf. Früher war die Rolle des Mittelmanagements die Informationsweiterleitung. Heute kann die AI in Echtzeit Daten aus der ersten Linie sammeln, automatisch Entscheidungsempfehlungen generieren und direkt Handlungen auslösen. AI-Managementintelligenzagenten übernehmen zunehmend die alltäglichen Managementaufgaben wie die Aufgabenverteilung, die Fortschrittskontrolle und die Leistungsbewertung.

3. Die Mensch-Maschine-Kooperation wird zur neuen Arbeitssprache.

Prompt-Engineering ist nicht mehr eine exklusive Fähigkeit von Technikern, sondern eine Grundkompetenz für alle Positionen. Marketingmitarbeiter müssen lernen, mit natürlicher Sprache präzise Zielgruppenprofile zu beschreiben, um hochkonvertierende Texte zu generieren. Personalverantwortliche müssen strukturierte Anweisungen verwenden, damit die AI die am besten passenden Bewerber auswählt. Ingenieure müssen AI-Arbeitsabläufe entwerfen, die erklärbar und anpassbar sind, anstatt nur Code zu schreiben. Alltägliche Aufgaben werden an die AI delegiert, während sich Menschen auf komplexe Aufgaben wie ethische Überlegungen und kreative Ideen konzentrieren.

Diese Evolution ist hart, denn sie bringt echte Arbeitslosigkeit und Angst mit sich. Aber sie ist auch unaufhaltsam, denn sie führt zu höherer Effizienz, größerer Innovation und einer breiteren Zukunft.

Jeder, der sich in diesem Arbeitsmarkttrend befindet, sollte erkennen, dass die Komfortzone schnell verschwindet und dass die Stabilität nicht mehr von der Position selbst, sondern von der Fähigkeit zur kontinuierlichen Weiterentwicklung abhängt.