科技裁員資料庫 layoffs.fyi，每一筆數字都查得到出處

用 AI 摘要這篇文章：

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2026 年 8 月中旬，layoffs.fyi 首頁計數器停在兩個數字：科技業裁掉了 126,330 名員工，涉及 271 家公司，年度標籤寫著 2026。往下滑是逐年分頁，再往下是一張綠底表格，每一列是一家公司、一個日期、一個百分比；按照站方訂的規則，每一筆紀錄都附來源連結。這個網站做的事情可以一句話講完：從 2020 年 3 月起，把媒體報導過、公司公告過的科技業裁員事件，逐筆整理成可以排序、過濾、追溯到來源的公開資料庫。速度從來不是它的強項，它的價值在每一筆數字都查得到出處。

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2026 年的裁員集中在更少、更大的公司

把站上給媒體用的年度統計表攤開，七年數字本身就是一個故事。2020 年 80,998 人、598 家公司，疫情初期的小心翼翼很快寫滿整頁；2021 年資金寬鬆期只剩 15,823 人、43 家，是全表最低點；2022 年升息週期啟動，數字跳到 165,269 人、1,064 家；2023 年衝上峰值，265,660 人、1,194 家，平均每個工作日都有幾家新創上榜；2024 年回落到 152,922 人、550 家；2025 年 122,606 人、278 家；2026 年到 8 月中旬，126,330 人、271 家。

這張表要兩個欄位一起讀才有意義。只看人數，2026 年還沒走完，到 8 月中旬已超過 2025 全年，寒意不輸當年；再看公司數，卻只有 2023 年的兩成多。以站上數字換算，2023 年平均每家上榜的公司裁約 222 人，2026 年這個數字變成約 466 人，規模翻倍。換句話說，這一波裁員不再是新創遍地開花式的收縮，而是少數大型公司的大動作：2026 年已經出現多筆萬人級的裁員：Oracle 的 21,000 人、Amazon 的 16,000 人、Dell 的 11,000 人、Meta 的 8,000 人。求職者在 2023 年感受到的是整個生態系的寒意，任何規模的公司都在砍；2026 年感受到的則是巨頭們借著 AI 重組組織的震波，中型公司相對安靜。兩種市場需要不同的因應策略，前者要顧好現金流，後者要看清目標公司在重組裡的位置。

數字會隨時間更新，引用時應以站上即時數字為準並附查閱日期。同一份統計，2025 年全年數字在不同時間點看就差了將近一萬人，抄轉述文章的數字而沒有日期，是這類資料最常見的錯誤用法。

只收有來源的事件，寧可低估的收錄紀律

網路上不缺裁員統計，缺的是敢讓你逐筆查帳的統計。layoffs.fyi 的收錄規則寫在網站的媒體資源頁：只追蹤媒體報導過、公司公告過或以其他方式驗證過的裁員，每一筆附來源連結，謠言與未經證實的消息不收；因為裁員資訊性質敏感，正確性優先於完整性。同一頁還有一句少見的誠實告白：站上數字很可能是低估，因為許多裁員始終沒有走進任何報導或驗證管道。整個資料庫到 8 月中旬累積了 4,562 起以上事件、2,956 家以上公司，這個規模配上逐筆可查的紀律，才是媒體反覆引用它的原因。

這套紀律讓它從個人副業變成產業引用來源。網站由舊金山新創創辦人 Roger Lee 維護，他在 2020 年 3 月疫情爆發時開站，原本的用意是讓資遣中的員工有機會接觸還在招募的公司，《紐約時報》在 2023 年為他寫過人物報導，《華爾街日報》與彭博也都引用過這份資料，站上至今放著這些報導的原文連結。資料使用條件寫得明白：編輯、研究與教育用途免費，條件是註明出處為 layoffs.fyi，建議的引用寫法都替你擬好了；記者需要完整資料匯出或客製統計，可以透過他的個人網站聯繫。對寫報告、做研究的人來說，這是一個授權清楚的免費資料源，不必在灰色地帶裡搬數字，引用時回報一份署名，就是全部的成本。

技術上它沒有任何魔法。網站本體是 WordPress，追蹤表是嵌入的 Airtable 檢視，首頁計數器從 Google 試算表即時帶入數字。一個人加一套輕量工具，撐起一份主流媒體持續引用的資料庫，這件事本身比任何行銷文案都更能說明它的做法站得住。

AI 分頁把「歸因」做成一級欄位

網站另有一個 AI 裁員追蹤分頁，2026 年 8 月中旬顯示 97,413 人、110 起事件歸因於 AI，並提供年度與季度兩種切法，可以分別看人數與事件數的走向。它的收錄定義值得原樣理解：凡是公司或媒體把裁員歸因於 AI 的事件都算，包括為了把資源投進 AI、用 AI 取代人力，以及回應 AI 帶動的市場重組。換言之，歸因這件事不由站方判斷，公司說的、媒體寫的才收。

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明細欄的寫法是這個分頁最有力的地方。Oracle 那筆 21,000 人、13% 的紀錄，說明欄直接引用公司原文：AI 技術在營運中的採用與部署已經導致、且可能繼續導致人力縮減。Amazon 的 16,000 人附的是高層的說法，減少層級、提高當責、移除官僚，站方再註明外界普遍解讀為 AI 自動化削減了中層管理需求。Dell 的 11,000 人、10%，站方引述的脈絡是從硬體公司轉型 AI 伺服器供應商過程中的成本紀律。PayPal 那筆 4,760 人佔了 20%，站上說明把它綁在一個 15 億美元的節省計畫，方向寫的是 AI 轉型與簡化。每一筆都有 Source 連結可點回公告或報導原文，想驗證任何一句，自己點開讀就行。這正是它與「科技業又裁了幾萬人」式傳聞的差別：歸因不是站方想像，是公司自己說的或媒體查證過的。

這個分頁還有一組值得停下來看的對照數字：110 起事件對應 97,413 人，平均每起將近 900 人。AI 歸因裁員一次就是一整個事業群的規模，這也是為什麼它值得獨立成一個分頁。對關注 AI 對就業市場影響的人，這裡等於一份持續更新的案例庫，季度切法還能看出這些事件是集中在某幾個財報季，還是全年平均發生。想看討論面的冷熱變化，Hacker Trends 這種 Hacker News 十八年討論趨勢查詢工具量的是工程師社群對技術詞的討論起伏，和裁員明細對照著讀，可以看到話題熱度與實際人事動作的先後關係。

查一家公司：年份分頁加 Airtable 排序過濾

實際查詢的動線很短。首頁按年份分頁切換，表格本身是 Airtable 嵌入檢視，提供排序、過濾、分組與隱藏欄位四種操作，欄位包含公司名、總部所在地、裁員人數、日期與百分比，按時間倒序排列。8 月中旬的 2026 年檢視裡，最上面的幾列是 Bitwise、Convictional、LinkedIn、Rapid7，往後翻還有 Salesforce、TikTok、Google、Etsy 這些熟悉的名字。想知道某家公司裁了多少人，用過濾器輸入公司名比捲動找快得多；想看裁員集中在哪些城市，用總部欄位分組就能排出一個地區分布。桌機瀏覽體驗完整，行動裝置上讀寬表格會辛苦一些，查資料建議用電腦。

網站圍繞這份資料長出了幾個配套。Companies 頁把公司集合成目錄，跳過逐筆事件，直接以公司為單位查；Layoff Charts 分頁把數字畫成圖表；每月電子報把當月大事收進信箱。如果你有第一手情報，網站提供 [email protected] 與表單兩種通報管道，站方歡迎任何一筆能附上來源的新事件，這也是它維持收錄速度的方式之一。

這張表只裝得下科技業的公開事件

這個資料庫的邊界，比它的數字更值得先讀懂。

收錄範圍僅限科技業。部分中文介紹宣稱它同時追蹤美國政府部門裁員，還給出了聯邦員工的具體人數，但網站地圖列出的十個頁面裡，找不到任何政府部門的裁員紀錄；聯邦機關的裁員追蹤出自其他網站，引用時別把兩個來源混在一起。收錄標準同時意味著它只看得到公開事件，公司內部默默停止招募、約滿不續、變相減薪都不會出現在表上，站方自己也承認數字是低估，把它當科技業裁員的下限比當總量更準確。

台灣讀者上站前，先擺對期待。收錄對象是全球科技業，但來源以英文媒體報導與公司公告為主，表上前排盡是國際公司；台灣在地軟體公司的裁員少有英文媒體報導，按它的收錄標準自然難以入列。它在台灣派得上用場的位置是外商求職與遠端市場的情報，以及把美國科技業的冷暖當成整體風向參考；查台灣本土市場，仍需在地來源。

條款面是全站最大的空洞。隱私權政策與服務條款頁面都是 404，網站地圖裡也不存在，但它同時經營每月電子報、載入 Google Analytics，並且鼓勵你提交情報。可能是沒寫，也可能是寫了沒放上站，無論哪種，把信箱交給它之前都沒有文件可讀。功能面也有退化痕跡：讓資遣者自主登錄、曝光給招募公司的子站打開是 404，招募公司清單、資遣費追蹤這些頁面同樣失效，首頁的入口連結早已從頁面下架。求職媒合這條當年的主線，如今只剩提交表單還活著。資料工具的另一端是職缺追蹤，SpeedyApply 的軟體工程職缺彙整表每天自動更新工程職缺，和裁員名單對照著看，比單看任何一邊都更能感覺市場的真實溫度。

面試前查目標公司，引用時抄下查閱日期

拿到這些資料後怎麼用，取決於你的位置。面試或談 offer 之前，把目標公司名稱丟進表格的過濾器，看它最近一次出現在表上是什麼時候、裁的是哪個百分比，然後點開 Source 讀公告原文；公司出現在表上不等於不能去，重點是公告怎麼解釋這次重組，以及之後有沒有再犯。連續三年上榜和一次性修正，是兩種完全不同的訊號；前者是結構問題，後者可能只是年初的組織調整。寫報告或文章引用時，抄下查閱日期，數字會漂，日期是唯一的錨。

如果你自己正處在轉職線上，裁員資料幫你把市場看清楚，恐慌不歸它管。更新履歷有 OpResume 這類免登入的線上履歷產生器可以先把文件弄整潔，Roger Lee 同一團隊的 Comprehensive.io 則提供美國六千家科技公司的薪資範圍查詢，和裁員表剛好湊成一組市場情報。驗證這個資料庫值不值得放進你的書籤，成本只要十分鐘：挑一家你一直在關注的公司，找到它的紀錄，點開來源連結讀完，你自然會知道下一次要不要回來。