Builder、Seller、Measurer：Cloudflare CEO 在《华尔街日报》发表文章《我如何决定用 AI 替代哪些员工》
Cloudflare CEO Matthew Prince 做了一件很少有 CEO 会做的事。
他没有把裁员包装成一句“组织优化”。
他在《华尔街日报》观点版，用自己的名字写了一篇文章，标题就叫《我如何决定用 AI 替代哪些员工》。
这件事的意义，不只是 Cloudflare 裁了多少人。
而是一个上市科技公司的 CEO，第一次把“AI 替代人”的组织逻辑，公开摊在桌面上。
你可以不同意他的结论。
但你不能假装这个问题不存在。
三种人
Prince 借用了 Drucker 的管理学语言，但真正有杀伤力的是他自己的三分法。
公司里的人，大体被分成三类：
Builder，建造者。
他们创造产品。工程师、产品经理、设计师，所有把东西从无到有做出来的人，都在这里。
Seller，销售者。
他们创造收入。跑客户、谈合同、维护关系、拿订单。
Measurer，度量者。
他们衡量、汇报、协调、校准组织。财务、法务、合规、HR、中层管理、内部运营、数据分析，都可能被放进这个篮子里。
Prince 的判断很直接：AI 最先替代的，不是 Builder，也不是 Seller，而是 Measurer。
因为 Measurer 的很多工作，本质上是信息处理。
收集数据。
汇总报告。
核对流程。
发现偏差。
把复杂组织里的运行状态，翻译成管理者能看的数字和结论。
这些动作越标准化，越依赖数据，越少依赖信任关系和创造性判断，就越容易被 AI 接管。
这个框架危险，但有用
Builder / Seller / Measurer 这个框架很简洁。
也正因为简洁，所以危险。
真实组织里没有那么纯粹的人。
一个好 HR，不只是发 offer、算薪酬、管流程。她知道哪个团队士气在掉，哪个关键人才可能要走，哪一次组织调整会引发连锁反应。
一个好财务，也不只是做报表。他知道数字背后的业务逻辑，知道哪个异常是真的异常，哪个风险需要提前讲给 CEO 听。
这些不是简单的“度量”。
这是判断。
这是上下文。
这是组织里的暗知识。
如果把所有 Measurer 都看成报表机器，那 AI 替代当然显得顺理成章。但如果把 Measurer 看成组织感知系统的一部分，事情就没有那么简单。
所以这个框架不能用来一刀切裁人。
它更适合用来拆任务。
不是问：这个岗位要不要被 AI 替代？
而是问：这个岗位里，有哪些任务其实只是收集、整理、核对、转述？这些可以交给 AI。
还有哪些任务需要判断、信任、协调、取舍、承担责任？这些仍然需要人。
为什么 Builder 暂时更安全
Prince 对 Builder 很乐观。
他的说法大意是：如果 AI 让工程师生产力提高 10 倍，他会雇更多工程师，而不是裁掉工程师。
这个判断在短期内是成立的。
AI 让一个 Builder 可以更快写代码、更快做原型、更快验证产品方向。组织中真正能把 AI 用到极致的人，会变得更稀缺，而不是更廉价。
这也是我一直说的 Builder。
不是传统意义上的“开发者”。
而是一个 AI 原生的高生产力个体：能拆业务、能写产品、能调模型、能编排 Agent、能判断结果、能端到端交付。
这样的人不会因为 AI 消失。
相反，AI 会把他放大。
但这里也有一个更残酷的前提：不是所有 Builder 都会被放大。
只会被 AI 放大的，是愿意把 AI 变成自己工作流一部分的人。
不会用 AI 的 Builder，可能会被会用 AI 的 Builder 替代。
Seller 为什么也没有绝对安全
Prince 认为 Seller 更难被 AI 替代，因为销售依赖信任、关系、现场判断。
在大额 B2B 销售里，这个判断有道理。
企业客户买的不是一个按钮，而是一整套风险承诺。这个过程里，人和人之间的信任仍然重要。
但 Seller 也不是铁板一块。
线索筛选、客户分层、邮件跟进、售后问答、低客单价销售、SMB 客户成功，这些环节已经在被 AI Agent 改写。
未来的 Seller，很可能不是“人对人销售”消失。
而是一个优秀销售带着一组 AI Agent 工作。
AI 负责发现线索、整理上下文、生成方案、跟踪节奏。
人负责判断关键关系、处理复杂谈判、承担承诺。
也就是说，Seller 不会简单消失。
但 Seller 的最小工作单元，会被重写。
真正被挑战的是组织的中间层
Cloudflare 这件事最值得看的一点，是它不是发生在公司快不行的时候。
参考文章里提到，Cloudflare 在 2026 年 Q1 的收入是 6.398 亿美元，同比增长 34%，非 GAAP 运营利润 7310 万美元，自由现金流 8410 万美元。
这是一个不错的季度。
然后公司裁了约 20% 的人。
Prince 说，这不是成本控制，而是结构性调整。
这句话很关键。
过去裁员，是公司增长放缓、利润承压之后的防御动作。
现在 AI 裁员，正在变成一种进攻动作：不是因为公司付不起工资，而是因为公司认为某些组织功能的存在方式已经过时。
被挑战最大的，不一定是基层执行者。
而是组织中间层。
那些负责汇总、转译、推进、对齐、检查、汇报的人。
这些人过去是大组织运行的润滑剂。
但在 AI 时代，很多“润滑”可能会变成冗余。
因为信息可以被实时收集。
状态可以被自动汇总。
异常可以被持续监控。
会议纪要、项目周报、合规检查、预算分析，都可以由系统先做一版。
如果一个中间层的主要价值，只是把 A 的信息搬到 B，再包装成 C 能看的 PPT，那他的价值会快速坍塌。
组织需要重新定义 Measurer
Measurer 不应该被简单消灭。
Measurer 应该被重新定义。
低水平的 Measurer，是报表工厂。
高水平的 Measurer，是组织的传感器。
前者把数据搬来搬去。
后者知道应该测什么，为什么测，测出来以后谁应该行动，行动以后组织会发生什么副作用。
AI 会替代前者。
AI 会增强后者。
这也是所有企业接下来都要回答的问题：当 AI 能做掉大量衡量和汇报工作时，你还需要什么样的管理者？
答案不是更会开会的人。
也不是更会写周报的人。
而是更会定义问题、更会设置指标、更会识别异常、更会推动真实行动的人。
Prince 的答案粗暴，但问题正确
Prince 的框架会引发反感，是正常的。
没有人愿意被 CEO 公开贴上“可以被 AI 替代”的标签。
而且 Builder / Seller / Measurer 的边界确实粗糙。很多岗位同时包含创造、销售、度量三种成分。
但这篇文章仍然重要。
因为它把一个过去藏在董事会和管理层会议里的问题，直接放到了公共讨论里：
当 AI 能承担公司里三分之一甚至更多的信息处理工作时，剩下的人应该怎么组织？
这才是核心问题。
不是 AI 会不会替代人。
而是 AI 先替代人的哪一部分工作。
不是裁不裁 Measurer。
而是每个岗位里的 Measurer 成分，是否还需要由人来完成。
从这个角度看，Cloudflare 不是答案。
它更像一个信号。
所有公司都会经历类似的重组，只是速度不同，表达方式不同，代价不同。
最好的结果，不是用 AI 冷冰冰地把人裁掉。
而是把每个人的工作重新拆开：机器做信息处理，人做判断、创造、关系和责任。
如果一个组织能完成这次拆解，它会变轻。
如果一个人能完成这次自我拆解，他会变强。
参考
- 微信公众号 Cubic Consulting：《Cloudflare CEO 亲手写了一篇文章，把「用 AI 替代人」的逻辑摊在了桌面上》，2026-05-22。https://mp.weixin.qq.com/s/p72hE4GPgwT8R1uZAOw2TA
- Matthew Prince 在《华尔街日报》观点版文章：《How I Decide Which Cloudflare Employees AI Should Replace》（参考文章转述）。