摩根大通CEO：AI已削减部分岗位40%，但不会压缩整体运营成本
Taylor Wilson
摩根大通CEO戴蒙在二季度财报会上称，AI已在部分业务线砍掉30%-40%的岗位，但他明确表示这不会压缩银行整体运营成本——效率红利终将流向客户，而非变成利润。
岗位砍了三四成，为什么利润率却不会涨？
戴蒙的核心逻辑：在竞争性市场里，所有银行都会用AI给客户更好的服务，没有谁能把效率红利独吞。
他举了一个例子：过去二十年银行全面计算机化，如果技术能单方面拉高利润率，摩根大通今天的利润率早该到80%了——显然没有。
这意味着→ AI对银行业的改造更像"军备竞赛"：你不投就落后，但投了也不等于多赚。
被裁的人去哪了？
戴蒙称，大多数被AI替代的员工获得了内部转岗机会，不是直接裁员出局。
他今年5月曾透露方向：未来某些领域会减少招聘传统银行家，转而增加AI人才。
用大白话说＝ 银行不是在缩编，而是在换血——用AI岗替代传统岗。
近200亿科技预算花在哪？
摩根大通目前科技预算近200亿美元，已落地约1000个AI应用场景，覆盖欺诈防控、营销和会议记录等。
一项新兴支出值得留意：Token费用（调用AI大模型时按使用量付的钱）。CFO巴纳姆称目前这笔钱"微不足道"，但预计下半年将明显加速增长。
这意味着→ 摩根大通正从"试点AI"切换到"大规模调用AI"，Token费用是这个转折点的信号灯。
这季度赚了多少？
二季度净利润212亿美元，同比增长41%，其中包含Visa投资的收益贡献。
各业务线均创季度收入纪录，投行业务费用升至33亿美元，同比增长30%，为2021年以来最高。
用大白话说＝ 这份财报本身很亮眼，但戴蒙的表态给市场预期画了条线：别指望AI把这种增长变成常态利润率扩张。
对市场意味着什么？
戴蒙实质上为预期设了上限：AI在银行业是防御性的行业标配，不是差异化的盈利驱动器。
这反映出一个更深的信号——当一项技术所有人都能用，它提升的是行业服务水平，不是单家银行的护城河。
CFO提出的核心问题是"为正确目的选用正确模型"——这意味着→ 未来银行竞争的焦点不在"有没有AI"，而在用AI的精度和效率。
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