Meta 大逃杀！扎克伯格「地狱模式」曝光，不拼命搞 AI 就滚蛋

过去一年，小扎用「战时模式」重塑了 Meta。今年 1 月，当他警告 Meta 员工要为「高强度」的一年「系好安全带」时，这个「战时模式」已经启动。

这是一场被 AI 逼出来的「极限压力测试」。对于 Meta 来说，这是一场「输不起」的战斗。假如 OpenAI、Google 能够率先打造出 10 亿用户级别的个人智能体，将牢牢占据 AI 时代的超级入口。

Meta 过去多年苦心经营的平台优势、网络效应所形成的护城河，将可能面临彻底瓦解的风险。留给 Meta 抢夺「个人超级智能」平台级入口的窗口期可能只有这一两年。

这也是为什么小扎会在全员会议上说：「这是马拉松，但对我来说，今年更像短跑。」

在「高强度之年」的号召之下，Meta 在过去一年进入了全面冲刺状态。小扎不仅在 AI 上投入数百亿美金，成立 MSL（超级智能实验室，Meta Superintelligence Labs），还收缩了对元宇宙的投入，全力以赴其「个人超级智能」愿景。甚至连小扎的领导语气也发生了明显变化，开始公开推崇他所说的「更偏阳刚的能量」。

自上而下的「高强度」转变，也带来了 Meta 内部管理风格的变化 —— 公司的 DEI（多元、公平与包容）文化开始回撤；绩效考核拉满，数千名被标记为低绩效的员工遭到裁员，员工压力激增……

放下「元宇宙幻想」，Meta 的「AI 急转弯」

由于 Llama3 系列并未达到预期热度，今年 6 月，Meta 在 AI 战略上进行了一次急速转向，打造「个人超级智能」。

Meta 向 Scale AI 投资 140 亿美元，并聘请其年仅 28 岁的创始人 Alexandr Wang 出任首席 AI 官。

随后，Meta 将负责 AI 相关工作的团队重新命名为 MSL，由 Scale AI CEO Alexandr Wang 和前 GitHub CEO Nat Friedman 共同领导。

8 月，Meta 将 MSL 从原本高度集中的组织拆分为四个方向：

• 前沿大模型（Frontier Models），负责 Meta 最核心的大模型研发，其核心小组为 TBD 实验室；

• 应用超级智能（Applied Superintelligence），将模型能力落地到具体产品；

• AI 基础设施与规模化（AI Infrastructure&Scaling），负责 AI 的「底座能力」；

• 长期探索研究（Advanced / Residual Research），从事基础 AI 研究。

从 MSL 体系中最核心的 TBD 实验室（To Be Determined，名称 / 最终形态待定）的命名可以看出，这仍是一个「尚未定名」的团队。

不止是 TBD 团队，重组之后多位员工反映项目归属并不清晰，不少人被重新调配到不同团队。而且，各个团队之间，比如 TBD 与 MSL 的信息流动并不总是顺畅对等。

部门动荡，导致一部分员工离职。

MSL 成立后 2 个月内，至少有 8 名 AI 员工，包括研究人员、工程师以及一名高级产品负责人离开了 Meta。8 月，Meta 又在 MSL 的更大范围调整中裁掉了约 600 个岗位。前段时间，Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 也宣布即将在年底前离职。

前员工痛陈 Meta AI 弊病

短短几个月内，Meta 对 AI 部门进行了四次重组，导致一些前员工开始质疑 Meta 是否拥有清晰统一的 AI 战略。

前 MSL 员工 Joena Zhang 在近日一篇 LinkedIn 帖子中爆料，今年上半年、当时仍叫 GenAI 的 MSL 内部，「几乎没人真正知道其他人在做什么」。

她在帖子中提到内部组织僵化，形容会议「没完没了」，却很少产生「真正的决策」。

另一位前 Meta 研究员 Tijmen Blankevoort 也在一篇长文中列举了他对 Meta AI 企业文化所存在的一些问题的看法：

• 人们每天因担心绩效评估和被解雇而产生的恐惧，反映出他们缺乏安全感，而这种安全感对士气至关重要。

• 缺乏一种能够促成「大型项目」落地的文化与流程。

• 管理层文化未能促进员工之间的团队精神，导致缺乏归属感。

• 团队人员分配不稳定，导致经验无法随时间积累和沉淀。

• 一个摇摆不定的愿景，令团队成员难以热情地团结追随。

此外，新成员的引入也带来新旧组织的摩擦。

近日，金融时报（Financial Times）报道，Alexandr Wang 曾私下向同事抱怨扎克伯格对 AI 项目的「紧握控制」正在「扼杀进步」，令他感到「窒息」。

另据《纽约时报》报道，Alexandr Wang 及其团队与扎克伯格的一些长期亲信（如首席产品官 Chris Cox、首席技术官 Andrew Bosworth）已经形成了一种「长期互相对抗」的心态。

这被视为 Meta 内部新 AI 团队与老派高管之间的摩擦。双方的分歧在于新团队认为原来许多 Meta 高管的决策过程过于缓慢和官僚化。

此外，新 AI 团队的雄心是与 OpenAI、谷歌竞速，打造「前沿」AI，而原 Meta 高管则是更关注如何改进社交媒体算法和广告。

为了挖人，Meta 向 OpenAI、DeepMind、Anthropic 等顶尖 AI 实验室人才开出了远高于现有员工的薪酬标准。

这些薪酬差异也在 Meta 的新老员工之间制造了裂痕，是 Meta 资深员工对新团队成员采取强硬立场的一个重要原因，认为后者「花了一大笔钱」。

据两名 MSL 员工透露，这还引发了一场员工间的「暗战」。此外，这些新旧员工的紧张关系还体现在计算资源的分配，以及是否能进入 MSL 核心精英圈层所带来的声望问题上。

深度削减元宇宙资源

除了 AI 部门的重组之外，小扎还对曾寄予厚望的元宇宙业务进行「深度」资源削减，相关预算削减幅度可能高达 30%，最早于明年 1 月启动裁员。

自 2021 年公司更名并全力押注元宇宙以来，其所在的 Reality Labs 部门已累计亏损超 700 亿美元。

消息传出后，Meta 股价开盘一度大涨 5.7%，反映出市场对控制该「烧钱」业务的赞许。

据 Meta 的一位发言人表示，公司正在将部分投资「从元宇宙转向 AI 眼镜和可穿戴设备」。

15%-20% 注定成为「低绩效」，高强度成「生存心态」

对于 Meta 的员工来说，「高强度」已成为一种普遍的生存心态。与 AI 重组和裁员相伴的，还有更严格的绩效考核。在这一过程中，Meta 削减了管理层级，并实施了较往年更为严格的绩效评估流程。用小扎的话说，他决定「提高绩效管理的门槛」，并将迅速淘汰约 5% 的「低绩效员工」。

从年初 2 月，Meta 在约 78450 名员工中裁减了约 3600 个岗位。到了 5 月，公司要求管理者进一步将更多员工划入绩效较低档位：对于规模在 150 人及以上的团队，15% 至 20% 的员工应被评为「未达预期」，而前一年这一比例为 12% 至 15%。

据 Meta 多名员工表示，新的考核政策营造出一种高度紧张的工作氛围，并加剧了员工之间的竞争：他们的目标并非做出卓越的工作，而是避免落入绩效末位梯队。

还有一些管理者和员工提到，为了避免落入排名底部，团队开始更多地转向短期项目。

因为 Meta 的强制排名制度要求一定比例的员工被划为「低绩效者」，因此一部分管理者会选择策略性地空缺岗位。

还有的管理者则新招聘人员担任职责模糊、几乎不可能达成预期目标的岗位，这样就不必把现有值得信赖的团队成员列入末位淘汰名单。

谁还能适应今天的 Meta？

激进的 AI 重组产生的组织摩擦，导致公司内部暗流涌动。AI 重组、绩效考核「上强度」、裁员……

组织内部的动荡，也引发了 Meta 员工的离职潮。一些员工表示，Meta 不断变化的政治立场和内部治理方式已不再符合他们的价值观。一位在 Meta 工作近 8 年、于 8 月离职的工程师在内部告别信息中写道：「2025 年的 Meta，已经和 2017 年的 Oculus 与 Facebook 判若两家公司。」

该员工表示离职是出于公司的变化与其个人价值观发生了冲突。

此外，「不必要的压力、缺乏同理心，偶尔出现的不公平」，也成为高度紧绷状态下诱发员工离职情绪的导火索。

还有一些离职员工反映，Meta 以往多元、包容的文化也在削弱。比如，他们向领导层表达真实反馈会被提前筛选，一些批评领导决策的帖子也会被移除。

据今年 1 月一项名为「衡量职场恐惧」的匿名投票中，数十名 Meta 员工就「公开谈论工作条件是否会导致纪律处分」的担忧程度进行表态。

得票最高的选项是「极度害怕」和「非常害怕」。

虽然，在一些老员工看来，Meta 不像以往那样「过度照顾员工」；也有员工表示将被裁员工贴上「低绩效者」标签会打击士气。

但据两名在职员工透露，Meta 依然是一个回报丰厚的工作场所，尤其适合习惯于高压环境的人。

一位资深工程师表示：「那些对自己技能有信心、并且属于高绩效的员工，通常都能在这里发展得很好。」

另一位工程师表示，Meta 仍处在研发的前沿，有许多 AI、可穿戴设备和机器人项目正在推进，这为他们提供了很多学习和积累技能的机会。

Meta 的一位发言人表示，目前 Meta 共有 78450 名员工，员工总数同比增长了 8%。另外，据 10 月针对 Meta 员工的一项调研显示，员工情绪在下半年有所改善：「乐观情绪」升至 80%，「自豪感」为 71%，「对领导层的信心」为 68%。

据 Meta 的发言人表示，这些指标与上一轮（4 月 21 日至 5 月 5 日）调查相比均提高了 10 至 12 个百分点。

这说明，经过一年的高强度与激进重构之后，Meta 向 AI 的战略转向开始逐渐趋于稳定。

但投资者仍对 Meta 的 AI 战略心存疑虑。据统计，Meta 在 2025 年对 AI 的投入规模大约在 600–720 亿美元量级（主要是 AI 相关资本支出与基础设施建设）。

而且，小扎还曾表示，这样的开支只是刚刚开始。

如此巨额的投资得到了什么？

一位分析师表示，年初人们还将 Meta 视为 AI 业内的赢家，小扎对公司的人工智能模型 Llama 系列充满乐观，甚至预测它们将成为「业内最先进的模型」，但 2025 年接近尾声，Meta 的 AI 战略依然混乱，缺乏具有市场影响力的产品。

尤其是在谷歌上个月发布的 Gemini 3 引发一致好评，OpenAI 对 GPT-5 也进行了升级，Anthropic 则在 11 月推出了 Claude Opus 4.5。

竞争对手纷纷加码，扎克伯格面临的压力也与日俱增：

• Meta 在 AI 上的巨额投入最终会成为一项可持续的业务，还是一场代价高昂的实验？

• Meta 的 AI 战略能否足够清晰聚焦，且可以推出独特、富有竞争力的产品？

• Meta 的企业文化能否具有足够吸引力，以留住公司押注未来的 AI 人才？

毕竟，「高强度」无法永远持续下去，更无益于吸引和激励人才。

2026 年，Meta 将持续「高强度」，还是会有所调整？

大家都在等待小扎的新举措。

参考资料：

https://www.businessinsider.com/meta-ai-overhaul-mark-zuckerberg-year-intensity-2025-12

本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era）