來源：圖蟲

各位還在為柴米油鹽蠅營狗茍的智人同胞們，大概最不喜“AI取代人”之類的話題。

但無論你接不接受，這個趨勢都越來越明顯了。

據路透社爆料，meta正在醞釀一輪前所未有的大裁員，裁員比例可能高達公司總人數的20%甚至更多。

20%是什么概念？

按照meta在2025年底公布的約79000名員工總數來算，這意味著大約16000名打工人即將喜提“向社會輸送人才”的門票。

把這數據帶入到當下的環境，屬實有些荒誕。

2025年前三季度，meta營業總收入1410.73億美元，凈利潤376.90億美元，經營活動現金流凈額更是高達795.86億美元。

賺錢能力可以說是很強了。

年景不能說不好，為什么要如此大動干戈？

01、瘋狂燒錢

原因顯而易見，賺錢能力雖然很強，但燒的錢更多。

主要是在AI研發上踩了大坑。

去年夏天，他們原本計劃推出Llama 4的最大版本，代號為“Behemoth（龐然大物）”，但因為基準測試結果存在誤導性且未達預期，這個項目被直接雪藏。

隨后，“超級智能團隊”把希望寄托在代號為“Avocado”（牛油果）和“Mango”（芒果）的兩個新模型上。

然而，這兩個模型在內部測試中再次拉胯，發布時間已經被迫推遲到了2026年5月。

研發受阻，意味著前期投入的數百億美元算力可能打了水漂。

為了搶救，meta只好瘋狂大撒幣。

重金之下，必有勇夫。

據《Business Insider》披露，meta為“超級智能團隊”的頂尖研究人員開出了價值數億美元（分四年行權）的超級薪酬包；普通AI工程師的薪資和股權激勵，也比傳統業務線員工高出2倍左右。

同時，據科技媒體《MLQ.ai》報道，meta還在大肆收購，比如買下了AI智能體社交平臺Moltbook，以及豪擲20億美元收購了中國AI初創公司Manus，甚至還把知名AI大佬Alexandr Wang招募進了超級智能實驗室。

今年2月，meta還和AMD簽下5年戰略合作，采購最高6GW算力的GPU設備，總金額超600億美元；同時擴大與英偉達的合作，采購數百萬顆Blackwell架構芯片。

......

一邊是研發翻車帶來的巨額資金浪費，另一邊是瘋狂收購和給頂尖人才開出天價薪酬。

僅2026年一年，meta的AI相關資本開支就達到了1350億美元。

而且，為了在AI軍備競賽中不掉隊，meta還定了一個夸張的目標：承諾在2028年前投入6000億美元建30座超大型數據中心。

地主家的余糧也不夠了怎么辦？

好像也只能裁員了。

據網絡安全媒體《Cybernews》透露，meta開始擴大“低于預期”績效評級的適用范圍。

這意味著公司正在通過嚴格的績效考核體系，為接下來的大規模優化尋找“合理合法”的借口。

不過即便裁掉16000人，也不可能填上如此巨大的資金窟窿：

根據高盛的測算，meta這輪裁員如果真能達到20%，每年能節省人力成本約80-100億美元（包括薪酬和股票期權）。

但也算是給了華爾街分析師們一個交代。

問題是怎么裁？裁哪些人？

02、誰是“多余”的？

先看部門。

首先是Reality Labs（現實實驗室），這是搞元宇宙的部門。

今年1月份，meta已經在這個部門裁了1500人，后續肯定還要裁。

元宇宙這塊大餅在AI的降維打擊下越來越抽象，長線項目顯然要為短期的AI算力讓路。

其次是非AI優先級團隊，比如Facebook等社交項目；以及常規行政與運營崗位，meta正在增加內部AI輔助運營的采用率。

這些部門的人不可能全裁掉，具體裁誰？

其實早在今年1月的財報電話會上，扎克伯格已經提了個醒：我看到一些過去需要龐大團隊才能完成的項目，現在只需要一個非常有才華的人就能搞定。

僅僅不到兩個月后，就在上周，meta就成立了一個全新的“AI工程組織”（AI engineering organization）。

這個部門最大的特點就是：經理和員工比例為1:50。

傳統的模式是，一個基層經理帶5-8個人，總監帶幾個經理，VP再帶幾個總監，層層疊疊的“套娃式”管理，造就了龐大的中層管理人員。

而現在，通過AI代碼助手、AI項目管理智能體、自動化的測試和部署工具，一個經理就可以直接管理50個員工，不再需要任何中間人。

這些數量龐大的中層管理崗，就是被“優化”的對象。

先不談人被AI取代的倫理問題。

僅以meta的角度而言，這不僅是降本增效的體現，更向市場釋放了一個強烈的信號：管理層對成本控制有著高效的執行力。

在AI基礎設施成本動輒上千億美元的今天，投資者最怕的就是公司一邊買GPU一邊還養著幾萬“閑人”。

小扎的這把火，雖然燒掉了員工的飯碗，沒什么人情味，但卻極大地穩住了投資者的信心。

更關鍵的是，這還是一次深度的基因優化。

通過剝離20%的勞動力，將更多資金注入AI研發，meta的商業模式將徹底從“勞動密集型的腦力作坊”轉向“資本密集型的AI算力工廠”。

如果“Avocado”和“Mango”這兩個模型能在今年5月順利發布，并扭轉Llama 4此前的頹勢，meta絕對有能力通過社交平臺把AI智能體深度嵌入到全球幾十億用戶的日常生活中。

風險在于，如果6000億美元的資本支出最終無法通過AI商業化（比如企業級AI服務、AI廣告、智能硬件）帶來指數級的收入增長，meta將面臨巨大的資產折舊壓力，把公司的凈利潤吃得一干二凈。

這是一場不成功便成仁的豪賭。

03、新的規則

不論meta是否成功，其企業文化都將被徹底重塑。

極少數拿著數億美元合同的頂尖AI大牛被當成祖宗一樣供著，而普通的程序員、產品經理和運營人員則淪為“隨時可替換的齒輪”。

而這，算是整個科技行業乃至硅谷、甚至未來全世界企業的“吹哨聲”。

還是引用《Business Insider》的評論：這標志著科技行業戰略的根本轉變：隨著AI變得越來越強大，大型科技公司都在押注——他們可以用更少的人，更快、更便宜地進行構建。

過去幾個月，雖然沒有meta這么大手筆，但類似的事情有很多：

亞馬遜1月確認裁撤了約16000個工作崗位，占員工總數近10%，理由是為AI的發展騰出空間；

Atlassian2月宣布裁員約1600人，占員工總數的10%，理由是“AI和追求效率”；

Verizon裁掉1.3萬個中層崗，季度運營成本下降9.2億美元；

金融科技公司Block，砍掉了超4000個工作崗位，理由是“新的AI工具允許公司以更小的團隊和更高的效率運營”；

甚至連華爾街投行也未能幸免，大摩裁員2500人，AI替代傳統金融分析和文案工作的趨勢越來越明顯......

在過去，大規模裁員會被視為公司管理不善的標志。

但現在，“為了發展AI而裁員”成為了一塊完美的遮羞布。

更關鍵的是，裁掉“多余”的人，業務不僅不收影響，反而因為減少了內部溝通成本、增加了AI工具的介入，跑得更快了。

過去分析師們看一家企業，喜歡看“單店坪效”或者“人均產出”。

但未來，我們在看公司財報時，這些詞匯可能就過時了。

我們看什么？：

RPGPU (Revenue Per GPU)：每塊GPU創造的營收。

AI-to-Human Ratio (人機比)：一家公司擁有的AI智能體數量與人類員工數量的比例。

如果比例過低，說明這家公司還不夠“現代化”。

Cost of Compute vs. Cost of Labor (算力與人力成本比)：企業如何在這兩者之間找到最優解（Optimal Point）。

......

也對應上了當下的新教條：每員工營收。

不管你賺多少錢，如果你的員工數還在漲，那就是垃圾公司。如果你的利潤漲了，員工數還降了，那才是好公司。

于是，裁員不再是應對危機的手段，而是一種常態化的管理工具。

最終，形成了默契而典型的“羊群效應”。

從企業的角度而言，別人都這樣干，你不干就太傻了，只能等死。

硅谷曾經引以為傲的“養老院文化”（免費按摩、洗衣服務、帶薪休假），將徹底成為歷史。

留下的人必須證明，自己創造的價值超過了同等成本下AI算力所能創造的價值。

而這陣風，遲早、或者已經吹到了世界的每一個角落。

04、尾聲

回頭再看以上一系列事件，其實核心就一個字：卷。

科技巨頭在卷算力、卷模型、卷人才。

它們可以像劉邦毫不猶豫把兒女踢下車那樣，為了贏，不擇手段輕裝上陣。

普通人也在卷。

那些被裁掉的中層怎么辦？大概率都只能去次一些的企業找類似崗位。

但中小企業也在縮減人力，導致這類崗位的競爭異常激烈。

......

未來的AI，或許確實能讓世界變得更美好。

但現在，它只是讓所有人更內卷罷了。