Meta AI大换血：裁员600人背后藏着小扎“深意”

Meta AI大换血：裁员600人背后藏着小扎“深意”
脸书母公司Meta在AI领域的一场静悄悄革命，正以600人的裁员为代价，而这场人事地震的震中，是一位28岁的年轻人和他带来的新理念。

“减少团队规模，决策所需的对话将减少，每个人将承担更多责任，拥有更广的范围和更大的影响力。” 这是Meta首席AI官Alexandr Wang在宣布裁员600人的内部备忘录中的解释。

十月底，Meta正式确认裁减约600个AI岗位。

这些被裁职位主要分布在其基础AI研究（FAIR）团队、产品开发和基础设施部门，而新成立的“TBD Lab”超级智能实验室却毫发未伤，仍在积极招聘。

01 裁员真相：战略重组而非战略撤退
表面上看，Meta裁减600个AI岗位与其近年来在人工智能领域的大举投资形成鲜明对比。但深入观察，这并非Meta在AI战略上的撤退，而是一次精准的结构性调整。

Meta首席执行官扎克伯格对公司AI进展，特别是Llama 4模型市场反应平淡感到失望。

一位前Meta AI部门员工透露，Llama 4在部分能力上明显落后于某些竞争对手，这加深了扎克伯格的危机感。

此次裁员影响的团队包括Facebook人工智能研究（FAIR）部门、AI产品开发与基础设施团队，而TBD Lab则完全未受影响。

这种选择性裁员揭示了Meta重新分配资源的优先级：削减传统研究部门，加强超级智能研发。

Meta首席AI官Alexandr Wang在内部备忘录中表明，裁员目的是使团队更加“负载承受能力强和有影响力”。

他写道，通过缩小团队规模，决策所需的对话将减少，每个人将承担更多责任，拥有更广的范围和更大的影响力。

02 人才换血：重金引入的外部精英与元老出局
在裁员的同时，Meta正以惊人的薪酬待遇从外部引入顶尖人才。该公司不惜重金从知名AI初创公司引进人才，其中一位联合创始人六年薪酬待遇高达1.5亿美元。

Meta今年已在AI人才和技术收购上投入巨资，包括以143亿美元收购Scale AI，以及完成对其他几家初创公司的收购。

这种“一边裁员一边招聘”的现象在Meta内部引发了明显的派系分歧。

TBD Lab中全是从OpenAI、谷歌等高薪挖角而来的研究员，而一些元老级研究员则对新部门的保密文化以及新同事们传闻中的天价薪酬感到不满。

此次裁员中最受关注的人物之一是在Meta已工作超过十年的华人“元老”田渊栋。

作为FAIR研究科学家总监，他已在社交平台上证实自己与团队成员均在此次裁撤之列。

田渊栋拥有超过18000次的论文引用数，是业界重要的AI研究者。在宣布裁员消息后，他迅速收到来自OpenAI、XAI、Anthropic等竞争对手的邀请。

03 权力转移：从LeCun到Alexandr Wang的AI主导权更迭
Meta内部AI主导权的转移在这次裁员事件中尤为明显。图灵奖得主、Meta首席科学家杨立昆（Yann LeCun）负责的老牌实验室FAIR一直处于被边缘化的状态。

今年7月，扎克伯格宣布成立名为“超级智能实验室”（MSL）的全新实验室，由Scale AI创始人28岁的Alexandr Wang担任首席AI官。

MSL整合了Meta内部多个团队，包括FAIR。

更引发争议的是，65岁的杨立昆要向28岁的Alexandr Wang进行汇报。这种年龄与资历的反差一度在内部引发讨论。

权力转移的另一个标志性事件是：从9月开始，FAIR要对外发表论文必须先经过TBD Lab的额外审核。

如果审核发现论文价值大，论文甚至会被“扣住”，不往外发。这一政策显著体现了公司对知识共享的新限制。

知情人士透露，杨立昆在9月跟同事表态，可能会辞掉FAIR首席科学家的职务。作为FAIR联合创始人，他的潜在离职意味着Meta内部矛盾可能已无法调和。

04 扎克伯格AI哲学：从“人海战术”到“小而精”
扎克伯格的AI理念发生了根本转变。他在今年7月强调，实现AI重大突破的关键不在于“庞大的团队”，而在于“能将整个事物装在脑海里的最小团队”。

这一“少而精”的理念，与首席人工智能官Alexandr Wang推动本次裁员的思路高度一致。

扎克伯格在最近的采访中总结了AI研究员最关心的三点：尽量少的管理工作；尽可能多的GPU；合理的回报。

他观察到，顶尖AI人才心中，高薪不再是唯一指标，算力密度和研究自由度才是决定性诱因。

“我希望向我汇报的人数最少，而GPU数量最多，”扎克伯格在谈到顶级AI研究员的“理想工作条件”时说。

这也点出了Meta目前正在全力打造的AI人才战打法。

在Meta组建的Superintelligence Lab中，每位顶尖研究员都拥有业界领先的算力资源，甚至是其他AI实验室的数倍，而组织结构尽可能扁平。

扎克伯格形容这是一个“从零开始的机会”，也是为什么很多原OpenAI、Google、Anthropic的人愿意跳槽。

05 资源重构：从人力资源到计算资源的巨额投入
Meta正在将资源从传统的人力密集型研究转向计算密集型投入。在精简人员的同时，Meta正投入数百亿美元建设AI基础设施。

公司刚刚获得270亿美元融资用于新建Hyperion数据中心，并锁定了与CoreWeave（140亿美元）和Google Cloud（100亿美元）的基础设施合约。

扎克伯格表示，他们正在建造的Hyperion和Prometheus两个Titan集群，最终功率将超过5GW，数据中心覆盖面积接近曼哈顿，是“人类历史上最大规模的AI计算集群之一”。

最关键的是，这一切不用融资。不靠风险投资，不靠IPO，再次证明了社交广告这个生意模型的“印钞能力”。

扎克伯格说得也很直接：“我们有资本支持这一切……我自己也很兴奋，以创新的方式建设它们……我认为这是我们的一个优势……为什么人们非常兴奋来加入Meta的超智能实验室。”

从整体上看，Meta的战略是趁现在还来得及，提前把能抢到的资源全都抢到手里，包括顶尖人才和算力基础设施。

06 未来方向：个人超级智能与AI产品哲学
扎克伯格对AI未来的构想与OpenAI等竞争对手有显著不同。他提出的关键词不是AGI（通用人工智能），而是“个人超级智能”（Personal Superintelligence）。

在采访中，扎克伯格阐述了他的产品哲学：其他实验室的很多话题都围绕着自动化社会中的经济生产性工作，但Meta想要的是解决生活中相对简单，但全面丰富的事情。

“人们在自己生活中关心的事情是什么？部分人关心生产力，但更多的却是人际关系、文化、创造力，以及享受乐趣和生活。”

扎克伯格认为，未来最理想的AI形态不是网页或手机应用，而是一副来自Meta的会听、会看、能说话的智能眼镜。

他甚至断言：“我觉得以后不戴AI眼镜的人，会像今天没戴视力矫正镜一样，处在认知劣势中。”

这种差异化定位也反映了Meta的核心优势：拥有服务数十亿用户的产品，在打造和推广方面积累了更深厚的经验；同时开创并引领着AI眼镜及可穿戴设备这一高速增长的品类。

市场方面，Meta股价今年以来保持强劲上涨态势，于8月中旬创下约789美元的历史新高。公司第二季度营收同比增长22%，营业利润率高达43%，显著领先于多数竞争对手。

由AI驱动的广告定位显著提升了用户参与度与广告定价能力，成为利润跃升的关键推动力。

田渊栋等元老级研究员的离开，象征着一个时代的结束。而Alexandr Wang与他的TBD Lab则代表着Meta对AI未来的一场新赌注。

扎克伯格的态度明确：“今天行业内有一个很大的争论。超级智能是否会在三年、五年或七年内成为可能？但我不认为有人知道答案。我只是认为我们应该下注并采取行动。”