Meta开启史上最大规模裁员，AI巨额投入成主因

据路透社等媒体报道，Meta 计划进行大规模裁员，可能影响公司 20% 或更多的员工。Meta 希望能以此抵消在人工智能基础设施方面投入的巨额资金，并为 AI 工具提升员工效率后的组织精简做准备。

这与扎克伯格今年早些时候明确表示，“过去需要庞大团队才能完成的项目，现在单凭一个非常有才华的人便能胜任”的说法不谋而合。

据悉，Meta 在 2026 年的资本支出指引为 1,150 亿至 1,350 亿美元，几乎是 2025 年实际支出（约 720 亿美元）的两倍。主要用于 AI 数据中心建设、计算设施、第三方云服务、AI 模型训练基础设施，以及招聘 AI 人才。此外，到 2028 年，其人工智能基础设施支出计划高达 6,000 亿美元。

路透社援引知情人士称，裁员日期和最终规模尚未确定。不过，高管已向资深领导层传达计划，并要求开始规划团队精简。

如果 Meta 最终确定裁员比例为 20%，这将是该公司自 2022 年底至 2023 年初进行重组以来，规模最大的一次裁员。该公司曾于 2022 年 11 月裁员 11,000 人，约占当时员工总数的 13%。大约四个月后，该公司宣布将再裁员 10,000 人。

根据其最新提交的文件，截至 12 月 31 日，该公司拥有近 79,000 名员工，也就是说，可能涉及约 1.6 万人。

但在裁掉普通员工的同时， Meta 也在一边高薪招揽人才。

据《纽约时报》披露，对于顶级研究员，特别是从 OpenAI 或谷歌 DeepMind 挖来的人才，Meta 开出了总包价值在 1 亿至 3 亿美元之间的 4 年期合同。比如斥资 143 亿美元收购 Scale AI 约 49% 的股权，让 Scale AI 创始人Alexandr Wang（汪滔）加入，被直接委任统领 Meta 新成立的“超级智能实验室（MSL），并高薪挖来了 GitHub 前首席执行官 Nat Friedman，还雇佣了 ChatGPT 的联合创始人 Shengjia Zhao。

而且，为了抢人，扎克伯格会亲自给 DeepMind 等实验室的研究员发邮件，强调 Meta 对 AI 的重视。甚至出现了“跳过面试、直接发 Offer”的极端情况：只要你在核心论文上有署名，扎克伯格就敢直接拍板给钱。

此外，扎克伯格与 Meta 内部高管建立了一个专门的 WhatsApp 群组，实时讨论每一个重点挖角对象的进度。

然而，这种近乎疯狂的“人才囤积”并未能立刻转化为技术红利。相反，频繁的权力重组与旧部流失，直接导致了 Meta 研发进度的全面溃败。

（来源：Pixabay）

2025 年 4 月，扎克伯克亲自拍板确认Llama 4 惨败在 Llama 4 系列最初的规划中，Meta 曾豪气冲天地公布了三个版本：Maverick、Scout 和 Behemoth。

Maverick 和 Scout 虽已发布，但最强版本 Behemoth 原定于 2025 年夏季面世，却因模型训练时的“幻觉问题”难以控制，且能耗比极差，最终被无限期搁置。

Behemoth 的难产直接导致了 Meta 转向更封闭的开发模式，即当前的 Avocado（牛油果）项目。

然而，原定于 2026 年 3 月中旬发布的 Avocado模型，由于内部 benchmark（基准测试）表现不佳，特别是推理、代码编写以及长文本处理能力无法超越半年前的竞争对手，发布时间已被推迟至 2026 年 5 月。泄露的数据显示，Avocado 在 GPQA（博士级逻辑推理）测试中仅为 68.5%，远低于 Gemini 3.0 的 84.2%。

据路透社披露，Meta 内部甚至讨论过在 Avocado 最终上线前，通过授权接入谷歌的 Gemini 接口来解燃眉之急。

而其核心模型开发受挫，反过来可能又加速了 Meta 此次裁员的紧迫感。

值得注意的是，在内部研发受阻的情况下，Meta 连续出手完成了两项收购。2025 年 12 月底斥资至少 20 亿美元收购了 AI 初创公司 Manus，后者已构建出领先的自主通用 Agent 之一，能够独立执行市场调研、编程和数据分析等复杂任务。本周又收购了AI 社交平台 Moltbook，从 Meta 高管一份备忘录描述中可以看到，此次收购更像是在补齐 AI Agent 生态中的一块关键拼图，也是对 Moltbook 技术路线的一种肯定。

据悉，在 Avocado 之后，Meta 内部还有多款代号模型。

Mango（芒果）旨在重塑 Instagram 和视频生成能力，目前正与跳票多时的 Llama Video (Orion配套模型) 深度整合；Watermelon（西瓜）被内部定义为“真正的超级智能”。这款模型计划采用非 Transformer 架构，以彻底解决长文本和逻辑推理瓶颈。

1.https://www.reuters.com/business/world-at-work/meta-planning-sweeping-layoffs-ai-costs-mount-2026-03-14/

排版：胡莉花