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
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