扎克伯格正在打造自己的「AI分身」，并計劃裁掉1.6萬人

如果說 Meta 去年的關鍵詞是「砸錢搶人」，今年可能是「為 AI 降本增效」。

前兩周，路透社援引知情人士消息稱，Meta 正在醞釀大規模裁員，可能影響公司 20% 甚至更多員工。按照 Meta 截至 2025 年底接近 7.9 萬人的規模來算，這意味著潛在受影響人數可能超過 1.6 萬人。

今天，《華爾街日報》的報道就更有意思了：據一位知情人士透露，扎克伯格正在打造一個「CEO Agent」，幫助自己完成工作。（有人記得小扎機器人 / 蜥蜴人的都市傳說嗎……）

目前，這個智能體雖然仍在開發中，但已經開始幫助他更快地獲取信息，例如替他直接檢索答案，而這些信息原本需要通過多層員工傳遞才能獲得。

這樣快速直接的信息通道直接改寫了公司的日常運作方式，工作節奏進一步壓縮，組織層級一砍再砍。

扎克伯格稱：「我們正在投資 AI 原生工具，讓 Meta 的每一位個體能夠完成更多工作。同時，團隊結構正在轉向扁平化，個人貢獻的重要性被進一步放大。如果做到這一點，我認為我們的產出會大幅提升，而且工作本身也會更有趣。」

#01

公司內部去人化

在 Meta 內部，AI 工具迅速普及，因為它已經和員工績效評估直接掛鉤。

據知情人士稱，Meta 的內部論壇上充滿了員工分享新 AI 使用場景，以及用 AI 構建的新工具的帖子。

員工們已經開始使用個人 Agent 工具，例如 My Claw。這類工具可以訪問他們的聊天記錄和工作文件，甚至可以代替他們去與同事，或者同事的 Agent 進行溝通，這多少有點「人還沒開會，AI 先把會開了」的意思。

另一個名為 Second Brain 的 AI 工具也正在公司內部快速流行。知情人士稱，它介于聊天機器人和智能體之間，由一名 Meta 員工基于 Anthropic 的 Claude 構建，能夠對項目文檔進行索引和查詢等操作。在內部發布帖中，這名員工稱它「就像一個 AI 版的參謀長」。

是的，連「Chief of Staff」都開始被 AI 接管了。接下來是不是該輪到「AI 替你發內部周報，AI 再替你點贊同事周報」，也不算太難想象。

更有意思的是，據說 Meta 內部還有群組，專門讓員工的個人智能體彼此交流。以前是同事拉群，現在變成 AI 拉 AI。人類在旁邊看著，偶爾點個表情包，科技發展到這一步，多少有點黑色幽默。

從個人工具到 Agent 協作，再到公司的系統性投入，AI 正從「工作助手」轉變成「自己找活干的積極員工」，需要人親自做的事情已經越來越少。

#02

效率的另一面

但問題是「效率提升」從來不是單純的好消息，在 Meta 內部，這種變化帶來的不只是「更快」或者「更好用」。

一種緊張感正在蔓延。

早在 2023 年，扎克伯格就以「效率之年」的名義裁掉 1 萬人，并主動放緩招聘速度。短短一年，公司員工規模就從高位收縮到 6.7 萬人。

在本月早些時候的一場會議上，Meta 首席財務官 Susan Li 談到了調整員工結構以應對 AI 競爭的重要性。

她表示：「對于像我們這樣規模和體量的公司來說，如何讓我們的效率不低于那些從一開始就是 AI 原生的公司，這是我經常思考的問題。」

翻譯一下：「我們要裁員了。」

#03

Meta 為什么又想裁？

答案還是 AI，而且是很貴的那種 AI。

Meta 在今年 1 月的財報中披露，2026 年 AI 相關資本開支預計將在 1150 億到 1350 億美元之間，幾乎是前一年的兩倍。放在整個科技行業看，Meta 連同亞馬遜、谷歌、微軟等巨頭，今年在 AI 上的總投入預計將達到 7000 億美元量級。

這個數字很能說明問題：大模型、算力集群、數據中心、芯片采購，這些東西都不是靠「降本增效 PPT」就能解決的，是真燒錢。

于是，企業很自然就會產生一種算術題思維：既然 AI 基礎設施這么貴，那是不是可以靠 AI 提高人效，再把一部分人力成本省回來？這也是路透社所說的核心邏輯，Meta 希望用 AI 輔助員工工作帶來的效率提升，去對沖 AI 基礎設施上的巨額投入。

說白了，AI 現在在很多大廠內部已經不只是「新業務方向」，更像是一個雙向擠壓器：上面要繼續燒錢，下面就得想辦法省錢。

而且 Meta 不是唯一這么干的公司。報道里提到，2026 年以來，已經有多家公司把 AI 與裁員直接掛鉤：Block、Amazon、Atlassian，甚至從 Salesforce 到 Accenture，都在講類似故事。咨詢機構 Challenger, Gray & Christmas 的數據也顯示，今年美國已有超過 1.2 萬個崗位裁撤與 AI 相關。

以前裁員常見的說法是「宏觀環境挑戰」「業務調整」；現在新版本是：「AI 幫我們重新定義組織效率。」換了個殼，壓力沒變，甚至更具體了。

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