作者丨以南

從“Chat”到“Claw”，AI的演進正從“對話”轉向“執(zhí)行”。當外界還在討論“一人公司”的可行性時，硅谷巨頭Meta，已經(jīng)開始把這套邏輯引入自身組織。

3月23日早間，《華爾街日報》報道稱，Meta正在推動一場以“AI智能體”為核心的內(nèi)部轉型：目標是讓員工普遍配備AI助手，包括CEO扎克伯格本人。

馬克·扎克伯格正在打造一款人工智能代理，以幫助他擔任首席執(zhí)行官

其中，扎克伯格正在開發(fā)一個“CEO智能體”，用于提升信息獲取與處理效率。該系統(tǒng)可以直接整合內(nèi)部數(shù)據(jù)并給出答案，從而減少對層層匯報的依賴。對于一家體量如此龐大的公司而言，這意味著信息流正在發(fā)生變化：從依賴組織層級傳遞，轉向由AI進行集中整合與分發(fā)。

與之配套的，是一系列更細化的內(nèi)部調(diào)整。Meta正在將AI使用情況納入員工績效評估，同時推廣多款AI工具。例如“My Claw”這類個人代理，可以調(diào)用聊天記錄與工作文件，在一定范圍內(nèi)代替員工完成溝通與協(xié)作；另一款名為“Second Brain”的工具，則用于索引和查詢項目文檔，更接近一個統(tǒng)一的內(nèi)部知識入口。

當“人手一個AI智能體”即將成為現(xiàn)實，圍繞這一變化，Meta的組織架構正在被外界重新評估。

“上岸”第一劍，先裁20%員工？

3月16日，據(jù)《路透社》報道，Meta計劃裁減20%或更多員工，以抵消在人工智能領域持續(xù)上升的投入，并押注AI帶來的生產(chǎn)力提升。消息傳出后，公司股價一度上漲近3%。

Meta計劃裁員20%或更多后，該公司股價飆升。圖源：《路透社》

如果僅從財務角度來看，這一舉措可以被理解為AI時代下企業(yè)“降本增效”的權衡之策。但結合Meta近年來的戰(zhàn)略方向，這輪調(diào)整更接近一次圍繞AI展開的結構性調(diào)整。

一方面，近年來，Meta持續(xù)加大在AI基礎設施上的投入。今年1月，Meta將年度資本支出計劃上調(diào)約73%，以支持更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心建設和模型訓練能力。與此同時，公司預計2026年的整體資本支出最高將達到約1350億美元，較前一年顯著提升。

具體來看，這些投入主要用于保障模型訓練與推理所需的算力資源。例如，3月16日，Meta與人工智能基礎設施公司Nebius Group達成協(xié)議，計劃最高投入270億美元采購相關云服務能力。

另一方面，Meta也在持續(xù)推進自研模型體系，包括一款代號為“牛油果（Avocado）”的文本人工智能模型。但據(jù)《紐約時代》報道，內(nèi)部測試顯示，Avocado在推理、編程、寫作等關鍵能力上，未達Meta預期。這款大模型的發(fā)布時間也從今年3月至少推遲至5月。

在這種背景下，一邊是持續(xù)擴大的AI投入，另一邊是尚未完全兌現(xiàn)的模型能力與商業(yè)回報，Meta需要在資源分配與組織效率之間做出新的取舍。

從“Meta AI”到“Agent公司”

如果將時間線拉長來看，Meta的AI戰(zhàn)略確實還發(fā)生了明顯的變化。

在過去的幾年里，Meta AI的重點長期集中在基礎模型層面。自2023年推出開源大型語言模型LLaMA以來，該系列模型逐步擴展到多個參數(shù)規(guī)模，并以開源策略推動了開發(fā)者生態(tài)的增長。相比閉源模型，這種開放許可在研究和部署成本上具有優(yōu)勢，并一度被視為Meta在AI基礎設施上的重要競爭力。

但從更大的視角來看，僅依靠模型底座難以構筑起絕對領先的優(yōu)勢。盡管LLaMA 3在主流評測中已逼近部分頭部閉源模型水平，Meta在消費級爆款產(chǎn)品、原生智能體生態(tài)與行業(yè)落地影響力上，始終未能與OpenAI、Anthropic、Google拉開差距。

從2025年開始，Meta的AI布局出現(xiàn)明顯的重心轉移：公司開始圍繞AI Agent構建新一輪戰(zhàn)略方向。

2025年12月，Meta以數(shù)十億美元收購開發(fā)AI應用Manus的公司蝴蝶效應。這是Meta成立以來第三大收購，花費僅次于WhatsApp和Scale AI。Manus并沒有自研的大模型，其主要能夠基于大型語言模型獨立分解任務、執(zhí)行復雜步驟，包括整理信息、撰寫代碼與處理文檔等。

Meta內(nèi)部將這次收購視為其Agent戰(zhàn)略的關鍵節(jié)點之一。這一動作不僅是對技術和人才的補充，也顯示出Meta希望在AI Agent領域縮小與競爭者之間的差距。

2026年3月初，OpenClaw“龍蝦”國內(nèi)爆火，不久便被OpenAI收入麾下。沒能拿下“龍蝦”的Meta，轉頭收購了“龍蝦”專屬社交網(wǎng)絡Moltbook。這一平臺可以被理解為“AI的Reddit”,號稱“只有AI能發(fā)帖，人類只能圍觀”。

但真正讓Moltbook獲得曝光和話題的，是人類“冒充”AI在平臺上發(fā)布假帖子這一事件。爆火的同時，也暴露出了平臺致命的問題：虛假信息泛濫。

因此，在Meta的收購Moltbook之后，不少人替Meta不值，認為其買了一個全是虛擬信息的虛假平臺。不過，Meta看重的是Moltbook構建的“始終在線的Agent通訊錄”，這種機制允許AI智能體在沒有人類持續(xù)干預的情況下，持續(xù)發(fā)現(xiàn)彼此、建立連接并交換信息。

據(jù)悉，Moltbook的創(chuàng)始人及團隊已加入Meta的Superintelligence Labs（MSL，超級智能實驗室）。這一收購雖然沒有對外披露具體金額，但在行業(yè)內(nèi)被視為Meta在Agent網(wǎng)絡化方向押注的一部分，試圖構建跨產(chǎn)品、跨平臺的智能體生態(tài)，而不僅僅停留在單一產(chǎn)品層面。

Meta內(nèi)部推廣的My Claw、Second Brain等工具更加貼近“智能體在組織內(nèi)部的實際應用”，不僅能夠輔助個人工作，還能在某種程度上承擔信息流轉與自動化任務執(zhí)行的職責。這些內(nèi)部調(diào)整與Manus、Moltbook的戰(zhàn)略收購相互呼應。

理想很美好，風險很殘酷

從Meta當前的AI深度布局來看，其意在更全面地調(diào)整組織運行方式：通過AI壓縮組織層級、擴大管理覆蓋半徑，并重塑個人與公司之間的協(xié)作關系。

在理想狀態(tài)下，這種“AI優(yōu)先”的模式可帶來三方面的積極變化：更精簡的人力規(guī)模、更高的單點產(chǎn)出效率，以及信息流與決策流的加速傳播。通過讓AI承擔部分重復性任務與信息梳理，Meta能夠緩解人員成本壓力、減少組織內(nèi)部的信息阻滯。

但與此同時，隨著AI能力被嵌入核心業(yè)務流程，風險也在同步放大。3月20日，據(jù)《The Guardian》報道，Meta內(nèi)部一款AI智能體因生成了錯誤的技術建議，導致一名工程師據(jù)此操作，使大量公司和用戶相關的數(shù)據(jù)在內(nèi)部被未授權的員工訪問了約兩個小時。Meta隨后將這一事件評定為嚴重安全等級（Sev?1）事件，確認發(fā)生了數(shù)據(jù)暴露，并稱“無用戶數(shù)據(jù)被濫用”。

Meta AI代理的指令導致大量敏感數(shù)據(jù)泄露給員工

實際上，當AI智能體逐步進入公司業(yè)務流程，相關的安全問題也開始顯現(xiàn)。在涉及敏感信息訪問、多步驟任務執(zhí)行或外部工具調(diào)用時，這類系統(tǒng)往往缺乏穩(wěn)定的邊界判斷能力，可能導致數(shù)據(jù)過度訪問、權限誤用，甚至產(chǎn)生不可預期的執(zhí)行結果。

例如，近期國內(nèi)發(fā)生的OpenClaw AI智能體泄密事件。據(jù)《澎湃新聞》報道，國內(nèi)一家AI應用公司的負責人，將部署僅10天的OpenClaw智能體拉入3000人規(guī)模的公開交流群用于測試互動，因未設置嚴格應答權限、默認開啟過度信息訪問權限，該智能體遭群內(nèi)人員通過誘導式提問持續(xù)“圍攻”近兩小時，在無額外授權、未@主人確認的情況下，主動向外泄露了負責人真實姓名、所屬公司全稱、IP地址以及公司全年營收等核心敏感信息。全程公開可見且無法快速撤回，給企業(yè)數(shù)據(jù)安全與個人隱私造成不可逆影響。

因此，當AI從“輔助工具”轉向“深度參與公司運轉”的系統(tǒng)性角色時，其錯誤也不再是單個產(chǎn)品層面的技術缺陷，而可能演化成全局性風險：一旦AI在業(yè)務流程或決策鏈中獲得較高權限，誤導性輸出可能觸發(fā)連鎖反應，影響組織穩(wěn)定、安全甚至合規(guī)邊界。在這種背景下，企業(yè)需要構建更完善的AI安全治理與監(jiān)控機制。

結語

截至去年12月底，Meta 員工總數(shù)約為7.9萬人。若按照報道中提及的20%裁員比例計算，意味著約1.58萬人將受到影響，而剩余的約6.3萬人，則可能進入“人手配備AI助手”的工作模式。

類似的變化，并不只發(fā)生在Meta。前不久，網(wǎng)易因“引入AI并調(diào)整部分外包崗位”的決策引發(fā)熱議。從國內(nèi)到海外，圍繞AI帶來的崗位重組與效率提升，正在成為越來越多公司的共同選擇，也在一定程度上重塑就業(yè)結構與崗位需求。

當人力與算力的結合不斷加深，這場變化的影響開始向組織與個體兩端延伸。對企業(yè)而言，在推進AI落地的同時，如何控制由此帶來的安全與管理風險，成為新的課題；而對個體來說，在不確定性增加的環(huán)境中，理解AI的邊界，并建立與之協(xié)同的能力，正在變得更加重要。