Meta叫停第二輪裁員：AI員工未達預期

nashnova research

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Meta叫停原定11月的第二輪裁員，原因是內部AI Agent能力遠不及預期；代碼改動量暴增220%，但用戶可見的新功能僅增長36%——AI替代人力的核心邏輯正被自家數據動搖。

裁員計劃為甚麼突然煞車？

今年1月，朱克伯格與高管在夏威夷討論代號「Project OT」的重組方案，設想將10至20人的產品團隊壓縮為3至5人的「Pod」小組，部分團隊裁員幅度達60%。

前提是AI Agent能接管大量日常工作。為此Meta 4月還要求員工安裝追蹤軟件，記錄鍵盤和滑鼠操作，用來訓練AI模仿人類使用電腦。

朱克伯格在內部會議上承認：組織調整的時機存在誤判，Agent技術進步速度慢於預期。裁員計劃隨即叫停。

Meta首席技術官披露的內部數據：引入AI後，代碼改動量同比增長220%，但帶來用戶可見新功能的改動量僅增長36%。

這意味著→ 大量AI生成的代碼並沒有變成產品價值，而是堆積在基礎設施裡。

更糟的是，重大技術和安全事故同比增加40%，員工花在故障處理上的時間增加70%。簡單來說＝ AI寫了更多代碼，但也製造了更多麻煩，人反而更忙了。

叫停裁員的同時，Meta還暫停了滑鼠追蹤項目，大幅削減在Anthropic上的投入，並允許部分被調往AI工程團隊的員工返回原崗位。

公司改善辦公室福利、增加差旅和社交活動預算，用來安撫員工。這反映出內部士氣已經亮紅燈——半年度調查顯示，員工正面情緒從74%降至55%。

微軟首席戰略與轉型官承認，公司沿用推廣傳統軟件的方式部署AI——部署、培訓、推廣——但AI使用量很快進入平台期，預期的業務成效未能出現。

LinkedIn CEO羅斯蘭斯基描述了一個典型場景：他收到同事發來的AI生成文檔，隨即讓自己的AI做總結，「一來一回，產生了零個新想法」，他稱之為「死亡循環」。

簡單來說＝ AI給AI寫東西、AI再給AI總結，信息在循環裡空轉，沒有人在思考。

微軟高管此前預計內部使用Anthropic技術的年度支出可能達到至少10億美元，後來這一預估被下調超過三分之一。

此前部分員工每人每月AI模型預算高達10萬美元，現已降至約1萬美元。這意味著→ 單人AI消耗縮水了90%，說明此前的使用方式極度粗放。

微軟開始鼓勵員工更多使用自家GitHub Copilot，並要求各部門管理Token預算。

安永9月調查顯示，在202名美國大型上市公司的資深AI決策者中，36%表示所在組織曾發生過造成實質負面影響的AI事故，涉及數據丟失、財務損失、運營中斷及品牌聲譽受損。

美國人力資源管理協會CEO泰勒將當前狀態比喻為「一邊開著卡車上路，一邊還在造這輛卡車」。

這反映出 Meta和微軟的案例不是個例——AI效率敘事能否在企業內部真正兌現，仍是當前最大的待驗證命題。

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