Meta叫停第二轮裁员：AI员工未达预期

nashnova research

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Meta叫停原定11月的第二轮裁员，原因是内部AI Agent能力远不及预期；代码改动量暴增220%，但用户可见的新功能仅增长36%——AI替代人力的核心逻辑正被自家数据动摇。

裁员计划为什么突然刹车？

今年1月，扎克伯格与高管在夏威夷讨论代号"Project OT"的重组方案，设想将10-20人的产品团队压缩为3-5人的"Pod"小组，部分团队裁员幅度达60%。

前提是AI Agent能接管大量日常工作。为此Meta 4月还要求员工安装追踪软件，记录键盘和鼠标操作，用来训练AI模仿人类使用电脑。

扎克伯格在内部会议上承认：组织调整的时机存在误判，Agent技术进步速度慢于预期。裁员计划随即叫停。

Meta首席技术官披露的内部数据：引入AI后，代码改动量同比增长220%，但带来用户可见新功能的改动量仅增长36%。

这意味着→ 大量AI生成的代码并没有变成产品价值，而是堆积在基础设施里。

更糟的是，重大技术和安全事故同比增加40%，员工花在故障处理上的时间增加70%。用大白话说＝ AI写了更多代码，但也制造了更多麻烦，人反而更忙了。

叫停裁员的同时，Meta还暂停了鼠标追踪项目，大幅削减在Anthropic上的投入，并允许部分被调往AI工程团队的员工返回原岗位。

公司改善办公室福利、增加差旅和社交活动预算，用来安抚员工。这反映出内部士气已经亮红灯——半年度调查显示，员工正面情绪从74%降至55%。

微软首席战略与转型官承认，公司沿用推广传统软件的方式部署AI——部署、培训、推广——但AI使用量很快进入平台期，预期的业务成效未能出现。

LinkedIn CEO罗斯兰斯基描述了一个典型场景：他收到同事发来的AI生成文档，随即让自己的AI做总结，"一来一回，产生了零个新想法"，他称之为"死亡循环"。

用大白话说＝ AI给AI写东西、AI再给AI总结，信息在循环里空转，没有人在思考。

微软高管此前预计内部使用Anthropic技术的年度支出可能达到至少10亿美元，后来这一预估被下调超过三分之一。

此前部分员工每人每月AI模型预算高达10万美元，现已降至约1万美元。这意味着→ 单人AI消耗缩水了90%，说明此前的使用方式极度粗放。

微软开始鼓励员工更多使用自家GitHub Copilot，并要求各部门管理Token预算。

安永9月调查显示，在202名美国大型上市公司的资深AI决策者中，36%表示所在组织曾发生过造成实质负面影响的AI事故，涉及数据丢失、财务损失、运营中断及品牌声誉受损。

美国人力资源管理协会CEO泰勒将当前状态比喻为"一边开着卡车上路，一边还在造这辆卡车"。

这反映出 Meta和微软的案例不是个例——AI效率叙事能否在企业内部真正兑现，仍是当前最大的待验证命题。

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