Meta本周开启大规模裁员 暴露出扎克伯格麾下企业残酷的AI行业现实

  核心要点

Meta本周开启大规模裁员 暴露出扎克伯格麾下企业残酷的AI行业现实-第1张图片

  早在 2022 年末,扎克伯格向全体员工宣布裁员 1.1 万人(后续裁员规模扩大至 2.1 万人)时,曾诚恳致歉 ,坦言疫情期间公司盲目扩招用人过多。

  彼时 Meta 股价暴跌,扎克伯格在内部信中直言:“这是我的决策失误,我愿意承担全部责任 。”2023 年初 ,他又表态,裁员是公司推行效率之年战略的必要举措。

  时隔三年有余,如今新一轮大规模裁员即将于本周正式启动 ,管理层态度已然截然不同。

  本轮裁员自周三开始,Meta 计划缩减约一成员工,共计 8000 人;结合 4 月内部裁员备忘录内容 ,公司同时取消了 6000 个空缺岗位的招聘计划 。

  此前 Meta 已接连缩减人力:今年 1 月旗下现实实验室部门裁员约千人,3 月再度裁减数百名员工,同时终止大批负责内容审核的第三方外包与合作人员合作。

  一边持续精简人员 ,Meta 一边全力加码人工智能赛道投资。上月公司将 2026 年资本支出预期上调 100 亿美元 ,最高预算达到1450 亿美元 。

  在官宣本轮裁员、上调资本开支预期的一周前,Meta 向员工表示,裁员是为了持续提升企业运营效率 ,从而为其他战略投资腾出资金空间。

  此次扎克伯格并未做出任何道歉表态,Meta 官方也拒绝对外回应相关事宜。

  内部人心惶惶,年内裁员潮仍将持续

  多位不愿具名的在职及离职员工透露 ,公司内部大范围弥漫着恐慌情绪 。业内消息称,除本轮裁员外,今年 8 月、下半年还将陆续开启裁员行动。

  Meta 首席财务官李苏珊在一季度财报电话会议上坦言 ,管理层目前无法确定公司未来最优人员规模。谈及 AI 投入时她表示,即便公司已大幅扩充算力资源,但随着 AI 技术快速迭代 、各类新项目不断落地 ,企业始终低估实际所需的算力规模 。

  放眼整个科技行业,当下行业现状十分矛盾:科技巨头股价走高、AI 初创企业估值暴涨,企业却借着人工智能普及之势大肆裁员 。职场统计平台数据显示 ,2026 年至今 ,已有 137 家科技企业累计裁员近 11 万人,去年全年裁员人数约 12.5 万人。

  按照当前节奏,今年科技行业裁员规模或将逼近 2023 年峰值 ,当年疫情扩招潮落幕之后,全行业裁员超 26 万人。

  AI 替代人力已成行业共识

  猎头机构战略总监表示,如今 AI 取代人工已是大势所趋 ,职场从业者倍感压力,但资本市场对此十分认可 。

  疫情扩招失误尚可主动认错补救,而如今市场早已默认岗位被人工智能替代是必然趋势 ,企业若不顺势精简人力,势必引发股东不满。

  科技巨头思科也于上周发布财报时宣布裁员近 4000 人,其 CEO 公开表态:AI 时代的赢家 ,必然是能够精准聚焦赛道、把握时机 、持续将资金投向高需求、具备长期价值领域的企业。

  受业绩超预期、上调 AI 基建投入预期利好提振,思科股价单日大涨超 13%,创下 2011 年以来最佳单日涨幅 。

  资本市场看淡 Meta ,内部矛盾加剧

  华尔街资本并不看好 Meta 的发展布局 ,核心原因在于其 AI 战略布局散乱 、方向摇摆不定。今年以来 Meta 股价下跌约 7%,近一年跌幅接近 5%,在一众大型科技企业中表现疲软 ,仅优于微软。

  相比外界投资市场的担忧,Meta 内部员工焦虑情绪更为强烈 。不少老员工开始质疑公司在 AI 负责人统筹下的发展路线,同时纷纷考虑跳槽至其他 AI 赛道企业谋求新机遇。

  职场匿名平台的调研数据直观体现出企业内部低迷氛围:相较 2024 年二季度峰值 ,当前员工对 Meta 整体满意度下滑 25%,企业文化评分暴跌 39%;除薪资待遇外,其余所有维度评分全线走低 ,大幅落后亚马逊、谷歌、奈飞等同行企业。

  为全力冲刺 AI 发展,Meta 近期上线员工行为监测系统,自动收集员工办公电脑鼠标操作 、键盘输入等行为数据 ,该项目旨在训练智能办公程序,使其独立完成编程及各类文职工作 。

  该监测工具引发员工强烈抵触,大家直言此举充满反乌托邦色彩 ,担忧个人隐私数据泄露;不少员工还反映办公设备运行速度明显变慢 ,职场不满情绪持续升温。

  目前已有员工发起线上请愿,联名呼吁扎克伯格及管理层叫停该数据监测项目。

  请愿书中写道:未经员工许可私自收集、挪用个人办公数据用于 AI 训练,严重侵犯员工隐私 ,违背职场信任原则,任何企业都无权以发展技术为由压榨员工权益 。

  学界相关教授分析称,当下众多企业借着人工智能变革浪潮大规模调整人员架构 ,部分企业借裁员与 AI 转型制造职场压力,倒逼内部完成企业文化革新;但也有不少企业缺乏合理管理方式,未能平稳推动职场智能化转型 ,最终激化内部矛盾 。

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