路透社獨家報道：Meta正計劃新一輪大規(guī)模裁員，比例可能高達20%及以上。

按照截至2025年底約7.9萬的員工總數(shù)計算，這意味著超過1.5萬人可能丟掉飯碗。如果成真，這將是Meta自2022年底“效率之年”以來最大規(guī)模的人員縮減。

消息一出，輿論場立刻分成兩派：一派說“AI終于開始取代人類了”，另一派說“Meta燒錢太猛只能砍人補窟窿”。

這兩種說法都對，但都太寬泛。真正值得追問的問題是：這1.6萬人，到底是誰？是工程師還是銷售？是中層還是基層？這些人的去留，藏著扎克伯格對“AI時代需要什么樣的人”的真實判斷。

帶著這個問題，我扒了Meta過去三輪裁員的公開數(shù)據(jù)，以及扎克伯格近一年的內(nèi)部講話，試圖還原一張“AI替代優(yōu)先順序圖”。

01 誰先被裁？從支持崗到業(yè)務(wù)崗的“替代梯次”

2022年11月，Meta第一輪裁員1.1萬人，主要涉及招聘、HR、行政、后勤等支持部門。當(dāng)時扎克伯格的說法是“招聘需求下降，所以招聘團隊要收縮”。

2023年4月，第二輪裁員1萬人，開始波及內(nèi)容審核、社區(qū)運營、部分非核心產(chǎn)品團隊。Meta官方的解釋是“讓組織更扁平”。

2024年，Meta在其AI部門Superintelligence Labs裁掉了約600人。內(nèi)部備忘錄寫得直白：“通過減少團隊規(guī)模，決策所需的溝通變少，每個人承擔(dān)更多責(zé)任，擁有更大的影響范圍?！?/p>

把這三次裁員放在一起，能看出一個清晰的替代梯次：

第一梯次：支持類崗位（招聘、HR、行政）。這類工作的流程相對固定，最容易被AI工具替代。比如招聘，AI可以完成簡歷初篩、面試安排、甚至初步溝通。

第二梯次：運營類崗位（內(nèi)容審核、社區(qū)管理）。這類工作依賴規(guī)則和模板，AI經(jīng)過訓(xùn)練后可以承擔(dān)大部分重復(fù)性勞動。Meta的內(nèi)容審核早已大量外包給AI，人力只處理疑難案例。

第三梯次：非核心業(yè)務(wù)的產(chǎn)品團隊。這里的邏輯不是AI替代，而是“資源重新分配”——錢和人要往AI核心業(yè)務(wù)傾斜，其他業(yè)務(wù)要么收縮，要么裁人。

如果第三輪裁員真砍到20%，第四梯次會是誰？

普華永道今年初發(fā)布的全球CEO調(diào)查提供了一個線索：超過50%的澳洲CEO認為，未來三年初級崗位將因AI adoption而減少。為什么是初級？因為初級崗位的工作內(nèi)容最容易被AI輔助工具覆蓋——寫周報、做PPT、整理數(shù)據(jù)、跑基礎(chǔ)分析。

換句話說，AI替代的順序，是從邊緣到核心，從支持到業(yè)務(wù)，從初級到資深。 高級工程師、核心產(chǎn)品經(jīng)理、戰(zhàn)略決策者，暫時安全；行政助理、初級分析師、運營專員，風(fēng)險最高。

02 扎克伯格的“一個人”，到底是哪種人？

扎克伯格今年1月的那句話被反復(fù)引用：“過去需要大團隊完成的項目，現(xiàn)在由一個非常有才華的人就能完成?！?/strong>

但很少有人追問：這個“非常有才華的人”，是什么人？

Meta向頂尖AI研究人員開出高達數(shù)億美元的四年薪酬包。這些人是“一個人頂一個團隊”的典型——他們寫的代碼、設(shè)計的模型，可能直接影響數(shù)億用戶的產(chǎn)品體驗。

但這意味著兩件事：

第一，人才的溢價正在兩極分化。頂級的0.1%，身價暴漲；剩下的99.9%，價值被重新評估。OpenAI CEO Sam Altman去年就預(yù)測：“很快會出現(xiàn)一個人、十個人的公司達到十億美元估值，這在沒有AI的時代是不可想象的?！?/p>

第二，“團隊”的定義正在變化。過去，一個產(chǎn)品功能需要產(chǎn)品經(jīng)理+設(shè)計師+前端+后端+測試+運營?，F(xiàn)在，一個資深工程師配上Copilot、Claude、Cursor，可能一個人干完一半的活。剩下的“另一半”，由AI直接完成。

這不是科幻。軟件工程領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)“10倍工程師”的討論——不是說他比普通人強10倍，而是他善用AI工具后，產(chǎn)出確實能頂10個人。

所以扎克伯格說的“一個人”，不是隨便一個人，而是掌握了AI工具的“超級個體”。這類人，Meta不僅不裁，還要用數(shù)億美元搶。

03 6000億美元的賬，到底算不算得過來？

Meta宣布到2028年投入6000億美元用于數(shù)據(jù)中心建設(shè)。按每天4.1億美元的燒錢速度，連續(xù)燒四年。

裁掉1.6萬人，按員工平均年薪中位數(shù)約30萬美元估算，每年可節(jié)省近50億美元的人力成本。四年就是200億美元。

200億 vs 6000億，杯水車薪。

所以裁員的邏輯，不是“用省下的錢去建數(shù)據(jù)中心”，而是用更少的人，支撐更大的業(yè)務(wù)規(guī)模。

Meta的Llama 4模型去年遭遇多重挫折：早期版本被批評在基準測試中存在誤導(dǎo)性結(jié)果，原定于夏季發(fā)布的旗艦版本“Behemoth”最終被擱置。目前正在開發(fā)的“Avocado”模型，表現(xiàn)同樣未達預(yù)期，發(fā)布時間從3月推遲到5月。

這意味著什么？意味著過去幾年砸的錢，還沒轉(zhuǎn)化成收入。AI基建是沉沒成本，只能靠未來賺錢；但眼下的財報壓力是真實的，股價波動是真實的，華爾街的耐心是有限的。

裁員，是給資本市場看的?？?，我們在降本，我們在提效，我們認真對待每一分錢。

亞馬遜今年1月裁員1.6萬人，金融科技公司Block上月裁員近一半，CEO杰克·多西明確說“AI工具能力提升，企業(yè)能用更小的團隊完成更多工作”。這不是Meta一家的邏輯，是硅谷正在形成的新共識。

如果到2026年底，Meta沒有實現(xiàn)人均產(chǎn)出（營收/員工數(shù)）的顯著提升，或者核心AI產(chǎn)品（如Avocado模型）依然沒有跑通商業(yè)化路徑，那么這輪裁員就不是“為AI時代做準備”，而只是華爾街壓力下的成本削減表演。

反過來，如果人均產(chǎn)出真的提升了，AI產(chǎn)品真的賺錢了，那就證明扎克伯格說的“一個人頂一個團隊”不是空話——盡管代價是1.6萬人的工位。

這場實驗的最終結(jié)果，還需要時間給出答案。但有一點可以確定：AI替代人類的順序，不會是一夜之間所有人失業(yè)，而是一步一步、一個崗位一個崗位地重新定義價值。