一边开除一边监控，扎克伯格的“战争模式”能打赢AI翻身仗吗？

文 | 影子备忘录 一边盯着员工的鼠标轨迹做训练数据，一边盘算着下个月裁员名单。Meta的AI转型，正把自己变成效率主义的反面教材。 2026年4月，Meta悄悄向其数万名美国员工发出了一则通知——公司开始追踪员工在笔记本电脑上的每一次键击、每一次鼠标移动、每一次点击。 消息发出的数小时内，内部评论区炸开了锅。一名工程经理的留言被广泛转述：“这让我感到极度不适。怎么退出？”Meta首席技术官Andrew Bosworth的回复斩钉截铁：“公司笔记本电脑上没有退出选项。”评论区迅速堆满了一百多个愤怒和震惊的emoji表情。 Meta官方解释说，此举是为了让AI学习“人类使用计算机完成日常任务的方式”，好把员工的操作行为训练成AI的数据养料。 然而就在这则通知发出的同一周，Meta刚刚宣布计划裁撤约8000名员工——占到总员工数的10%。 一边把员工的每一个行为细节榨取成训练数据，一边预备裁掉他们。这种矛盾指向同一个问题的核心：Meta正在以一场前所未有的方式追逐AI，但其内部正在酿成一场效率危机。 2026年，这个开局被扎克伯格称为 “AI效率年” ，但在员工看来，它更像是“AI恐慌年”。 1350亿美元的AI豪赌 先看数字。2026年1月的财报电话会上，扎克伯格传递了一个清晰的信号：2026年Meta将经历一场“重大AI加速”。根据最新预期，2026年资本支出将高达1150亿至1350亿美元，几乎达到2025年722.2亿美元的两倍。 这笔钱具体投向哪里？三个方向最为集中—— 基建维度 。Meta正在全球范围内铺设吉瓦级AI数据中心，至少要建三个大项目：俄亥俄州1吉瓦园区、路易斯安那州5吉瓦超大型园区，以及印第安纳州超百亿美元投资的1吉瓦基地。 一个吉瓦级数据中心背后，是数百万颗GPU、数百万个光模块、数万台服务器，这已经不仅仅是算力之争，更是供应链之战。 芯片维度 。Meta的策略是“外购为主，自研为辅”。一方面与英伟达建立多年战略合作获取顶级GPU，同时与AMD合作定制芯片，甚至引入谷歌TPU以及自研MTIA芯片实现多元化算力组合。 2026年4月，Meta还与亚马逊就使用其Graviton处理器达成协议，进一步拓宽芯片供应渠道。 人才维度 。2025年，Meta启动了堪称硅谷史上最激进的AI人才抢夺攻势。从OpenAI、谷歌DeepMind到苹果，Meta以高达1亿美元的签约奖金和多至3亿美元的多年薪酬包撬走了一批最顶尖的研究人员。 一场投资规模可与美国和亚太地区军事部署相媲美的AI军备竞赛，就在Meta内部拉开。然而钱不会自己燃烧出好模型，人才也不会自己创造奇迹——剩下的问题才是真正要命的。 内部数据何以反噬效率 开篇提到的“员工追踪”和“AI考核”，只是Meta这场AI效率革新中的两处缩影。真正被压抑的是内部的效率和信任。 首先，组织动荡频繁。 短短几个月内，Meta对AI部门进行了四次重组。2025年8月，由Scale AI创始人Alexandr Wang和前GitHub CEO Nat Friedman领导的 Meta超级智能实验室（MSL） ，才创立不久就被拆成四个方向：前沿大模型、应用超级智能、AI基础设施与规模化、长期探索研究。 团队内部对这段时期的描述更直接——“几乎没有人真正知道其他人在干什么。”成员反映会议接连不断，会议内容密集，但难以做出有效决策。“没人清楚彼此的工作内容”成了常态。 2025年10月，MSL裁减了约600个AI岗位。首席AI科学家Yann LeCun也宣布年底前离任。 其次，高压文化蔓延，以数据反馈出来的结果恰恰是效率折损。 绩效评估骤然收紧——超过150人的团队中，15%到20%的员工会被评定为“未达预期”。不愿承接长期项目的员工越来越多，大家转向能被迅速评分的工作。 部分团队采取策略性设置新岗位或人手空缺，以规避绩效排名末位必须裁员的“末位淘汰”环境。更有内部匿名调查显示：绝大多数员工对公开谈论工作处境感到“极度害怕”或“非常害怕”。有任职近八年的工程师坦言，2025年的Meta已与其初入职时期判若两个世界。 新旧AI专家之间的管理裂痕难以弥合。 据《金融时报》和《纽约时报》报道，新引进的首席AI官Alexandr Wang曾向扎克伯格表达抱怨，认为其对项目的过度控制和频繁干预阻碍了进展。 此外，Wang的团队与Meta原高管团队（如Chris Cox等）形成了“长期互相对抗”的关系，两者在决策速度和业务优先级的角力上盘根错节。 于是，一个巨大的 效率悖论 摆在眼前：扎克伯格希望把2026年打造成“AI效率年”，大规模减少非AI岗位，将数千名员工重新分配到AI项目上。 但执行方法却使内部凝聚力和信任受到冲击，前线的技术专家身陷机构阻滞，追求短期可量化指标而不敢攻坚重大难题——这本是当前AI战场最需要的战斗力。 而当一家试图转型为AI企业的公司，不能让自己的内部人员高效运转时，它怎么在外部赢得技术竞赛？ “All in元宇宙”的先例 ， 历史总会留下阴影 如果对Meta的战略反复感到陌生，不妨回头看一眼2021年。 彼时，扎克伯格以一种高调的姿态把Facebook更名为Meta，宣言“下一阶段将是构建超越现实的元宇宙平台”。 2022年，他宣布未来10年内投入1000亿美元用于元宇宙研发；2023年再将Reality Labs预算推高至150亿美元。当外界对VR的前景尚存大量疑虑时，Meta一头扎进去，疯狂加码虚拟世界的地基。 而今天再看那个项目，现实却格外锋利。截至2025年三季度，Reality Labs累计亏损已超过700亿美元。 元宇宙核心平台Horizon Worlds的月活用户远未达成预期，硬件产品Quest用户日均使用时长中位数仅1.2小时，硬件成本占比过重，毛利率处于低于行业的水平。 为了止损，Meta在2025年末悄悄制订了一份元宇宙预算削减方案，最高削减可达30%，重点砍的是元宇宙虚拟世界平台和VR硬件相关职位。 如今回看，这场以“元宇宙”为名的大冒险，并没有按照预期打开一个亿级别用户的虚拟社会，反让Meta的AI史出现了一个容易被人忽略的节点——当后者本应储备更多精力时，它在元宇宙赛道上的过度投入却是不可逆的沉没成本。 这自然引发一个深层追问：今天的AI冲刺会不会重蹈元宇宙的覆辙？考虑到Meta正在经历短短三年内两次剧烈转向——从社交网络到元宇宙，再到AI——这种历史阴影让外部观察者和内部员工都对未来多了一层审慎。 如果Meta内部的混沌尚能靠“磨合期”自我安慰，那外部战线的问题就没那么容易化解了。 2025年底，扎克伯格亲自在电话会上承认： Meta已在领先AI模型上落后于谷歌、OpenAI和Anthropic 。而进入2026年，这个认知还在不断加深。 原本预期在2026年初发布的代号“Avocado”的大型生成模型，内部测试的表现并不理想。尤其在推理能力、编码和写作等方面，虽然大幅超越了李鬼自己的前代Llama 3/4，但面对谷歌在2025年底已经发布的 Gemini 3.0 ，Avocado的性能仍有明显差距。 更让人沮丧的是，尽管媒体与业内盛雪对Meta所谓的“闭源模型替代开源走向商业营收”充满讨论，但技术开