Meta近期宣布将裁撤其人工智能部门约600名员工，这一举措引发业界广泛关注。尽管公司此前在AI领域投入巨资，包括斥资150亿美元收购AI基础设施公司Scale AI，并在夏季展开大规模招聘，以高薪挖角OpenAI、Google等公司的顶尖人才，但如今却选择大幅缩减AI团队规模。 据Axios报道，此次裁员主要波及Meta长期运营的FAIR（Fundamental AI Research）研究实验室，以及产品相关的AI团队和AI基础设施部门。公司首席AI官亚历山大·王（Alexandr Wang）在内部备忘录中表示，精简团队旨在减少决策层级，提升效率，让每位员工承担更大责任、拥有更广影响。他称，这是一支“才华横溢的团队”，公司希望他们能转岗至其他业务部门。 值得注意的是，Meta并未全面裁员，而是通过重组优化结构。其新成立的“TBD Lab”——负责下一代大语言模型研发的部门，未受此次影响。公司也鼓励被裁员工申请内部其他职位，但并未说明是否在通知离职前已安排转岗。 这一反差凸显Meta在AI战略上的混乱：一边豪掷千金抢人、建数据中心（如耗资270亿美元在路易斯安那州建设Hyperion超大规模数据中心），一边却在组织架构上频繁调整，甚至在宣布“超级智能”整合计划后数周内又将其拆分。有报道称，部分高薪引进的专家在入职数周后便提出离职，反映公司内部缺乏清晰方向。 分析认为，Meta的“效率年”策略并非单纯削减人力，而是试图通过精简层级、强化个体责任，实现从“大而臃肿”向“敏捷高效”的转型。然而，员工的去留与组织稳定性之间的矛盾依然突出。当公司愿意为AI人才开出“NBA顶薪”级别的薪酬，却在战略落地时反复调整、最终却以裁员收场，其AI发展路径的可持续性正面临严峻考验。