Meta 内部直播炸了。

据《连线》报道，在一场面向数千名员工的内部技术直播里，一名员工突然开麦，打断了台上的发言。

他不是来提问的。

他先骂自己 " 在公司当狗 "，随后要求在场的人给某位 AI 高管写信，" 告诉他，他是一坨狗屎。"

一个人宁可毁掉职业前途，也要在几千名同事面前骂出声来。

他忍了三个月的，不是一个人。是 Meta 对 6500 个人做的事。

几天后，Meta 最高层集体道歉。CEO、CTO、CPO 在同一天发出内部信。

CTO 安德鲁 · 博斯沃思的原话是：

" 我们做了一个糟糕透顶的决定。"

今年 3 月，Meta 成立了一个新部门：应用 AI。

目标很直接：把分散的工程和产品力量集中起来，追赶前沿 AI 模型。做法更直接。

扎克伯格从全公司抽调了大约 6500 名工程师和产品经理，塞进这个新部门。留给他们的选择只有一个：进去，或者离开公司。

顶尖工程师通常是被争抢的人。他们挑项目，挑团队，挑老板。这一次，Meta 像征兵一样，把人从原来的岗位上连根拔起。

员工们很快给自己起了个名字：" 壮丁 "。

从 4 月初开始，一批又一批新人被调进应用 AI。早期加入的人说，看着后来的人一批批经历同样的震惊，" 很疯狂 "。

更难听的词也出现了。

" 这他妈就是集中营。" 一名在职员工告诉《连线》。

他说，人生突然失去了意义。几乎不跟任何人交流，每周只是在完成那些任务。

另一个员工说得更具体：他们要生成谜题，用来测试 AI 模型能不能解出来。

听起来不累。

甚至有点轻松。

但真正的问题不是工作量。是落差。

这些人原来是给几十亿用户做产品的人。现在，他们被要求每周完成编程难题，交给 AI 科学家训练和评测模型。

任务不是完全没价值。

但让谁来做，决定了它听起来像工作，还是像浪费。

一名员工形容这些任务：" 机械、没有创造性，完全没有用到我们的技能和知识。"

他的另一句话更刺耳：

" 我们原本被雇来为几十亿人开发社交产品，现在我们在给几百个 AI 科学家组装数据，喂给芯片。"

这不是几个人在匿名论坛上发牢骚。

《连线》采访了三名在职员工，他们的描述几乎一致：无意义、孤独、才能被浪费。

同一时间，公司内部还有另一件事在发酵。

超过 1600 名员工联名签署请愿书，要求 Meta 停止一项监控美国员工键盘和鼠标点击的计划。公司准备把这些数据拿去训练 AI。

一边被调去给 AI 做数据。

一边自己的每一次敲键、每一次点击，也可能被拿去喂 AI。

两层夹击。

更让员工不舒服的，是应用 AI 负责人的说法。

马赫 · 萨巴在内部信里写，Meta 之所以抽调这些人，是因为公司拥有别人没有的东西：规模，以及员工的专业技术。

他把这套动作称为 " 快速行动，向前修复 "。

这是对 Meta 早年口号 " 快速行动，打破常规 " 的改写。

但改写口号，不能改写现实。

萨巴还说，团队最初将专注于提高 Meta 前沿 AI 模型的编程和智能体能力，之后再扩展到安全防护、系统调试和产品开发。

在高管嘴里，这是战略调整。

在员工眼里，这是临时征兵。

你被从原来的工作里抽走，被扔进一个新部门，被要求做自己并不想做、也未必擅长的任务。然后公司告诉你，这是为了 AI 未来。

那场直播骂声背后的情绪，就是这一层。反对的不是 AI。是自己突然变成 AI 赌局里的耗材。

6 月，事情终于炸到了台面上。

Meta 首席技术官安德鲁 · 博斯沃思发了一封内部长信。

他的用词非常直白：

" 我们做了一个糟糕透顶的决定。"

他承认，公司破坏了员工对自身专业价值的信任。

他承认，快速变化的策略、忽上忽下的招聘和调配，让整个团队陷入困境。

他也承认，管理层在急着追赶 AI 编程工具市场时，完全忽略了员工视角。

翻译一下就是：

我们知道搞砸了。但当时忙着追 AI，顾不上你们。

" 速度 " 这个词，在博斯沃思的信里反复出现。

他一边道歉，一边告诉员工，有时候大家必须做一些 " 不那么有成就感 " 的工作，因为总会有一些时候，工作需要牺牲。

说白了，就是：忍一忍。

同一天，扎克伯格也发了内部信。

他承认公司 " 犯了错误，而且几乎肯定还会犯 "。

他承诺今年不再大规模裁员。几周前，Meta 刚刚裁掉约 8000 人，占全公司约 10%。

他还承诺限制每个经理的下属人数。此前在应用 AI 部门，这个比例一度膨胀到 50 比 1。

除此之外，他还说，公司会恢复零食间，增加团建预算，重新给员工安排固定工位。

这些听起来像福利。

但放在当下语境里，也像补救。

员工失去的不是零食和桌子。是对公司判断力的信任。

Meta 首席产品官克里斯 · 考克斯在 Instagram 全员会上说得更像人话。

他形容过去几个月：

" 就像在冰雹中跑马拉松，然后你的队友被换掉了，我们还在录你。"

他说完停了一下，又补了一句：

" 这他妈算怎么回事。"

台下笑了。

他又说了一遍：

" 这他妈算怎么回事。"

这大概是高管里最接近员工感受的一次表达。

高管集体道歉。

承认错误。

承诺改进。

看起来，危机似乎可以到此为止了。

但很快，另一件小事证明，裂痕远比他们想象得深。

一场黑客马拉松，测出了真正的温差

道歉的同一天，扎克伯格宣布了一个新计划。

一场全公司范围的 AI 黑客马拉松。

时间定在 7 月 14 日至 16 日，主题明确：完全聚焦 AI 创新。

这原本应该是提振士气的。

结果帖子发出去，内部论坛又炸了。

" 我连自己团队的日常都顾不过来。" 一名员工写道，" 没有动力参加，更别说时间。"

另一个人更直接：

" 我不确定这家公司还支持黑客马拉松文化。"

这条评论拿到了超过 200 个赞和爱心表情。

接着，有人发了一张《冒牌家庭》的恶搞表情包，上面写着：

" 你们居然有时间参加黑客马拉松？"

几十个人用大笑和点赞回应。

还有员工把问题说得更深。

他说，自己不相信公司现在还有足够的安全感，让人花时间去做黑客马拉松式的创新。

大家被要求用更少的人做更多的事。

同事在被裁。

自己还要小心，别因为不谨慎使用 AI，搞出严重技术事故。

也有人指出，黑客马拉松成果不会计入绩效评估。于是，放下常规项目去做这件事，反而像是在给自己添麻烦。

扎克伯格看到的，可能是一场创新活动。

员工看到的，是另一项额外任务。

你说 " 一起创新 "。

他们听到的是 " 免费加班 "。

你说 " 重建文化 "。

他们看到的是零食间、团建预算和固定工位。

信任碎掉以后，所有善意都会变形。

还有一个细节很说明问题。

扎克伯格在道歉信里专门提到，年底前，很多办公点会恢复固定工位。

过去几年，Meta 推行 " 热桌 " 制度。员工来办公室没有自己的桌子，到场后自己找。

去年，有员工自发做过调研，结论是：这制造了混乱，也损害了生产力。

现在，连一张固定桌子，都成了需要 CEO 亲自承诺的东西。

读到这儿，你可能觉得这是一次 AI 重组执行太粗糙。Meta 的问题不是执行。

Meta 有 AI 能力。

它的 FAIR 实验室做的是世界级基础研究。Llama 系列模型也确实曾经是开源社区的标杆。2023 年，Meta 在 AI 圈的口碑甚至是 " 开源英雄 "。

能做出 Llama，说明 Meta 有人才，也有技术底子。

但做出一个开源模型，和做出一个能跟 ChatGPT、Claude 正面竞争的产品，是两件事。

前者需要研究团队。

后者需要整个公司的组织肌肉。

Meta 的组织肌肉，是为广告生意练出来的。

几十亿用户，海量数据，精准投放。二十年来，Meta 最擅长的事就是把规模变成广告收入。

更多用户。

更多数据。

更多服务器。

更强推荐系统。

这套机器很强。

问题是，扎克伯格把这套机器用到了一个不完全适合它的战场上。

应用 AI 负责人萨巴在内部信里说，Meta 要利用 " 别人没有的东西 "，规模和人才。

这句话其实很泄露天机。

" 我们有规模，堆上去就能赢。"

这是广告平台的逻辑。

但前沿 AI 不是这么简单。

6500 个工程师，每周完成两个编程难题，给几百个 AI 科学家做训练和评测数据。如果员工描述属实，那这不是规模优势，而是规模浪费。

Meta 不是没有人才。

它是用错了人才。

更残酷的对比是：OpenAI 做出 GPT-4 时，整个公司还不到一千人。

这不是说人少一定赢。

而是说，在前沿 AI 上，组织判断、研究方向、产品闭环和人才密度，可能比单纯堆人更重要。

Meta 的惯性，是大规模动员。

优化 News Feed 时是这样。

追赶 AI 模型时也是这样。

目标变了，手段没变：征兵、堆量、拼速度。

从 Llama 2 到 Llama 4，对手在评测分数上的差距已经拉到肉眼可见。压力从 " 做好 " 变成了 " 追上去 "。

而 " 追上去 " 的代价，就是不再顾得上手段是不是粗糙。

萨巴还有一句话值得细品。

他说，传统工程路线图已经不适用了。过去每年上半年和下半年各定一次计划，但现在工作变化太快。

听起来是灵活。

也可以理解成：没有稳定计划。

上面说要追，就调兵。

今天这个方向，明天那个任务。

一个词可以概括这种管理方式：

即兴战略。

看起来反应很快，其实是用不断改主意，掩盖方向不足。

这才是 Meta 真正的基因病。

它有研究能力。缺的是把研究变成用户愿意用的 AI 产品的组织能力。

Llama 证明了前者。

Applied AI 的乱象证明了后者。

社交平台上的声音，比内部员工更不客气。

一位 IT 从业者直言：" 扎克伯格对未来毫无感知力。他预测的每件事都错了。他成功做过 Facebook，那是真本事，但他显然不是任何意义上的远见者。他只是在运营一个大广告平台。"

有人直接下结论：" 扎克伯格在这个创新时代已经出局了。该交棒了。每个人都知道。"

也有人替 Llama 惋惜：" 他们曾经是 Llama 的宠儿。他们丢掉了节奏。"

最狠的一句是：

" 这会是他们的又一个元宇宙。"

这句话为什么刺痛 Meta？

因为它有旧伤。

2021 年，扎克伯格把公司改名为 Meta，押注元宇宙。烧了几百亿美元，VR 头显卖不动，Horizon Worlds 没人去。

这场豪赌最后变成了一场昂贵的自我说服。

最致命的，不是技术做不出来。是没人需要。

但 Meta 的决策机器很难处理 " 没人需要 " 这个信号。它更擅长做另一件事：把更多资源堆到已经下注的方向上。

AI 当然不是元宇宙。

需求是真的。竞争也是真的。但扎克伯格应对新赛道的方式，和当年一模一样：堆资源、压速度、用规模覆盖一切。

这一次，他不是在下注。

他是在追。

Llama 曾经是开源标杆，如今对手在多个维度上已经拉开差距。于是，扎克伯格急了。

急到把 6500 人从原来的岗位上拔出来，塞进一个没人想去的部门。

问题也就落回一个很简单的地方：

一个连内部文化都在崩盘的公司，能造出世界级 AI 产品吗？

这个问题，可能比任何模型评测都更准确地预言 Meta AI 的结局。

博斯沃思在那封道歉信里还写了一句话。

"AI 不会抢走你的工作。会用 AI 的人可能会。"

他可能觉得这是安慰。读起来更像威胁。

那场直播里骂街的员工、管自己叫 " 壮丁 " 的工程师、给黑客马拉松点赞的人，他们不是不懂 AI 有多重要。他们只是看清楚了：自己在这局里，是筹码。

扎克伯格说，他要让 Meta 成为世界上最优秀人才创造影响的最佳场所。

但在那场几千人在线的内部直播里，有人用最脏的话，把他们憋了三个月的心声骂了出来。