当地时间 10 月 22 日，Meta 首席执行官马克 · 扎克伯格批准了对公司人工智能部门裁减约 600 名员工的计划。

这是 Meta 今年在 AI 领域的最大规模裁员，主要针对被称为 " 超智能实验室 " 的核心研发部门。

首席 AI 官汪滔在内部备忘录中阐释：" 通过缩小团队规模，我们能减少决策所需的沟通环节，使每位成员承担更大责任并获得更广的施展空间。"

这一被内部称为 " 战略重组 " 的调整，旨在解决 AI 部门过于 " 臃肿 " 的问题，但裁员范围之广仍让业界感到意外。

裁员刀锋指向何处

此次裁员主要集中在 Meta 的 " 超智能实验室 "（MSL），受影响员工分布在 AI 基础设施部门、基础人工智能研究部门（FAIR）以及其他产品相关职位。值得注意的是，Meta 在今年夏天新招募的顶尖 AI 人才，特别是 TBD 实验室的员工，并未受到波及。

这种 " 保新弃旧 " 的策略凸显了扎克伯格对 " 高价新招募人才 " 的重视程度已胜过原有员工。据内部人士透露，汪滔管理的新人才团队在裁员中得以幸免，而长期从事基础研究的 FAIR 团队则成为重灾区。

资深研究员田渊栋在社交媒体 X 上证实：" 我和我的部分团队成员今天受到裁员影响。" 作为 Meta FAIR 团队前负责人，田渊栋是 MSL 的重要科研支柱之一。他的离职标志着 Meta 最具学术影响力的 AI 科学家之一正式离开公司。

田渊栋向澎湃新闻透露，Meta 此次裁员赔偿了他八个月的薪资。这种优厚的补偿方案在一定程度上缓解了裁员带来的冲击，但也反映出 Meta 急于精简组织的决心。

与此同时，Meta 首席 AI 科学家杨立昆在裁员当天秀出与吴恩达的合照，并发表声明与 Llama 4 项目切割。他强调，除了间接参与 Llama-1 的开源推广，自 2023 年初以来，Llama 2、3 和 4 一直由 TBD 实验室负责。这一表态被业界解读为 Meta 内部研究方向的重大调整。

战略重组背后的 AI 路线之争

此次裁员并非孤立事件，而是 Meta 在 AI 领域战略调整的必然结果。人力资源顾问布莱恩・德里斯科尔指出，此次裁员 " 并非依据员工绩效 "，本质是 " 为取悦股东而推进的战略重组 "。这反映出 AI 领域的研究正逐步让位于快速开发与落地应用。

田纳西大学讲师亚历克斯・比恩分析认为，裁员聚焦 " 遗留研究团队 "，核心原因在于行业发展趋势中 " 研究正让步于快速开发和实施 "。在 Meta 内部，各团队一直在争夺 GPU 使用权，组织的部分部门被视为臃肿，因此高层正在围绕更小、更密集的人才团队进行整合。

扎克伯格对 Llama 4 模型发布后的市场反应感到 " 沮丧 "，这直接促成了今年夏天的大规模重组。Meta 不仅向 Scale AI 投资 143 亿美元，还引进了汪滔担任首席 AI 官。新成立的 Meta 超智能实验室由汪滔和前 GitHub 首席执行官纳特・弗里德曼共同领导，标志着公司 AI 研发重点的转移。

尽管进行了裁员，Meta 仍在向基础设施项目和人才招聘投入数十亿美元。公司预计 2025 年的总支出将在 1140 亿美元至 1180 亿美元之间，并且表示 AI 计划将导致 "2026 年的支出同比增长率高于 2025 年的支出增长 "。这种 " 有减有增 " 的投入策略，显示出 Meta 在 AI 赛道上的决心并未动摇。

在被裁员工的安置方面，Meta 采取了过渡性安排。公司已通知部分员工，正式终止日期定于 11 月 21 日，在此之前为 " 非工作通知期 "。Meta 承诺提供 16 周的基础遣散费，外加每完整服务一年额外支付两周工资的补偿，并组建了专门的 " 招聘突击队 " 帮助受影响员工在公司内部重新匹配岗位。

人才争夺战与硅谷用人新趋势

Meta 裁员消息公布后，其超智能实验室的受影响员工迅速成为行业竞争对手及初创企业的 " 争抢目标 "。这种即时的人才流动现象，折射出硅谷 AI 人才市场的供需失衡现状。

英伟达高级 AI 研究科学家范麟熙公开发帖称，其所在团队正开展招聘工作，还特别提及 " 在这样的‘寒冬’里，我们实验室已为大家准备好‘热乎乎’的高性能 GPU"。这种以算力资源为诱饵的招聘策略，反映出当前 AI 人才竞争已进入白热化阶段。

在田渊栋宣布离职的帖子下，OpenAI、XAI、Anthropic 等头部 AI 公司纷纷抛出橄榄枝。这种公开 " 抢人 " 现象，在传统的科技行业裁员中并不常见，凸显了顶尖 AI 研究人员的稀缺性和价值。

伦敦商学院讲师丽贝卡・霍姆斯认为，Meta 此次调整更偏向 " 结构性转变 "，是企业在 AI 领域初期探索后，对分散的多个业务单元进行整合或精简的正常举措。这种结构性调整正在整个硅谷蔓延，科技公司普遍从大规模投入转向精细化运营。

当前硅谷的用人趋势显示出明显的变化：企业更青睐能够快速将研究成果转化为实际产品的 " 全栈型 " 人才，而对单纯从事基础研究的人才需求下降。同时，拥有大规模 GPU 集群的公司在这一轮人才争夺中占据明显优势，因为算力资源已成为吸引顶尖研究人员的核心筹码。

汪滔在备忘录中强调：" 此次调整绝不意味着削减投资。相反，我们将继续招募行业顶尖、AI 原生背景的人才。" 然而，当田渊栋的同事朱泽园在社交媒体上引用唐诗 " 我寄愁心与明月，随君直到夜郎西 " 表达惋惜时，AI 研究界感受到的是一种时代变迁的苍凉。

Meta 的裁员举措映射出整个 AI 行业的发展困境：在资本市场的压力下，纯粹的研究理想不得不向商业现实妥协。而在这场转型中，最具创新力的头脑往往成为最先被 " 优化 " 的对象，这或许揭示了当前 AI 产业发展过程中的深层矛盾。（川川）