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      人手一個“智能體”?計劃裁員20%后,Meta想“復制”一個AI公司

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      作者丨以南

      從“Chat”到“Claw”,AI的演進正從“對話”轉向“執(zhí)行”。當外界還在討論“一人公司”的可行性時,硅谷巨頭Meta,已經開始把這套邏輯引入自身組織。

      3月23日早間,《華爾街日報》報道稱,Meta正在推動一場以“AI智能體”為核心的內部轉型:目標是讓員工普遍配備AI助手,包括CEO扎克伯格本人。


      馬克·扎克伯格正在打造一款人工智能代理,以幫助他擔任首席執(zhí)行官



      其中,扎克伯格正在開發(fā)一個“CEO智能體”,用于提升信息獲取與處理效率。該系統(tǒng)可以直接整合內部數(shù)據(jù)并給出答案,從而減少對層層匯報的依賴。對于一家體量如此龐大的公司而言,這意味著信息流正在發(fā)生變化:從依賴組織層級傳遞,轉向由AI進行集中整合與分發(fā)。

      與之配套的,是一系列更細化的內部調整。Meta正在將AI使用情況納入員工績效評估,同時推廣多款AI工具。例如“My Claw”這類個人代理,可以調用聊天記錄與工作文件,在一定范圍內代替員工完成溝通與協(xié)作;另一款名為“Second Brain”的工具,則用于索引和查詢項目文檔,更接近一個統(tǒng)一的內部知識入口。

      當“人手一個AI智能體”即將成為現(xiàn)實,圍繞這一變化,Meta的組織架構正在被外界重新評估。

      “上岸”第一劍,先裁20%員工?

      3月16日,據(jù)《路透社》報道,Meta計劃裁減20%或更多員工,以抵消在人工智能領域持續(xù)上升的投入,并押注AI帶來的生產力提升。消息傳出后,公司股價一度上漲近3%


      Meta計劃裁員20%或更多后,該公司股價飆升。圖源:《路透社》


      如果僅從財務角度來看,這一舉措可以被理解為AI時代下企業(yè)“降本增效”的權衡之策。但結合Meta近年來的戰(zhàn)略方向,這輪調整更接近一次圍繞AI展開的結構性調整。

      一方面,近年來,Meta持續(xù)加大在AI基礎設施上的投入。今年1月,Meta將年度資本支出計劃上調約73%,以支持更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心建設和模型訓練能力。與此同時,公司預計2026年的整體資本支出最高將達到約1350億美元,較前一年顯著提升。

      具體來看,這些投入主要用于保障模型訓練與推理所需的算力資源。例如,3月16日,Meta與人工智能基礎設施公司Nebius Group達成協(xié)議,計劃最高投入270億美元采購相關云服務能力。

      另一方面,Meta也在持續(xù)推進自研模型體系,包括一款代號為“牛油果(Avocado)”的文本人工智能模型。但據(jù)《紐約時代》報道,內部測試顯示,Avocado在推理、編程、寫作等關鍵能力上,未達Meta預期。這款大模型的發(fā)布時間也從今年3月至少推遲至5月

      在這種背景下,一邊是持續(xù)擴大的AI投入,另一邊是尚未完全兌現(xiàn)的模型能力與商業(yè)回報,Meta需要在資源分配與組織效率之間做出新的取舍

      從“Meta AI”到“Agent公司”

      如果將時間線拉長來看,Meta的AI戰(zhàn)略確實還發(fā)生了明顯的變化。

      在過去的幾年里,Meta AI的重點長期集中在基礎模型層面。自2023年推出開源大型語言模型LLaMA以來,該系列模型逐步擴展到多個參數(shù)規(guī)模,并以開源策略推動了開發(fā)者生態(tài)的增長。相比閉源模型,這種開放許可在研究和部署成本上具有優(yōu)勢,并一度被視為Meta在AI基礎設施上的重要競爭力。

      但從更大的視角來看,僅依靠模型底座難以構筑起絕對領先的優(yōu)勢。盡管LLaMA 3在主流評測中已逼近部分頭部閉源模型水平,Meta在消費級爆款產品、原生智能體生態(tài)與行業(yè)落地影響力上,始終未能與OpenAI、Anthropic、Google拉開差距。

      從2025年開始,Meta的AI布局出現(xiàn)明顯的重心轉移:公司開始圍繞AI Agent構建新一輪戰(zhàn)略方向。

      2025年12月,Meta以數(shù)十億美元收購開發(fā)AI應用Manus的公司蝴蝶效應。這是Meta成立以來第三大收購,花費僅次于WhatsApp和Scale AI。Manus并沒有自研的大模型,其主要能夠基于大型語言模型獨立分解任務、執(zhí)行復雜步驟,包括整理信息、撰寫代碼與處理文檔等。

      Meta內部將這次收購視為其Agent戰(zhàn)略的關鍵節(jié)點之一。這一動作不僅是對技術和人才的補充,也顯示出Meta希望在AI Agent領域縮小與競爭者之間的差距。

      2026年3月初,OpenClaw“龍蝦”國內爆火,不久便被OpenAI收入麾下。沒能拿下“龍蝦”的Meta,轉頭收購了“龍蝦”專屬社交網絡Moltbook。這一平臺可以被理解為“AI的Reddit”,號稱“只有AI能發(fā)帖,人類只能圍觀”。



      但真正讓Moltbook獲得曝光和話題的,是人類“冒充”AI在平臺上發(fā)布假帖子這一事件。爆火的同時,也暴露出了平臺致命的問題:虛假信息泛濫

      因此,在Meta的收購Moltbook之后,不少人替Meta不值,認為其買了一個全是虛擬信息的虛假平臺。不過,Meta看重的是Moltbook構建的“始終在線的Agent通訊錄”,這種機制允許AI智能體在沒有人類持續(xù)干預的情況下,持續(xù)發(fā)現(xiàn)彼此、建立連接并交換信息。

      據(jù)悉,Moltbook的創(chuàng)始人及團隊已加入Meta的Superintelligence Labs(MSL,超級智能實驗室)。這一收購雖然沒有對外披露具體金額,但在行業(yè)內被視為Meta在Agent網絡化方向押注的一部分,試圖構建跨產品、跨平臺的智能體生態(tài),而不僅僅停留在單一產品層面。

      Meta內部推廣的My Claw、Second Brain等工具更加貼近“智能體在組織內部的實際應用”,不僅能夠輔助個人工作,還能在某種程度上承擔信息流轉與自動化任務執(zhí)行的職責。這些內部調整與Manus、Moltbook的戰(zhàn)略收購相互呼應。

      理想很美好,風險很殘酷

      從Meta當前的AI深度布局來看,其意在更全面地調整組織運行方式:通過AI壓縮組織層級、擴大管理覆蓋半徑,并重塑個人與公司之間的協(xié)作關系。

      在理想狀態(tài)下,這種“AI優(yōu)先”的模式可帶來三方面的積極變化:更精簡的人力規(guī)模、更高的單點產出效率,以及信息流與決策流的加速傳播。通過讓AI承擔部分重復性任務與信息梳理,Meta能夠緩解人員成本壓力、減少組織內部的信息阻滯。

      但與此同時,隨著AI能力被嵌入核心業(yè)務流程,風險也在同步放大。3月20日,據(jù)《The Guardian》報道,Meta內部一款AI智能體因生成了錯誤的技術建議,導致一名工程師據(jù)此操作,使大量公司和用戶相關的數(shù)據(jù)在內部被未授權的員工訪問了約兩個小時。Meta隨后將這一事件評定為嚴重安全等級(Sev?1)事件,確認發(fā)生了數(shù)據(jù)暴露,并稱“無用戶數(shù)據(jù)被濫用”。


      Meta AI代理的指令導致大量敏感數(shù)據(jù)泄露給員工


      實際上,當AI智能體逐步進入公司業(yè)務流程,相關的安全問題也開始顯現(xiàn)。在涉及敏感信息訪問、多步驟任務執(zhí)行或外部工具調用時,這類系統(tǒng)往往缺乏穩(wěn)定的邊界判斷能力,可能導致數(shù)據(jù)過度訪問、權限誤用,甚至產生不可預期的執(zhí)行結果。

      例如,近期國內發(fā)生的OpenClaw AI智能體泄密事件。據(jù)《澎湃新聞》報道,國內一家AI應用公司的負責人,將部署僅10天的OpenClaw智能體拉入3000人規(guī)模的公開交流群用于測試互動,因未設置嚴格應答權限、默認開啟過度信息訪問權限,該智能體遭群內人員通過誘導式提問持續(xù)“圍攻”近兩小時,在無額外授權、未@主人確認的情況下,主動向外泄露了負責人真實姓名、所屬公司全稱、IP地址以及公司全年營收等核心敏感信息。全程公開可見且無法快速撤回,給企業(yè)數(shù)據(jù)安全與個人隱私造成不可逆影響。

      因此,當AI從“輔助工具”轉向“深度參與公司運轉”的系統(tǒng)性角色時,其錯誤也不再是單個產品層面的技術缺陷,而可能演化成全局性風險:一旦AI在業(yè)務流程或決策鏈中獲得較高權限,誤導性輸出可能觸發(fā)連鎖反應,影響組織穩(wěn)定、安全甚至合規(guī)邊界。在這種背景下,企業(yè)需要構建更完善的AI安全治理與監(jiān)控機制。

      結語

      截至去年12月底,Meta 員工總數(shù)約為7.9萬人。若按照報道中提及的20%裁員比例計算,意味著約1.58萬人將受到影響,而剩余的約6.3萬人,則可能進入“人手配備AI助手”的工作模式。

      類似的變化,并不只發(fā)生在Meta。前不久,網易因“引入AI并調整部分外包崗位”的決策引發(fā)熱議。從國內到海外,圍繞AI帶來的崗位重組與效率提升,正在成為越來越多公司的共同選擇,也在一定程度上重塑就業(yè)結構與崗位需求。

      當人力與算力的結合不斷加深,這場變化的影響開始向組織與個體兩端延伸。對企業(yè)而言,在推進AI落地的同時,如何控制由此帶來的安全與管理風險,成為新的課題;而對個體來說,在不確定性增加的環(huán)境中,理解AI的邊界,并建立與之協(xié)同的能力,正在變得更加重要。

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