文 /杨雪健

来源 / 节点财经

Meta或迎来史上最大规模裁员潮。

2026年3月14日，路透社曝出Meta正计划启动新一轮大规模裁员，此次裁员比例或达公司总员工数的20%，按其近7.9万的员工规模计算，约1.58万名员工或将被裁。

若该计划执行，将成为Meta自2022年底实行“效率之年”重组后规模最大的一次人员优化行动。

面对媒体求证，Meta发言人未正面回应。裁员消息直接冲击资本市场，当日美股Meta股价收盘大跌近4%，单日市值蒸发619亿美元（约合人民币4370亿元），公司总市值缩水至1.55万亿美元，折合人民币约10.69万亿元。

图源：Meta投资者官网

对于此次裁员消息，外界普遍有两种猜测，一是Meta在AI领域的激进投入带来的巨额成本压力，以及AI技术研发遭遇的多重瓶颈。二是扎克伯格将豪赌AI军备竞赛，裁减优化非核心业务人员，为AI业务腾出资源空间。

目前，Meta仍然是全球最赚钱的互联网公司之一，其传统广告业务每年创造数百亿美元利润，但在生成式AI军备竞赛不断升级的背景下，Meta正陷入多线“砸钱”扩张的苦战中。比如，同时推进数百亿美元级别的AI投资，数十亿美元的AI人才争夺，以及一系列高价收购。

裁员与扩张，如同硬币的两面，将扎克伯格的心思指向同一个方向：豪赌AI以重塑Meta。

但问题是，这场豪赌的成本，正变得越来越高。

昂贵的AI竞赛

为了打造AI核心竞争力，Meta的投入堪称“不计成本”。

在人才争夺战上，Meta高薪挖角AI研究人员，不惜为一些顶级科学家开出四年数亿美元的天价薪酬包，组建专属的超级智能团队，还斥资约20亿美元收购初创公司Manus震惊全球，又在2026年3月收购了AI智能体社交平台Moltbook，通过资本运作快速补齐技术短板。

扎克伯格的野心还不止于此。根据Meta披露的规划，未来几年公司将在AI基础设施上投入巨额资金。到2028年前后，Meta计划在美国建设大规模AI数据中心和算力网络，相关基础设施投资规模可能达到6000亿美元。

与此同时，Meta 2026年的资本开支预计将达到1150亿至1350亿美元，较2025年约720亿美元的支出接近翻倍。这些资金主要将用于AI数据中心建设、大规模GPU采购以及自研AI芯片项目，显示出Meta正在为AI竞赛投入前所未有的资源。

这种投资规模，在硅谷历史上都极为罕见。

但这一系列狂飙突进背后有一个致命问题，AI业务短期很难赚钱。就以最火热的生成式AI来说，目前仍然处于基础设施阶段，商业模式仍在探索中。

从财务角度看，Meta依然是一家极其赚钱的公司。公司的核心业务Facebook、Instagram和WhatsApp组成的Family of Apps仍然是全球最强的广告机器之一。在2025年第一季度，这一业务板块贡献了218亿美元运营利润。

Meta的AR/VR部门Reality Labs也是个“吞金兽”，图源：Meta官网

不过Meta烧钱的业务不止AI，其AR/VR部门Reality Labs也是个“吞金兽”，该部门2025年亏损约191亿美元，自2020年以来累计亏损超过600亿美元。尽管Meta不缺钱，但AI和Reality Labs背后的巨额投入也正在迅速推高其成本结构。

裁员，成为最直接的平衡方式。

扎克伯格在2026年1月的投资者电话会议上表示，“过去需要大型团队协作完成的项目，如今仅需一名非常有才华的人就能实现”，这一言论被认为是为裁员埋下的伏笔。在扎克伯格看来，AI技术的发展正在重构企业的人力需求，AI工具能够替代大量重复性工作，实现“少人高效”的运营模式。

换句话说，扎克伯格要用压缩的人力成本，换取算力的投资额度。

Meta投资AI，大力还没出奇迹

中国有字节跳动信奉“大力出奇迹”，AI竞争中，扎克伯格似乎也越来越向着这条路前进。

为了在AI竞争中追赶对手，Meta不仅依赖内部研发，也在通过并购补齐技术能力。

然而，即使投入巨大资源，豪掷数十上百亿美元收购、挖人，但Meta的AI战略仍然并不顺利。

该公司正在研发的新一代基础模型Avocado（牛油果），经历一次推迟后计划在2026年一季度推出，但近期多家外媒报道称，该模型有可能再次推迟到今年5月推出。原因是Avocado模型性能优于Meta公司之前的AI模型，但表现不及Gemini 3.0，在复杂推理能力等方面仍落后于竞争对手。

这对一家豪掷数十亿美元投入AI的科技巨头来说，的确是一个消极的信号。

在AI浪潮中，Meta的处境其实非常特殊。

目前，美国大模型格局大致分为三类玩家。第一类是基础模型领跑者，比如OpenAI和谷歌。第二类是快速崛起的新公司，例如Anthropic。第三类，则是像Meta这样的“传统”互联网巨头，拥有海量用户和数据，但技术目前没有占据优势地位。

Meta曾试图通过走开源路线来提升市场占有率。比如，通过开放Llama模型，Meta试图建立一个开发者生态，从而在AI平台竞争中占据一席之地。这一策略短时间内为其带来了确实的影响力。但与此同时，Open AI和谷歌的技术发展脚步似乎更快，而且在商业化变现方面也保持着领先。

对于Meta而言，如果进行大规模裁员，也只是缓解短期成本压力的权宜之计。在《节点财经》看来，Meta要真正走出AI发展的困境，还需要解决三大核心问题。

首先是技术研发的聚焦问题，Meta需要放弃“全面撒网”的策略，聚焦于自身具有优势的领域，例如结合社交平台的用户数据，打造更具针对性的AI应用，而非一味追求基础模型的性能对标。

其次是内部管理的协同问题，需要化解管理层在AI战略上的分歧，让研发团队与业务团队深度协同，确保AI研发能够精准对接业务需求。

最后是商业变现的落地问题，需要加快AI技术在其广告、社交等核心业务中的应用，让AI技术投入尽快实现营收转化。

扎克伯格将AI视为Meta转型的关键，但Meta面临的挑战不仅在于能否如期推出领先的AI模型，更在于如何在短时间跑通AI的商业化路径。未来，Meta在AI竞赛中能够占据何种位置，依然是一个巨大的悬念。

*题图由AI生成