圖源：Meta投資者官網(wǎng)
對于此次裁員消息，外界普遍有兩種猜測，一是Meta在AI領(lǐng)域的激進投入帶來的巨額成本壓力，以及AI技術(shù)研發(fā)遭遇的多重瓶頸。二是扎克伯格將豪賭AI軍備競賽，裁減優(yōu)化非核心業(yè)務(wù)人員，為AI業(yè)務(wù)騰出資源空間。
目前，Meta仍然是全球最賺錢的互聯(lián)網(wǎng)公司之一，其傳統(tǒng)廣告業(yè)務(wù)每年創(chuàng)造數(shù)百億美元利潤，但在生成式AI軍備競賽不斷升級的背景下，Meta正陷入多線“砸錢”擴張的苦戰(zhàn)中。比如，同時推進數(shù)百億美元級別的AI投資，數(shù)十億美元的AI人才爭奪，以及一系列高價收購。
裁員與擴張，如同硬幣的兩面，將扎克伯格的心思指向同一個方向：豪賭AI以重塑Meta。
但問題是，這場豪賭的成本，正變得越來越高。
為了打造AI核心競爭力，Meta的投入堪稱“不計成本”。
在人才爭奪戰(zhàn)上，Meta高薪挖角AI研究人員，不惜為一些頂級科學(xué)家開出四年數(shù)億美元的天價薪酬包，組建專屬的超級智能團隊，還斥資約20億美元收購初創(chuàng)公司Manus震驚全球，又在2026年3月收購了AI智能體社交平臺Moltbook，通過資本運作快速補齊技術(shù)短板。
扎克伯格的野心還不止于此。根據(jù)Meta披露的規(guī)劃，未來幾年公司將在AI基礎(chǔ)設(shè)施上投入巨額資金。到2028年前后，Meta計劃在美國建設(shè)大規(guī)模AI數(shù)據(jù)中心和算力網(wǎng)絡(luò)，相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模可能達(dá)到6000億美元。
與此同時，Meta 2026年的資本開支預(yù)計將達(dá)到1150億至1350億美元，較2025年約720億美元的支出接近翻倍。這些資金主要將用于AI數(shù)據(jù)中心建設(shè)、大規(guī)模GPU采購以及自研AI芯片項目，顯示出Meta正在為AI競賽投入前所未有的資源。
這種投資規(guī)模，在硅谷歷史上都極為罕見。
但這一系列狂飆突進背后有一個致命問題，AI業(yè)務(wù)短期很難賺錢。就以最火熱的生成式AI來說，目前仍然處于基礎(chǔ)設(shè)施階段，商業(yè)模式仍在探索中。
從財務(wù)角度看，Meta依然是一家極其賺錢的公司。公司的核心業(yè)務(wù)Facebook、Instagram和WhatsApp組成的Family of Apps仍然是全球最強的廣告機器之一。在2025年第一季度，這一業(yè)務(wù)板塊貢獻了218億美元運營利潤。
Meta的AR/VR部門Reality Labs也是個“吞金獸”，圖源：Meta官網(wǎng)
不過Meta燒錢的業(yè)務(wù)不止AI，其AR/VR部門Reality Labs也是個“吞金獸”，該部門2025年虧損約191億美元，自2020年以來累計虧損超過600億美元。盡管Meta不缺錢，但AI和Reality Labs背后的巨額投入也正在迅速推高其成本結(jié)構(gòu)。
裁員，成為最直接的平衡方式。
扎克伯格在2026年1月的投資者電話會議上表示，“過去需要大型團隊協(xié)作完成的項目，如今僅需一名非常有才華的人就能實現(xiàn)”，這一言論被認(rèn)為是為裁員埋下的伏筆。在扎克伯格看來，AI技術(shù)的發(fā)展正在重構(gòu)企業(yè)的人力需求，AI工具能夠替代大量重復(fù)性工作，實現(xiàn)“少人高效”的運營模式。
換句話說，扎克伯格要用壓縮的人力成本，換取算力的投資額度。
中國有字節(jié)跳動信奉“大力出奇跡”，AI競爭中，扎克伯格似乎也越來越向著這條路前進。
為了在AI競爭中追趕對手，Meta不僅依賴內(nèi)部研發(fā)，也在通過并購補齊技術(shù)能力。
然而，即使投入巨大資源，豪擲數(shù)十上百億美元收購、挖人，但Meta的AI戰(zhàn)略仍然并不順利。
該公司正在研發(fā)的新一代基礎(chǔ)模型Avocado（牛油果），經(jīng)歷一次推遲后計劃在2026年一季度推出，但近期多家外媒報道稱，該模型有可能再次推遲到今年5月推出。原因是Avocado模型性能優(yōu)于Meta公司之前的AI模型，但表現(xiàn)不及Gemini 3.0，在復(fù)雜推理能力等方面仍落后于競爭對手。
這對一家豪擲數(shù)十億美元投入AI的科技巨頭來說，的確是一個消極的信號。
在AI浪潮中，Meta的處境其實非常特殊。
目前，美國大模型格局大致分為三類玩家。第一類是基礎(chǔ)模型領(lǐng)跑者，比如OpenAI和谷歌。第二類是快速崛起的新公司，例如Anthropic。第三類，則是像Meta這樣的“傳統(tǒng)”互聯(lián)網(wǎng)巨頭，擁有海量用戶和數(shù)據(jù)，但技術(shù)目前沒有占據(jù)優(yōu)勢地位。
Meta曾試圖通過走開源路線來提升市場占有率。比如，通過開放Llama模型，Meta試圖建立一個開發(fā)者生態(tài)，從而在AI平臺競爭中占據(jù)一席之地。這一策略短時間內(nèi)為其帶來了確實的影響力。但與此同時，Open AI和谷歌的技術(shù)發(fā)展腳步似乎更快，而且在商業(yè)化變現(xiàn)方面也保持著領(lǐng)先。
對于Meta而言，如果進行大規(guī)模裁員，也只是緩解短期成本壓力的權(quán)宜之計。在《節(jié)點財經(jīng)》看來，Meta要真正走出AI發(fā)展的困境，還需要解決三大核心問題。
首先是技術(shù)研發(fā)的聚焦問題，Meta需要放棄“全面撒網(wǎng)”的策略，聚焦于自身具有優(yōu)勢的領(lǐng)域，例如結(jié)合社交平臺的用戶數(shù)據(jù)，打造更具針對性的AI應(yīng)用，而非一味追求基礎(chǔ)模型的性能對標(biāo)。
其次是內(nèi)部管理的協(xié)同問題，需要化解管理層在AI戰(zhàn)略上的分歧，讓研發(fā)團隊與業(yè)務(wù)團隊深度協(xié)同，確保AI研發(fā)能夠精準(zhǔn)對接業(yè)務(wù)需求。
最后是商業(yè)變現(xiàn)的落地問題，需要加快AI技術(shù)在其廣告、社交等核心業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，讓AI技術(shù)投入盡快實現(xiàn)營收轉(zhuǎn)化。
扎克伯格將AI視為Meta轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，但Meta面臨的挑戰(zhàn)不僅在于能否如期推出領(lǐng)先的AI模型，更在于如何在短時間跑通AI的商業(yè)化路徑。未來，Meta在AI競賽中能夠占據(jù)何種位置，依然是一個巨大的懸念。
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