在 Meta AI 部門上班，可能比坐過山車還要刺激……
今天一早，Meta 超級智能實驗室 (MSL) 的 600 號人就收到了裁員通知，要知道，整個 MSL 大概有 3000 名員工，這一刀直接砍掉五分之一。
前 Meta 研究科學家 Xianjun Yang 今天也在 X 上說：「我今天被 Meta 裁了。作為研究科學家， 我的工作昨天剛被傳奇人物 John Schulman 和 Nicholas Carlini 引用。現在正在積極找新機會， 如果有空缺請聯繫我!」
I was laid off by Meta today. As a Research Scientist, my work was just cited by the legendary @johnschulman2 and Nicholas Carlini yesterday.
— Xianjun Yang (@xianjun_agi) October 22, 2025
I’m actively looking for new opportunities — please reach out if you have any openings! https://t.co/rzGyVEJ9Xd pic.twitter.com/HVOA3aK6XB
說實話， 這一刀砍下來， 屬實有點魔幻。一邊瘋狂挖人給億級薪酬包， 一邊轉頭就把老員工給優化了。
據 Business Insider 報道，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在內部備忘錄里說得倒是挺好聽：「通過縮減團隊規模， 每個人責任更重、影響力更強」。翻譯翻譯就是：人太多辦事慢， 砍一波提提速。
但細品操作，被裁的主要都是 FAIR 研究部門、產品組和基礎設施組的人， 唯獨神秘的「TBD 實驗室」毫髮無傷，現在還在繼續招人。
不過，Meta 承諾會儘量給被裁員工在公司內部重新安排崗位。Wang 還特意強調：「這是一群非常有才華的人，我們需要他們在公司其他領域繼續發揮能力。」
TBD 實驗室？那是小扎的心頭肉
這個 TBD 實驗室有多金貴呢?
位置在小扎辦公室隔壁，進去得刷專用門禁卡， 裡面全是從 OpenAI、Google、蘋果高價挖來的頂級研究員， 年薪動輒上億美元。他們現在負責的是 Meta 的終極目標——開發超越人類智力的「超級智能」。
就在最近，Meta 還從 OpenAI 挖來了研究科學家 Ananya Kumar，在此之前還挖來了 Thinking Machines 聯合創始人 Andrew Tulloch。
雖然 Tulloch 拿到的薪酬包沒有傳聞中的 15 億美元那麼誇張，但也絕對不是小數目。而 FAIR 那邊……這個曾經以「學術自由、開放研究」為招牌的老牌實驗室， 現在處境有點尷尬。
從 9 月開始，FAIR 要對外發論文必須先經過 TBD 實驗室的額外審核。
你沒看錯，言外之意就是成果再好，價值挺大，先別往外發，先落地到 Meta 產品里再說。據悉，這政策最近幾周才突然實施，目的是「減少外部分享、增加內部貢獻」，避免幫助競爭對手。
這一波操作直接把 AI 三巨頭之一、圖靈獎得主 Yann LeCun 給整破防了。
知情人士透露，LeCun 在 9 月份就跟同事表態過， 自己可能會辭掉 FAIR 首席科學家的職務。
要知道，LeCun 可是 FAIR 的聯合創始人， 在 Meta 駐紮多年， 一直起著學術引領作用。現在連他都動了退意， 可見內部矛盾有多激烈。
對 LeCun 來說，這個論文審核制度或許就是壓死駱駝的最後一根稻草。
FAIR 過去 12 年的定位都是開放、協作且注重基礎科學探索，現在「開放」這扇門被小扎啪地關上了，真不怪 LeCun 氣不過。
就在前幾天，有網友在 X 上調侃 LeCun：「兄弟你咋又刷 X 了？不是應該在打磨 Llama 5 嗎？」LeCun 直接回懟一句：「我不搞大語言模型的，你沒聽說嗎？」
emmnm ，這個回應多少是帶著點怨氣的。
I don't do LLMs. Haven't you heard?
— Yann LeCun (@ylecun) October 16, 2025
而在今天凌晨，他還跟 AI 大佬吳恩達 (Andrew Ng) 一起吃早餐聊天。
倆人討論了開放科學、開源、JEPA 技術以及 AI 研究的未來方向。吳恩達發推感謝 LeCun「數十年來對開放科學和開源的不懈倡導」，算是給好友站台吧。
Fun breakfast with @ylecun. We chatted about open science and open source (grateful for his tireless advocacy of these for decades), JEPA and where AI research and models might go next! pic.twitter.com/RLH3suTXKd
— Andrew Ng (@AndrewYNg) October 22, 2025
不過根據此前的報道，最終 Meta 還是妥協了，允許 LeCun 繼續專注於自己的研究並發表成果，但能不能挽回他的心，那就不好說了。
有一說一，Meta 的 AI 部門只能用一個亂字來形容， 短短 6 個月內重組了 4 次。
5 月底第一次拆分成「AI 產品」和「AGI
基礎」團隊，7 月 1 日成立 MSL 把這倆整合到一起。8 月 19 日，MSL 又被解散重新拆成 4 個小組：FAIR 負責基礎 AI 研究、超級智能研發組、產品組（包括 Meta AI 助手）、基礎設施組（包括數據中心和 AI 硬體）。
打工人可能回家睡一覺， 醒來就發現自己被劃給新部門、換了新領導、接了新任務。
更魔幻的是， 今年 7 月 Meta 任命前 OpenAI 研究員趙晟佳擔任 MSL 首席科學家， 這幾乎等於把 LeCun 從核心領導位置降級了。雖然 Meta 對外說 LeCun 職務未變， 但組織架構上的分量已經今非昔比。
而這一切的源頭， 還得從 Llama 4 說起。
今年春天，Meta 的最新大語言模型 Llama 4 表現平平， 發布還被推遲。後來提交給 AI 排行榜的實驗版雖然性能更好， 但被外界指責在掩蓋問題。
小扎一看， 不行， 得換個活法。
於是 Meta 開啟了鈔能力模式，今年 6 月投資 Scale AI 143 億美元， 順便把人家 CEO Alexandr Wang 拉過來當自己的首席 AI 官。
之後小扎親自上陣當首席招聘官， 請頂尖 AI 人才到家裡吃晚飯， 開出數百萬甚至上億美元的 offer， 從 OpenAI、Google、微軟挖了 50 多號頂尖研究員。
連 OpenAI 首席研究官 Mark Chen 都忍不住吐槽：「感覺就像有人闖進我家偷東西。」
但錢也不是萬能的，而且就算挖來了， 也留不住。像 Avi Verma、Ethan Knight 這種頂級研究員， 入職沒幾周就辭職回了 OpenAI。另一位離職者 Rishabh Agarwal 也曾表示：「不去 TBD 實驗室確實是個艱難決定， 但……還是得走。」
現在 Meta 內部的氛圍， 用一位前研究員的話說就是：「搶地盤、搶項目、竊取成果。」
新來的高薪研究員待在 TBD 實驗室享受頂級資源，每周五天到總部坐班；老員工要麼被裁，要麼眼睜睜看著新人拿著自己十倍的薪水干類似的活兒。
拋開薪資差異不講，TBD Lab 資金和精力都最集中，導致工作環境過於緊張，有些老員工即使有機會調過去也不太樂意。
Meta changed its policies so 1-800-ChatGPT won't work on WhatsApp after Jan 15, 2026.
— OpenAI (@OpenAI) October 22, 2025
Luckily we have an app, website, and browser you can use instead to access ChatGPT.
就在 Meta 宣布裁員前後，Meta 還宣布從明年起禁止第三方聊天機器人 (比如 ChatGPT) 接入 WhatsApp。
理由是 OpenAI 等公司「超出客戶服務範圍使用了商業通信功能」。
OpenAI 當然不服，對這說法提出異議。
OpenAI 副總裁 Kevin Weil 就在社交媒體發文：「難以置信 Meta 要關閉擁有數百萬用戶的『1-800-CHATGPT』服務。如果你是用戶， 可以遷移到我們的應用保留聊天記錄。」
Wang 之表態：我們在正確道路上
儘管裁員動作很大，但 Wang 在備忘錄中強調：「此次調整絕不意味著減少投資。事實上，我們將繼續招聘業界領先的 AI 專業人才。我們的目標是讓 MSL 運作得更高效。」
他還信心滿滿地表示：「我對我們正在訓練的模型、雄心勃勃的算力計劃以及正在構建的產品充滿信心，我們正走在通往超級智能的正確道路上。」
Meta 高管也反覆強調，裁員並不意味著公司縮減 AI 投入，超級智能仍是祖克柏的首要戰略目標之一。Meta 已在年內上調資本支出預期上限至 720 億美元，主要用於 AI 項目，並將於下周公布第三季度財報。
Meta 發言人也回應稱：「研究是 Meta 超級智能實驗室的核心支柱之一，我們並未限制研究人員發表成果。」
但說歸說，Meta 的 AI 戰略給外界的觀感就是：一邊狂砸錢挖人搞超級智能，一邊頻繁重組裁掉「不夠核心」的員工，一邊限制研究自由防止技術外流。
至於能不能在這場 AI 軍備競賽中追上 OpenAI 和 Google……
小扎曾作出這樣一番表態：「在 AI 人才競爭中，新的硬通貨是算力。在這裡，人們會說，『我希望匯報給我的人越少越好，但 GPU 越多越好。』」
此外，據報道，MSL 聯合負責人 Nat Friedman 8 月曾表示，他希望賦能團隊中的技術成員、減少官僚流程，特別提到要減少內部會議頻率，以改善 MSL 的工作文化。
但問題是，持續的重組和對研究自由的新限制，Meta 能否建立穩定而高效的企業文化，將這些高成本投入轉化為真正的技術優勢？
目前來看，Meta 已成功招攬了一批精英人才，並在建設支持他們的基礎設施。但內部摩擦、人才流失、戰略搖擺……這些問題還沒解決。
行吧，反正有錢就是任性。
