Meta传裁员规模可能高达全公司员工20%以上 1.5万
社交媒体龙头、脸书母公司Meta传出将大规模裁员，根据《路透社》引述3名知情人士爆料，这波裁员规模可能高达全公司员工的20%以上，成为该公司自2022年底至2023年初“效率年”重组以来最大规模的人力缩编。 消息人士透露，Meta高管近期已向其他资深领导层透露此一计划，并要求他们开始规划如何精简人力。
根据《路透社》报道，针对这项传闻，Meta发言人安迪·史东（Andy Stone）仅表示，“这是对理论性做法的臆测性报道。”然而消息人士强调，虽然确切裁员日期与最终规模尚未敲定，但Meta高层已明确传递裁员计划，并指示相关部门着手准备，制定削减成本的方案。
Meta上一次大规模裁员是在2022年11月，一共解雇1万1千名员工，约占当时员工总数13%。 而4个月后Meta又宣布再裁减1万个职位。 根据Meta的最新数据，该公司截至2025年12月31日，全球员工人数接近7万9千人，若以20%计算，将有超过1万5千名员工面临失业危机。
Meta执行长扎克伯格（Mark Zuckerberg）过去一年致力于发展人工智能领域，并推动生成式AI领域的竞争力，然而随之而来却是庞大成本压力。 扎克伯格不惜砸下重金延揽顶尖AI研究人员加入新成立的超级智慧团队，部分人才的薪酬方案4年总额甚至高达数亿美元。
Meta更宣布计划在2028年前投资6000亿美元（约新台币19兆元）兴建资料中心，本周才刚收购专为AI代理人打造的社交平台Moltbook，先前《路透社》也报道，Meta正以至少20亿美元（约新台币643亿元）收购中国AI新创公司Manus。
值得注意的是，扎克伯格1月曾暗示AI投资带来的效率提升，他表示，“过去需要庞大团队才能完成的项目，现在一位极具才华的人就能搞定。”这番话如今看来，似乎预告了这波大裁员的到来。
业界人士分析，Meta 此举反映出美国科技业的普遍趋势，也就是透过AI工具提升生产力，进而大幅缩减人力需求。 亚马逊1月确认将裁减约1万6千个职位，占其员工总数近10%; 金融科技公司Block在2月更狠砍近半数员工，执行长杰克·多西（Jack Dorsey）明确指出AI工具日益强大的能力，让企业能以更精简的团队达成目标。
尽管如此，Meta投入天文数字般的资金后，在AI领域的发展却也非一帆风顺。 Llama 4模型系列2025年遭遇多次挫败，包括被批评在早期版本使用的基准测试中提供误导性结果。 原定推出的最大版本模型“Behemoth”最终被迫取消发布。 超级智慧团队今年试图通过打造名为Avocado的新模型重振声威，但该模型的表现同样未能达到预期目标。
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根据《路透社》报道，针对这项传闻，Meta发言人安迪·史东（Andy Stone）仅表示，“这是对理论性做法的臆测性报道。”然而消息人士强调，虽然确切裁员日期与最终规模尚未敲定，但Meta高层已明确传递裁员计划，并指示相关部门着手准备，制定削减成本的方案。
Meta上一次大规模裁员是在2022年11月，一共解雇1万1千名员工，约占当时员工总数13%。 而4个月后Meta又宣布再裁减1万个职位。 根据Meta的最新数据，该公司截至2025年12月31日，全球员工人数接近7万9千人，若以20%计算，将有超过1万5千名员工面临失业危机。
Meta执行长扎克伯格（Mark Zuckerberg）过去一年致力于发展人工智能领域，并推动生成式AI领域的竞争力，然而随之而来却是庞大成本压力。 扎克伯格不惜砸下重金延揽顶尖AI研究人员加入新成立的超级智慧团队，部分人才的薪酬方案4年总额甚至高达数亿美元。
Meta更宣布计划在2028年前投资6000亿美元（约新台币19兆元）兴建资料中心，本周才刚收购专为AI代理人打造的社交平台Moltbook，先前《路透社》也报道，Meta正以至少20亿美元（约新台币643亿元）收购中国AI新创公司Manus。
值得注意的是，扎克伯格1月曾暗示AI投资带来的效率提升，他表示，“过去需要庞大团队才能完成的项目，现在一位极具才华的人就能搞定。”这番话如今看来，似乎预告了这波大裁员的到来。
业界人士分析，Meta 此举反映出美国科技业的普遍趋势，也就是透过AI工具提升生产力，进而大幅缩减人力需求。 亚马逊1月确认将裁减约1万6千个职位，占其员工总数近10%; 金融科技公司Block在2月更狠砍近半数员工，执行长杰克·多西（Jack Dorsey）明确指出AI工具日益强大的能力，让企业能以更精简的团队达成目标。
尽管如此，Meta投入天文数字般的资金后，在AI领域的发展却也非一帆风顺。 Llama 4模型系列2025年遭遇多次挫败，包括被批评在早期版本使用的基准测试中提供误导性结果。 原定推出的最大版本模型“Behemoth”最终被迫取消发布。 超级智慧团队今年试图通过打造名为Avocado的新模型重振声威，但该模型的表现同样未能达到预期目标。
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