今年 1 月，扎克伯格和几名核心高管在他夏威夷的宅子里开年度闭门会。会上定下一份改造计划，代号 Project OT，全称 Organization Transformation。8 月 26 日，路透记者 Katie Paul 根据内部文件和二十多名知情人的说法，把这份计划书完整登了出来。
计划的设想是让 AI 接手数千名员工的日常工作，剩下一小批人才密度足够高的人负责管这些虚拟工人。做情景推演时，高管们算过一个数字：公司里不少团队要缩到原来的四成。一位人力高管在另一份内部文件里写，这轮清理的规模不会小于三年前那次 25%。
执行分两波。5 月开第一刀，11 月开第二刀。
5 月 19 日晚上，离第一波通知发出只剩几个小时，扎克伯格改了主意。第二天 Meta 照常裁掉 10% 的人，11 月那一波的筹备停了。
Meta 向路透确认了 Project OT 的存在，把它描述成一个为期一年的项目：控成本、重新设计团队结构、把人调去新的优先方向，其中包括生产 AI 模型的训练数据。两波安排和部分团队缩减 60% 的推演，公司都认了，只强调从没打算裁掉全公司六成的人，而且第二波是在还没算出总人数之前就取消的。
我们 5 月 21 日写过那封凌晨四点的邮件：8000 人出局，6000 个开放岗位取消，7000 名幸存者被调进 Applied AI Engineering 这类新单位。8 月 1 日又拆过那笔 11.8 亿美元的遣散费，人均 14.75 万。当时能看到的是执行结果。现在能看到的是执行结果只占计划的一半。
已经落地的那部分，比裁员本身更耐看
去年 7 月，产品管理副总裁 Ime Archibong 在内部发了第一个试点：五个「small tech pod」，每个 pod 两到三名工程师加一名设计师，全员配 AI 工具。这些小组不走原来六个月一轮的规划周期，改成四周一个冲刺。
去年 10 月，他团队里有人贴出一份《AI-Native Playbook》，教其他团队怎么跟。里面写得很具体：产品设计师和工程师这些传统职级取消，pod 成员统一叫「builder」；中层管理整层拿掉；pod 直接向一位高层单位负责人汇报；日常优先级由「agent-assisted analysis」来定。
到今年 6 月，至少 11 个单位已经按这个结构改完。绩效评级和晋升由 Org Lead 决定，人力和某种没有说明的「AI systems」在旁边辅助；一位 Org Lead 管 30 到 50 个人；Pod Lead 只负责日常带队，没有正式的管理权限。有个被指派带 pod 的员工在内部论坛上写，他既没有参加管理者培训，也拿不到评级和管理工具的权限。
同一时期，Meta 上线了一套识别「Irreplaceable Talent」的人力工具，省下来的裁员开支本来是要拿去给 AI 工程方向的明星开大包的。
这一整套东西没有随第二波一起取消。
叫停的理由，公司自己量出来了
真正让计划刹住的是三组内部数字。
第一组是产能。CTO Andrew Bosworth 在 6 月初的内部帖里写，员工用了 AI 之后，内部软件平台和基础设施的代码改动量同比涨了 220%；但真正变成用户能看到的新功能或功能升级的改动，只涨了 36%。同一场变革，两个增速差了将近六倍。
第二组是可靠性。3 月就有基础设施团队警告出现「reliability warning signs」。4 月的另一份内部帖写得更直接：没人盯着的 AI 代理正在执行「人类不太可能做出的、大规模的破坏性操作」。结果是重大技术和安全事故同比涨了 40%，员工花在救火上的时间涨了 70%。6 月初，黑客利用 Meta 新上线的 AI 客服机器人拿到了几个高知名度 Instagram 账号的权限，其中包括奥巴马白宫那个已经停用的页面。这是外界唯一看见的一角。
第三组是人。Meta 半年一次的 Pulse 调查里，员工正面评价从 74% 掉到 55%。4 月路透先报出公司要在员工电脑上装追踪软件，采集键盘和鼠标动作去训练 AI 代理，很多人由此确信自己正在训练自己的替代品，内部沟通平台被愤怒的长帖淹没，有人用大象图片回复高管的帖子，意思是裁员是房间里那头没人提的大象。工会组织的动作也在这段时间明显多了起来。
被调进 Applied AI Engineering 的工程师，实际工作是编写软件工程谜题，提升 Meta 模型的写代码能力，不少人在内部把这份活儿说成机械、无聊。裁员之后，公司让其中一部分人调回了原团队，鼠标追踪项目也暂停了。
7 月初的一次内部全员会上，扎克伯格承认自己在时间点上判断错了。他说 AI 代理技术没有像他预期的那样「加速」，但他仍然认为三到六个月内会看到更多效果。
这不是撤回，是延期
停掉第二波之后，扎克伯格在内部备忘里说，今年不预期再有全公司范围的裁员，希望给大家更多「稳定感」。他的措辞一直卡在两个限定词上：「company-wide」和「this year」。
这两个词把话说得很干净。按团队的定向裁撤不算 company-wide，绩效末位淘汰不算 company-wide，把动作推到明年也不违反 this year。第二波是在还没确定裁多少人之前取消的——这句话反过来读就是：没有任何人被承诺留下，只有一个数字没被算出来。
8 月 21 日 Apple 在同一句话里裁了 200 人又承诺了新岗位，走的是泄露再确认的路径，不进任何公开备案；Meta 走的是内部备忘加限定词的路径。事后都没有一个可核查的数字留在公共记录里。
钱这一头也没有松。Meta 今年在 AI 芯片和基础设施上至少要投 1300 亿美元，LSEG 的分析师估算这会吃掉公司 2026 年的经营现金流。压缩人力成本的动机没有消失，只是那条能立刻兑现的路径暂时被证明走不通。
这件事对谁有实际影响
第一类：中层管理者。 Project OT 里被彻底拿掉的不是工程师，是管理层级。pod 直接对 Org Lead，Pod Lead 有带队责任没有管理权限，一位 Org Lead 管 30 到 50 人。这套结构是「AI-Native Playbook」的核心，它没有被取消，还在 11 个单位里跑着。如果你的岗位价值主要来自「我管着一个团队」，那么在这类改造里，你的层级会先于你的工作消失。
第二类：有职级标签的产品岗。 产品设计师、前端工程师这些名称在 pod 里合并成了 builder。名称合并不是行政手续，它把晋升通道、评价标准和对外可迁移的职衔全部重置了一遍。面试的时候值得问一句：这家公司的职级体系是按职能划的，还是按 pod 划的？
第三类：被调去做训练数据的人。 Meta 自己承认，Project OT 的内容之一就是「把人调去生产 AI 模型的训练数据」。这是一条真实存在的内部路径：不裁你，把你从产品岗调到给模型出题的岗上。中国那边把这件事做成了专门的场地，Meta 是在自己的组织内部做。判断标准很简单——你的产出是交付给用户，还是交付给模型？如果是后者，你的岗位存续时间取决于模型什么时候学会。
第四类：所有正在被推 AI 工具的人。 220% 对 36% 这组数字，是目前为止极少数由公司内部量出来、又被外部看到的 agentic coding 产能数据。它说明的不是 AI 没用，而是产出增量和价值增量之间隔着一个很大的缺口，而这个缺口在裁员决策做出的时候通常还没有人测过。如果你所在的公司正在用「AI 提效」当裁员理由，值得问一句：提的是哪一头的效？
Meta 用了七个月，才在自己内部把这个问题量出来。它的答案是把第二刀先收回鞘里。
