“Meta就算裁掉90%的东谈主，Instagram、Facebook这些软件也会往常运转”。
Eva在Meta担任高等工程师，莫得在待裁名单上，绩效可以，正在主动拥抱AI器用。
但他说，“莫得东谈主是安全的，都挺危境，仅仅夙夜的问题。”
这是一个对于绩效怎样评定、晋升怎样发生、顾问怎样运转、致使戮力自己怎样被界说的故事，身处其中的东谈主，上到扎克伯格，下到才入职的低级工程师，谁也说不清这场风暴到底何时会收尾。
裁人是的确，但事理是假的
Meta自2022年以来已累计裁掉约25，000东谈主。
2022年11月裁11，000东谈主，2023年再裁10，000东谈主，扎克伯格将其称为遵守之年。2025年1月，扎克伯格在里面备忘录中晓谕裁掉5%的最低绩效者，约3600东谈主。2026年3月又裁700东谈主。据路透社报谈，5月下旬还将除去约8000东谈主，占全球近79，000名职工的10%，下半年还有第二轮。
裁人是实打实在发生的，但并不一定是因为AI抢了这些东谈主的饭碗。
Eva认为，这个阶段被裁的东谈主，大部分有莫得AI都会走。“前几年通盘CS行业招东谈主远超本色需求，行业景气、成本过热、股价一齐涨，好多公司招了一堆东谈主。马斯克买下推特后裁掉大部分职工，APP照样能用，那时哪有什么AI。”
2026年，Meta的成本支拨指引是1150亿到1350亿好意思元，简直是2025年的两倍，全部流向数据中心、GPU和AI基础设施。裁东谈主省下的钱，流向了算力。
AI在这个阶段上演的变装，就像是一张体面的牌，公司可以对外声称遵守如故普及、不需要这样多东谈主。
小公司轻巧敏捷，长成大公司后决策变慢，发现干不外新兴的独角兽和初创企业，于是启动瘦身、扁平化、聚焦中枢居品。
AI仅仅加快了这个本就在发生的轮回。
当AI使费用参与绩效侦察
不外，AI的介入，照旧改造了裁东谈主的一些端正。
Meta原本的绩效评定表情在硅谷大厂中颇为迥殊。司理不服直打分，而是空洞你的自评、共事评价和我方的不雅察，写成一份绩效定级文档。
然后干与一个叫CalibrationMeeting的体式，同级别梗概十几个东谈主放在沿路，每位司理循序述说我方下属的解析，讲明为什么这个东谈主值得某个品级，大众集体推敲，临了给总计东谈主定级。
这套历程繁琐耗时，但它的价值在于引入了多方视角和同级横向比拟，单个司理的偏好很难决定斥逐。Eva认为这是相对自制的。
2026年头，CalibrationMeeting被取消了。Eva讲明谈，“公司从头改回半年一次绩效评估，事理是有了AI，司理可以用AI援救撰写自评，不再需要那么多合营体式，历程可以更快。”
与此同期，Meta推出了名为Checkpoint的AI绩效跟踪系统，能够自动团聚职工在GoogleWorkspace等里面系统中的责任数据，为司理生成孝顺纲领。对软件工程师来说，Checkpoint会跟踪包括AI生成代码比例在内的跳跃200个数据维度，同期监测失实率、Bug有计划数等计议。
Meta首席东谈主事官JanelleGale在2025年底的里面备忘录中明确示意，AI合营能力将成为2026年绩效评估的中枢准则。
此外，Meta工程师每写一段代码，系统都会自动标注一个百分比，裸露这段代码有若干比例是AI援救完成的，这个数据如故成为侦察计议的一部分。
每个组证据自身情况设定一个最低门槛，比如50%或90%的代码需要由AI生成。你必须达到这个门槛，达标之后，绩效评估仍然络续看你干的活有若干本色价值。
“公司的意见是，你们先用起来，用得好不好再看”，Eva说。
把AI使用率写进绩效，像是某种进程上的强制扩充机制，不奖励用得多的东谈主，但会刑事遭殃毋庸的东谈主。
这种想路并非Meta特有。
英伟达CEO黄仁勋在2026年3月的GTC大会上公开示意，将来公司每个工程师都需要一笔年度Token预算，基本工资以外还要再拨一半的额度用于AI耗尽。他致使说，要是一个年薪50万好意思元的工程师每年在AI上的破耗不到25万好意思元，他会“深感忧虑”。
黄仁勋是卖Token的，商家哪有不扩充我方商品的兴味兴味，但Meta曾经一度走到了这种量化狂热的顶点。
一位职工在里面汇注自愿搭建了名为“Claudeonomics”的排名榜，以Anthropic的Claude模子定名，跟踪8.5万名职工的AIToken耗尽量。30天内，全公司耗尽跳跃60万亿Token。
排名榜设有铜牌到翡翠的徽章品级，前250名会得回TokenLegend、CacheWizard等头衔。排名第一的职工在30天内耗尽了2810亿Token，有职工为了刷排名，让AIagent空转数小时，作假践任何本色任务，地谈耗尽Token。
Eva在我方的团队里倒没感受到排名榜的压力，“归正咱们跟这个排名榜莫得什么平直关系，该干嘛干嘛，大众当一个乐呵看了一下就已矣”。
司理也莫得拿它作念著述，但在排名榜网站下线后，底层逻辑并莫得销亡。代码的AI生成占比依然在被跟踪，最低门槛依然存在。
而当总计东谈主都被推着用AI，每个东谈主产出的数字都在高潮，那绩效法子自己也会情随事迁。“要是60%的东谈主都作念得更好了，那这个法子一定会提高。至于这些更好当中有若干是AI带来的，有若干是熬夜卷出来的，不好说。”
内卷的风吹到了硅谷
Eva的打开导也有压力，“别的打开导都在跋扈卷底下的东谈主，要是没卷得手，他的位置也不保。”
据《华尔街日报》报谈，Meta新确立了一个应用AI工程部门，给与1:50的司理和工程师比例，一个司理管50东谈主，是硅谷传统上限25:1的两倍。
Gallup的数据裸露，全好意思司理的平均统带东谈主数已从2024年的10.9东谈主高潮到2025年的12.1东谈主，但Meta的50:1仍是行业均值的四倍多。
Eva亲身感受到了这个变化。往常大厂一个司理管十几个东谈主，因为要帮你作念生存打算、跟你一双一说话、了解你的需求。
1:50意味着原本5个司理的团队咫尺只需要1个，亚搏体育剩下4个失去了位置。
而这个新部门到底会奈何运作，莫得东谈主知谈，尽管外界的声息都认为这场变动会以悲催收尾。
“咱们其他部门暂时还保持着原本的顾问节拍，司理还会跟你一双一聊职业打算，但总计东谈主都预期，这种景况不会不时太久。有些组如故启动砍掉下层司理，只留上一层的顾问者平直受总计东谈主。”
顾问层自己也在濒临我方的责任是不是如故没兴味了的拷问。
“大众都处在归并个景况，都要濒临你的岗亭是否还有存在必要这个问题。对于开导们来说也一样，他们的日子也莫得变更好过。”
AI确乎在帮司理提高遵守，自动汇总下属最近写了什么代码、发了什么帖子、参加了什么会议，按期生成阐述。原本得开导我方一顿找，咫尺AI记忆完，开导只需过一下就行。
但遵守普及的另一面是，顾问变得更低价，而低价的东西从来不缺替代者。
内卷层层传导，最终承受冲击最平直的，照旧处在底层的低级岗亭。
Eva行为高等工程师，他在打算名目时要是发现一个小bug，以前的作念法是交给低级工程师。但咫尺，要是事情不大，他会平直打开一个AI窗口，几分钟就可以治理。
“不需要跟低级工程师交流，我我方就三下五除二干已矣。”
大的名目仍然需要东谈主来作念，但那些曾经撑起低级工程师责任量的琐碎任务，都正在被高等工程师手边的AI顺遂消化。
Eva语速很快：“要是你可以尽早作念到既能当工程司理、又能当居品司理、又能当工程师、又能当遐想师，总计活一个东谈主都颖异，我方就能搭一个功能致使搭一个团队，那被裁的概率可能比别东谈主小少量。”
对于最终留住若干东谈主，Eva笑着说，“此时此刻，Meta哪怕只留一半的东谈主也能run下去。要是AI络续按照宣传的速率发展，临了可能留住10%的法子员来review一下AI作念的东西、对皆一下productdecision，剩下90%就休闲了，就算这样，Meta也能络续转。”
莫得东谈主安全，包括扎克伯格
莫得东谈主以为我方安全。
打开导有压力，因为别的打开导在卷；司理有压力，因为顾问幅度可能从1:15酿成1:50；高等工程师有压力，因为法子在情随事迁；低级工程师有压力，因为他们的责任正在被高等工程师的AI顺遂消化。
致使扎克伯格我方也处在焦急之中。
AI时间的省略情味是真实的，ClaudeCode每发一个新功能就可颖异黄一家公司，Figma的股价在ClaudeDesign音问后剧烈波动，通盘SaaS行业都在被一一拆解。
酬酢汇注看似有壁垒，但壁垒从来莫得想象的那么厚。Eva以为，QQ到微信的诊治，也就一两年。
扎克伯格一边挂念公司远景、一边恣意裁人。行为职工，在Eva眼中，这是一种顾问计谋。“他想留住的是最卷的一批东谈主、最灵敏的一批东谈主。什么是最佳的目的？他发现给钱不是最佳的目的，裁人成果更好一些。”
制造不安全感，比发奖金更能驱动产出。
但这种计谋也有代价。顶尖的工程师不会一直哑忍这种压力，他们会跳槽到更尊重职工的场所。裁人可以逼走懈怠者，但也可能逼走最有选拔权的东谈主。
Eva我方留住来的原因很本质，尽管硅谷咫尺变得卷了一些，但也没国内那么卷。
不外这些个体选拔的背后，通盘行业的趋势如故无法遮蔽。“AI会取代大部分的责任，互联网行业再也回不到夙昔那种不需要很忙就能挣好多钱的光辉景况了”。
打不外，就加入
AI重塑了存量职工的责任表情，也通常改造了新东谈主的筛选进口。
Meta的工程师口试传统上分三部分：Coding、BehaviorQuestion和SystemDesign。
Coding等于给一谈算法题，比如排序一串数据，考的是你选哪种算法、对性能和成本的考量。Behavior偏主不雅，问你奈那处理反映和封闭。SystemDesign一般是Senior级别才考的架构遐想题。
2025年10月，Meta在口试中引入了AIcoding体式。原本两轮纯Coding，咫尺酿成一轮传统coding加一轮AIcoding。候选东谈主在CoderPad环境中得回一个多文献的复杂名目，右侧有AI聊天窗口，可以在口试过程中切换使用多个AI模子，包括GPT系列、Claude系列、Gemini和Llama。60分钟内，你需要相识一个你从未见过的代码库，拆解问题，借助AI收尾功能或确立bug。
考的不是你会不会写代码，也不是会不会写prompt，而是你与AI合营的判断力。
AI跑出来的斥逐可能对、可能错、可能一部分对一部分错，你奈何跟AI交互来达到闲静成果，以及你能不成检测AI生成的代码是否最优。口试官全程及时不雅看你的每一个prompt和每一次交互。
Eva认为这非常接近真实的责任环境，看候选东谈主能不成应用最新的器用在短时期内解决复杂问题。
新的进口法子意味着，将来干与这个行业的东谈主从第一天起就被条目具备与AI合营的能力。一位履历过这轮口试的候选东谈主在复盘中记忆，AI莫得让口试变简短，反而让法子更高了，当你有了AI援救，口试官期待你在沟通时刻内解决更复杂的问题。
面对这样的局面，Eva选拔的计谋是打不外就加入。
“要是这是大势，你改造不了，抗击用AI是没灵验的。”
Eva的日常责任表情如故十足改造，同期开好多个AI窗口，让它们并行处理不同任务。“你就一个脑子，归并时期只颖异一个事。但AI的自制在于你可以跑十个，让它们给你干不同的事。”
从尝试到上手，好像一个月。
他用AI的鸿沟如故覆盖责任的简直每个体式，打算名目时写文档、头脑风暴、对比决议、写SQL测算潜在影响、写代码，功能作念完后还用它写各式记忆、发布酬酢推文提高曝光度。
“你先当第一批把AI用得最佳的东谈主，也许你就能成为临了一批被裁的东谈主。但被裁的速率有多快、最终是不是的确能不被裁，莫得东谈主知谈，只可既来之则安之了”。
在这种自我安危以外，AI对不同层级的东谈主价值天渊之别。
对于如故积蓄了充足素质、能够识别问题和把合手标的的高等工程师来说，AI是实实在在的杠杆，以前料想要作念两周的分析就头疼，咫尺坐窝就可以启动搞。但对于职业初期的东谈主来说，AI省却的恰正是他们最需要的那部分想考和试错的过程。
遵守提高了，但学习契机销亡了。
Eva不肯意把我方归入乐不雅或悲不雅的阵营，“你改造不了这个大趋势，就像那时东北下岗的东谈主，只可接受。有的去开饭馆，有的南下创业。谁知谈呢？东谈主生太长了，想也没用。”
这场游戏玩到咫尺，唯独详情的是，莫得东谈主是赢家。
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