8月27日消息，路透社获得 Meta 内部文件并采访了知情人士，披露了一项代号 Project OT 的计划：Meta 内部曾研究把公司改造为「AI 原生组织」，部分方案中一些团队最多缩减 60%，剩余工作交给「人才密集」的人类小组监督虚拟 AI 员工。这轮改造的结果写在内部数据里——据路透获得的材料，AI 生成的代码变更激增 220%，但真正上线到用户面前的新功能只增加了 36%。
同期上升的还有代价：重大事故增加 40%，员工处理事故的时间增加 70%，内部员工满意度从 74% 跌至 55%。5月19日晚，就在第一轮裁员通知发出前几个小时，扎克伯格叫停了原定 11 月进行的第二轮裁员。
一份「AI 替换人力」的对照账
Project OT 的规模超出了外界此前的认知。公开信息显示，Meta 本轮确认裁减约 10% 的员工：第二季度财报计入 11.8 亿美元遣散费用，截至 6月30日公司共有 75,472 名员工，其中约 8000 人受裁员影响，大部分将在第三季度结束前离开编制。另有约 7000 人被调往与 AI 工作流相关的新项目，这部分转岗在裁员落地前已经展开。
但内部数据呈现的不是「人少了、产出没变」的效率故事。代码变更数量增加 220% 的同时，到达用户的功能只多了 36%——两组数字放在一起，说明多出来的代码大部分没有变成产品。事故增加 40%、救火时间增加 70%，则指出了这些代码去了哪里：验证、返修和救火。这与更早的报道相互印证：今年 6 月，已有媒体描述 Meta 内部 AI 生成的代码变更仅经另一轮 AI 评审便合入代码库的情况相当普遍，核心基础设施与安全团队一度陷入人手短缺。
需要说明的是，上述四项指标来自路透转述的内部材料，Meta 没有公开逐项确认过这些数字。
计划为什么停在 5 月 19 日晚上
Project OT 的收缩由三个因素叠加促成。最直接的，是智能体技术没有跑出 Meta 预期的生产力提升——扎克伯格在 7 月承认，这项技术提速的速度没有他预计的快。
其次是员工的公开反抗。当员工开始相信记录鼠标点击和键盘操作的追踪软件是在训练自己的 AI 替代者时，他们在公司内网发布了大量愤怒帖子，美国办公室里出现了嘲讽公司 AI 举措的传单。6月2日，Meta 更新了管控措施，允许员工暂停数据收集、一次最长 30 分钟，也可以申请直接豁免。员工满意度从 74% 跌到 55%，是这个阶段的直接写照。
第三个因素来自外部：投资者持续批评 Meta 庞大的 AI 预算。公司今年的资本开支指引是 1300 亿至 1450 亿美元，仅第二季度就花掉 310.8 亿美元，当季自由现金流只有 7.84 亿美元。
裁员省不出算力的钱，那裁员在买什么
扎克伯格向员工解释过这轮调整的逻辑：公司最大的两项成本是算力基础设施和人力，前者的预算增加必然压缩后者。但数字不支持「裁员供养算力」的简单算法——11.8 亿美元的遣散费用相对 1300 亿美元量级的年度资本开支，占比不到 1%。Meta 的财报同时显示，公司仍在为 AI 研究和技术岗位支付更高的薪酬，过去一年员工薪酬上涨的动力之一正是 AI 人才的招聘。
也就是说，这轮裁员买的不是算力预算，而是成本结构：压缩一般职能、部分管理和非核心团队的开支增速，把运营预算向 AI 基础设施和高端技术岗位集中。裁掉 8000 人的同时给 AI 研究员加薪，是同一次重组的两面。
这份数据能说明什么，不能说明什么
对正在把「AI 优先」写进组织设计的公司，Meta 的内部数据是目前最具体的一份对照账：让 AI 多写代码是容易的，让代码变成不出事故的产品是难的。生成能力的提升没有等比例转化为交付能力，中间的差值变成了评审负担、重大事故和救火时间，也变成了员工士气的损耗——尤其当员工意识到自己正在训练替代者的时候。
这只是 Meta 一家公司在一次激进改造中的数据，其中部分指标只有路透的转述，没有其他信源独立佐证；它不能推出「AI 提效是伪命题」，也不能说明其他公司按不同节奏推进会得到同样结果。它能说明的是：在 Meta 这个样本里，用 AI 替换人力的速度上限，不是由模型能写多少代码决定的，而是由组织能消化多少代码决定的。
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