摘要：差点以为是常规优化，结果一看细节，好家伙，直接裁了超级智能团队600人，连FAIR的研究科学家总监田渊栋都被波及了。

前几天刷到Meta裁员的消息，差点以为是常规优化，结果一看细节，好家伙，直接裁了超级智能团队600人，连FAIR的研究科学家总监田渊栋都被波及了。

田渊栋是谁？上海交大本硕、CMU博士，MetaFAIR的核心人物，主导过GaLore内存高效训练、Dualformer模型这些前沿项目，早年间还做过能赢顶级棋手的围棋AI“DarkForest”。

他推特官宣被裁后，评论区直接成了“招聘现场”，风投机构创始人在线约聊，前同事更是直接抛橄榄枝。

这阵仗，哪像普通裁员，倒像一场“顶尖AI人才的争夺战”。

本来想觉得Meta这是缺钱了才裁员，但翻了它内部的备忘录才发现，根本不是这么回事。

首席AI官AlexanderWang在里面写得很明白，裁员是因为AI研究部门“太官僚化”，一个项目要走五六个审批流程，团队成员职责模糊，沟通成本比研发成本还高。

之前看到Meta的员工调研，有近四成的AI研究员说“跨部门协作像走迷宫”，还有三成觉得“做的都是重复工作，没意义”。

就拿田渊栋的团队来说，他们做基础研究，本来需要快速试错，但要跟产品、基础设施部门反复对接，等方案定下来，市场上的技术趋势都变了。

这次被裁的600人，主要集中在FAIR基础研究、AI基础设施和产品团队。

这些部门有个共同点：离“直接突破AGI”有点远，更偏向“长期铺垫”或“技术支持”。

比如AI基础设施团队，负责维护模型训练的硬件，虽然重要，但在扎克伯格眼里，可能不如直接搞大模型的团队紧急。

科技公司搞到一定规模，很容易陷入“官僚化”的坑。

谷歌、微软都遇到过类似问题，但大多是小修小补，像Meta这样直接砍核心研究岗的，还真少见。

这背后其实是扎克伯格的焦虑，Llama-4发布后口碑不及预期，跟GPT-4、Gemini比有差距，他怕再不痛下决心，就跟不上AGI竞赛的节奏了。

一边裁掉600人，一边Meta还在疯狂挖人。

而且挖的不是普通工程师，是OpenAI、谷歌的顶级专家，这些人大多进了一个叫TBD的实验室。

这个TBD实验室特别有意思，规模才几十人，却由首席AI官AlexanderWang直接带队。

里面的成员，要么是参与过GPT-4研发的核心人员，要么是谷歌Gemini团队的骨干，还有从苹果挖来的AI算法专家。

之前扎克伯格在硅谷搞“天价抢人”，开的薪资比行业平均高50%，目标就是给这个实验室凑人。

为啥Meta这么看重TBD？因为它的目标很明确：开发下一代大语言模型，实现“个人超级智能”。

简单说，就是要做出比Llama-4强得多的模型，能跟GPT-5掰手腕。

这次裁员不碰TBD，还继续给它加资源，相当于Meta把“宝”全押在了这个小团队上。

其实早在今年4月，扎克伯格就组建了超级智能团队，直接向自己汇报，目的就是赶超OpenAI和谷歌。

但Llama-4没达到预期，他就觉得之前的模式不行，必须更“精英化”，与其让几千人分散精力，不如让几十号顶尖人才集中攻坚。

这种思路像打仗，放弃外围部队，集中精锐打歼灭战。

但这里面有个风险，基础研究是AGI的“地基”，田渊栋他们做的强化学习、模型可解释性，虽然短期内看不到成果，但长期来看很重要。

现在把基础研究团队砍了，只靠TBD搞突破，万一TBD的方向错了，Meta可能连回头的余地都没有。

OpenAI现在还在兼顾基础研究和产品落地，Meta这种“孤注一掷”，确实有点冒险。

Meta这波“裁员+请神”，本质是把AI战略从“全面铺网”改成了“精准狙击”。

它想靠TBD实验室在AGI赛道上弯道超车，但也得承担人才流失、基础研究断层的代价。

田渊栋这些被裁的顶尖人才，不管是去其他公司，还是回国发展，都可能改变AI行业的格局。

现在全球AGI竞赛已经到了关键阶段，谷歌靠双团队并行，OpenAI靠产品反哺研发，Meta则选择了“精英攻坚”。

没有哪种模式绝对正确，但Meta的动作至少说明，巨头们都不想在这场竞赛中掉队。

后续就看TBD实验室能不能拿出真东西，也看被裁的人才会给行业带来哪些新变量，毕竟AI的竞争，归根结底还是人才的竞争。

来源：律行僧