2025年1月21日
近日，一段Meta内部会议录音的泄露，在全球科技界引发了广泛关注。
7月2日，路透社获取并公布了一段Meta内部会议的录音。该录音发布后，Meta的股价随即下跌约5%，导致公司市值在短时间内蒸发超过700亿美元。
这段录音之所以产生如此大的影响，关键在于Meta首席执行官马克·扎克伯格在会上承认了公司在AI战略上的决策失误。他指出，过去四个月AI智能体的发展并未如预期般加速，并且公司围绕AI进行的大规模组织调整本可以更有效率，高层在变革时机把握上存在判断偏差。
扎克伯格使用的“Time's wrong”（时机不对）和“Judgement's wrong”（判断错误）等词语，表明问题并非源于外部变化或技术难题，而是公司自身的战略时机和判断失误。
对于任何一家企业来说，战略决策的失误都可能带来毁灭性的后果。而作为人工智能领域的领先公司，其领导者公开承认战略失误，无疑向市场发出了两个明确信号：一是Meta在战略上确实存在重大偏差；二是AI技术的实际落地情况未达预期，这给整个AI板块带来了显著压力，并加剧了市场对AI泡沫的担忧。
那么，扎克伯格所指的“错误决策”究竟是什么？
一、源于恐惧的决策
今年1月，扎克伯格在录音中回顾了当时做出决策的背景。彼时，Anthropic公司开发的Claude Code在程序员社区的增长速度远超Meta自研的编码工具，这使得Meta核心管理层感到担忧，认为若不快速加大在AI领域的投入，公司将被竞争对手远远甩开。
这种紧迫感促使Meta做出了一系列激进的调整。今年5月，Meta进行了大规模裁员，解雇了约10%的员工，近8000人；同时，公司冻结了6000个招聘岗位，并将超过7000名员工调往AI相关部门，负责训练可能未来会取代现有业务的AI工具。
尽管当时这一举措引发了广泛争议，但扎克伯格态度坚决，认为AI领域的企业必须精简人员，否则将在行业竞争中落后。理论上，此举旨在通过裁员降低人力成本，并将人力资源集中于AI领域以提升效率，实现降本增效的双赢。
然而，实际结果却与之大相径庭。正如扎克伯格在录音中所承认的，AI智能体并未如预期般运行起来，投入了资金和人力，但产品并未成功推出。
更具破坏性的是，此次调整严重打击了Meta员工的士气。8000人失去了工作，另有7000人被安排到他们不熟悉的新岗位，许多人甚至不清楚自己的新职责、汇报对象、工作目标以及绩效评估方式。一位在Meta工作了11年的资深工程师在内部论坛上表达了对“被当作AI训练数据剥削”的不满，该帖子获得了近两万人的阅读和转发。新成立的AI部门被内部工程师称为“粉碎灵魂的集中营”。当员工感到工作缺乏价值和意义时，生产力的下降似乎只是时间问题。Meta首席技术官安德鲁·博斯沃斯也坦承，公司士气已接近历史最低点。
这表明，基于恐惧驱动的决策，往往难以带来积极的结果。
二、Meta的困境并非孤例
Meta的经历折射出全球科技公司在AI军备竞赛中的普遍心态：都在加大投入，却无人敢率先停止。
据虎嗅报道，预计到2026年，Meta、微软、谷歌和亚马逊这四大科技巨头合计资本支出将达到7250亿美元，较2025年的4100亿美元激增77%。这笔巨额资金主要投向GPU、算力、大模型和基础设施，但AI直接带来的新增收入却仅有数百亿美元量级。
投入与产出不成比例，这并非理性的商业投资，而是一种典型的博弈内卷和囚徒困境。在无法相互信任的情况下，各方为了自保而做出“理性”选择，最终却可能导致集体陷入最糟糕的境地。尽管巨头们都清楚无休止的烧钱模式不可持续，但谁都不敢率先收手，因为担心对手在GPU或模型迭代方面取得突破，从而在行业竞争中占据决定性优势。因此，所有参与者都被迫卷入这场消耗战。
当前AI行业的现状是：技术尚未成熟，资本已趋于疯狂；价值尚未落地，内卷已然开始。
三、保持冷静，洞察本质
Meta的教训揭示了AI战略失误的根源在于未能清晰认识AI的真实能力，以及误解了人机之间的核心关系。
关于AI，有两点基本事实需要理解：
第一，AI无法取代人类的判断力。 在海量信息面前，最终的决策仍需人类做出。AI在各行业的表现仍有待提高，尤其是在复杂的、非标准化的核心业务场景中，其表现远不如行业资深专家。正如Anthropic所强调的，AI的应用必须结合具体的业务场景，这必然伴随着组织架构、管理模式和管理行为的深刻变革。在此过程中，AI的判断力和决策力无法替代人类专家的经验和洞察。
第二，AI应服务于人，而非人服务于AI。 Meta让员工为AI打工是方向性错误。正确的做法应是AI服务于顶尖专家。AI的原始价值在于替代重复性劳动、加速标准化流程和整合海量信息，但这一切的前提是人类为其设定精准、正确的框架。AI在框架内运作，其输出结果仍需人类进行最终判断和校验，否则难以发挥实质作用。
例如，一位量化基金经理利用AI构建模型进行股票分析和交易。初次运行时，AI成功捕捉到多只涨停股，收益可观。但第二周，这些股票却集体跌停。经调查发现，AI在执行模型第八步时自行返回，未能完成全部流程，即所谓的“偷懒”。尽管原因不明，但结果是该经理几乎损失了所有利润。这说明AI可能出现“偷懒”、产生幻觉、提供错误信息，甚至表现出“情绪化”输出。这次亏损让该经理意识到，必须全程监督AI的执行过程，确保其逻辑的完整性。
由此可见，如果AI脱离人类的设计框架、监督和最终把关，就无法交付可靠的成果。
四、我对AI的三个判断
基于以上观察，我对AI有以下三个基本判断：
AI无法承担战略决策的职能。 试图让AI制定公司战略将带来难以预料的后果。战略决策不仅需要数据分析，更需要对商业本质的深刻理解、对人性的洞察以及对未来的预判，这些是AI目前无法做到的。AI可以提供数据和分析，但最终决策必须由人做出。曾有实验将相同资料输入AI和资深咨询师，结果显示两者结论大相径庭。许多人倾向于相信AI的客观性，却忽略了AI的判断力受限于输入的数据和设定的框架，一旦框架有问题，结果将是灾难性的。
AI在可预见的未来，无法取代各行业的顶尖专家。 顶尖专家的价值在于那些无法被标准化、算法化的能力，如直觉、经验和创造力。AI可以增强专家的效率，但无法取代专家本身。
AI在组织层面的作用非常有限。 AI在深入业务流程、改造组织架构、优化绩效管理和人员配置等方面，目前仍停留在表面，未能触及核心。管理学大师彼得·德鲁克曾说：“管理的本质是激发人的善意与潜能。”激发人的潜力需要领导力，需要从人性底层出发，触动人心，这是AI不具备的。
那么，AI的真正价值是什么？答案是：帮助有经验的个人提升效率。 对于初学者而言，海量信息可能导致无所适从，因为他们缺乏必要的判断力。但对于经验丰富的专家，AI可以自动化重复性工作，让他们专注于更有价值的任务。因此，AI在提升个人效率方面有效，但在提升组织整体效能方面作用仍有限。
此外，成本也是一个不容忽视的现实问题。许多人误以为使用AI比雇佣员工更便宜，但这是一种误解。AI的运行成本，如Token费用，可能非常惊人，甚至远超人力成本。事实上，“养人”的成本可能低于“养AI”。目前AI的投资回报率，即使是超大型企业也难以承受，更不用说中小型公司。
总结而言，Meta以700亿美元的代价换取了一个教训：企业不能迷信AI。关键不在于“AI不行”，而在于企业不能用技术焦虑取代战略思考，不能让恐惧主导行动。应让AI服务于人，而非人服务于AI。所有技术的终极目标都是赋能人，而非替代人。AI泡沫终将消退，最终留下来的将是那些懂得业务、具备判断力、善于取舍的组织和人才。这正是Meta这堂课带给我们的宝贵启示。
来源：路透社、TechCrunch、虎嗅、李尚龙视频号。 本文来自微信公众号“张丽俊”，作者：张丽俊，36氪经授权发布。
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