文章 | Kaori

编辑 | Sleepy

「Ngay cả khi Meta sa thải 90% nhân sự, Instagram, Facebook và những ứng dụng khác vẫn có thể hoạt động bình thường」.

Eva đang làm việc tại Meta với tư cách là một kỹ sư cấp cao, không nằm trong danh sách sa thải, có hiệu suất làm việc tốt, và đang tự nguyện tiếp nhận các công cụ AI.

Nhưng cô ấy nói, 「Không ai an toàn cả, tất cả đều rủi ro, chỉ là vấn đề thời gian.」

Đây là một câu chuyện về cách hiệu suất được đánh giá, việc thăng tiến diễn ra như thế nào, cách quản lý hoạt động, thậm chí cách mà sự cố gắng được xác định, và những ai đang nằm trong đó, từ Zuck đến các kỹ sư mới vào nghề, không ai có thể nói chắc cuộc bão này sẽ kết thúc vào lúc nào.

Việc sa thải là thật, nhưng lý do không phải

Tính đến từ năm 2022, Meta đã sa thải khoảng 25,000 nhân sự.

Vào tháng 11 năm 2022, họ sa thải 11,000 người, vào năm 2023, lại sa thải thêm 10,000 người, Zuck gọi đó là 「Năm của hiệu quả」. Vào tháng 1 năm 2025, trong một thông báo nội bộ, Zuck thông báo sẽ sa thải 5% nhân sự có hiệu suất thấp nhất, khoảng 3600 người. Tháng 3 năm 2026, họ lại sa thải thêm 700 người. Theo hãng tin Reuters, cuối tháng 5 sẽ sa thải khoảng 8000 người, chiếm 10% trong số gần 79,000 nhân viên trên toàn cầu, và còn một vòng sa thải nữa trong nửa cuối năm.

Việc sa thải có thực sự xảy ra, nhưng không hẳn vì AI đã cướp việc của họ.

Eva cho rằng, đa số những người bị sa thải ở giai đoạn này, đã bị sa thải dù có AI hay không. 「Trong vài năm qua, toàn ngành CS đã tuyển dụng quá nhiều người so với nhu cầu thực sự, sự phồn thịnh của ngành, sự nóng bừng của vốn và việc giá cổ phiếu tăng liên tục, nhiều công ty đã tuyển dụng một lượng lớn nhân sự. Sau khi Musk mua lại Twitter, anh ta đã sa thải phần lớn nhân sự, nhưng ứng dụng vẫn có thể sử dụng bình thường, vào thời điểm đó AI đâu có.」

Vào năm 2026, chỉ thị vốn của Meta là từ 1150 tỷ đến 1350 tỷ USD, gần như gấp đôi so với năm 2025, toàn bộ tiền này sẽ dành cho trung tâm dữ liệu, GPU và cơ sở hạ tầng AI. Tiền tiết kiệm từ việc sa thải, sẽ được đưa vào năng lực tính toán.

AI trong giai đoạn này đã như một lá bài mặt tốt, cho phép công ty tuyên bố rằng hiệu quả đã được cải thiện, và họ không cần nhiều nhân sự như trước.

Công ty nhỏ nhắn và nhanh chóng, sau khi phát triển thành công ty lớn, quyết định chậm trễ, nhận ra không thể cạnh tranh được với các công ty con ngựa đơn và start-up mới nổi, nên bắt đầu giảm cân, làm phẳng cấu trúc tổ chức, tập trung vào sản phẩm cốt lõi. Trí tuệ nhân tạo chỉ đơn giản là tăng tốc cho một chu trình đã diễn ra.

Khi Trí Tuệ Nhân Tạo Tham Gia vào Đánh Giá Hiệu Suất

Tuy nhiên, sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo vẫn đã thay đổi một số quy tắc về việc sa thải nhân viên.

Cách đánh giá hiệu suất gốc của Meta tại các công ty công nghệ lớn ở Thung lũng Silicon khá độc đáo. Các quản lý không đánh giá trực tiếp, mà là tổng hợp từ việc tự đánh giá, đánh giá từ đồng nghiệp và quan sát cá nhân của bạn, được viết thành một tài liệu xếp loại hiệu suất.

Sau đó, đến phần Calibration Meeting, khoảng mười người cùng cấp bậc được sắp xếp cùng nhau, mỗi quản lý lần lượt trình bày về hiệu suất của nhân viên của mình, giải thích tại sao người này xứng đáng với một cấp bậc nào đó, mọi người thảo luận cùng nhau, cuối cùng đưa ra xếp loại cho tất cả mọi người.

Quy trình này rườm rà và tốn thời gian, nhưng giá trị của nó là giới thiệu nhiều quan điểm và so sánh ngang hàng với các đồng nghiệp, giúp tránh sự thiên vị từ một quản lý duy nhất. Eva cho rằng đây là một hệ thống khá công bằng.

Vào đầu năm 2026, buổi Calibration Meeting đã bị hủy bỏ. Eva giải thích rằng, "Công ty quay lại việc đánh giá hiệu suất hàng năm, lý do là có trí tuệ nhân tạo, quản lý có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ viết tự đánh giá, không còn cần nhiều bước cộng tác như trước, quy trình có thể diễn ra nhanh hơn."

Đồng thời, Meta đã ra mắt hệ thống theo dõi hiệu suất trí tuệ nhân tạo mang tên Checkpoint, có thể tự động tổng hợp dữ liệu làm việc của nhân viên trong các hệ thống nội bộ như Google Workspace, tạo ra bản tóm tắt đóng góp cho quản lý. Đối với kỹ sư phần mềm, Checkpoint sẽ theo dõi hơn 200 chiều dữ liệu, bao gồm tỷ lệ mã được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, đồng thời theo dõi tỷ lệ lỗi, số lượng liên kết Bug, v.v.

Nhà trưởng phòng nhân sự của Meta, Janelle Gale, đã mạnh mẽ khẳng định trong một bản ghi nhớ nội bộ vào cuối năm 2025 rằng khả năng hợp tác của trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành tiêu chí chính cho việc đánh giá hiệu suất năm 2026.

Ngoài ra, mỗi khi một kỹ sư của Meta viết một đoạn mã, hệ thống sẽ tự đánh dấu một phần trăm, cho biết tỷ lệ bao nhiêu phần trăm mã đó được hoàn thành nhờ sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, dữ liệu này đã trở thành một phần của các tiêu chí đánh giá hiệu suất.

Mỗi nhóm sẽ thiết lập một ngưỡng tối thiểu dựa trên tình hình cụ thể của mình, ví dụ như 50% hoặc 90% của mã cần được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo. Bạn phải đạt đến ngưỡng này, sau khi đạt được, việc đánh giá hiệu suất vẫn sẽ xem xét giá trị thực tế của công việc bạn đã làm. "Ý tưởng của công ty là, bạn hãy sử dụng, việc bạn sử dụng tốt hay không sẽ được đánh giá sau," Eva nói.

将 AI 使用率写入绩效评估中，就好像是一种强制的推广机制，奖励那些经常使用 AI 的人，但会对不使用的人进行惩罚。

这种想法并非 Meta 独有。

在2026年3月的GTC大会上，英伟达首席执行官黄仁勋公开表示，未来公司每位工程师都将获得一定数量的年度代币预算，除了基本工资之外，还需要将一半的额度用于 AI 消耗。他甚至表示，如果一位年薪50万美元的工程师在AI上的支出不到25万美元，他会感到「非常担忧」。

黄仁勋正在推销代币，作为一家公司，推广自家产品再正常不过，但Meta也曾一度走向了这种量化狂热的极端。

一名员工在内部网络上自发创建了名为「Claudeonomics」的排行榜，以Anthropic的Claude模型命名，追踪了8.5万名员工的AI代币消耗量。在30天内，整个公司的消耗超过了60万亿代币。

排行榜设有铜牌到翡翠的徽章等级，前250名将获得「代币传奇」、「缓存巫师」等头衔。排名第一的员工在30天内消耗了2810亿代币，有员工为了提高排名，让AI代理程序空转数小时，不执行任何实际任务，纯粹消耗代币。用代币消耗量来衡量生产力，就好像用油耗来评价卡车司机一样，引擎在转动，并不代表在做运输任务。

Eva在自己的团队中没有感受到排行榜的压力，「反正我们与该排行榜并没有直接联系，大家做自己的事情，看完之后就当作一场乐趣」。经理也没有过多强调这一点，但在排行榜网站被下线后，底层逻辑仍然存在。代码中AI生成的比例仍在被追踪，最低门槛仍然存在。

当所有人都被强制使用AI时，每个人的产出数字都在提高，这使得绩效标准本身也相应提高。「如果有60%的人表现更好了，这标准肯定会被提升。至于这些改进中有多少是由AI带来的，有多少是通过通宵达旦获得的，说不清楚」。

内卷现象蔓延至硅谷

Eva的上级也面临压力，「其他领导都在不断逼迫属下加班，如果不能成功地逼迫他们，他们的位置也难以保住」。

Theo báo cáo của Wall Street Journal, Meta đã thành lập một bộ phận AI Ứng dụng mới, tuân theo tỷ lệ quản lý và kỹ sư là 1:50, một người quản lý quản lý 50 người, gấp đôi giới hạn truyền thống 25:1 ở Silicon Valley.

Dữ liệu từ Gallup cho thấy, số người dưới quyền trung bình của người quản lý tại Mỹ đã tăng từ 10,9 người vào năm 2024 lên 12,1 người vào năm 2025, nhưng tỷ lệ 50:1 của Meta vẫn là hơn bốn lần giá trị trung bình của ngành.

Eva đã trải qua sự thay đổi này. Tại một công ty lớn bình thường, một người quản lý chỉ quản lý mười vài người, vì họ cần giúp bạn lên kế hoạch sự nghiệp, trò chuyện một cách riêng tư với bạn và hiểu nhu cầu của bạn.

1:50 có nghĩa là một nhóm trước đây có 5 người quản lý giờ chỉ cần 1 người, 4 người còn lại đã mất việc.

Và với bộ phận mới này sẽ hoạt động như thế nào, không ai biết, mặc dù mọi người bên ngoài đều cho rằng sự thay đổi này sẽ kết thúc trong một bi kịch.

「Các bộ phận khác của chúng tôi vẫn tạm thời duy trì nhịp điệu quản lý cũ, người quản lý vẫn sẽ trò chuyện một cách riêng tư với bạn về kế hoạch sự nghiệp, nhưng tất cả mọi người đều dự đoán rằng trạng thái này sẽ không kéo dài quá lâu. Một số nhóm đã bắt đầu loại bỏ người quản lý cơ sở, chỉ còn lại một tầng quản lý trực tiếp quản lý mọi người.」

Chính lãnh đạo cũng đang đối mặt với câu hỏi liệu công việc của họ còn ý nghĩa hay không. 「Tất cả mọi người đều ở trong cùng một tình thế, tất cả đều phải đối mặt với câu hỏi về việc liệu vị trí của bạn còn cần thiết hay không. Đối với lãnh đạo cũng vậy, cuộc sống của họ cũng không khác hơn.」

Thật sự, AI đã giúp người quản lý nâng cao hiệu suất, tự động tổng hợp những gì mà nhân viên đã viết gần đây, đã đăng gì, đã tham dự cuộc họp nào, tự động tạo báo cáo định kỳ. Trước đây, người lãnh đạo phải tự lên một loạt, bây giờ AI đã tổng hợp, lãnh đạo chỉ cần qua một lần là được.

Nhưng mặt khác của việc nâng cao hiệu suất là quản lý trở nên rẻ tiền hơn, và những thứ rẻ tiền từ lâu không thiếu những người thay thế.

Sự lan truyền của áp lực công việc đến từng tầng lớp, cuối cùng sự tác động trực tiếp nhất chịu đựng là những người ở vị trí cơ bản nhất.

Eva, một kỹ sư cấp cao, khi lên kế hoạch dự án nếu phát hiện một lỗi nhỏ, trước đây cô sẽ giao cho một kỹ sư cấp dưới. Nhưng bây giờ, nếu vấn đề không lớn, cô sẽ mở một cửa sổ AI, chỉ trong vài phút là xong. 「Không cần phải trò chuyện với kỹ sư cấp dưới, tôi tự giải quyết trong nháy mắt.」

Các dự án lớn vẫn cần con người làm, nhưng những nhiệm vụ nhỏ nhặt trước đây làm cho công việc của kỹ sư cấp dưới trở nên phức tạp đều đang bị các hệ thống AI thuận tiện của kỹ sư cấp cao tiêu hao.

Eva nói nhanh như chớp: 「Nếu bạn có thể sớm trở thành một người quản lý kỹ thuật, sản phẩm, kỹ sư, và thiết kế, có thể làm mọi việc một mình, tự mình xây dựng một tính năng hoặc một nhóm, thì khả năng bị sa thải có lẽ sẽ nhỏ hơn người khác một chút.」

Về việc giữ lại bao nhiêu người cuối cùng, Eva cười và nói, 「Ở thời điểm này, Meta có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi chỉ giữ lại một nửa số lượng nhân viên. Nếu trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển theo tốc độ được quảng cáo, cuối cùng có thể chỉ còn lại 10% lập trình viên để xem xét lại những gì trí tuệ nhân tạo đã làm, điều chỉnh quyết định sản phẩm một chút, thì 90% còn lại sẽ thất nghiệp, nhưng ngay cả như vậy, Meta vẫn có thể tiếp tục.」

Không ai an toàn, kể cả Zuckerberg

Không ai cảm thấy an toàn.

Các lãnh đạo cấp cao đang phải đối diện áp lực, bởi vì các lãnh đạo cấp cao khác đều đang phát triển mạnh; các quản lý đang phải đối mặt áp lực, vì phạm vi quản lý có thể đã tăng từ 1:15 lên 1:50; các kỹ sư cấp cao đang phải đối mặt áp lực, vì tiêu chuẩn đang ngày càng cao; các kỹ sư mới vào nghề phải đối mặt áp lực, vì công việc của họ đang bị hấp thụ một cách dễ dàng bởi trí tuệ nhân tạo của các kỹ sư cao cấp.

Thậm chí Zuckerberg bản thân anh cũng đang sống trong lo âu.

Độ không chắc chắn trong thời đại trí tuệ nhân tạo là thực sự, mỗi lần Claude Code phát triển một tính năng mới có thể làm sập một công ty, giá cổ phiếu của Figma đã biến động mạnh sau tin tức về Claude Design, toàn bộ ngành công nghiệp SaaS đều đang bị phân rã từng bước.

Mạng xã hội dường như có rào cản, nhưng rào cản chưa bao giờ dày đặc như ta tưởng. Eva cảm thấy, việc chuyển đổi từ QQ sang WeChat chỉ mất khoảng một đến hai năm.

Trong khi Zuckerberg lo lắng về tương lai của công ty và cắt giảm mạnh lực lượng lao động. Đối với nhân viên, trong mắt của Eva, đây là một chiến lược quản lý. 「Anh ta muốn giữ lại những người làm việc chăm chỉ nhất, thông minh nhất. Phương pháp tốt nhất là gì? Anh ta nhận ra rằng trả tiền không phải là phương pháp tốt nhất, cắt giảm nhân sự có hiệu quả hơn một chút.」

Thêm không an toàn hơn, so với việc trao thưởng tiền. Nhưng chiến lược này cũng đi kèm với một cái giá. Các kỹ sư hàng đầu sẽ không chịu đựng áp lực này mãi, họ sẽ chuyển việc sang nơi tôn trọng người lao động hơn. Cắt giảm nhân sự có thể đẩy đi những người lười biếng, nhưng cũng có thể đẩy đi những người có quyền lựa chọn nhất.

Lý do Eva tự mình ở lại rất thực tế, mặc dù ngành công nghệ thông tin giờ đây đã trở nên cực kỳ căng thẳng, nhưng không bằng ở Trung Quốc.

Tuy nhiên, sau những lựa chọn cá nhân đó, xu hướng của toàn ngành đã không thể tránh khỏi. 「Trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế phần lớn công việc, ngành công nghiệp Internet sẽ không bao giờ trở lại thời kỳ rực rỡ khi chỉ cần làm việc không nhiều mà vẫn kiếm được nhiều tiền như trước đây」.

Thua không, thì gia nhập

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã định hình lại cách làm việc của nhân viên hiện có, cũng như thay đổi cổng vào lọc dành cho người mới.

Truyền thống, cuộc phỏng vấn kỹ sư của Meta được chia thành ba phần: Coding, Câu hỏi về Hành vi, và Thiết kế Hệ thống. Coding là việc đưa ra một bài toán thuật toán, ví dụ sắp xếp một dãy số, kiểm tra bạn chọn thuật toán nào, quan tâm đến hiệu suất và chi phí. Phần Hành vi có xu hướng chủ quan, hỏi bạn cách xử lý phản hồi và xung đột. Thiết kế Hệ thống thường là câu hỏi về thiết kế kiến trúc chỉ được hỏi ở cấp độ Senior.

Vào tháng 10 năm 2025, Meta đã giới thiệu một phần mới trong cuộc phỏng vấn AI coding. Trước đây là hai vòng Coding thuần túy, bây giờ đã được chuyển thành một vòng Coding truyền thống cộng thêm một vòng AI coding. Ứng viên được cung cấp một dự án phức tạp với nhiều tệp tin trong môi trường CoderPad, bên phải là cửa sổ trò chuyện AI, chỉ đường AI này cho phép sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau trong quá trình phỏng vấn, bao gồm loạt mô hình GPT, Claude, Gemini và Llama. Trong vòng 60 phút, bạn cần hiểu một thư viện mã nguồn mà bạn chưa bao giờ thấy, phân rã vấn đề, và sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện chức năng hoặc sửa bug.

Không phải là việc bạn có biết viết mã hay không, cũng không phải là bạn có biết viết prompt hay không, mà là khả năng phán đoán của bạn khi làm việc cùng AI. Kết quả mà AI tạo ra có thể đúng, có thể sai, hoặc có thể một phần đúng một phần sai, bạn cần tương tác với AI như thế nào để đạt được kết quả hài lòng, cũng như khả năng của bạn để kiểm tra xem mã tạo bởi AI có phải là tối ưu nhất hay không. Giám thị phỏng vấn sẽ theo dõi toàn bộ quá trình của bạn, từ mỗi prompt đến mỗi lần tương tác.

Eva cho rằng đây gần với môi trường làm việc thực tế, xem xem ứng viên có thể sử dụng công cụ mới nhất để giải quyết vấn đề phức tạp trong thời gian ngắn hay không.

Chuẩn mực nhập học mới đồng nghĩa với việc trong tương lai, người gia nhập ngành này sẽ được yêu cầu từ ngày đầu tiên phải có khả năng làm việc cùng trí tuệ nhân tạo. Một ứng viên đã trải qua vòng phỏng vấn này tổng kết, AI không làm cho cuộc phỏng vấn trở nên dễ dàng hơn, ngược lại, điều này làm nâng cao tiêu chuẩn, khi bạn có sự hỗ trợ từ AI, giám thị mong đợi bạn giải quyết các vấn đề phức tạp hơn trong cùng một khoảng thời gian.

Đối diện với tình huống như vậy, chiến lược mà Eva chọn là thua không thì gia nhập.

「Nếu đây là tương lai, bạn không thể thay đổi, phản đối việc sử dụng AI là vô ích.」

Cách làm việc hàng ngày của Eva đã thay đổi hoàn toàn, cô mở nhiều cửa sổ AI cùng một lúc, cho phép chúng xử lý song song nhiều nhiệm vụ khác nhau. 「Bạn chỉ có một trí óc, cùng một thời điểm chỉ có thể làm một việc. Nhưng lợi ích của AI là bạn có thể chạy mười cái, để chúng làm các công việc khác nhau cho bạn.」

Từ việc thử nghiệm đến việc làm quen, khoảng một tháng.

Anh ấy đã sử dụng trí tuệ nhân tạo trong hầu hết mọi khía cạnh của công việc, từ việc lên kế hoạch dự án, viết tài liệu, brainstorming, so sánh các phương án, viết SQL để đo lường tác động tiềm năng, viết mã code, đến việc sử dụng nó để viết các bản tóm tắt khác nhau sau khi hoàn thành chức năng, cũng như đăng các bài đăng trên mạng xã hội để tăng tầm nhìn.

“Bạn hãy là một trong những người sử dụng trí tuệ nhân tạo tốt nhất trong lần đầu, có thể bạn sẽ trở thành một trong những người bị sa thải cuối cùng. Nhưng không ai biết tốc độ sa thải sẽ nhanh đến đâu, và cuối cùng liệu bạn có thể không bị sa thải hay không, không ai biết, chỉ có thể chấp nhận những gì đến nhanh nhất”.

Ngoài sự an ủi bản thân như vậy, giá trị của trí tuệ nhân tạo đối với mỗi cấp bậc của nhân viên là khác biệt rõ rệt.

Đối với kỹ sư cao cấp đã tích lũy đủ kinh nghiệm, có khả năng nhận diện vấn đề và xác định hướng đi, trí tuệ nhân tạo thực sự là một cần cây, trước đây muốn làm một phân tích kéo dài hai tuần chỉ khiến đầu đau, bây giờ có thể bắt đầu ngay lập tức. Nhưng đối với những người ở giai đoạn đầu nghề, phần mà trí tuệ nhân tạo tiết kiệm lại chính là quá trình suy nghĩ và thử và sai mà họ cần nhất.

Hiệu suất tăng lên, nhưng cơ hội học tập đã biến mất.

Eva không muốn xếp mình vào một trong hai phe lạc quan hay bi quan, “Bạn không thể thay đổi xu hướng lớn này, giống như người trong khu vực Đông Bắc đã bị sa thải vào thời điểm đó, chỉ có thể chấp nhận. Một số người mở quán ăn, một số người xuống Nam khởi nghiệp. Ai biết chứ? Cuộc đời quá dài, suy nghĩ cũng vô ích.”

Trò chơi này đã chơi đến giờ, duy nhất chắc chắn rằng, không ai là người chiến thắng.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia