本文來(lái)自微信公眾號(hào)： 碳基智 ，作者：碳基智
在小扎喜提北美李X宏綽號(hào)之前，Meta其實(shí)一直是硅谷工程師文化的代表，也是國(guó)內(nèi)很多程序員朋友們所向往的神國(guó)。
Move fast and break things，最初20年，Meta一直奉行著這套理念，可時(shí)至今日，一切都大不如從前，報(bào)道也指出Meta現(xiàn)在正經(jīng)歷士氣最低的時(shí)期。
我最近讀到了一篇非常全面且有深度的文章，結(jié)合著我自己的一些理解，分享給各位，原文可搜《Why is Meta destroying its engineering organization？》
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Meta的工程師文化即便在硅谷也是其中翹楚，那些國(guó)內(nèi)耳熟能詳?shù)臉?biāo)語(yǔ)很多都出自于Meta：
快速行動(dòng)，打破常規(guī)、完成比完美更重要、失敗得更徹底一些、如果你不害怕，你會(huì)怎么做？只有傻瓜才會(huì)等待、財(cái)富眷顧勇敢者……
康威定律有言，一切架構(gòu)問(wèn)題都是組織問(wèn)題，Meta建構(gòu)的這套技術(shù)驅(qū)動(dòng)的組織架構(gòu)，讓Meta的工程能力得到了海量用戶規(guī)模的印證，由此被神話。
早期的Meta理念是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型的，Move fast and break things。在成長(zhǎng)為巨頭的進(jìn)程中，Meta的理念發(fā)生了變化，變成了Move fast with stable infra——在穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施上快速行動(dòng)。
包括重視個(gè)人影響力、極少的僵化流程、對(duì)測(cè)試、文檔、代碼注釋的重視程度低得驚人、由工程師創(chuàng)始人建立并持續(xù)把控推動(dòng)，以及獨(dú)特的被稱之為Bootcamp的新員工入職機(jī)制的東西。（Bootcamp這玩意兒字節(jié)也有）
在當(dāng)時(shí)，Meta的工程師員工們都感覺(jué)自己是公司的主人，不是那種精神股東，這群人當(dāng)時(shí)拿的股票是真的財(cái)富自由了很多人的。
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然后，AI來(lái)了。
北美五大科技巨頭，就Meta一家既沒(méi)有硬件平臺(tái)，也沒(méi)有操作系統(tǒng)。于是，它在其中一個(gè)周期，賭上了一個(gè)名叫元宇宙的東西，不惜為此改名叫Meta。
可口罩時(shí)期結(jié)束后，元宇宙的概念迅速衰落，那些巨額的投入和為提前占領(lǐng)高地而鼓吹的概念都變成了回旋鏢，What’s your problem啊小扎。
2022年，Meta決定押注AI，并為此投入了巨額資金，整合了大量?jī)?nèi)部團(tuán)隊(duì)去做這個(gè)事情。這一步?jīng)Q策，一點(diǎn)問(wèn)題沒(méi)有，而且Meta相比其他幾家科技巨頭而言，有一個(gè)自己完全不虛的東西：
Meta的數(shù)據(jù)中心規(guī)模已經(jīng)達(dá)到30座了，而且還在繼續(xù)擴(kuò)建中，而且早在24年就有兩座各有2.4萬(wàn)張GPU訓(xùn)練集群的設(shè)施。
于是，小扎整合了內(nèi)部的FAIR也就是基礎(chǔ)人工智能研究團(tuán)隊(duì)，建立生成式AI產(chǎn)品組織，并發(fā)布了一系列開(kāi)放權(quán)重模型：
Llama 1：2023年2月發(fā)布，比ChatGPT晚三個(gè)月，由FAIR開(kāi)發(fā)
Llama 2：2023年6月發(fā)布，由生成式AI產(chǎn)品組織負(fù)責(zé)，后續(xù)Llama模型也由該組織開(kāi)發(fā)
Llama 3：2024年4月發(fā)布，是Meta最有競(jìng)爭(zhēng)力的一代大模型，在行業(yè)內(nèi)獲得了相當(dāng)高的采用率
Llama 4：2025年4月發(fā)布，表現(xiàn)令人極其失望
同年6月，Meta花費(fèi)驚人的148億美元，收購(gòu)Scale AI 49%的股份，希望重啟其AI戰(zhàn)略，并讓Scale AI CEO Alexandr Wang接管Meta的AI方向。
這里面不難看出Meta的決心，但也有很多問(wèn)題由此產(chǎn)生，在Alexandr Wang接手以來(lái)，風(fēng)波就沒(méi)停息過(guò)，以至于楊立昆都走了，田淵棟也被裁員了。
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Alexandr Wang在Meta都干了些什么事，來(lái)去做他所擅長(zhǎng)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和標(biāo)注、RLHF和微調(diào)呢？
記錄鍵盤輸入和鼠標(biāo)點(diǎn)擊，而且不允許退出
4月下旬，Meta通知工程師，他們將被納入一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)會(huì)記錄每一次鍵盤輸入和鼠標(biāo)點(diǎn)擊，用來(lái)為Meta的新AI生產(chǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。員工沒(méi)有退出選項(xiàng)。
Meta沒(méi)有與員工進(jìn)行任何協(xié)商，也沒(méi)有提供規(guī)避方案，只是自上而下地強(qiáng)行推進(jìn)。
核心團(tuán)隊(duì)中30%—50%的工程師被強(qiáng)行調(diào)去做數(shù)據(jù)標(biāo)注和RLHF
同樣從4月開(kāi)始，產(chǎn)品工程團(tuán)隊(duì)收到上級(jí)指令：每個(gè)團(tuán)隊(duì)中要有30%—50%的工程師離開(kāi)，加入ADO，即Agent Data Optimisation，智能體數(shù)據(jù)優(yōu)化組織。
注意關(guān)鍵詞，「強(qiáng)行」。它直接違背了Meta傳統(tǒng)的工程文化。從2004年公司成立，到去年為止，Meta一直給予工程師很大的自主權(quán)，讓他們自行選擇去哪個(gè)團(tuán)隊(duì)、做什么工作。
AI訓(xùn)練任務(wù)一般長(zhǎng)這樣：
設(shè)計(jì)一個(gè)應(yīng)該由AI完成的任務(wù)
編寫測(cè)試，確認(rèn)AI是否正確完成
使用Harbor框架，把全部?jī)?nèi)容封裝進(jìn)Docker容器
閱讀AI生成的代碼，通常還要結(jié)合多個(gè)模型的反饋，再繼續(xù)給模型提供反饋
任務(wù)不久后會(huì)變得高度重復(fù)，很難讓人保持充足的動(dòng)力，但這些任務(wù)又非常依賴高素質(zhì)的工程師能力，死循環(huán)。
而在這個(gè)被抽調(diào)過(guò)去做數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的同時(shí)，正好是Meta確認(rèn)將要裁員10%的當(dāng)口，整整一個(gè)月的時(shí)間讓何欣工程人員覺(jué)得自己被當(dāng)成了垃圾，用完就要扔的恐懼和憤怒開(kāi)始彌漫。
績(jī)效評(píng)估模式激進(jìn)，需要優(yōu)化一切可量化指標(biāo)
Meta內(nèi)部的績(jī)效評(píng)估體系PSC，即Performance Summary Cycle非常嚴(yán)苛，Meta的管理者也會(huì)為了自己下屬的薪酬包展開(kāi)「爭(zhēng)斗」。
這其中甚至包括攻擊其他團(tuán)隊(duì)工程師的績(jī)效材料，壓低他們的評(píng)級(jí)，從而讓自己的直屬下屬排名更高。在這個(gè)過(guò)程中，指標(biāo)經(jīng)常被武器化。
可能是業(yè)務(wù)影響，也可能是代碼審查數(shù)量，或者在AI出現(xiàn)前經(jīng)常被使用的代碼行數(shù)。Meta的工程師必須學(xué)會(huì)：
為了避免拿到糟糕的PSC評(píng)級(jí)，必須確保所有指標(biāo)，無(wú)論影響力、代碼提交量還是其他數(shù)字，都高于同事。
Token用量被納入績(jī)效，于是工程師開(kāi)始瘋狂優(yōu)化Token
管理者還將在績(jī)效評(píng)估中檢查Token使用量。這立刻引發(fā)了一種恐懼：Token用量低的人，會(huì)不會(huì)被判定為績(jī)效不佳，然后遭到解雇？
當(dāng)時(shí)，Meta甚至有一個(gè)內(nèi)部Token排行榜，直接鼓勵(lì)所謂的tokenmaxxing，也就是「把Token用量刷到最大」。
看起來(lái)Loop仙人們很適合去Meta工作。
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后來(lái)有報(bào)道說(shuō)，Meta的員工正在經(jīng)歷史上士氣最低的時(shí)期。
后來(lái)又有報(bào)道說(shuō)，Meta的CTO承認(rèn)這次AI重組做得非常失敗，并承諾未來(lái)改善溝通。
但員工非常清楚，在公司眼里，下一個(gè)AI模型就是比他們?cè)趺聪朐趺醋龈匾?/p>
Meta的CTO甚至提出，員工可以用AI心理輔導(dǎo)工具調(diào)節(jié)自己的情緒，簡(jiǎn)直不要太貼心。
如果說(shuō)，Meta這種組織癥狀是得了一種“AI精神病”的話，那我只能很悲哀地說(shuō)：
抱歉，看起來(lái)從企業(yè)到個(gè)人，大家都已經(jīng)染上這個(gè)病了。