網傳 Meta 按代碼行數大裁員。網友：難以置信，太瘋狂了

（來源：算法愛好者）

10 年元老田淵棟的「突然離場」

2025 年 10 月 23 日，Meta AI 華人科學家田淵棟在社交平臺 X 上的一句「我和我的幾位團隊成員都受到此次裁員影響」，讓 Meta 新一輪裁員事件徹底引爆科技圈。

這位入職 Meta 十余年的 「元老級」 研究員，曾主導 ELF OpenGo（AlphaZero 開源復現項目）、StreamingLLM 等重磅成果，其谷歌學術論文被引次數高達 18000 余次，是強化學習領域公認的頂尖學者。

更具戲劇性的是他被裁前的經歷：今年 1 月，田淵棟帶領的 FAIR（Meta 人工智能基礎研究實驗室）團隊被要求擱置所有在研項目，緊急支援 GenAI 部門推進 Llama 4 發佈 —— 此時距離模型發佈僅剩不到兩個月。團隊全程承擔了后訓練、bug 修復等「髒活累活」，卻在項目收尾后收到裁員通知。

「那些對問題負責的人，並不是被裁掉的人」，田淵棟的表態道破了這場裁員的荒誕性。

此次裁員並非個例。田淵棟推薦入職僅 2 個月的上交大校友崔佳勛、入職 4 個月的 UNC 博士 Yi Lin Sung、任職 11 個月的清華校友 Xianjun Yang 等一批年輕研究者均被波及，形成「老中青三代人才集體離場」 的局面。

而田淵棟本人雖獲八個月薪資賠償，但其 GitHub 倉庫被火速設為只讀、工牌突然失效的細節，更凸顯了裁員的倉促與決絕。

網傳按「代碼行數裁員」

隨着裁員消息發酵，「Meta 按代碼行數（LOC）決定裁員名單」 的説法在業內瘋傳。

25 日凌晨有推友發帖稱，有內部人士透露裁員依據是 「代碼差異行數（lines of code diffs）」，這也解釋了為何專注模型構建的研究員和新員工首當其衝 —— 前者多在訓練模型而非提交代碼，后者尚未積累足夠代碼量。

這一傳言迅速引發技術圈討論，太多網友表示「這太特麼瘋狂了」，「難以置信」。

業內共識是「最優秀的工程師往往會寫最少的代碼」，用代碼行數衡量價值，無異於「用食材用量評判廚師水平」。

但很快有 Meta 前員工現身反駁：「我參加過很多次績效評估，經歷過兩次裁員，LOC 從來都不是原因」，直接否定了傳言的可信度。

還有網友吐槽：「要是這事當真 —— 他們把代碼行數當成衡量工作質量的標準，那現在就該重倉做空 Meta 了。扎克伯格押注元宇宙，明明靠着 PyTorch 和 Llama 3 佔盡天時地利，結果卻徹底搞砸了，實在離譜💀」

事實上，傳言的流行更像是對裁員邏輯的諷刺性解讀。

結合 Meta 內部動態來看，真正的裁員標準暗藏在組織權力調整中 —— 此次 600 人裁員集中於 FAIR 實驗室、AI 基礎設施等部門，而新任首席 AI 官 Alexandr Wang 主導的 TBD 實驗室不僅毫發無傷，還在持續擴招。

這種「選擇性裁員」讓更多人相信，事件本質是權力洗牌而非績效評估。

Meta 裁員的四大槽點

總得來説，Meta 最近的裁員事件在網上引發了大量吐槽，總結如下：

1、 卸磨殺驢：「用完就棄」的團隊命運

FAIR 團隊的遭遇成為最受詬病的槽點。從 1 月被迫轉崗支援 Llama 4，到項目結束即被裁撤，團隊全程承擔核心輔助工作卻淪為「臨時工」。

更耐人尋味的是，有知情者透露裁員名單早在夏天已確定，拖延執行只為讓員工完成手頭工作。這種「用完即棄」的操作，與 Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 「尊重人才」的公開表態形成尖鋭反差。

2、 派系清算：權力鬥爭的犧牲品

此次裁員被普遍解讀為 Alexandr Wang 鞏固領導地位的手段。

自其上任以來，Meta AI 部門半年內重組 4 次，FAIR 實驗室發佈論文需經 TBD 實驗室額外審覈，權力傾斜態勢明顯。田淵棟作為 FAIR 核心成員被裁，加之 TBD 實驗室「零裁員 + 擴招」的特殊待遇，印證了「派系站隊高於專業能力」的猜測。

有業內人士直言：「完全看不懂亞歷山大・王想干嘛，田淵棟這樣的人才被裁，像小扎被灌了迷魂湯」。

3、 待遇雙標：新人高薪與老人被裁的荒誕

Meta 一邊為招攬外部人才開出億級薪酬包，挖來 Ilya 的核心團隊成員；一邊對老員工痛下殺手 —— 新來的 TBD 實驗室研究員享受頂級資源，薪資可達老員工十倍，而 FAIR 的十年元老卻面臨失業。

這種「重外輕內 的用人策略，讓留存員工陷入「干活不如跳槽」的心態困境，有四年老員工感嘆：「留下的人還得埋頭苦干，直到下一輪裁員到來」。

4、 管理混亂：半年四度重組的內部動盪

裁員背后是 Meta AI 部門的系統性混亂。短短六個月內四次重組，導致內部出現搶項目、竊成果等亂象，FAIR 與 TBD 實驗室的資源爭奪愈演愈烈。

更令人費解的是，在裁員的同時，Meta 宣佈用 AI 取代 100 余名隱私合規審覈員，聲稱「自動化更高效」，卻引發「算法能否替代複雜人工判斷 的廣泛擔憂 —— 畢竟它家曾因隱私違規被罰 50 億美元。

人才流向與行業反思

田淵棟的離職帖下，OpenAI、xAI、谷歌 DeepMind、英偉達等頂流企業紛紛拋來橄欖枝，OpenAI 甚至開出「八位數美元 + 任選方向」的優厚條件，凸顯了市場對真正人才的渴求。

這種「Meta 損失，行業增益」的局面，讓扎克伯格的人才策略備受質疑：一邊重金挖人，一邊裁掉核心研究者，彷彿在「買火箭卻扔了地圖」。

雖然按「代碼行數裁員」的傳言沒有被 Meta 官方證實或證偽，卻意外戳中了科技行業的痛點：當管理者用簡單量化指標替代專業判斷，當權力鬥爭凌駕於技術價值之上，再頂尖的實驗室也難以留住真正的創新者。