Meta一邊揮刀趕走老白兔，一邊改績效發甜棗

新年的鐘聲敲響不過兩周，Meta員工陸續收到關于績效體系變更的通知。

新的系統有一個名字：Checkpoint，它會在今年年中正式啟用，幾乎覆蓋Meta員工接下來整個2026年的績效考核周期。

評級被大幅簡化，獎勵被明顯拉開，頂級表現者將拿到前所未有的高額回報，而績效體系本身，也被要求更快、更直接。

幾乎在同一時間，另一條消息傳出：Meta計劃再度裁員。這一次，Reality Labs一下被裁掉了1500人。

從去年初一次性裁掉約5%的“績效不佳”員工，到隨后在Reality Labs、AI基礎設施等部門持續縮減人手，Meta的目的并不復雜，它指向效率與聚焦。

乍看之下，這像是兩條彼此獨立的新聞：一邊是“獎勵更多優秀的人”，一邊是“清理掉不夠優秀的人”。

但如果把它們放在一起看，就會發現它們其實指向同一件事。Meta正在用更極端，也更直接的方式，重新分配資源。

公司不再試圖讓大多數人都“還不錯”，而是要盡可能放大少數關鍵個人的產出；而裁員，也不再只是成本控制手段，而是試圖讓組織更輕盈，或說，更適應AI時代的戰斗模式。

更重要的是，Meta并不是個例。

在AI熱戰全面展開的背景下，科技巨頭紛紛對績效體系和組織層級動手，方向高度一致：它們正在重新決定，哪些人值得被押注。

01

Meta：更多人優秀，

拿更多獎勵，全員善用AI

Meta這次的績效體系改革，一言以蔽之就是：大幅傾斜資源獎勵頂級表現者，同時加強對低績效者的管理，來最大化公司人力資本的回報率。

具體來說，新體系叫“Checkpoint”，將從今年年中啟用。由于年中回顧的是那之前半年的績效表現，所以Meta員工整個2026年的績效考核其實都將在新體系下完成。

在Meta的舊體系中，每年有兩次績效打分。

一次是年中，比較簡單，三個評級：包括超出預期、達到預期、低于預期。

另一次是年終，相對復雜，有七個評級：重新定義預期（最高等級）、大幅超出預期、超出預期、完全達到預期、大部分達到預期、部分達到預期、未達到預期。

年中和年終的評級不一樣，又這么復雜，就導致了繁文縟節滋生。

這次Meta就透露，過往管理者每年光是處理績效相關任務就要花費大約80小時，而員工每個周期在同事反饋上的總花費時間也高達33萬小時。

而員工彼此之間的評價反饋真的有用嗎？Meta透露，只有不到25%的管理者認為反饋有用。

除此之外，在舊體系下，Meta強調強制性低績效比例分配，2024年低績效比例為12-15%，到2025年進一步擴大到15-20%，這直接導致了2025年約5%的績效相關裁員（大約4000人）。

而在新體系Checkpoint之下，事情就清爽多了。

還是年中和年終這兩個節點做績效審核，但是采用一樣的評級，且只分三級：

· 杰出（Outstanding）：占比20%，代表“遠超預期”，獎金系數200%；

· 優秀（Excellent）：占比70%，被描述為“高績效文化基線”，獎金系數115%；

· 需要改進（Needs improvement）：占比7%，適用于績效存在差距且預期能夠改進的員工，獎金系數50%；

· 未達預期（Not Meeting Expectations）：占比3%，適用于“未達到”Meta標準的用戶，獎金系數為0。

這樣一來，整個績效體系被大大簡化了，而且也不難看出其中占比的傾斜，優秀及以上的占比90%，占大多數。

獎勵也同樣大幅傾斜，除了以上常規評級之外，Meta還設置了一個額外獎勵（Meta Award），選出少數有“真正杰出貢獻”的員工，給予300%的獎金。

這與Meta近年來強調的“高績效文化”高度一致，該文化源于公司CEO扎克伯格（Mark Zuckerberg）在2025年將該年定義為“激烈之年”，其間公司通過一系列措施來提升團隊效率和AI創新能力。

除此之外，在整個新績效體系下，AI工具的使用也備受重視。

在去年12月的時候，Meta就推出了一個叫“AI績效助手”的工具，員工（包括管理者）使用AI來起草、總結和優化績效內容，讓整個績效評估流程更高效。

在Checkpoint推行后，AI工具的使用被強化，雖然不是強制但是也差不多了。

說起來很有意思，Meta對AI的癡迷在內部管理中也有所體現。從去年開始，Meta就把“AI驅動的影響”作為績效考核的重要指標，也就是說員工績效好不好，必須納入“有沒有好好用AI提高工作效率”的考量。

績效評估的過程本身也是一項工作，鼓勵員工用“AI績效助手”寫評估，那么就形成了“用AI工具寫關于有沒有善用AI的評估”的循環。

02

AI熱戰，各大廠都在調整績效體系

Checkpoint系統是Meta在AI時代對人力激勵的戰略升級。

扎克伯格希望通過統一評級標準和AI輔助工具簡化績效流程、減少官僚負擔，還通過“富礦”式獎勵機制大幅強化了對高輸出者的傾斜，這將直接影響2026年Meta在新模型研發、智能眼鏡等AI核心項目中的競爭力。

公司把有限的獎金池/股權資源像“富礦”一樣集中砸給高產出者——尤其是AI貢獻突出的人，目的是最大化投資回報率，刺激全員向頂級沖刺，同時高效控制整體人力成本。

這種“贏家通吃”模式在AI人才戰爭中特別有效，因為頂級AI工程師/研究員的產出往往決定模型代差。

也不止有Meta對績效體系下手，在AI熱戰之下，國內外的大廠這兩年動作頻頻。

去年12月，字節跳動宣布四大措施：增加獎金（含績效期權）投入，2025全年績效評估周期相比上個周期提升35%；大幅增加調薪投入，較上個周期提升1.5倍；提高所有職級薪酬總包的下限（起薪）和上限（天花板）。

據澎湃新聞，字節當時在內部郵件開頭就說得很清楚：“我們所處的行業正面臨新的機遇和挑戰，公司希望更好地吸引、激勵和保留優秀人才，鼓勵大家和公司業務一起，再上一個比過去更大的臺階。”

核心目的只有一個——讓優秀的人才拿到更多錢。

要注意的是，整體來說字節的調整更像是“全員吃肉”，但是由于不同層級的放大比例不同，越是頂端的人才，獎勵“膨脹”得越明顯。如評級由低到高，“M”的激勵月數上限增加1.5個月；“M+”下限增加1.5個月，上限增加2.5個月；“E”下限增加3.5個月，上限增加3個月。

在2025年績效周期前，Google對其GRAD（Google Review and Development）體系進行了內部調整。多家媒體援引員工信息稱：

公司擴大了高績效評級（如Outstanding Impact）的獎勵權重，提高頂級績效的獎金和股權回報；與此同時，中間檔位的激勵被有意壓縮，以維持整體預算穩定。

這意味著，Google并沒有“多發錢”，而是重新分配錢。

對員工而言，回報不再是線性差距。

亞馬遜2025年也強化了Forte系統，這是一種績效管理工具，強調員工證明個人成就。

亞馬遜要求員工列出3-5個“最大成就”來證明自己的生產力，并將把“領導力原則”正式嵌入評級，形成三層打分機制。

這維持了亞馬遜的強制排名機制（stack ranking），即經理需按比例分配高低評級。這個做法常導致團隊競爭激烈。

值得注意的是，亞馬遜仍然維持其高度競爭性的分布邏輯。也就是說，高績效比例有限，低績效后果明確。這使它成為所有大廠中，對“持續輸出”要求最嚴苛的一家。

Microsoft在2024年底至2025年初，對內部績效與人事規則進行了調整，重點不在獎勵“有多高”，而在低績效的后果更清晰。

公開報道顯示，微軟進一步收緊了對長期低績效員工的管理工具，包括內部流動限制、績效改進周期等，同時弱化了一些與核心產出關聯度不高的考核要素。這使得績效評估更直接地服務于業務結果，而非文化或過程指標。

把這些大廠的動作放在一起，不難看出共性：把這些改革放在一起看，會發現一個清晰結論：

公司不再追求“多數人滿意”，而是更明確地把資源集中給少數真正創造關鍵成果的人。中等表現的回報空間正在被壓縮，而頂級貢獻者獲得的激勵差距被顯著拉大。

這是AI時代下，大廠在激烈的模型與算力競爭中，主動將資源集中到關鍵產出者身上的現實選擇。

03

資源傾斜與“大扁平”同時發生

資源更多地向優秀者傾斜，從整體上來講，自然對組織有益處，尤其是處在激烈競爭之中的時刻，固定頂尖人才至關重要。

但事實向來是——在一個組織之中，平凡普通的員工占大多數。即便是“普調”存在，少數人拿到了更多，這樣的橫向比較也會加重焦慮。

仍然以Meta的新績效體系為例，雖然績效“優秀”及以上的員工比例占90%，但其中最大頭的、占比70%的“優秀”，獎勵放大系數為115%，遠低于更高等級獎勵被放大的系數（200%與300%）。

傾斜之下，可能產生的負面影響包括大家越來越容易職業倦?。╞urnout），以及員工要面對內部競爭帶來巨大焦慮感。

而以往通過層層晉升成為“中層”的員工尤為尷尬——他們中的很多人在大廠卷生卷死多年，但在新績效體系下很容易被明星員工“薪酬/獎勵倒掛”。

“裁員”也是懸在頭上的一把劍。

獨立裁員追蹤網站Layoffs.fyi的數據顯示，2025年全球科技公司裁員超過12萬人。

而裁員的重災區，恰恰是財務業績強勁、利潤屢創新高、給頂尖人才給錢不手軟的科技巨頭。如微軟全年裁員1.5萬人；亞馬遜去年10月宣布裁員1.4萬人，全年大約裁員3萬人。

Meta在去年年初，一口氣裁員5%“業績不佳”的員工，約涉及3600人。還有一些裁員發生在業務調整的震蕩中，如秋季Meta裁了AI基礎設施部門的600人。就在發稿前，當地時間1月13日，Meta計劃再裁員Reality Labs的1500人。

而在裁員中，中層也是重災區，Meta和亞馬遜都曾公開表示要精簡中層。Business Insider將這稱之為科技巨頭的“大扁平化趨勢”。

扎克伯格曾公開表示“扁平化組織更快（Flatter is faster）”；亞馬遜CEO安迪·賈西（Andy Jassy）在內部溝通中也提出“減少管理層將降低層級并讓組織更扁平”；而谷歌CEO桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）則在2024–2025的重組與裁員中將減少10%的副總裁與管理崗位作為提升效率的舉措之一。

當績效體系開始明顯向頂級貢獻者傾斜時，中層管理者手里的資源，往往也會隨之變少。

這并不是獎金制度調整帶來的意外后果，而是公司在重新判斷：哪些角色，才值得繼續被重點投入。

過去，中層往往掌握著不少實際權力——包括項目怎么排、人怎么用、激勵怎么分；但當公司越來越強調直接產出和關鍵結果，這些權力要么被收回到更高層，以減少決策摩擦，要么被直接交到真正承擔核心產出的個人手中。

關鍵人才的項目歸屬、績效評價和激勵路徑，開始繞過中層，通過更高層級的機制直接鎖定，中層在人員和資源上的調配空間自然被壓縮，更多時候承擔的是執行協調和結果壓力。

同時，隨著工具和系統越來越成熟，原本依賴中層完成的大量對齊、匯報和協調工作，也在被不斷削弱存在感。

績效改革和組織扁平化幾乎同步發生。它并不意味著公司在清算某一層級，這更像是一種取舍：公司不再優先維護層級結構，而是把有限的資源，直接押在少數被認為“能拉開差距”的人身上。

說到底，這一輪績效和組織調整，解決的是公司的效率問題，而不是員工的安全感問題。

資源被更集中地押在少數人身上，確實可能跑得更快，但也意味著更多人被推到邊緣。

過去一年里，大廠里發生的變化其實指向同一件事：資源正在被重新分配。

對公司來說，這是在AI時代追求效率和確定性的理性選擇。但對個體而言，規則已經變了，過去依賴層級、資歷和穩定晉升路徑所建立的安全感正在減弱。

新的體系正在形成，而它是否真的能同時帶來效率與可持續性，仍需要時間來驗證。