Meta績效改革：300%獎金VS裁員，普通員工受沖擊

哈嘍，大家好，今天小墨這篇評論，主要來分析Meta新績效體系Checkpoint上線，一邊重獎頂尖人才一邊裁員5%的雙面操作。

2026年剛開年兩周，Meta員工陸續收到了績效體系變更的通知。新系統叫Checkpoint，評級被簡化成三檔，獎勵差距被明顯拉大，頂級員工能拿到300%的超高獎金。

幾乎同時，另一個消息傳出來，Meta計劃再裁員，Reality Labs部門一口氣被砍掉1500人。從2025年初一次性裁掉約5%的績效不佳員工，到后來在AI基礎設施等部門持續縮減人手，Meta的目的很明確，就是提高效率和聚焦核心業務。

表面上看，這是兩件事，一邊獎勵優秀員工，一邊清理不夠格的人。可放在一起看，其實指向同一個方向，Meta正在用更極端的方式重新分配資源。

公司不再追求讓大多數人都"還可以"，轉而要放大少數關鍵人才的產出。裁員也不只是為了省錢，更多是為了讓組織更輕盈，更適應AI時代的競爭模式。

Meta的舊績效體系相當復雜。每年有兩次打分，年中是三個等級，包括超出預期、達到預期、低于預期。年終則有七個等級，從"重新定義預期"到"未達到預期"，中間還有"大幅超出預期""完全達到預期"等細分檔位。

這套體系搞得管理者每年光處理績效任務就要花80小時，員工在同事反饋上總共要投入33萬小時。可實際效果如何？Meta內部調查顯示，只有不到25%的管理者認為反饋真的有用。

舊體系還有一個特點，就是強制性低績效比例分配。2024年低績效比例是12-15%，到2025年擴大到15-20%，這直接導致2025年約5%的員工因績效問題被裁，大概涉及4000人。

除了這三檔，Meta還設置了一個叫Meta Award的額外獎勵，選出少數有真正杰出貢獻的員工，給300%的獎金。這種獎勵傾斜非常明顯，優秀及以上的員工占比90%，拿大頭的是少數頂尖人才。

去年12月，Meta推出了一個叫"AI績效助手"的工具，讓員工和管理者用AI起草、總結和優化績效內容，目的是提高評估流程的效率。在Checkpoint推行后，AI工具的使用被進一步強化，雖然不是硬性規定，可基本上也差不多了。

有意思的是，Meta從去年開始就把"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，得看有沒有好好用AI提高工作效率。績效評估本身也是工作的一部分，公司鼓勵員工用AI績效助手寫評估，這就形成了"用AI工具寫關于有沒有善用AI的評估"的循環。

去年12月，字節跳動宣布四大措施。增加獎金投入，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和上限。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。

亞馬遜2025年強化了Forte系統，要求員工列出3-5個"最大成就"來證明生產力，并將"領導力原則"正式嵌入評級。亞馬遜仍然維持強制排名機制，經理需按比例分配高低評級，這導致團隊競爭相當激烈。。

把這些大廠的動作放在一起看，會發現一個清晰結論。公司不再追求"多數人滿意"，轉而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，頂級貢獻者獲得的激勵差距被顯著拉大。

AI時代的競爭讓大廠開始調整游戲規則，資源向少數頂尖人才集中成為趨勢。

這種變化對公司效率有好處，可對普通員工來說，過去依賴層級和資歷建立的安全感正在減弱。新體系能否同時帶來效率和可持續性，還需要時間驗證。