Meta員工經歷裁員風暴,砲轟祖克伯:元宇宙將公司拖入慢性死亡
Meta員工經歷裁員風暴,砲轟祖克伯:元宇宙將公司拖入慢性死亡

11月13日消息,自Facebook母公司Meta宣布將裁員13%以來,許多員工在匿名論壇Blind上將矛頭對準了該公司執行長馬克·祖克伯(Mark Zuckerberg),對其發表了很多負面評論,比如稱其力推的元宇宙項目正將Meta拖入慢性死亡。

在Meta宣布裁員當天,就有許多人在Blind上發表意見。一名自稱高階軟體開發人員的用戶發帖稱:「元宇宙正將我們拖入慢性死亡。只需利用元宇宙,祖克伯就可以憑一己之力搞垮一家公司。」一名用戶將此次裁員比作「飢餓遊戲」,另一名用戶則表示「Meta的未來充滿不確定性」。

員工可以在Blind上以匿名方式表達對雇主的不滿。但在加入之前,用戶必須提供他們的工作電子郵件地址、職稱和雇主,這樣Blind才能「評估」帖子的真實性。然而,有時用戶的就業情況並未得到官方證實。Blind表示,它偶爾會向用戶發送提示,要求他們重新驗證自己的帳戶。

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Blind的公關主管Rick Chen解釋稱:「我們平台上幾乎所有的評論都是由各家公司的現任員工撰寫的,因為人們在被解僱或辭職後,通常無法訪問Blind。」

自2020年以來,Meta員工在Blind上發布了近6000條關於該公司的評論,他們對該公司的評級為4星(滿分5星)。

一位自稱Meta工程師的人給公司打出了五星評級,理由是那裡有「才華橫溢的同事」、「偉大的企業文化」以及長長的「福利清單」。但在裁員當天,這位工程師補充說,祖克伯正在將公司引向錯誤的方向。

一位自稱是Meta數據科學家的用戶表示,Meta需要在高管級別進行裁員,並補充道:「領導層毫無頭緒,他們將錯誤行動誤認為是進步。」

一位自稱從事人才招聘工作的人士給Meta打了四星評級。他承認該公司是「工作體驗最好的地方之一」,並補充說「祖克伯不怕冒險(這既是好事也是壞事)。」

另一名自稱是高階技術項目經理的發帖者寫道:「糟糕的領導層正讓這艘船沉沒。」他承認Meta擁有「高薪」、福利和人才等優勢,但也存在很多「缺點」,包括「總監及以上級別無問責制,副總裁和董事只是在榨取公司的利潤而沒有增加任何價值」。

他補充道:「我以為這是一家數據驅動型公司,但實際上它是靠個人直覺和情感驅動的公司。沒有人能改變祖克伯的決定。」

然而,並非所有Meta員工都對祖克伯持負面看法。一位最近被裁的前員工說,他覺得祖克伯處理此次裁員的過程「很有人情味」。

另一位工程師只給該公司評級一星,並將此次大規模裁員描述為「歷史上最糟糕的裁員」。他表示:「在大裁員的情況下,在股價完全回升之前,我不會建議任何人去那裡工作。」

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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