新年的鐘聲敲響不過兩周，Meta員工陸續(xù)收到關(guān)于績效體系變更的通知。

新的系統(tǒng)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(xiàn)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(chǔ)設(shè)施等部門持續(xù)縮減人手，Meta的目的并不復(fù)雜，它指向效率與聚焦。

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

但如果把它們放在一起看，就會發(fā)現(xiàn)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(shù)人都“還不錯”，而是要盡可能放大少數(shù)關(guān)鍵個人的產(chǎn)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(yīng)AI時代的戰(zhàn)斗模式。

更重要的是，Meta并不是個例。

在AI熱戰(zhàn)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(yōu)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(xiàn)者，同時加強(qiáng)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(xiàn)，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(yù)期、達(dá)到預(yù)期、低于預(yù)期。

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

年中和年終的評級不一樣，又這么復(fù)雜，就導(dǎo)致了繁文縟節(jié)滋生。

這次Meta就透露，過往管理者每年光是處理績效相關(guān)任務(wù)就要花費(fèi)大約80小時，而員工每個周期在同事反饋上的總花費(fèi)時間也高達(dá)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(rèn)為反饋有用。

除此之外，在舊體系下，Meta強(qiáng)調(diào)強(qiáng)制性低績效比例分配，2024年低績效比例為12-15%，到2025年進(jìn)一步擴(kuò)大到15-20%，這直接導(dǎo)致了2025年約5%的績效相關(guān)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(jié)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(yuǎn)超預(yù)期”，獎金系數(shù)200%；

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

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

· 未達(dá)預(yù)期（Not Meeting Expectations）：占比3%，適用于“未達(dá)到”Meta標(biāo)準(zhǔn)的用戶，獎金系數(shù)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(yōu)秀及以上的占比90%，占大多數(shù)。

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

這與Meta近年來強(qiáng)調(diào)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(tuán)隊效率和AI創(chuàng)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(jié)和優(yōu)化績效內(nèi)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(qiáng)化，雖然不是強(qiáng)制但是也差不多了。

說起來很有意思，Meta對AI的癡迷在內(nèi)部管理中也有所體現(xiàn)。從去年開始，Meta就把“AI驅(qū)動的影響”作為績效考核的重要指標(biāo)，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(guān)于有沒有善用AI的評估”的循環(huán)。

02

AI熱戰(zhàn)，各大廠都在調(diào)整績效體系

Checkpoint系統(tǒng)是Meta在AI時代對人力激勵的戰(zhàn)略升級。

扎克伯格希望通過統(tǒng)一評級標(biāo)準(zhǔn)和AI輔助工具簡化績效流程、減少官僚負(fù)擔(dān)，還通過“富礦”式獎勵機(jī)制大幅強(qiáng)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(fā)、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(quán)資源像“富礦”一樣集中砸給高產(chǎn)出者——尤其是AI貢獻(xiàn)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(zhàn)爭中特別有效，因為頂級AI工程師/研究員的產(chǎn)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(zhàn)之下，國內(nèi)外的大廠這兩年動作頻頻。

去年12月，字節(jié)跳動宣布四大措施：增加獎金（含績效期權(quán)）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(diào)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(jù)澎湃新聞，字節(jié)當(dāng)時在內(nèi)部郵件開頭就說得很清楚：“我們所處的行業(yè)正面臨新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，公司希望更好地吸引、激勵和保留優(yōu)秀人才，鼓勵大家和公司業(yè)務(wù)一起，再上一個比過去更大的臺階。”

核心目的只有一個——讓優(yōu)秀的人才拿到更多錢。

要注意的是，整體來說字節(jié)的調(diào)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(shù)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(jìn)行了內(nèi)部調(diào)整。多家媒體援引員工信息稱：

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

這意味著，Google并沒有“多發(fā)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(qiáng)化了Forte系統(tǒng)，這是一種績效管理工具，強(qiáng)調(diào)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(chǎn)力，并將把“領(lǐng)導(dǎo)力原則”正式嵌入評級，形成三層打分機(jī)制。

這維持了亞馬遜的強(qiáng)制排名機(jī)制（stack ranking），即經(jīng)理需按比例分配高低評級。這個做法常導(dǎo)致團(tuán)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(xù)輸出”要求最嚴(yán)苛的一家。

Microsoft在2024年底至2025年初，對內(nèi)部績效與人事規(guī)則進(jìn)行了調(diào)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(jìn)一步收緊了對長期低績效員工的管理工具，包括內(nèi)部流動限制、績效改進(jìn)周期等，同時弱化了一些與核心產(chǎn)出關(guān)聯(lián)度不高的考核要素。這使得績效評估更直接地服務(wù)于業(yè)務(wù)結(jié)果，而非文化或過程指標(biāo)。

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(fā)現(xiàn)一個清晰結(jié)論：

公司不再追求“多數(shù)人滿意”，而是更明確地把資源集中給少數(shù)真正創(chuàng)造關(guān)鍵成果的人。中等表現(xiàn)的回報空間正在被壓縮，而頂級貢獻(xiàn)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(guān)鍵產(chǎn)出者身上的現(xiàn)實選擇。

03

資源傾斜與“大扁平”同時發(fā)生

資源更多地向優(yōu)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(guān)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(shù)。即便是“普調(diào)”存在，少數(shù)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(yōu)秀”及以上的員工比例占90%，但其中最大頭的、占比70%的“優(yōu)秀”，獎勵放大系數(shù)為115%，遠(yuǎn)低于更高等級獎勵被放大的系數(shù)（200%與300%）。

傾斜之下，可能產(chǎn)生的負(fù)面影響包括大家越來越容易職業(yè)倦怠（burnout），以及員工要面對內(nèi)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(dú)立裁員追蹤網(wǎng)站Layoffs.fyi的數(shù)據(jù)顯示，2025年全球科技公司裁員超過12萬人。

而裁員的重災(zāi)區(qū)，恰恰是財務(wù)業(yè)績強(qiáng)勁、利潤屢創(chuàng)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(yè)績不佳”的員工，約涉及3600人。還有一些裁員發(fā)生在業(yè)務(wù)調(diào)整的震蕩中，如秋季Meta裁了AI基礎(chǔ)設(shè)施部門的600人。就在發(fā)稿前，當(dāng)?shù)貢r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(zāi)區(qū)，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(nèi)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(dá)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(dāng)績效體系開始明顯向頂級貢獻(xiàn)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(diào)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(xù)被重點投入。

過去，中層往往掌握著不少實際權(quán)力——包括項目怎么排、人怎么用、激勵怎么分；但當(dāng)公司越來越強(qiáng)調(diào)直接產(chǎn)出和關(guān)鍵結(jié)果，這些權(quán)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(dān)核心產(chǎn)出的個人手中。

關(guān)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(jī)制直接鎖定，中層在人員和資源上的調(diào)配空間自然被壓縮，更多時候承擔(dān)的是執(zhí)行協(xié)調(diào)和結(jié)果壓力。

同時，隨著工具和系統(tǒng)越來越成熟，原本依賴中層完成的大量對齊、匯報和協(xié)調(diào)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(fā)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(yōu)先維護(hù)層級結(jié)構(gòu)，而是把有限的資源，直接押在少數(shù)被認(rèn)為“能拉開差距”的人身上。

說到底，這一輪績效和組織調(diào)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(shù)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(fā)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(guī)則已經(jīng)變了，過去依賴層級、資歷和穩(wěn)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(xù)性，仍需要時間來驗證。