文 | Kaori

Biên tập | Sleepy

"Ngay cả khi Meta cắt giảm 90% nhân sự, các phần mềm như Instagram, Facebook vẫn sẽ hoạt động bình thường."

Eva làm kỹ sư cấp cao tại Meta, không nằm trong danh sách cắt giảm, hiệu suất khá ổn, đang chủ động tiếp cận các công cụ AI.

Nhưng anh ấy nói, "Không ai là an toàn cả, mọi thứ đều khá nguy hiểm, chỉ là sớm hay muộn thôi."

Đây là một câu chuyện về cách đánh giá hiệu suất, cách thăng tiến, cách quản lý vận hành, thậm chí cách nỗ lực được định nghĩa, những người tham gia, từ Zuckerberg đến kỹ sư mới vào nghề, không ai có thể nói rõ cơn bão này sẽ kết thúc khi nào.

Cắt giảm nhân sự là có thật, nhưng lý do thì lại không.

Meta từ năm 2022 đã cắt giảm khoảng 25.000 người.

Tháng 11 năm 2022 cắt giảm 11.000 người, tháng 2023 tiếp tục cắt giảm 10.000 người, Zuckerberg gọi đây là năm hiệu suất. Tháng 1 năm 2025, trong một bản ghi nhớ nội bộ, Zuckerberg thông báo cắt giảm 5% những người có hiệu suất thấp nhất, khoảng 3.600 người. Tháng 3 năm 2026 lại cắt giảm 700 người. Theo Reuters, vào cuối tháng 5, sẽ cắt giảm thêm khoảng 8.000 người, chiếm 10% trong tổng số gần 79.000 nhân viên toàn cầu, và vẫn còn một đợt cắt giảm thứ hai trong nửa năm.

Cắt giảm nhân sự là có thật, nhưng không nhất thiết là vì AI đã cướp đi công việc của những người đó.

Eva cho rằng, ở giai đoạn này, người bị cắt giảm phần lớn có hay không có AI cũng sẽ ra đi. "Một vài năm trước, toàn bộ ngành CS tuyển dụng vượt xa nhu cầu thực tế, ngành nghề phát triển, vốn quá nóng, giá cổ phiếu tăng liên tục, nhiều công ty đã tuyển dụng rất nhiều người. Khi Musk mua Twitter và cắt giảm phần lớn nhân viên, ứng dụng vẫn hoạt động, lúc đó có gì đâu mà AI."

Năm 2026, hướng dẫn chi tiêu vốn của Meta là 115-135 tỷ USD, gần gấp đôi năm 2025, tất cả sẽ đổ vào trung tâm dữ liệu, GPU và cơ sở hạ tầng AI. Số tiền tiết kiệm từ việc cắt giảm nhân sự sẽ chảy vào sức mạnh tính toán.

AI trong giai đoạn này đóng vai trò như một lá bài đẹp, công ty có thể tuyên bố rằng hiệu suất đã được cải thiện, không cần quá nhiều người như vậy.

Các công ty nhỏ nhanh nhẹn, nhưng khi lớn lên, quyết định trở nên chậm chạp, nhận ra không thể cạnh tranh với những kỳ lân và doanh nghiệp khởi nghiệp mới nổi, vì vậy bắt đầu thu gọn lại, phẳng hóa, tập trung vào sản phẩm cốt lõi. AI chỉ đơn giản là tăng tốc cho vòng lặp đã xảy ra này.

Khi mức độ sử dụng AI tham gia vào đánh giá hiệu suất.

Tuy nhiên, sự can thiệp của AI vẫn đã thay đổi một số quy tắc cắt giảm nhân sự.

Cách đánh giá hiệu suất trước đây của Meta khá độc đáo trong các công ty lớn ở Silicon Valley. Các quản lý không trực tiếp chấm điểm, mà tổng hợp tự đánh giá của bạn, đánh giá từ đồng nghiệp và quan sát của chính họ, viết thành một tài liệu đánh giá hiệu suất.

Sau đó đi vào một vòng họp gọi là Calibration Meeting, khoảng mười mấy người cùng cấp được tập hợp lại, mỗi quản lý lần lượt trình bày hiệu suất của cấp dưới của mình, giải thích lý do tại sao người này xứng đáng với một cấp độ nào đó, mọi người cùng thảo luận, cuối cùng đưa ra xếp hạng cho tất cả.

Quy trình này phức tạp và mất thời gian, nhưng giá trị của nó nằm ở việc đưa vào nhiều góc nhìn và so sánh ngang hàng, sở thích của một quản lý rất khó quyết định kết quả. Eva cho rằng đây là tương đối công bằng.

Đầu năm 2026, Calibration Meeting đã bị hủy. Eva giải thích, "Công ty đã quay lại đánh giá hiệu suất mỗi nửa năm, lý do là đã có AI, quản lý có thể dùng AI để hỗ trợ viết tự đánh giá, không cần nhiều vòng hợp tác như trước, quy trình có thể nhanh hơn."

Đồng thời, Meta đã phát hành một hệ thống theo dõi hiệu suất AI có tên Checkpoint, có khả năng tự động tổng hợp dữ liệu công việc của nhân viên trong các hệ thống nội bộ như Google Workspace, để tạo ra tóm tắt đóng góp cho quản lý. Đối với kỹ sư phần mềm, Checkpoint sẽ theo dõi hơn 200 chỉ số dữ liệu, bao gồm tỷ lệ mã được tạo bởi AI, đồng thời giám sát tỷ lệ lỗi, số lượng bug liên quan, và các chỉ số khác.

Giám đốc nhân sự cấp cao của Meta, Janelle Gale, trong một bản ghi nhớ nội bộ vào cuối năm 2025 đã chỉ rõ rằng khả năng hợp tác với AI sẽ trở thành tiêu chí cốt lõi trong đánh giá hiệu suất năm 2026.

Hơn nữa, mỗi khi Meta kỹ sư viết một đoạn mã, hệ thống sẽ tự động đánh dấu một tỷ lệ phần trăm, cho biết đoạn mã này có bao nhiêu phần trăm được hoàn thành bởi AI, dữ liệu này đã trở thành một phần trong chỉ số đánh giá.

Mỗi nhóm đặt ra một ngưỡng tối thiểu dựa trên tình hình của mình, chẳng hạn như 50% hoặc 90% mã cần được tạo ra bởi AI. Bạn phải đạt được ngưỡng đó, sau khi đạt chuẩn, đánh giá hiệu suất vẫn tiếp tục xem bạn làm việc có giá trị thực tế bao nhiêu. "Ý tưởng của công ty là, các bạn cứ sử dụng trước, sử dụng tốt thì hãy xem," Eva nói.

Việc đưa tỷ lệ sử dụng AI vào đánh giá hiệu suất giống như một loại cơ chế thúc đẩy bắt buộc, không thưởng cho những người sử dụng nhiều, nhưng sẽ trừng phạt những người không sử dụng.

Cách suy nghĩ này không phải là độc quyền của Meta.

CEO của Nvidia, Huang Renxun, đã công khai phát biểu tại hội nghị GTC tháng 3 năm 2026 rằng, trong tương lai mỗi kỹ sư của công ty sẽ cần một ngân sách Token hàng năm, ngoài lương cơ bản còn phải dành thêm một nửa để sử dụng cho AI. Ông thậm chí nói rằng, nếu một kỹ sư có mức lương 500.000 USD mỗi năm mà chi tiêu cho AI chưa đến 250.000 USD, ông sẽ "rất lo lắng."

Huang Renxun đang bán Token, thương nhân không thể không quảng bá hàng hóa của mình, nhưng Meta cũng đã từng đi đến cực đoan của sự cuồng nhiệt định lượng này.

Một nhân viên đã tự phát thiết lập một bảng xếp hạng có tên "Claudeonomics", được đặt theo tên của mô hình Claude của Anthropic, theo dõi mức tiêu thụ AI Token của 85.000 nhân viên. Trong 30 ngày, toàn công ty đã tiêu thụ hơn 60 triệu tỷ Token.

Bảng xếp hạng có các cấp độ từ huy chương đồng đến ngọc bích, 250 người hàng đầu sẽ nhận được các danh hiệu như Token Legend, Cache Wizard. Nhân viên đứng đầu đã tiêu thụ 281 tỷ Token trong 30 ngày, có nhân viên để tăng thứ hạng, đã để AI agent hoạt động hàng giờ mà không thực hiện bất kỳ nhiệm vụ thực tế nào, chỉ để tiêu thụ Token. Sử dụng mức tiêu thụ Token để đo lường năng suất, giống như đánh giá tài xế xe tải bằng mức tiêu thụ nhiên liệu, động cơ đang chạy không có nghĩa là đang giao hàng.

Eva trong đội ngũ của mình không cảm thấy áp lực từ bảng xếp hạng, "Dù sao chúng tôi cũng không có mối liên hệ trực tiếp với bảng xếp hạng, cứ làm việc của mình, mọi người chỉ xem qua cho vui." Người quản lý cũng không dùng nó để làm vấn đề, nhưng sau khi trang web bảng xếp hạng ngừng hoạt động, logic cơ bản vẫn không biến mất. Tỉ lệ mã được tạo ra bởi AI vẫn đang được theo dõi, ngưỡng tối thiểu vẫn tồn tại.

Khi mọi người đều bị thúc đẩy sử dụng AI, con số sản lượng của mỗi người đều tăng lên, thì tiêu chuẩn hiệu suất cũng sẽ tăng theo. "Nếu 60% mọi người đều làm tốt hơn, thì tiêu chuẩn chắc chắn sẽ tăng. Còn trong số những người làm tốt hơn đó, có bao nhiêu là do AI mang lại, có bao nhiêu là do thức khuya làm việc, thì khó mà nói."

Gió cạnh tranh đã thổi đến Silicon Valley.

Lãnh đạo lớn của Eva cũng chịu áp lực, "Các lãnh đạo khác đang điên cuồng cạnh tranh với những người dưới quyền, nếu không cạnh tranh thành công, vị trí của anh ta cũng không an toàn."

Theo báo cáo của (Wall Street Journal), Meta đã thành lập một bộ phận kỹ thuật ứng dụng AI mới, với tỷ lệ quản lý và kỹ sư là 1:50, một quản lý quản lý 50 người, gấp đôi tỷ lệ truyền thống của Silicon Valley là 25:1.

Dữ liệu của Gallup cho thấy, số lượng trung bình quản lý ở Mỹ đã tăng từ 10,9 người vào năm 2024 lên 12,1 người vào năm 2025, nhưng tỷ lệ 50:1 của Meta vẫn gấp hơn bốn lần mức trung bình của ngành.

Eva cảm nhận được sự thay đổi này. Ở các công ty lớn bình thường, một quản lý quản lý khoảng mười mấy người, vì họ phải giúp bạn lập kế hoạch sự nghiệp, trò chuyện một đối một, hiểu nhu cầu của bạn.

1:50 có nghĩa là đội ngũ 5 quản lý giờ chỉ cần 1 quản lý, 4 người còn lại mất vị trí.

Và không ai biết bộ phận mới này sẽ hoạt động như thế nào, mặc dù bên ngoài đều cho rằng sự thay đổi này sẽ kết thúc trong bi kịch.

"Các bộ phận khác của chúng tôi tạm thời vẫn giữ nhịp độ quản lý ban đầu, quản lý vẫn sẽ trò chuyện một đối một với bạn về kế hoạch nghề nghiệp, nhưng mọi người đều dự đoán rằng trạng thái này sẽ không kéo dài lâu. Một số nhóm đã bắt đầu cắt giảm các quản lý cấp thấp, chỉ giữ lại một tầng quản lý trực tiếp quản lý tất cả mọi người."

Bản thân các nhà quản lý cũng đang phải đối mặt với câu hỏi liệu công việc của họ có còn ý nghĩa hay không. "Mọi người đều ở trong cùng một trạng thái, đều phải đối mặt với câu hỏi liệu vị trí của bạn có còn cần thiết hay không. Đối với các lãnh đạo cũng vậy, cuộc sống của họ cũng không trở nên tốt hơn."

AI thực sự đang giúp các quản lý tăng hiệu suất, tự động tổng hợp những gì cấp dưới đã viết mã, đã đăng bài, đã tham gia cuộc họp gần đây, định kỳ tạo báo cáo. Trước đây lãnh đạo phải tự tìm kiếm mọi thứ, giờ AI đã tổng hợp xong, lãnh đạo chỉ cần xem qua là được.

Nhưng một mặt khác của việc nâng cao hiệu suất là quản lý trở nên rẻ hơn, và những thứ rẻ luôn có sự thay thế.

Sự cạnh tranh diễn ra từng lớp, cuối cùng chịu đựng cú sốc trực tiếp nhất vẫn là những vị trí thấp nhất.

Eva, một kỹ sư cấp cao, khi lập kế hoạch dự án nếu phát hiện một lỗi nhỏ, trước đây sẽ giao cho kỹ sư cấp thấp. Nhưng bây giờ, nếu không lớn lắm, anh ấy sẽ ngay lập tức mở một cửa sổ AI, chỉ cần vài phút là xong. "Không cần giao tiếp với kỹ sư cấp thấp, tôi có thể tự làm xong hết trong chớp mắt."

Các dự án lớn vẫn cần người làm, nhưng những nhiệm vụ lặt vặt mà trước đây gánh nặng lên kỹ sư cấp thấp, đang được AI bên cạnh các kỹ sư cấp cao xử lý một cách dễ dàng.

Eva nói nhanh: "Nếu bạn có thể sớm trở thành người vừa làm quản lý kỹ thuật, vừa là quản lý sản phẩm, vừa là kỹ sư, vừa là nhà thiết kế, tất cả mọi việc một người có thể làm, bạn có thể tạo ra một chức năng hoặc thậm chí xây dựng một đội ngũ, thì xác suất bị cắt giảm của bạn có thể thấp hơn một chút so với người khác."

Về việc cuối cùng còn lại bao nhiêu người, Eva cười nói, "Hiện tại, Meta thậm chí chỉ cần giữ lại một nửa số người cũng có thể hoạt động. Nếu AI tiếp tục phát triển theo tốc độ quảng cáo, cuối cùng có thể chỉ còn 10% lập trình viên để xem xét những gì AI đã làm, đồng bộ hóa quyết định sản phẩm, 90% còn lại sẽ thất nghiệp, ngay cả như vậy, Meta vẫn có thể tiếp tục hoạt động."

Không ai an toàn, kể cả Zuckerberg.

Không ai cảm thấy an toàn.

Các lãnh đạo lớn chịu áp lực, vì các lãnh đạo khác đang cạnh tranh; các quản lý chịu áp lực, vì phạm vi quản lý có thể từ 1:15 biến thành 1:50; các kỹ sư cấp cao chịu áp lực, vì tiêu chuẩn đang ngày càng cao; các kỹ sư cấp thấp chịu áp lực, vì công việc của họ đang bị AI của các kỹ sư cấp cao xử lý dễ dàng.

Thậm chí chính Zuckerberg cũng đang trong trạng thái lo lắng.

Sự không chắc chắn trong thời đại AI là có thật, mỗi khi Claude Code phát hành một tính năng mới có thể khiến một công ty biến mất, giá cổ phiếu của Figma đã dao động mạnh sau thông tin về Claude Design, toàn bộ ngành SaaS đang bị tháo gỡ từng chút một.

Mạng xã hội có vẻ có rào cản, nhưng rào cản chưa bao giờ dày như tưởng tượng. Eva nghĩ rằng, việc chuyển từ QQ sang WeChat chỉ mất một hai năm.

Zuckerberg vừa lo lắng về triển vọng công ty, vừa mạnh tay cắt giảm nhân sự. Đối với nhân viên, trong mắt Eva, đây là một chiến lược quản lý. "Ông ấy muốn giữ lại những người làm việc chăm chỉ nhất, những người thông minh nhất. Cách nào là tốt nhất? Ông ấy nhận ra rằng, chỉ cho tiền không phải là cách tốt nhất, cắt giảm nhân sự có hiệu quả hơn."

Tạo ra sự không an toàn, còn hơn cả việc phát thưởng, thúc đẩy sản xuất.

Nhưng chiến lược này cũng có giá. Những kỹ sư hàng đầu sẽ không chịu đựng áp lực này mãi, họ sẽ nhảy việc sang những nơi tôn trọng nhân viên hơn. Cắt giảm nhân sự có thể đuổi kẻ lười biếng, nhưng cũng có thể đẩy đi những người có lựa chọn tốt nhất.

Lý do mà Eva vẫn ở lại rất thực tế, mặc dù Silicon Valley hiện đã trở nên cạnh tranh hơn một chút, nhưng cũng không khốc liệt như trong nước.

Nhưng đằng sau những lựa chọn cá nhân này, xu hướng của toàn ngành đã không thể tránh khỏi. "AI sẽ thay thế phần lớn công việc, ngành công nghiệp internet sẽ không bao giờ trở lại trạng thái huy hoàng trong quá khứ mà không cần làm việc chăm chỉ để kiếm nhiều tiền nữa."

Không thể đánh bại thì hãy gia nhập.

AI đã định hình lại cách làm việc của nhân viên hiện tại, cũng như thay đổi tiêu chí tuyển chọn cho người mới.

Phỏng vấn kỹ sư của Meta truyền thống chia thành ba phần: Coding, Behavioral Question và System Design. Coding là cho một câu hỏi thuật toán, chẳng hạn như sắp xếp một chuỗi dữ liệu, xem bạn chọn thuật toán nào, cân nhắc về hiệu suất và chi phí. Behavioral thiên về chủ quan, hỏi bạn cách xử lý phản hồi và xung đột. System Design thường chỉ thi ở cấp độ Senior.

Tháng 10 năm 2025, Meta đã đưa vào vòng phỏng vấn một phần AI coding. Trước đây là hai vòng chỉ coding, bây giờ trở thành một vòng coding truyền thống và một vòng AI coding. Ứng viên trong môi trường CoderPad nhận được một dự án phức tạp nhiều tệp, bên phải có một cửa sổ chat AI, có thể chuyển đổi sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau trong quá trình phỏng vấn, bao gồm GPT series, Claude series, Gemini và Llama. Trong vòng 60 phút, bạn cần hiểu một kho mã mà bạn chưa bao giờ thấy, phân tích vấn đề, và sử dụng AI để thực hiện chức năng hoặc sửa lỗi.

Những gì được kiểm tra không phải là bạn có biết viết mã hay không, cũng không phải bạn có biết viết prompt hay không, mà là khả năng phán đoán của bạn trong việc hợp tác với AI. Kết quả mà AI đưa ra có thể đúng, có thể sai, có thể một phần đúng một phần sai, bạn tương tác với AI như thế nào để đạt được hiệu quả mong muốn, và liệu bạn có thể kiểm tra mã do AI tạo ra có tối ưu hay không. Người phỏng vấn theo dõi từng prompt và từng tương tác của bạn trong thời gian thực.

Eva cho rằng điều này rất gần với môi trường làm việc thực tế, xem ứng viên có thể sử dụng công cụ mới nhất để giải quyết vấn đề phức tạp trong thời gian ngắn hay không.

Tiêu chuẩn vào mới có nghĩa là những người vào ngành này từ ngày đầu tiên đã được yêu cầu có khả năng hợp tác với AI. Một ứng viên đã trải qua vòng phỏng vấn này tóm tắt rằng, AI không làm cho phỏng vấn trở nên đơn giản hơn, mà ngược lại, tiêu chuẩn cao hơn, khi bạn có AI hỗ trợ, người phỏng vấn mong đợi bạn giải quyết những vấn đề phức tạp hơn trong cùng một khoảng thời gian.

Đối mặt với tình huống như vậy, chiến lược mà Eva chọn là không thể đánh bại thì hãy gia nhập.

"Nếu đây là xu hướng lớn, bạn không thể thay đổi, chống lại việc sử dụng AI là vô ích."

Cách làm việc hàng ngày của Eva đã hoàn toàn thay đổi, cùng mở nhiều cửa sổ AI, cho phép chúng xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau song song. "Bạn chỉ có một bộ não, cùng một lúc chỉ có thể làm một việc. Nhưng lợi ích của AI là bạn có thể chạy mười cái, để chúng làm cho bạn nhiều việc khác nhau."

Từ thử nghiệm đến thực hiện, khoảng một tháng.

Anh ấy đã sử dụng AI ở hầu hết mọi khía cạnh công việc, khi lập kế hoạch dự án viết tài liệu, brainstorming, so sánh phương án, viết SQL để tính toán tác động tiềm năng, viết mã, sau khi hoàn thành chức năng còn dùng nó để viết các bản tóm tắt khác nhau, đăng bài trên mạng xã hội để tăng độ nhận diện.

"Bạn hãy trở thành những người đầu tiên sử dụng AI tốt nhất, có thể bạn sẽ trở thành những người cuối cùng không bị cắt giảm. Nhưng tốc độ bị cắt giảm nhanh như thế nào, cuối cùng có thật sự không bị cắt giảm hay không, không ai biết, chỉ có thể an phận mà thôi."

Ngoài sự tự an ủi này, giá trị của AI đối với những người ở các cấp độ khác nhau hoàn toàn khác nhau.

Đối với các kỹ sư cấp cao đã tích lũy đủ kinh nghiệm, có khả năng nhận diện vấn đề và nắm bắt phương hướng, AI là một đòn bẩy thực sự, trước đây nghĩ đến việc làm phân tích trong hai tuần đã thấy đau đầu, giờ có thể ngay lập tức bắt tay vào làm. Nhưng đối với những người mới vào nghề, AI lại chính là phần tư duy và thử nghiệm mà họ cần nhất.

Nâng cao hiệu suất nhưng cơ hội học hỏi lại biến mất.

Eva không muốn tự xếp mình vào phe lạc quan hay bi quan, "Bạn không thể thay đổi xu hướng lớn này, giống như những người mất việc ở Đông Bắc trước đây, chỉ còn cách chấp nhận. Một số người mở nhà hàng, một số khác khởi nghiệp ở phía Nam. Ai mà biết? Cuộc đời dài quá, nghĩ cũng chẳng ích gì."

Trò chơi này đã diễn ra đến giờ, điều duy nhất chắc chắn là không ai là người thắng.