Meta сокращает 8 000 сотрудников ради оптимизации расходов на ИИ

Калифорния, США — Компания Meta, владелец социальной сети Facebook, объявила о планах сократить около 8 000 сотрудников, что составляет примерно 10% от общего числа работников. Об этом стало известно из внутреннего уведомления для сотрудников, подтверждённого двумя источниками, знакомыми с ситуацией.

Основной причиной сокращений, как сообщается, является необходимость компенсировать стремительно растущие расходы на инфраструктуру искусственного интеллекта. В последние годы Meta значительно увеличила капитальные затраты, что вызвало опасения инвесторов по поводу снижения прибыльности.

В январе текущего года компания заявила, что ожидает роста капитальных затрат (capex) не менее чем на 60% в 2025 году по сравнению с предыдущим периодом. Это увеличение связано с инвестициями в развитие Meta Superintelligence Labs и поддержку основного бизнеса. При этом ожидается, что свободный денежный поток сократится на 83% в годовом выражении.

Предыдущие масштабные сокращения

Это не первые крупные увольнения в Meta. В 2022 и 2023 годах компания уже сократила более 20 000 сотрудников в рамках стратегии перехода к более эффективной модели ведения бизнеса.

Тенденции в Big Tech

Meta не единственная крупная технологическая компания, прибегающая к сокращениям в условиях активного развития ИИ. Так, Amazon объявила о планах уволить около 16 000 сотрудников в этом году в рамках реструктуризации, связанной с инвестициями в искусственный интеллект. Block, материнская компания Square, Cash App и Tidal, сократит около 4 000 человек — половину своего персонала. Salesforce объявила об увольнении примерно 1 000 сотрудников, связанных с автоматизацией на основе ИИ. Snap Inc. также сообщила о сокращении около 1 000 рабочих мест, что составляет примерно 16% от общего числа сотрудников. Microsoft, в свою очередь, предложит выкуп 7% своих сотрудников.

Что дальше?

Новость о сокращениях в Meta последовала за сообщением о том, что компания планирует записывать нажатия клавиш сотрудников для сбора данных, необходимых для обучения своих ИИ-моделей. Это должно улучшить способность моделей имитировать взаимодействие человека с компьютером.