“Ngay cả khi Meta sa thải 90% nhân viên, các ứng dụng như Instagram và Facebook vẫn sẽ hoạt động bình thường.”

Eva là kỹ sư cấp cao tại Meta, không nằm trong danh sách cắt giảm, hiệu suất tốt và đang chủ động áp dụng các công cụ AI.

Nhưng anh ấy nói: “Không ai là an toàn cả, đều rất nguy hiểm, chỉ là sớm hay muộn mà thôi.”

Đây là một câu chuyện về cách đánh giá hiệu suất, cách thức thăng tiến diễn ra, cách quản lý vận hành, và thậm chí cả cách định nghĩa sự nỗ lực, trong đó mọi người, từ Zuckerberg đến các kỹ sư cấp thấp mới gia nhập, đều không thể nói rõ cơn bão này sẽ kết thúc khi nào.

Việc sa thải là có thật, nhưng lý do là giả tạo

Meta đã sa thải khoảng 25.000 người kể từ năm 2022.

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

Việc cắt giảm nhân sự đang thực sự xảy ra, nhưng không nhất thiết là do AI cướp đi công việc của những người này.

Eva cho rằng, những người bị sa thải ở giai đoạn này, phần lớn sẽ rời đi dù có hay không có AI. “Vài năm trước, toàn bộ ngành CS tuyển dụng vượt xa nhu cầu thực tế, ngành đang thịnh vượng, vốn quá nóng, cổ phiếu tăng liên tục, nhiều công ty đã tuyển một lượng lớn nhân sự. Sau khi Musk mua lại Twitter, ông đã sa thải phần lớn nhân viên, nhưng ứng dụng vẫn hoạt động bình thường, lúc đó đâu có AI.”

Năm 2026, dự báo chi tiêu vốn của Meta là từ 115 đến 135 tỷ USD, gần gấp đôi so với năm 2025, toàn bộ đều được đầu tư vào trung tâm dữ liệu, GPU và cơ sở hạ tầng AI. Số tiền tiết kiệm được từ việc cắt giảm nhân sự đã được chuyển hướng sang năng lực tính toán.

Vai trò của AI ở giai đoạn này giống như một lá bài lịch sự, giúp công ty có thể tuyên bố với bên ngoài rằng hiệu suất đã được cải thiện và không cần nhiều người như trước.

Các công ty nhỏ gọn và linh hoạt, nhưng khi lớn lên, quyết định trở nên chậm chạp, nhận ra không thể cạnh tranh với các kỳ lân và doanh nghiệp khởi nghiệp mới nổi, nên bắt đầu tinh gọn, đơn giản hóa cấu trúc và tập trung vào sản phẩm cốt lõi. AI chỉ là yếu tố thúc đẩy nhanh hơn chu kỳ vốn đã đang diễn ra.

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

Tuy nhiên, sự can thiệp của AI đã thay đổi một số quy tắc về việc sa thải nhân viên.

Cách đánh giá hiệu suất trước đây của Meta rất độc đáo trong số các công ty lớn ở Thung lũng Silicon. Quản lý không trực tiếp cho điểm, mà tổng hợp đánh giá của bạn, phản hồi từ đồng nghiệp và quan sát của riêng họ để viết một tài liệu xác định cấp độ hiệu suất.

Sau đó tiến vào phần gọi là Cuộc họp Hiệu chỉnh, khoảng mười vài người cùng cấp được nhóm lại, mỗi quản lý lần lượt trình bày hiệu suất của nhân viên dưới quyền, giải thích lý do vì sao người đó xứng đáng với một cấp bậc nhất định, mọi người cùng thảo luận chung, và cuối cùng xác định cấp bậc cho tất cả mọi người.

Quy trình này phức tạp và tốn thời gian, nhưng giá trị của nó nằm ở việc mang lại nhiều góc nhìn và so sánh ngang hàng; sở thích của một quản lý đơn lẻ khó có thể quyết định kết quả. Eva cho rằng đây là tương đối công bằng.

Đầu năm 2026, cuộc họp hiệu chỉnh đã bị hủy. Eva giải thích: “Công ty quay lại với việc đánh giá hiệu suất mỗi sáu tháng một lần, vì đã có AI, các quản lý có thể sử dụng AI để hỗ trợ viết đánh giá tự nhận xét, không còn cần nhiều khâu hợp tác như trước, quy trình có thể nhanh hơn.”

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

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

Ngoài ra, mỗi khi các kỹ sư của Meta viết một đoạn mã, hệ thống sẽ tự động gán một tỷ lệ phần trăm cho thấy đoạn mã đó có bao nhiêu phần trăm được hỗ trợ bởi AI, và dữ liệu này đã trở thành một phần trong tiêu chí đánh giá.

Mỗi nhóm sẽ đặt một ngưỡng tối thiểu dựa trên tình hình cụ thể của mình, ví dụ: 50% hoặc 90% mã nguồn cần được AI tạo ra. Bạn phải đạt được ngưỡng này, sau khi đạt được, đánh giá hiệu suất vẫn sẽ tiếp tục xem công việc bạn làm có giá trị thực tế bao nhiêu. “Ý tưởng của công ty là trước tiên hãy bắt đầu sử dụng, sau đó mới xem sử dụng có tốt không,” Eva nói.

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

Ý tưởng này không phải là độc quyền của Meta.

CEO của NVIDIA, Huang Renxun, đã công khai tuyên bố tại hội nghị GTC tháng 3 năm 2026 rằng trong tương lai, mỗi kỹ sư của công ty đều cần một ngân sách Token hàng năm, ngoài lương cơ bản còn phải cấp thêm một nửa số tiền để dùng cho AI. Ông thậm chí còn nói rằng nếu một kỹ sư có mức lương 500.000 USD mỗi năm chi tiêu ít hơn 250.000 USD cho AI, ông sẽ “rất lo lắng”.

Huang Renxun đang bán token, làm sao nhà bán hàng lại không quảng bá sản phẩm của mình được, nhưng Meta từng một thời đi đến cực điểm của sự cuồng nhiệt định lượng này.

Một nhân viên đã tự phát xây dựng một bảng xếp hạng trên mạng nội bộ có tên “Claudeonomics”, lấy tên từ mô hình Claude của Anthropic, để theo dõi lượng AI Token mà 85.000 nhân viên tiêu thụ. Trong vòng 30 ngày, toàn công ty đã tiêu thụ hơn 60 nghìn tỷ Token.

Bảng xếp hạng có các cấp độ huy hiệu từ đồng đến ngọc lục bảo, 250 người đứng 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 AI agent chạy không tải hàng giờ đồng hồ mà không thực hiện bất kỳ nhiệm vụ thực tế nào, chỉ nhằm tiêu thụ Token. Việc đo lường năng suất dựa trên lượng Token tiêu thụ giống như đánh giá tài xế xe tải dựa trên lượng xăng tiêu thụ—động cơ đang chạy không có nghĩa là hàng hóa đang được giao.

Eva trong đội của mình không cảm thấy áp lực từ bảng xếp hạng, “Dù sao thì chúng tôi cũng không có mối quan hệ trực tiếp nào với bảng xếp hạng này, cứ làm việc của mình, mọi người xem cho vui rồi thôi.” Quản lý cũng không lấy nó làm chủ đề, nhưng sau khi trang web xếp hạng ngừng hoạt động, logic cốt lõi vẫn không biến mất. Tỷ lệ mã được tạo bởi AI vẫn đang được theo dõi, ngưỡng tối thiểu vẫn còn tồn tại.

Và khi mọi người đều bị thúc đẩy sử dụng AI, sản lượng số của mỗi người đều tăng lên, thì tiêu chuẩn hiệu suất bản thân cũng sẽ theo đó nâng cao. “Nếu 60% mọi người làm tốt hơn, thì tiêu chuẩn này chắc chắn sẽ được nâng lên. Còn trong số những cải thiện đó, bao nhiêu phần là do AI mang lại, bao nhiêu phần là do thức khuya cày cuốc, thì khó mà nói rõ.”

Gió cạnh tranh khốc liệt đã thổi đến Thung lũng Silicon

Sếp lớn của Eva cũng chịu áp lực: “Các sếp lớn khác đều đang ép buộc nhân viên dưới quyền hết sức, nếu không ép thành công, vị trí của anh ấy cũng không giữ được.”

The Wall Street Journal báo cáo rằng Meta vừa thành lập một bộ phận kỹ thuật AI với tỷ lệ quản lý và kỹ sư là 1:50, tức một quản lý phụ trách 50 người, gấp đôi mức giới hạn truyền thống của Thung lũng Silicon là 25:1.

Dữ liệu của Gallup cho thấy số lượng nhân viên trung bình mà các nhà quản lý trên toàn nước Mỹ quản lý đã tăng từ 10,9 người năm 2024 lên 12,1 người năm 2025, nhưng tỷ lệ 50:1 của Meta vẫn cao hơn bốn lần so với mức trung bình ngành.

Eva đã trực tiếp cảm nhận được sự thay đổi này. Bình thường, một quản lý ở các công ty lớn sẽ phụ trách hơn mười người, vì họ cần giúp bạn lập kế hoạch sự nghiệp, nói chuyện một-một với bạn và hiểu nhu cầu của bạn.

1:50 có nghĩa là nhóm gồm 5 quản lý trước đây giờ chỉ cần 1 người, 4 người còn lại mất việc.

Không ai biết bộ phận mới này sẽ hoạt động như thế nào, mặc dù dư luận bên ngoài đều cho rằng sự thay đổi này sẽ kết thúc một cách bi thảm.

Các bộ phận khác của chúng tôi hiện vẫn duy trì nhịp độ quản lý cũ, quản lý vẫn sẽ trò chuyện một-một với bạn về kế hoạch nghề nghiệp, nhưng tất cả mọi người đều dự đoán rằng trạng thái này sẽ không kéo dài lâu. Một số nhóm đã bắt đầu loại bỏ các quản lý cấp cơ sở, chỉ giữ lại các nhà quản lý cấp cao hơn trực tiếp quản lý tất cả mọi người.

Ban quản lý cũng đang tự đặt câu hỏi liệu công việc của họ có còn ý nghĩa nữa không. “Tất cả mọi người đều đang ở cùng một trạng thái, đều phải đối mặt với câu hỏi liệu vị trí của mình còn cần thiết hay không. Đối với các nhà lãnh đạo cũng vậy, cuộc sống của họ chẳng hề dễ dàng hơn.”

AI thực sự đang giúp các nhà quản lý tăng hiệu suất bằng cách tự động tổng hợp những mã nguồn mà nhân viên gần đây đã viết, những bài đăng họ đã đăng và các cuộc họp họ đã tham gia, đồng thời tạo báo cáo định kỳ. Trước đây, lãnh đạo phải tự mình tìm kiếm, giờ đây chỉ cần xem qua báo cáo do AI tổng hợp là xong.

Nhưng mặt khác của việc tăng hiệu quả là quản lý trở nên rẻ hơn, và những thứ rẻ tiền thì không bao giờ thiếu người thay thế.

Sự cạnh tranh khốc liệt được truyền tải qua từng cấp độ, và những vị trí cấp thấp ở đáy chuỗi sẽ là những người chịu tác động trực tiếp nhất.

Eva, với tư cách là kỹ sư cao cấp, trước đây khi phát hiện một lỗi nhỏ trong quá trình lập kế hoạch dự án, anh ấy sẽ giao cho kỹ sư cấp dưới. Nhưng bây giờ, nếu vấn đề không lớn, anh ấy sẽ trực tiếp mở một cửa sổ AI và xử lý xong trong vài phút. “Không cần trao đổi với kỹ sư cấp dưới, tôi tự mình giải quyết nhanh chóng.”

Các dự án lớn vẫn cần con người thực hiện, nhưng những nhiệm vụ nhỏ nhặt từng chiếm phần lớn khối lượng công việc của kỹ sư cấp thấp đang dần được AI nằm trong tay các kỹ sư cấp cao xử lý một cách dễ dàng.

Eva nói nhanh: “Nếu bạn có thể sớm làm được cả vai trò quản lý kỹ thuật, sản phẩm, kỹ sư và thiết kế — tất cả công việc đều tự mình làm được, tự mình xây dựng được một tính năng hoặc thậm chí là một đội ngũ, thì khả năng bị sa thải có thể thấp hơn một chút so với người khác.”

Về việc cuối cùng sẽ còn lại bao nhiêu người, Eva mỉm cười nói: “Ngay lúc này, ngay cả khi Meta chỉ giữ lại một nửa số người, họ vẫn có thể vận hành được. Nếu AI tiếp tục phát triển với tốc độ như đã quảng bá, cuối cùng có thể chỉ còn lại 10% lập trình viên để xem xét những gì AI đã làm và điều chỉnh các quyết định sản phẩm, còn 90% sẽ mất việc—dù vậy, Meta vẫn có thể tiếp tục vận hành.”

Không ai an toàn, kể cả Zuckerberg

Không ai cảm thấy an toàn.

Lãnh đạo cấp cao chịu áp lực vì các lãnh đạo cấp cao khác đang cạnh tranh; quản lý chịu áp lực vì phạm vi quản lý có thể tăng từ 1:15 lên 1:50; kỹ sư cấp cao chịu áp lực vì tiêu chuẩn ngày càng được nâng cao; kỹ sư cấp thấp chịu áp lực vì công việc của họ đang bị AI của kỹ sư cấp cao tự động xử lý.

Ngay cả chính Zuckerberg cũng đang trong trạng thái lo lắng.

Sự không chắc chắn trong thời đại AI là có thật, mỗi khi Claude Code ra một tính năng mới, nó có thể khiến một công ty sụp đổ, giá cổ phiếu của Figma dao động mạnh sau tin tức về Claude Design, và toàn bộ ngành SaaS đang từng bước bị phân rã.

Các mạng xã hội dường như có rào cản, nhưng rào cản chưa bao giờ dày như chúng ta tưởng tượng. Eva cho rằng, sự chuyển đổi từ QQ sang WeChat chỉ mất khoảng một đến hai năm.

Zuckerberg vừa lo lắng về triển vọng công ty, vừa tiến hành cắt giảm nhân sự quy mô lớn. Đối với nhân viên, trong mắt Eva, đây là một chiến lược quản lý: “Anh ấy muốn giữ lại những người làm việc chăm chỉ nhất, thông minh nhất. Phương pháp tốt nhất là gì? Anh ấy nhận ra rằng trả tiền không phải là cách hiệu quả nhất, việc cắt giảm nhân sự lại mang lại hiệu quả tốt hơn.”

Tạo ra cảm giác bất an còn thúc đẩy sản lượng tốt hơn là phát thưởng.

Tuy nhiên, chiến lược này cũng có chi phí. Các kỹ sư hàng đầu sẽ không chịu đựng mãi áp lực này; họ sẽ chuyển việc đến những nơi tôn trọng nhân viên hơn. Sa thải có thể đẩy những người lười biếng ra đi, nhưng cũng có thể đẩy những người có nhiều lựa chọn nhất ra đi.

Lý do Eva tự ở lại rất thực tế, dù hiện tại Thung lũng Silicon đã trở nên cạnh tranh hơn một chút, nhưng vẫn không bằng ở trong nước.

Tuy nhiên, sau những lựa chọn cá nhân này, xu hướng toàn ngành đã không thể tránh khỏi. “AI sẽ thay thế phần lớn công việc, ngành internet không bao giờ quay lại được thời kỳ huy hoàng khi không cần làm việc quá vất vả vẫn có thể kiếm được nhiều tiền”.

Nếu không thể đánh bại, hãy gia nhập

AI đã tái định hình cách thức làm việc của nhân viên hiện tại, đồng thời cũng thay đổi cổng lọc ứng viên mới.

Cuộc phỏng vấn kỹ sư của Meta truyền thống gồm ba phần: Coding, Câu hỏi Hành vi và Thiết kế Hệ thống. Coding là đưa ra một bài toán thuật toán, ví dụ như sắp xếp một chuỗi dữ liệu, nhằm kiểm tra bạn chọn thuật toán nào và cách bạn cân nhắc hiệu suất và chi phí. Hành vi mang tính chủ quan, hỏi bạn xử lý phản hồi và xung đột như thế nào. Thiết kế Hệ thống thường là câu hỏi về thiết kế kiến trúc dành cho cấp độ Senior.

Tháng 10 năm 2025, Meta đã tích hợp phần thi mã hóa bằng AI vào quy trình phỏng vấn. Trước đây gồm hai vòng thi mã hóa thuần túy, nay được thay đổi thành một vòng mã hóa truyền thống cộng một vòng mã hóa AI. Ứng viên nhận được một dự án phức tạp đa tệp trong môi trường CoderPad, với cửa sổ trò chuyện AI ở phía bên phải, cho phép chuyển đổi và sử dụng nhiều mô hình AI trong suốt buổi phỏng vấn, bao gồm các mô hình GPT, Claude, Gemini và Llama. Trong 60 phút, bạn cần hiểu một thư viện mã mà bạn chưa từng thấy trước đó, phân tích vấn đề và sử dụng AI để triển khai tính năng hoặc sửa lỗi.

Điều được đánh giá không phải là bạn có thể viết mã hay viết prompt, mà là khả năng phán đoán của bạn khi hợp tác với AI. Kết quả do AI tạo ra có thể đúng, có thể sai, hoặc một phần đúng một phần sai—bạn tương tác với AI như thế nào để đạt được hiệu quả hài lòng, và bạn có thể phát hiện liệu mã do AI tạo ra có tối ưu hay không. Nhà tuyển dụng sẽ theo dõi trực tiếp từng prompt và từng lần tương tác của bạn.

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

Tiêu chuẩn đầu vào mới có nghĩa là những người gia nhập ngành này trong tương lai sẽ được yêu cầu có khả năng hợp tác với AI ngay từ ngày đầu tiên. Một ứng viên từng trải qua vòng phỏng vấn này đã tổng kết lại rằng, AI không làm cho cuộc phỏng vấn trở nên dễ dàng hơn, mà ngược lại, đã nâng cao tiêu chuẩn: khi bạn có sự hỗ trợ của AI, nhà tuyển dụng kỳ vọng bạn sẽ giải quyết được những vấn đề phức tạp hơn trong cùng khoảng thời gian.

Trước tình hình này, Eva chọn chiến lược là nếu không thể đánh bại, thì hãy gia nhập.

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

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

Từ khi thử đến khi làm quen, khoảng một tháng.

Anh ấy sử dụng AI trong hầu hết các khâu của công việc: viết tài liệu, brainstorming, so sánh các phương án, viết SQL để tính toán tác động tiềm năng, viết mã, và sau khi hoàn thành chức năng, còn dùng nó để viết các bản tổng kết, đăng bài trên mạng xã hội để tăng độ phủ sóng.

Hãy là một trong những người đầu tiên sử dụng AI một cách xuất sắc nhất, có lẽ bạn sẽ là một trong những người cuối cùng bị sa thải. Nhưng tốc độ sa thải nhanh đến đâu và cuối cùng liệu có thực sự không bị sa thải hay không, không ai biết được, chỉ có thể chấp nhận và an phận với những gì đã đến.

Ngoài sự an ủi bản thân này, AI mang lại giá trị hoàn toàn khác nhau cho các cấp độ người dùng 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 đòn bẩy thực sự: trước đây, chỉ nghĩ đến việc thực hiện phân tích kéo dài hai tuần đã thấy đau đầu, giờ đây có thể bắt tay vào ngay lập tức. Nhưng đối với những người mới bắt đầu sự nghiệp, phần tư duy và quá trình thử-sai mà AI tiết kiệm lại chính là những gì họ cần nhất.

Hiệu suất được cải thiện, nhưng cơ hội học tập đã biến mất.

Eva không muốn tự xếp mình vào nhóm lạc quan hay bi quan: “Bạn không thể thay đổi xu hướng lớn này, giống như những người lao động ở Đông Bắc bị cắt giảm vào thời điểm đó, chỉ có thể chấp nhận. Có người mở nhà hàng, có người xuống miền Nam khởi nghiệp. Ai biết được? Cuộc đời quá dài, suy nghĩ cũng vô ích.”

Cho đến nay, điều duy nhất chắc chắn là không ai là người chiến thắng.