哈喽，大家好，今天小墨这篇评论，主要来分析Meta新绩效体系Checkpoint上线，一边重奖顶尖人才一边裁员5%的双面操作。
2026年刚开年两周，Meta员工陆续收到了绩效体系变更的通知。新系统叫Checkpoint，评级被简化成三档，奖励差距被明显拉大，顶级员工能拿到300%的超高奖金。
几乎同时，另一个消息传出来，Meta计划再裁员，Reality Labs部门一口气被砍掉1500人。从2025年初一次性裁掉约5%的绩效不佳员工，到后来在AI基础设施等部门持续缩减人手，Meta的目的很明确，就是提高效率和聚焦核心业务。
表面上看，这是两件事，一边奖励优秀员工，一边清理不够格的人。可放在一起看，其实指向同一个方向，Meta正在用更极端的方式重新分配资源。
公司不再追求让大多数人都"还可以"，转而要放大少数关键人才的产出。裁员也不只是为了省钱，更多是为了让组织更轻盈，更适应AI时代的竞争模式。
Meta的旧绩效体系相当复杂。每年有两次打分，年中是三个等级，包括超出预期、达到预期、低于预期。年终则有七个等级，从"重新定义预期"到"未达到预期"，中间还有"大幅超出预期""完全达到预期"等细分档位。
这套体系搞得管理者每年光处理绩效任务就要花80小时，员工在同事反馈上总共要投入33万小时。可实际效果如何？Meta内部调查显示，只有不到25%的管理者认为反馈真的有用。
旧体系还有一个特点，就是强制性低绩效比例分配。2024年低绩效比例是12-15%，到2025年扩大到15-20%，这直接导致2025年约5%的员工因绩效问题被裁，大概涉及4000人。
除了这三档，Meta还设置了一个叫Meta Award的额外奖励，选出少数有真正杰出贡献的员工，给300%的奖金。这种奖励倾斜非常明显，优秀及以上的员工占比90%，拿大头的是少数顶尖人才。
去年12月，Meta推出了一个叫"AI绩效助手"的工具，让员工和管理者用AI起草、总结和优化绩效内容，目的是提高评估流程的效率。在Checkpoint推行后，AI工具的使用被进一步强化，虽然不是硬性规定，可基本上也差不多了。
有意思的是，Meta从去年开始就把"AI驱动的影响"作为绩效考核的重要指标。也就是说，员工绩效好不好，得看有没有好好用AI提高工作效率。绩效评估本身也是工作的一部分，公司鼓励员工用AI绩效助手写评估，这就形成了"用AI工具写关于有没有善用AI的评估"的循环。
去年12月，字节跳动宣布四大措施。增加奖金投入，2025全年绩效评估周期相比上个周期提升35%。大幅增加调薪投入，较上个周期提升1.5倍。提高所有职级薪酬总包的下限和上限。不同层级的放大比例不同，越是顶端的人才，奖励"膨胀"得越明显。
亚马逊2025年强化了Forte系统，要求员工列出3-5个"最大成就"来证明生产力，并将"领导力原则"正式嵌入评级。亚马逊仍然维持强制排名机制，经理需按比例分配高低评级，这导致团队竞争相当激烈。。
把这些大厂的动作放在一起看，会发现一个清晰结论。公司不再追求"多数人满意"，转而把资源集中给少数真正创造关键成果的人。中等表现的回报空间正在被压缩，顶级贡献者获得的激励差距被显著拉大。
AI时代的竞争让大厂开始调整游戏规则，资源向少数顶尖人才集中成为趋势。
这种变化对公司效率有好处，可对普通员工来说，过去依赖层级和资历建立的安全感正在减弱。新体系能否同时带来效率和可持续性，还需要时间验证。
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