Notatka, do której dotarła agencja Reuters, utrzymana była w tonie skruchy, ale i patrzenia w przyszłość. „Biorąc pod uwagę złożoność tych transformacji, popełniliśmy błędy i prawie na pewno popełnimy ich więcej” – napisał Zuckerberg, obiecując jednocześnie, że postara się, by reszta 2026 roku przyniosła „tyle stabilności, ile to możliwe” .

Przyznanie się do winy koncentrowało się na dwóch kluczowych porażkach:

• Chaotyczne przeprowadzenie restrukturyzacji: Zuckerberg opisał szeroko zakrojoną reorganizację działów AI jako „destrukcyjną” dla wielu pracowników. Było to ciche przyznanie, że tempo i przymusowy charakter zmian zebrały ogromne ludzkie żniwo .
• Kryzys wiarygodności z modelem Llama 4: Znacznie poważniejsza wpadka dotyczyła flagowego, otwartego modelu Meta. Krótko po premierze niezależni testerzy odkryli, że publicznie udostępniona wersja Llama 4 radzi sobie znacznie gorzej niż specjalnie dostrojony wariant, który Meta zgłosiła do rankingów porównawczych. Serwis LMArena, prominentny benchmark AI, potwierdził tę rozbieżność, co zmusiło go do aktualizacji własnych zasad. Incydent ten poważnie nadszarpnął reputację Meta jako orędownika otwartej sztucznej inteligencji . Yann LeCun, który ustąpił ze stanowiska głównego naukowca Meta ds. AI, wyznał później „Financial Timesowi”, że firma „podkolorowała” niektóre wskaźniki wydajności Llama 4 .

Skala ludzkich wstrząsów: zwolnienia i przesunięcia

Za dyplomatycznym językiem notatki kryje się jedna z najbardziej bezpardonowych restrukturyzacji w najnowszej historii branży technologicznej. W maju 2026 roku Meta przeprowadziła wieloetapowy plan, który dotknął około 20% jej załogi .

• Zwolnienia: Meta zlikwidowała około 8000 stanowisk, czyli 10% swojej globalnej siły roboczej. Cięcia, które rozpoczęły się 20 maja i były wdrażane w trzech fazach – dla zainteresowanych pracowników startując o 4:00 rano czasu lokalnego – najmocniej uderzyły w zespoły inżynieryjne i produktowe. Znacząco ucierpiały też działy odpowiedzialne za bezpieczeństwo, cyberbezpieczeństwo i projektowanie treści .
• Przymusowe przesunięcia: Kilka dni przed zwolnieniami, dyrektor ds. kadrowych Janelle Gale poinformowała 7000 pracowników, że zostają przeniesieni do nowych oddziałów skoncentrowanych na AI. Transfery te były kategorycznie nieobowiązkowe. Nowe struktury objęły m.in. zespoły pracujące nad wewnętrznym agentem AI o nazwie Hatch oraz infrastrukturą chmurową, z narzuconym wymogiem „struktur projektowych natywnych dla AI” i spłaszczoną hierarchią zarządzania .
• Zamknięte wakaty: Sytuację pogorszyło po cichu zamknięcie około 6000 otwartych rekrutacji, odcinając wielu pracownikom możliwości wewnętrznej zmiany stanowiska. Sumując to wszystko – zwolnienia, przesunięcia i zamknięte wakaty – oznaczało, że od 15 do 20 tysięcy osób albo straciło pracę, albo zostało wepchniętych w nowe, zupełnie nieznane role .

Morale pracowników i wewnętrzne tarcia

To potężne trzęsienie ziemi wywołało głęboki kryzys morale w firmie, nawet gdy ta wciąż notuje wysokie kwartalne zyski. Pracownicy zgłaszali obawy związane z kilkoma czynnikami :

• Restrukturyzacja napędzaną przez AI i przymusowym charakterem zmian ról; niektórzy wewnętrznie opisywali ten proces jako bycie „wcielonym” do nowego przydziału .
• Wdrożeniem oprogramowania do monitorowania stanowisk pracy.
• Zmianami w strukturze wynagrodzeń.
• Wszechobecnym poczuciem niepokoju i malejącym zaufaniem do kadry kierowniczej. Wielu pracowników kwestionuje swoje bezpieczeństwo zatrudnienia pomimo obietnicy Zuckerberga, że w 2026 roku nie będzie już więcej ogólnozakładowych zwolnień .

Tarcia nie ograniczały się tylko do szeregowych pracowników. Pojawienie się 28-letniego Alexandra Wanga na stanowisku Dyrektora ds. AI doprowadziło do medialnych doniesień o starciach z długoletnimi weteranami Meta, Chrisem Coxem i Andrew Bosworthem. Meta oficjalnie zdementowała te pogłoski o konflikcie, ale samo napięcie unaoczniło kulturowe zderzenie między dotychczasowym kierownictwem od mediów społecznościowych a agresywną, start-upową mentalnością nowych zespołów AI, sprowadzonych do przyspieszenia prac .

Rekordowe wydatki na AI przy wątpliwościach z Wall Street

W finansowym sercu tego zamieszania leży plan wydatków na niespotykaną dotąd skalę. Meta dwukrotnie podnosiła swoje prognozy nakładów kapitałowych na 2026 rok – najpierw w styczniu do przedziału 115–135 mld dolarów, a następnie do 125–145 mld dolarów podczas ogłaszania wyników za I kwartał w kwietniu .

Kwota ta oznacza skok o około 73% w porównaniu z 72,2 mld dolarów wydanymi w 2025 roku i jest prawie dwukrotnością całkowitych nakładów firmy z poprzedniego roku. Wydatki te napędzane są gigantyczną rozbudową centrów danych, rosnącymi cenami komponentów i zobowiązaniami infrastrukturalnymi, w tym wielomiliardowym partnerstwem z Amazon Web Services .

Reakcja rynku była szybka i negatywna. 29 kwietnia 2026 roku, po korekcie prognoz wydatków, akcje Meta potaniały o 6–7% w handlu posesyjnym. Analitycy i inwestorzy wyrazili „rosnące obawy przed falą wydatków na AI”, dokonując przykrych porównań do miliardów utopionych wcześniej w projekcie metaverse . Apeyt finansowy jest tak ogromny, że jak donosi „Financial Times”, kierownictwo Meta rozważa nawet emisję akcji z prawem poboru – czyli podniesienie kapitału zakładowego – by sfinansować tę rozbudowę .

Presja konkurencyjna, która napędza zmiany

Te drastyczne kroki są bezpośrednią odpowiedzią na brutalną konkurencję. Restrukturyzacja Meta ma wyraźnie na celu zniwelowanie dystansu do liderów w dziedzinie sztucznej inteligencji: OpenAI, Alphabet (Google/DeepMind) i Anthropic .

Pozycja Meta osłabła, gdy firma przelała miliardy w swój najnowszy fundamentalny model AI o kryptonimie Avocado (oficjalnie Muse Spark), tylko po to, by opóźnić jego premierę z powodu problemów z wydajnością. Okazało się, że model nie radził sobie wystarczająco dobrze w wewnętrznych testach rozumowania, kodowania i pisania .

Opóźnienie to, w połączeniu z kontrowersją wokół benchmarku Llama 4, powiększyło dystans do rywali wdrażających wyrafinowane, zamknięte modele, takie jak seria GPT od OpenAI czy Claude od Anthropic. Dla firmy, która markę w dziedzinie AI zbudowała na przewodzeniu w ruchu open-source, utrata wiarygodności była wyjątkowo bolesna . Cała reorganizacja – od 145 miliardów dolarów na infrastrukturę po przymusową przebudowę kadr – to zakład, że Meta zdoła odzyskać grunt pod nogami w wyścigu, w którym dalsze pozostawanie w tyle po prostu nie wchodzi w grę.

Notatka, do której dotarła agencja Reuters, utrzymana była w tonie skruchy, ale i patrzenia w przyszłość. „Biorąc pod uwagę złożoność tych transformacji, popełniliśmy błędy i prawie na pewno popełnimy ich więcej” – napisał Zuckerberg, obiecując jednocześnie, że postara się, by reszta 2026 roku przyniosła „tyle stabilności, ile to możliwe” .

Przyznanie się do winy koncentrowało się na dwóch kluczowych porażkach:

• Chaotyczne przeprowadzenie restrukturyzacji: Zuckerberg opisał szeroko zakrojoną reorganizację działów AI jako „destrukcyjną” dla wielu pracowników. Było to ciche przyznanie, że tempo i przymusowy charakter zmian zebrały ogromne ludzkie żniwo .
• Kryzys wiarygodności z modelem Llama 4: Znacznie poważniejsza wpadka dotyczyła flagowego, otwartego modelu Meta. Krótko po premierze niezależni testerzy odkryli, że publicznie udostępniona wersja Llama 4 radzi sobie znacznie gorzej niż specjalnie dostrojony wariant, który Meta zgłosiła do rankingów porównawczych. Serwis LMArena, prominentny benchmark AI, potwierdził tę rozbieżność, co zmusiło go do aktualizacji własnych zasad. Incydent ten poważnie nadszarpnął reputację Meta jako orędownika otwartej sztucznej inteligencji . Yann LeCun, który ustąpił ze stanowiska głównego naukowca Meta ds. AI, wyznał później „Financial Timesowi”, że firma „podkolorowała” niektóre wskaźniki wydajności Llama 4 .

Skala ludzkich wstrząsów: zwolnienia i przesunięcia

Za dyplomatycznym językiem notatki kryje się jedna z najbardziej bezpardonowych restrukturyzacji w najnowszej historii branży technologicznej. W maju 2026 roku Meta przeprowadziła wieloetapowy plan, który dotknął około 20% jej załogi .

• Zwolnienia: Meta zlikwidowała około 8000 stanowisk, czyli 10% swojej globalnej siły roboczej. Cięcia, które rozpoczęły się 20 maja i były wdrażane w trzech fazach – dla zainteresowanych pracowników startując o 4:00 rano czasu lokalnego – najmocniej uderzyły w zespoły inżynieryjne i produktowe. Znacząco ucierpiały też działy odpowiedzialne za bezpieczeństwo, cyberbezpieczeństwo i projektowanie treści .
• Przymusowe przesunięcia: Kilka dni przed zwolnieniami, dyrektor ds. kadrowych Janelle Gale poinformowała 7000 pracowników, że zostają przeniesieni do nowych oddziałów skoncentrowanych na AI. Transfery te były kategorycznie nieobowiązkowe. Nowe struktury objęły m.in. zespoły pracujące nad wewnętrznym agentem AI o nazwie Hatch oraz infrastrukturą chmurową, z narzuconym wymogiem „struktur projektowych natywnych dla AI” i spłaszczoną hierarchią zarządzania .
• Zamknięte wakaty: Sytuację pogorszyło po cichu zamknięcie około 6000 otwartych rekrutacji, odcinając wielu pracownikom możliwości wewnętrznej zmiany stanowiska. Sumując to wszystko – zwolnienia, przesunięcia i zamknięte wakaty – oznaczało, że od 15 do 20 tysięcy osób albo straciło pracę, albo zostało wepchniętych w nowe, zupełnie nieznane role .

Morale pracowników i wewnętrzne tarcia

To potężne trzęsienie ziemi wywołało głęboki kryzys morale w firmie, nawet gdy ta wciąż notuje wysokie kwartalne zyski. Pracownicy zgłaszali obawy związane z kilkoma czynnikami :

• Restrukturyzacja napędzaną przez AI i przymusowym charakterem zmian ról; niektórzy wewnętrznie opisywali ten proces jako bycie „wcielonym” do nowego przydziału .
• Wdrożeniem oprogramowania do monitorowania stanowisk pracy.
• Zmianami w strukturze wynagrodzeń.
• Wszechobecnym poczuciem niepokoju i malejącym zaufaniem do kadry kierowniczej. Wielu pracowników kwestionuje swoje bezpieczeństwo zatrudnienia pomimo obietnicy Zuckerberga, że w 2026 roku nie będzie już więcej ogólnozakładowych zwolnień .

Tarcia nie ograniczały się tylko do szeregowych pracowników. Pojawienie się 28-letniego Alexandra Wanga na stanowisku Dyrektora ds. AI doprowadziło do medialnych doniesień o starciach z długoletnimi weteranami Meta, Chrisem Coxem i Andrew Bosworthem. Meta oficjalnie zdementowała te pogłoski o konflikcie, ale samo napięcie unaoczniło kulturowe zderzenie między dotychczasowym kierownictwem od mediów społecznościowych a agresywną, start-upową mentalnością nowych zespołów AI, sprowadzonych do przyspieszenia prac .

Rekordowe wydatki na AI przy wątpliwościach z Wall Street

W finansowym sercu tego zamieszania leży plan wydatków na niespotykaną dotąd skalę. Meta dwukrotnie podnosiła swoje prognozy nakładów kapitałowych na 2026 rok – najpierw w styczniu do przedziału 115–135 mld dolarów, a następnie do 125–145 mld dolarów podczas ogłaszania wyników za I kwartał w kwietniu .

Kwota ta oznacza skok o około 73% w porównaniu z 72,2 mld dolarów wydanymi w 2025 roku i jest prawie dwukrotnością całkowitych nakładów firmy z poprzedniego roku. Wydatki te napędzane są gigantyczną rozbudową centrów danych, rosnącymi cenami komponentów i zobowiązaniami infrastrukturalnymi, w tym wielomiliardowym partnerstwem z Amazon Web Services .

Reakcja rynku była szybka i negatywna. 29 kwietnia 2026 roku, po korekcie prognoz wydatków, akcje Meta potaniały o 6–7% w handlu posesyjnym. Analitycy i inwestorzy wyrazili „rosnące obawy przed falą wydatków na AI”, dokonując przykrych porównań do miliardów utopionych wcześniej w projekcie metaverse . Apeyt finansowy jest tak ogromny, że jak donosi „Financial Times”, kierownictwo Meta rozważa nawet emisję akcji z prawem poboru – czyli podniesienie kapitału zakładowego – by sfinansować tę rozbudowę .

Presja konkurencyjna, która napędza zmiany

Te drastyczne kroki są bezpośrednią odpowiedzią na brutalną konkurencję. Restrukturyzacja Meta ma wyraźnie na celu zniwelowanie dystansu do liderów w dziedzinie sztucznej inteligencji: OpenAI, Alphabet (Google/DeepMind) i Anthropic .

Pozycja Meta osłabła, gdy firma przelała miliardy w swój najnowszy fundamentalny model AI o kryptonimie Avocado (oficjalnie Muse Spark), tylko po to, by opóźnić jego premierę z powodu problemów z wydajnością. Okazało się, że model nie radził sobie wystarczająco dobrze w wewnętrznych testach rozumowania, kodowania i pisania .

Opóźnienie to, w połączeniu z kontrowersją wokół benchmarku Llama 4, powiększyło dystans do rywali wdrażających wyrafinowane, zamknięte modele, takie jak seria GPT od OpenAI czy Claude od Anthropic. Dla firmy, która markę w dziedzinie AI zbudowała na przewodzeniu w ruchu open-source, utrata wiarygodności była wyjątkowo bolesna . Cała reorganizacja – od 145 miliardów dolarów na infrastrukturę po przymusową przebudowę kadr – to zakład, że Meta zdoła odzyskać grunt pod nogami w wyścigu, w którym dalsze pozostawanie w tyle po prostu nie wchodzi w grę.