“我认为，AI和个人智能体将成为帮助人们实现愿望和梦想的桥梁。”日前，Meta首席AI官、Scale AI联合创始人Alexandr Wang接受David Senra访谈，首次较完整地谈到了Muse背后的产品逻辑、Meta为何没有跟随行业继续押注Coding Agent，以及他为什么在创办Scale AI九年后选择加入Meta。
Alexandr Wang 分享了扎克伯格在Meta 的Llama 4 遭遇挫折后如何招募他，也谈到自己为什么在 Scale 工作九年后离开，以及他如何围绕小团队、顶尖人才和最低限度的官僚主义，重新打造 Meta 的 AI 实验室。
Wang透露，Muse最初只是一个一两周做出的原型，但从原型到正式发布，Meta用了整整7个月打磨。
团队围绕100多个模型能力指标反复测试，直到首个模型版本实现“全面达标”。
整个模型和产品团队不到200人，却被Meta视为今年最重要的产品之一。
与当时行业普遍追逐Coding Agent不同，Meta选择押注Personal AI。
Wang认为，Meta每天拥有约35亿用户，其产品本身就是围绕人们“想做什么”展开，因此个人AI才是Meta真正具有优势的方向。
他还谈到一个颇有争议的判断：伟大产品需要“单一的观点”。
Muse并不是多人意见不断叠加后的“产品大杂烩”，而是希望形成一个完整、统一的体验。与此同时，他在X上大量使用表情包和网络文化推动Muse传播，也成为产品增长的一部分。
对于AI更长远的意义，Wang 认为，过去，人类的野心往往随着年龄增长而被现实磨平；而AI可能让每个人重新获得实现愿望和梦想的能力。
“小时候，你有很大的梦想；使用AI，帮助你实现它；然后，继续梦想更大的事情。”
目前，Wang在Meta拥有超过200名直接汇报者，他称自己的角色已经从创业者变成了“教练”，更准确地说，是为顶尖人才提供一个能够自由发挥的环境。
以下为访谈实录——
David Senra：
告诉我 Muse 的历史。
Alexandr Wang：
最开始可能应该先讲一下，我们当初启动 Meta Superintelligence Labs，也就是 MSL 时，究竟有什么愿景。
当时Mark发布了一份备忘录，我、Nat Friedman 以及其他很多人都和他密切合作了这份备忘录，名字叫《Personal Superintelligence》（个人超级智能）。
整个想法其实就是，我们怎样才能让 AI、让强大的AI真正让所有人的生活变得更好？
我们怎样才能创造一种真正能够提升人类整体体验的东西？
从更广泛的意义上说，那份备忘录里讨论了很多理念，而现在回头看，我们其实已经非常早地在暗示 Muse 最终会变成什么样。
当时我们只是非常、非常早地在描绘那个方向。
那是 2025 年 6 月，当时 Agent 还没有真正以任何有意义的方式出现。
2025 年夏天的 AI 和现在完全是不同的状态。
但那就是我们想要努力实现的目标。
那是 MSL 的使命，也是我们真正想做的事情。
然后我们就开始干活了。
我们首先开始做模型，因为任何一个前沿模型的端到端开发过程都需要很多很多个月。
你必须建立完整的技术栈，生产数据集，然后进行预训练，再进行后训练，还要为这些流程建立相应的技术栈。
这是一个非常漫长的端到端过程，像一条完整的生产线。
到了今年年初，OpenAI 的 GPT-4.5 显然让很多人，包括我们在内，开始真正看到 Agent 的未来究竟可能是什么样，或者说，它究竟已经发展到了什么程度。
它真正把 Agent 的潜力带到了聚光灯下。而 OpenClaw 也发生在今年年初。
Nat Friedman 是我密切合作的人，我认为他是 MSL 内部最早开始使用 OpenClaw 的人。
他的体验，我会形容为介于恐怖和狂喜之间。
我觉得他真的完全投入进去了。他完全信任它。
他讲过一些这样的故事，比如他告诉自己的 OpenClaw，他想多喝水。然后 OpenClaw 就会通过监控摄像头观察他，确保他真的在喝水，然后告诉他“干得好”。
他还有很多很多类似的疯狂故事。
这也会让你意识到：等等，这里正在发生一些非常、非常神奇的事情。
我记得Nat告诉过我一件事，这也是我记得最清楚的事情之一。
他说：“我觉得这里真的有东西。”而且我觉得，早期采用者 Nat Friedman 本身就是一个很好的信号指标。
因为当年他是 Stripe 最早的客户之一，也是很多开源开发者项目的早期参与者。
他还帮助创造了 GitHub Copilot，以及其他很多东西。
所以这就是一个非常明确的信号：好吧，个人 Agent 显然真的有一些非常神奇的东西。
但当你真正开始信任个人Agent，把它真正带入你的生活以后，你会发现它能够做的事情非常多。
听完这些疯狂的故事以后，我自己也开始深度使用它。
我觉得有好几个星期，我们两个人几乎每一个空闲时间都会拿来和自己的 OpenClaw 对话。
真正沉浸在“个人 Agent 究竟可以是什么”这个问题里。
David：
你最初的反应是什么？
Alexandr：
狂喜、恐惧。
当时 Nat 做了一个 Prompt，可以对自己进行一种基本上类似“完整心理分析”的事情。
里面有多轮非常深入的心理探索。他基本上写了一个 Prompt，让你通过 OpenClaw 来做这个事情。
我想这可能是我第一次使用自己的 OpenClaw 时做的事情之一。
它可能相当于把三年的心理治疗，全部压缩到了这一刻。
David：
等一下，我很好奇。为什么你第一次拿到 OpenClaw，第一件事情就是做这个？
Alexandr：
我下载它、安装它，然后 Nat 就对我说：“你应该做这个。”
我当时就在他旁边。
他说：“好，你就做我告诉你的事情。”
于是我就做了。
然后就经历了一次非常疯狂的体验。
David：
再多说一点这个疯狂的体验。
Alexandr：
就是非常强烈。
因为它真的是类似三年的心理治疗。它会不断进行一轮又一轮深入的心理探索。而且它掌握了我的其他信息。
它可以访问我的邮件，也可以访问很多照片。
它还可以去搜索其他信息，然后把所有这些东西整合到一起。
在整个过程中，我非常脆弱。
这是在二月份。我和 Nat 都得出了一个共同结论：这里显然正在发生一些非常特殊的事情。
我们当时都写了备忘录。
我们还把这两份备忘录都通过 Meta 董事会提交了上去。
因为不知为什么，当时正好是董事会季。
我写了一份备忘录，讲的是：在很多方面，我觉得这可能就是最终的消费者产品。
就消费者产品而言，Super Agent 在很多意义上可能就是一个明确的终点。
然后 Nat 写了一份，他实际上写了两份，其中有一句非常令人印象深刻，“The clause, the law, and trust is a must.”最终，这些理念定义了我们构建这些产品的很多核心方式。
所以我们是在二月份得出这个结论的：这里有一些非常重要的东西。然后我们组建团队。
我们在一周，也许两周之内就做出了一个原型，然后拿给董事会看。
整个循环非常快。而且很多最终进入 Muse 的决定，在第一个原型里就已经存在了。
Jolly Bot 就在那里。
Muse Charm 的早期版本也在第一次会议里出现了。
当然，不是所有想法都在那里，也不是所有 Tab 都在那里，但很多东西已经存在了。
然后从那里开始——那是二月份。我们七个月后发布了产品。
这七个月是真正艰难的过程。
我们要把一个有时候能够工作、甚至非常神奇，但大多数时候并不能正常工作、而且经常崩溃的原型，变成一个高度可靠的产品。一个精心打造、漂亮的消费者产品。一个我们有信心把它贡献给消费者世界的产品。
这是一个漫长、而且相当痛苦的过程。
David：
在讲这个之前，我想回到刚才那个问题。
你们一到两周就做出了原型，还给董事会看。
Mark 在这里扮演什么角色？
Alexandr：
他和我们所有人一样，也经历了产品带来的那种狂喜和恐惧。
我觉得他在很多采访中都谈过。
他把它用在家里很多事情上，也会和他的孩子一起使用。
他还把它用于 MMA 训练。他会让它观看自己 MMA 训练的视频，然后给他一些改进建议。还有一些员工会议。
顺便说一句，这后来甚至成了 Meta 团队的一件事情：开一个员工会议，然后大家讨论，“你和你的 Agent 有过什么疯狂的经历？”
这还是二月份的事情。
现在回头想整个过程非常有意思。
因为显然，OpenClaw 现象后来达到了高峰，然后消失了。
David：
对，它没有持续下去。
Alexandr：
是的。很多人在那次体验中遇到的问题就是，你会有一些神奇的时刻，但大部分时候它并没有那么好用。
有各种各样的问题。然后它就逐渐消失了。
所以我觉得，构建这个产品的很大一部分工作，就是如何把这种体验变成真正可靠的消费者体验？
一种你可以放心地放到几十亿人面前的产品。
并且你可以确信，大多数人都会获得非常好的体验。
David：
为什么你们能做到，而开发者的 OpenClaw 没有做到？
Alexandr：
首先，我非常尊重 Peter Steinberger 以及所有参与 OpenClaw 的人。我非常尊重他们。
Peter 绝对是一个有远见的人。
我不知道他那颗美丽的大脑里究竟发生了什么，才创造出了 OpenClaw。
但这非常神奇。
而我认为，Muse 真正神奇的、可能不那么光鲜的一面，就是我们真的不断打磨、不断修整所有细节，让模型和产品结合起来的整体体验变得非常出色。
我们对模型本身进行了非常多次迭代。
我们的整体模型路线图，从广义上来说，是朝着 Personal Superintelligence，也就是个人超级智能方向发展的。
当然也包括个人 Agent。
David：
多说一点。
这和其他竞争者有什么区别？
Alexandr：
这其实非常有意思。
回到当时那个时刻。如果回到今年年初，二月份，Opus 和 Claude 在 Coding 方面远远领先于其他人。
他们正在爆发。那是 Anthropic 开始席卷整个行业的阶段。
从整体上看，这是一个非常令人恐惧的时刻。因为你会想，“哇，他们在 Coding 上领先这么多。”后来他们又有了 Claude Code。他们显然拥有非常清晰的领先优势。
我觉得当时行业里的主流共识是，Coding Agent 是唯一重要的形态。或者说，它可能是唯一重要的技术。或者是先进 AI 唯一真正重要的能力。
行业里有一种非常强大的力量，就是，大家都涌向这个用例，和 Anthropic 在 Coding Agent 上竞争。
但因为我们自己的经历，以及围绕个人 Agent 形成的信念，我们开始退一步思考。
我觉得我们当初之所以提出 Personal Superintelligence，原因之一，就是我们相信，Meta 是一家特别适合做这件事的公司。
David：
那我们现在就聊聊这个。
Alexandr：
我在 Scale 和 Meta 的交易发生之前，甚至还没有发生这些事情的时候，就告诉 Mark 过一件事。
我说，我觉得如果未来出现 AGI 或者 ASI，或者我们想怎么称呼它都可以，Meta 实际上是一家非常特殊的公司。
因为 AI 的一部分承诺就是，对我们每个人来说，生活里都有一些事情是我们想做的，也有一些事情是我们不得不做的。
而 AGI 的承诺就是，我们将几乎不再需要花时间做那些“不得不做”的事情。
因为 AI 会开始替我们完成很多事情。
我们可以把所有时间花在自己真正想做的事情上。
而对我来说，Meta 的产品代表的就是我们所有人真正想做的事情。
比如我使用 Instagram、WhatsApp 或 Facebook。这些产品代表了我想做的事情。我关注自己的兴趣。我关注自己的爱好。我关注朋友，以及那些我在乎的人。
Meta 的产品覆盖的，就是我们真正想花时间做的事情。
我认为，从长期来看，Meta 会成为整个变化中的一个巨大赢家。
这是我最早相信的关于 Meta 和超级智能的一件事情。
最终，这些理念中的很多内容都进入了 Personal Superintelligence 这个概念。
你可以从几个角度来看。
一个角度是：公司的历史是什么？Meta 的历史，就是连接人与朋友和家人，帮助人们发现自己的兴趣。这些都是非常人性的事情。
另外也可以从商业角度来看。
Meta 每天有 35 亿人使用旗下应用。
所以 Meta 最自然能够成功的领域，就是消费者 AI。不是工作。不是 Coding。而是个人。
David：
对。
Alexandr：
所以个人 Agent、Personal AI，以及广义上的 Consumer AI，一直都是我们认为 Meta 可以做出非常特别的东西的领域。
这就把我们带到了 2026 年初。
现在你们已经有了原型，有了支持，所有人都知道 Mark 支持它。
然后你们开始进行七个月艰难的产品打磨。
Alexandr：
是的。当时有一个一直笼罩着我们的阴影，“个人 Agent？它们不是已经出现过，然后又消失了吗？”
而我们一直认为，这是因为体验还不够完美。产品还没有被打磨好。还有很多类似的问题。
但我们知道，这是开发产品时必须认真考虑的事情。
我们把模型开发路线图的一个最高优先级，放到了个人 Agent 上。
我们有一些非常长的表格。里面有数百——或者甚至数千，不，严格来说不是数千——超过 100 项具体行为和能力。
我们知道理想的个人Agent必须具备这些能力。
这个过程非常、非常细致。然后随着时间推移，我们为每一项建立评估。我们研究怎样训练模型，让它在每一项上都变得非常、非常好。
我们会进行复盘：看那张表格。看看哪些地方做得不好。然后确保我们不断改进。
就是这样一个非常细致的过程，一点一点地提升模型，把所有边缘问题磨平，让模型能够真正驱动这个产品。
David：
这也是 Meta 的文化吗？
这种不断打磨产品的文化？
Alexandr：
是的。Meta 很大一部分文化就是，一旦你知道自己要测量什么，那么你拥有非常优秀的人，就可以针对这些东西进行优化。
你可以把所有细节打磨好。你可以让这些东西变得非常棒。
在 AI 之前的消费者产品时代，这很多时候意味着：怎么优化转化率？怎么优化推荐率？怎么优化 onboarding 流程中的每一个环节？怎么把所有这些东西做到完美？
我觉得进入 AI 时代以后，尤其是 Muse，这种文化很大程度上变成：把模型的每一个细节都打磨到最适合这个产品。
David：
你看到过 Jeremy Stern 在 Colossus 上写的那篇关于 Zuck 的文章吗？
Alexandr：
看到了。说实话，我没读。
David：
太长了，不看也正常。那篇文章有 15,000 字。
Alexandr：
我只是对 Jeremy 说了一句：“太长了，不读。”
David：
他是我最喜欢的人。
Alexandr：
我看到了。
我认为他现在写的是世界上最好的企业家和投资人传记。
我觉得从这个角度来看，他就是世界第一。
David：
文章里 Zuck 讲到了他相对于 Elon 和 Sam Altman 的优势。
他说，“听起来我的技能组合一点都不性感，但我非常擅长建立团队，然后在很长时间里一点一点改进产品。”
而且相对于 Elon、Sam Altman 等人，“我不会失去对公司的控制，我也不需要再融资。”所以我可以在非常长的时间里不断做这件事。
当你说 Muse 经历了这七个月，我脑子里一直在想这段话。
Alexandr：
我觉得完全正确。这确实需要巨大的耐心。
七个月。可能听起来并没有那么长。但 AI 的时间尺度非常疯狂。
David：
七个月的 AI 时间。
Alexandr：
七个月的 AI 时间，可能相当于非 AI 世界里的十年。
我觉得，对我们所有人来说——但我尤其要给 Mark 很多赞扬——这需要巨大的耐心、克制，以及对这个过程的信任。
你可以回头看一下从二月份到九月份整个期间 Mark 的财报电话会。
他一直在暗示，我们正在做 Personal Agent。
我们其实并没有试图隐藏这件事。我们就是在做 Personal Agent。
我们也一直在谈。但我觉得，公司内部在整个过程中其实存在很多怀疑。
当然，华尔街一个主流叙事就是，“天哪，Meta 正在烧掉这么多钱。”
“他们在 AI 上到底能不能做出什么东西？”
David：
还不只是这个。“Zuck 不可能赢得 AI。”这个说法持续了很长时间，一直被反复讨论。
而且回到 Jeremy Stern 那篇文章。他后来私下和 Zuck 的竞争对手交流，其中包括一位曾经和 Zuck 共事、后来去了另一家实验室的研究员。
那个人说，“我不希望和他竞争。”因为 Mark 就像一个——我觉得原话是，“Mark 是那个该死的 Terminator。”他就是不会停。
而且文章还说，他的一个超能力就是，他永远不会对产品现状感到满意。所以他总是想不断改进。但他又不是一个混蛋。他不是那种会粗暴地破坏团队化学反应的人。
文章里甚至提到，团队凝聚力对他来说极其重要。
Alexandr：
我觉得完全正确。Muse 神奇的地方之一，就是我们确实花了相当多的时间，在产品最终发布之前，把所有细节都打磨好。
因为 Personal Agent 是一种非常特殊的产品领域。
它其实处在刀刃上。如果它能够可靠地提供这些神奇体验，它有潜力成为有史以来最伟大的消费者产品之一。
但你面对的是模型。面对的是非确定性。面对的是 Agent。它们可能出错。可能不可靠。
如果用户获得的是不可靠的体验，他们就会觉得，“这就是垃圾。”
所以我们必须把产品做到足够高的质量和价值，让它能够真正打动大量下载和使用它的人。
David：
我想继续聊这个过程。我很好奇，你们用了多少资源？团队多大？多少人在做？
你们有没有数据，比如一个人使用 Muse，获得了九次非常棒的体验，但有两次体验不一致或者很糟糕，然后他就流失了？
Alexandr：
年初其他很多 Agent 产品其实就已经展示了这个问题。几乎所有人都流失了。因为它们不可靠。我们对 Muse 做了大量用户测试。很多很多轮。让全新的用户从零开始下载并使用 Muse，然后观察他们的体验。
Muse 的一个非常核心的前提，也是我觉得真正产生效果的地方，就是，它和大多数人以前体验过的消费者 AI 是不同的东西。
它不是聊天机器人。它是 Agent。它可以替你完成 Agent 才能做的事情。
对开发者来说，这可能已经是老新闻了。因为他们已经下载过 Agent，也已经使用了一段时间。
但对大多数人来说，仅仅从“聊天机器人”毕业到“Agent”的这个过程，就需要解释，也需要非常精心的 onboarding。
而且，我们当然也看到当我们测试不同版本的模型时——我们会持续做 A/B 测试——产品体验对模型质量非常敏感。
它非常依赖模型能够多可靠地完成任务。也非常依赖模型能够多可靠地和用户沟通。还依赖模型在需要用户指导的时候，能多可靠地回来询问用户。
David：
但你们怎么知道它已经准备好发布了？
Alexandr：
一部分是非常数字化的。回到刚才那张 100 多项指标的表格。我们为每一行设定了阈值。低于什么水平就是阻止发布。达到什么水平才算好。
我们有很多检查点。比如有一次：80 项是绿色的，20 项是红色的。我们知道这还不够好。
后来我们有了第一个所有项目都变成绿色的模型检查点。那是经过特别训练的 Muse Spark 1.3 版本。
所以有非常数字化的一部分。然后还有体验层面的判断。我们实际去使用这个模型。
我们能够感觉到，它比此前迭代过的任何版本都好很多。
David：
回到你刚才说的七个月。
到底有多少人参与这个产品？
Alexandr：
模型工作和产品工作加在一起，总共不到 200 人。
David：
听起来很多。
Alexandr：
但在大公司里……
David：
其实很少。
Alexandr：
确实不算多。
回头看其实挺酷的一点是，我们知道这将是 Meta 今年发布的最重要的产品之一。
整个高管团队都知道，这很可能会成为 Meta 今年最重要的产品之一。
但在组织层面，我们有足够的克制。确保它由一个非常小的核心团队负责。
没有让整个公司膨胀到，“好吧，现在公司大批人都来做这个。”
因为我们知道，它是一件完整的艺术作品。
它需要一个强烈的观点和强烈的聚焦，才能把它最终塑造成一个完整、漂亮的体验。
David：
再解释一下。
为什么你刚才称它为“一件完整的艺术作品”？
为什么需要一个单一的视角或者观点？
Alexandr：
我认为大型组织生产的产品有一个问题。
而且我觉得，现在很多 AI 实验室也开始出现这个问题：它们会变成一种 Frankenstein 式的东西。或者说，像 Cronenberg 式的东西。
它把大量不同人的观点、愿景和信念混合在一起。
从某种意义上说，这就是 PM 地狱。每个 PM 都有一些东西想塞进产品。然后所有这些东西混合在一起。最后变成一种“冰沙”。用户和消费者其实能够感受到。
你能感觉到，这个产品明显是很多不同的人一起做的。明显有不同的人有不同的目标。最后大家只是把这些东西硬塞到了一起。
Muse 必须完全相反。它必须有一个明确的观点。必须有一种统一、连贯的体验。我们真正想把这种体验交给世界。
David：
我很喜欢你这么说。而且恰好纯粹是巧合。
我不知道这一期什么时候发布。但我们录制这期节目的今天，恰好是 Steve Jobs 去世 15 周年。
当你想到那些拥有单一观点的消费者产品时，你首先想到的显然就是 Steve。
我读过所有关于 Steve 的书。Apple 历史上的每一本我都读过。我的另一个播客 Founders 也做过大概 15 或 20 期关于他的节目。
我最喜欢的一句用来描述 Steve 对 Apple 影响的话是，“Apple 就是拥有 10,000 个生命的 Steve Jobs。”
产品就是他的品味。他的视角。他的观点。他希望这个世界变成什么样，最终用户拿到的就是那个东西。
在 Muse 的情况下，Nat Friedman 应该得到很多赞誉。他的品味和敏感度最终决定并塑造了这款产品。
David：
你们公开谈过有多少人在使用 Muse 吗？
Alexandr：
我们说过“millions（数百万）。”然后我还转发过其他人发布的图表。
从这些图表来看，你可以推断，Muse 可能是历史上增长最快的消费者 AI 应用。
David：
但你还是不愿意说具体数字？
Alexandr：
我们说过 millions。
David：
Millions 可以是几亿。
这也是 millions。
所以你只是没有说前面的数字。
我想聊聊你最近在 X 上的表现。你最近几乎可以说是在 X 上“失控”了。你是在进行一种营销策略吗？到底发生了什么？我感觉 Muse 发布之后，你在公开社交媒体上的发帖方式明显发生了变化。你在做什么？
Alexandr：
这里面有几个因素。
David：
这一定比在 Scale 有趣。
Alexandr：
你之后再问这个。但一定是。
过去几周是我整个职业生涯里最有趣的几段产品开发经历之一。
这里面有几个事情同时发生。
第一，我们觉得必须找到一种方法，让 Muse 突破。现在的信息流太猛烈了。
回到刚才说的，对大多数人来说，他们不断被各种新的 AI 产品、创业公司、发布、模型轰炸。
又一个模型。又一个产品。又一个功能。就是这样一个持续不断的信息洪流。
我们甚至开过一些大型会议，专门讨论这个问题。
我们说，“我们必须突破。”
当然，Meta 有巨大的分发能力。我们可以确保所有人都知道 Muse。但这还不够。它无法让 Muse 以一种有趣的、文化性的、令人着迷的方式突破，让整个世界真正注意到它。
另外，我自己生活中恰好认识并成为了一些 Meme 创作者的朋友。我亲切地称他们为我的“schizo friends”。
这些人每天都在思考 Meme、互联网，以及理解互联网。我有一些朋友对 Muse 极度痴迷。他们也痴迷于你的 X Feed。
他们甚至认为，“你背后有 100 个 Muse 在给 Muse 做 Meme。”
David：
所以你只是有一群长期在线的精神分裂朋友？
Alexandr：
我的 X Feed——顺便说一下——有一段时间，我发的每一条推文实际上都是这样。有一段时间我很难集中精力开会。
因为我会突然想到一个 Meme。然后我就会“等等，等等，我想到了。”然后必须把它发出去。那种感觉几乎就像灵感突然出现。
有一次我和一个同事吃饭。吃饭过程中，我突然说“等等，等等，我想到了。”然后我发了另一个 Meme。
它几乎让我有一种工程师解决 Bug 的感觉。因为你知道什么时候一个东西会真正“点击”。
David：
但你确实在 X 上花了很多时间。
Alexandr：
是的。其中一个目标就是突破。另一个原因，我觉得也很重要：怎么让 Meta 重新变酷？
因为不知道为什么，尽管我们拥有 Instagram 和 Facebook 这样极其强大的文化软件，Meta 在一段时间里并不酷。
所以我想让 Meta 重新变得酷、有趣、好笑。
至于这种“失控”的状态，则是在过程中自然发生的。
Muse 刚发布的时候，我主要是在推广我看到的各种有趣用例。
我会转发几十个用户使用 Muse 的案例。后来有几条推文，我其实没有想太多。
就是“算了，发了。”结果有几条表现非常好。
David：
你看过那个：
“花了多少时间思考，然后 banger”？
Alexandr：
看过。
David：
太棒了。
Alexandr：
我同意。
有一些东西，我根本没花多少时间。我发出去。甚至几个小时都没看手机。
然后回来一看“哇，这条表现这么好。”于是我又想起了互联网的一件事情：互联网会奖励风险。会奖励意外。会奖励人们没有预料到的东西。所以后来我就开始放飞了。
我很多同事对此都有些惊讶。Nat 在整整一周的会议中曾经说过，“我原本以为我们会学到很多关于 Muse 用户的信息，以及大家是怎么使用 Muse 的。”
“结果我们实际上学到的是很多关于 Alex 大脑的信息。”
David：
很好玩。
Alexandr：
非常好玩。
我感觉自己把这些年来积累的互联网知识全部调动起来，用在了那些时刻。而且我不知道我们的追踪数据能不能证明这一点。
但我确实觉得它真的对增长产生了影响。这件事非常荒谬。
David：
我绝对觉得有影响。
我现在不停听到有人谈 Muse。
而且我听到这些消息的人，很多都已经下载了 App，并开始使用。
回到你刚才说的：
Meta 有分发能力。
但这并不意味着人们会真正回来使用产品。
所以你们是怎么让 Muse 变成一个用户愿意持续使用的产品的？
Alexandr：
我觉得核心问题是我们如何让 Muse 突破，成为一个真正的产品？
其中有几个部分。
第一如何让用户尽早体验到产品？如何让用户尽可能快地进入一个“Wow Moment”？这个产品天然适合做到这一点。
因为它是 AI。它可以做很多事情。如果一个人从来没有使用过 AI Agent，那么它能够做的很多事情都会让你感到惊讶。这是一个很重要的部分。
另一个部分就是如何利用人们经历这些疯狂时刻后的故事？然后把这些故事用来帮助产品“唱起来”。让产品飞起来。
David：
但你们怎么使用这些故事？
你们没有给 Muse 投广告吧？
Alexandr：
我们投了一些。
但说实话，一开始主要就是我转发它们。
任何时候，只要我看到有人做了什么有趣的 Muse 用法，我就会Quote Tweet。
David：
我一直无法理解，为什么 Anthropic 和 OpenAI 的广告这么差。
Anthropic 最近做了一个很大的户外广告活动。结果广告都是围绕他们自己。
ChatGPT 也一样。他们放一个图标。
我甚至觉得很多人都不知道那是一个 Logo。
然后写“Codex。”
再让两个人坐在办公桌前。
我就想：“这到底是什么意思？”
而你们有这么多真实用例。
你们只需要展示产品带来的好处。
就这么简单。
Alexandr：
是的。
David：
你们有几百万个。
拿这些去做广告。
这么基础的东西，为什么大家还会反复犯这种错误？
Alexandr：
我们在打造 Muse 的过程中，以及总体上打造产品时，经常回到一个问题“为什么一个人会在乎？”
他们不在乎你。也不在乎你的公司。人都是自利的。他们关心的是自己。
这是一本很老的书里的理念。叫《Scientific Advertising》，大概写于 1900 年代初。它非常有价值。
当时一个广告公司创始人赚了最多的钱。大概是 1920、1930 年代。这本书作者叫 Claude Hopkins。
他把自己最好的文案技巧全部写下来：“这些就是我赚钱的全部方法。”然后把手稿锁进保险箱 20 年。
但本质上，它不是一本关于广告的书。它讲的是人性。而人性不会改变。他的核心观点就是，你的广告是关于你的。你的广告是关于你的产品。你的广告是，“嘿，我有这个东西，买吧。”人们不在乎。人们是自利的。
你只需要做一件事，告诉他们这个东西能够为他们做什么。然后从那里开始。
David：
有人把这些理念写在 1900 年代初，后来一直有人用这些理念建立巨大的公司。
Alexandr：
对。
我觉得这里有几个洞察。
第一，世界上绝大多数人根本不在乎 OpenAI。也不在乎研究。也不在乎其他公司。甚至不在乎 Meta。
他们关心的是，“它能为我做什么？”
我们恰好拥有一个非常好的吉祥物，那个小小的 Jolly Guy。
我记得有一条推文让我意识到，“哇，这个东西很有潜力。”
当时我开车去公司。路上生成了一个版本：这个小家伙手里拿着一个公文包。然后我发了一条：，“MFW，我周一去上班。”
我当时觉得，这是我最近最好的推文之一。
然后我意识到，你可以把这个小家伙放进很多场景。
我在这个过程中意识到的一件事情是，如何创造一种非常不同于以往产品营销的、令人意外的时刻？
我已经想不起上一次有人用这种带有一点挑逗性的 Meme 来营销产品是什么时候了。我甚至不知道以前有没有人这样做过。
但我意识到，我们可以用这个小家伙做这件事。它很有趣。它能够让普通人产生好奇。
David：
好。
但这可能让他们产生认知，甚至下载 App。
可是 App 已经在手机上以后，你怎么让他们继续使用？
Alexandr：
真正喜欢这个 App 的人，会经历一个循环。
我们二月份的时候就已经观察到，你先给它一个小任务。它完成了。你：“哇，它居然做到了。”然后你给它稍微多一点。
它又做到了。你：“哇，它居然能做到这个。”它能做第一件事。还能做第二件事。然后你再给它一个更大的问题。
这有点像一种和 AI Agent 之间的“信任跌落”。
一开始你并不真正信任它。但你又很好奇。所以你给它一点点任务。然后稍微大一点。再大一点。再大一点。
我和大学生交流的时候尤其明显。有些人使用 AI 的方式，已经完全是一种信任跌落。他们直接录下语音，把自己的所有想法一股脑倒给 AI。然后发送出去。接下来就完全相信 AI 会帮他们整理这些想法。给出清晰的计划。告诉他们接下来该做什么。
我觉得对于 Muse 的成功用户来说，真正重要的就是让他们进入这个信任过程，越来越大的事情。然后每一次都能完成。
David：
我很好奇，这其中有多少实际上是由口碑驱动的？
比如说，我跟你聊天之后，我肯定会下载。
但真正让我产生兴趣的是：
我的一个朋友会给我发截图，告诉我他怎么使用 Muse。
你下载 App 后，它其实没有告诉你太多能做什么。
它就是一个非常开放的文本框。
但我有一个朋友，他管理着一家 1000 亿美元的公司。
有一次他把身份证落在一架 Flexjet 飞机上。
然后他告诉 Muse：
“我不想参与这个过程。”
“你必须自己弄清楚怎么拿到我的身份证。”
“这是它所在的地方。”
“这是我现在所在的地方。”
“然后你自己把中间所有步骤都解决。”
然后 Muse 真的安排了整个路线。
去了那里。
通过他的办公室安保。
不知道怎么做到的。
最后到了他的办公室。
我当时就想：“Holy shit，这就是最好的营销。”
就是三四张 Muse 对话截图。
他说：
“我不想参与，你自己搞定。”
然后 Muse 一路解决。
Alexandr：
其实这是现代产品营销的一个特点。
我不知道这在多大程度上是有意设计的。
但现代产品营销越来越依赖截图。
我觉得一个现代消费者产品必须能够，“在截图里成立。”截图必须能够飞起来。
无论是通过群聊、口碑，还是线上传播。
我觉得这一直是一个非常重要的部分。
这并不是我们有意设计出来的。
但我认为截图里有那个小家伙，是一个非常大的事情。
因为 Jolly，或者说你的 Muse，在截图里立刻就能告诉你，这是一个 Muse 截图。这可能就是你能拥有的最好的营销。
David：
所以你一天到晚都在使用 Muse 吗？
你自己到底怎么用？
Alexandr：
我主要是用它设置很多工作流。
还有我的会议。
所以实际上，我的工作要求我保持注意力、保持在场、和人互动。
但我已经建立了很多工作流。基本上把它当成我的第二大脑。
David：
你在那篇文章里也这么说了。
而且写得非常简短。
我看到你当时好像已经有 550 万用户了。
你说了一句话，我很喜欢，“如果每个人除了自己的大脑之外，都拥有第二个心智。”
我觉得从哲学角度来看，这是关于 AI 最有意思的问题之一。
当你拥有强大的 AI 后：人究竟意味着什么？人与 AI 的关系是什么？它究竟应该是什么样？
不同的人有不同的答案。
一种显然令人恐惧的情况是：
AI 超越我们。
然后我们只是按照它们要求的方式行动。
但还有其他完全不同的可能性。
David：
在你继续之前，我想知道：
你自己的看法是什么？
Alexandr：
我真的相信 Muse。
我相信 Personal Agent 会成为一种长期存在的产品形态。
因为人类天生就拥有欲望、需求和梦想。
而我认为，AI 和 Personal Agent，比如 Muse，会成为一种机制和桥梁，帮助我们实现这些事情。
然后人类会不断拥有越来越大的梦想。孩子们会梦想拥有自己的星系。或者其他什么。然后 Muse 会帮助他们做到。
Bezos 曾经在某一封股东信里写过一句话消费者最美好的地方，就是他们永远对现有选择感到“不满意”。
我记得原话大概是，“beautifully unhappy。”
或者说，对现有选择永远有一种美好的不满足。这就是我们与 AI 关系的一种形式。当然还有其他形式。
我认为 AI 会越来越多地参与科学发现过程。AI 会越来越多地进入经济的不同领域。但我确实相信这种长期存在的产品形态，每个人都有一个 AI，支持他们去做自己真正想做的事情。
David：
所以你认为 AI 可以把生活里所有那些你不想做的事情全部拿走？
那些我们不想做的事情？
Alexandr：
我觉得它可以。世界上充满了守门人和障碍。
Muse 可以帮你绕过这些东西。而且不需要再消耗你的时间。这样你就可以真正专注于那些你想做的事情。
David：
你在那篇文章里说过一句话，我非常喜欢。
你说，Muse 可以让每个人拥有他们小时候梦想中的成年生活。
Alexandr：
我觉得这很重要。
每个人小时候都有非常大的想法和非常大的梦想。
他们想象自己的人生。他们会想象自己成为宇航员。拯救地球。改变世界。或者其他任何事情。
他们的想法非常大。然后由于各种各样的原因，当他们完成学业。进入职场。在一份工作里待了一段时间。那些希望、雄心以及梦想的能力，都会一点一点从他们身上被吸走。生活把它们打掉了。
我觉得作为成年人，我们其实没有意识到，我们所有人有多大程度上已经变成了僵尸。我们失去了自己的能动性。
我觉得“雄心”这个词非常好。
AI 的一个承诺，从广义上说，我认为也是 Muse 这样的产品的一个承诺，就是，让这种状态从童年一直持续下去。
小时候，你有大梦想。使用 AI。让它们发生。
然后，梦想更大的东西。让它们发生。再梦想更大的东西。让它们发生。
就这样体验一种，能动性不断上升的阶梯。你的 Agency 在人生中不断增加。
而不是小时候拥有很多能动性，后来却一点一点被摧毁。
David：
你刚才说这些的时候，我想到了一件事情。
你之前提到你和 Nat Friedman 经历的那次非常令人不安的心理审计。
AI 从某种意义上深入剖析了你。
如果我们拥有的是完全相反的东西呢？
它不是让你感到不安。
而是给你更多自信。
让你理解：
世界是可以改变的。
如果你足够用力地推动它。
如果你拥有足够的能量和动力。
你真的可以改变你周围的世界。
Alexandr：
我觉得这是最优秀的企业家身上都有的东西。
他们会做非常大的梦。
实现它。
然后梦想更大的东西。
可能花十年去实现。
实现之后，再梦想更大的东西。
Elon 显然是一个非常好的例子。Mark 也是。
我觉得很多标志性的企业家都有这样的经历。
而我认为，这种状态本应该属于每一个人。
有一点让我觉得很悲剧，大多数人小时候都有很大的梦想和想法。然后进入公司。逐渐变成僵尸。
也许有一天想去追逐自己的梦想。但这时候已经非常难了。因为你有各种责任。也许你有家庭。也许还有其他事情。
你就这样被困在这种僵尸状态里。
David：
在进入 Scale AI 之前，我还想再聊一个 Muse 的问题。
在你写的那篇文章里，有一句话我特别喜欢：
“直到今天，这个世界一直是由少数狂热分子塑造的。”
那些人以某种方式找到了把自己的欲望变成现实的方法。
Alexandr：
对。
David：
但我们从来没有见过：每一个人的能动性都被完全打开的人类。
Alexandr：
我认为，我刚才描述的这个世界——
每个人在整个生命过程中都有不断增加的能动性。
每个人都有实现自己的愿望和梦想的能力。
这个世界听起来会非常疯狂。
而且是非常好的那种疯狂。
我认为它会非常有趣。
它会充满艺术感和酷感。
你会进入世界不同的角落。
看到完全不同的东西。
它会非常多样。
甚至有点疯狂。
想象一下，数十亿人突然因为拥有了充足的智能，而拥有了创造不可思议事物的资源。
我认为这就是 AI 的一部分承诺。
在我脑海里，它几乎像《瑞克和莫蒂》里的“跨维度电视”。
只不过，它真的在人类现实中实现了。
那会非常棒。
David：
所以我一直想起那个动画里的那句话，“宇宙会吞噬聪明人。”
好。那我们回去。 我个人真正好奇的是：
你创办了 Scale AI。
你经营 Scale AI。
然后有一天：
Mark Zuckerberg 联系你。
他说：
“我想和你谈谈。”
你能讲讲吗？
Alexandr：
我记得具体消息大概是，“嘿，你有时间打个电话吗？”
David：
你以前和 Mark 有关系吗？
之前见过吗？
背景是什么？
Alexandr：
我有一个朋友叫 Alex Schultz。我们认识很多很多年。Scale 大概成立一年左右的时候，我在旧金山认识他。他现在是 Meta 的 Chief Data Officer。此前长期担任 Meta 的高管。他把我介绍给 Mark。
我想应该是在 2021 或 2022 年左右。
当时是聊 AI。
因为那个时候 Mark 对 AI 越来越感兴趣。
Scale 也在 AI 领域做很多事情。
我的记忆是，从介绍到第一次见面，好像花了一整年。
David：
为什么？
Alexandr：
Mark 的日程显然疯狂得不得了。
他有无数事情要处理。
而且他非常擅长做优先级排序。
他会在真正重要的事情上花大量时间。
有时候甚至是过量的时间。
他必须这样做：
既要在真正重要的事情上花足够多的时间，
又要做一个好父亲，
成为一个好伴侣，
处理其他事情。
唯一办法就是，无情地进行优先级排序。
之后我又和他聊过几次。
作为一个创业者，我向他请教过一些问题。
显然，能够得到 Mark Zuckerberg 的创业建议，是非常重要的事情。
我还记得，当时我会在 WhatsApp 上问他一个问题。
然后他会写非常长的回答。
我当时非常困惑，“他怎么有时间写这么长的回复？”
但现在我知道了，他只是打字非常快。
而且他回复 WhatsApp 的速度非常快。
他可以非常快地写出一个非常严谨、很长的答案。
这是他非常令人印象深刻的一项能力。
David：
你可以偷看他的脑子。
Alexandr：
对。
Meta 是 Scale 的重要客户。
在这次事件之前，我和他大概半年聊一次。
大概是这样的节奏。
然后有一天，他打电话过来。
一开始其实并不明显：
最终到底会发生什么。
因为第一次对话就是：
“你觉得我们应该做什么？”
“你觉得我们应该关注什么？”
David：
为什么 Llama 4 是一个重要节点？
为什么这次谈话发生在 Llama 4 之后？
Alexandr：
因为 Llama 4 没有按照 Meta 希望的轨迹发展。
从公司内部来说，它确实是一次失望。
而且那时 AI 显然正在变得越来越重要。
很明显，AI 将成为 Meta 未来非常关键的一部分。
所以最开始几次电话里，他就是在问我：
“你觉得我们应该做什么？”
“你觉得我们应该关注什么？”
David：
我私下听到过关于他的另一件事情。
他有一个非常疯狂的东西。
不是董事会。
虽然董事会里也有一些人参与。
他有一群世界级企业家组成的圈子。
我和其中一些人聊过。
他们说：
“你根本不知道。”
“他一直在向我们征求意见。”
他会发消息：
“这是我现在的情况。”
“这是工作上的情况。”
“你会怎么做？”
然后不断这样做。
Alexandr：
我觉得这是一项非常令人印象深刻的特质。
因为这需要谦逊。
即使已经取得了如此多不可思议的成就，他依然愿意持续这样做。
而从他第一次联系我，到我们宣布交易，整个过程大概只有五六周。
非常快。
David：
另一个世界级企业家都有的共同点。
我们之前请过 Grok 的创始人 Jonathan Maras。
他和 xAI 做那笔 200 亿美元交易时，第一次公开谈这件事就是在我的节目上。
他说：
从 Jensen 第一次打电话，到钱进入我的银行账户：三个星期。
Alexandr：
太疯狂了。
我当时有很多关于如果我是他，我会怎样思考 Meta AI 战略的想法。
我最早说的一件事，就是之前提到的：
Meta 的历史是围绕人们真正想做的事情。
所以它实际上是这次 AI 变化中最特殊的公司之一。
我给他发了很多很多想法。
然后同时发生了另一条线：
“我们是否可能找到一种方式一起合作？”
David：
当他这么说的时候，你怎么想？
因为这对你来说显然是不可预测的。
Alexandr：
完全不可预测。
整个过程都非常疯狂。
我当时只是想：
“这很好。”
但：
“这怎么可能？”
David：
但你知道他们这么说意味着什么。
Alexandr：
现在知道。
David：
“我们必须找到合作方式。”
翻译过来就是：“我们不想买你，我们想买你的人。”
永远都是这样。
Alexandr：
我当时还没有得到过这样的指导。
我当时确实有一个明确感觉：
“这好像根本不太合理。”
我觉得他可能是在试探。
或者只是抛出一个想法。
但它甚至不太符合商业逻辑。
David：
为什么？
Alexandr：
如果回头看 Meta 历史上最经典的收购：Instagram 和 WhatsApp。
它们都是非常明确的产品逻辑驱动的决定。
而 Scale 是一家深度企业销售、政府销售的公司。
它和 Meta 是完全不同类型的业务。
所以当时我认为：如果 Meta 想进入这些领域，那么这种交易逻辑是合理的。
但这次不是。
因为我觉得 Mark 当时真正关心的，是 Llama 项目以及整个 AI 项目。
David：
他想要人才。
Alexandr：
对。
他想要人才。
整个过程中很多事情都被笼罩着。
不清楚。
David：
什么时候变得清楚？
Alexandr：
钱到账的时候。
当我们开始谈数字，我就想：
“哇。”
“好吧。”
“现在清楚了。”
David：
一开始你说：
“这不合理。”
然后继续聊。
之后他多快说服你：
“这是你应该走的路？”
Alexandr：
其中一部分就是：
这是一个非常有意思的交易结构。
最后我们达成的结构是：
Meta 投资 Scale，持有 49%。
Scale 继续运营。
我和几个人加入 Meta。
当时让我觉得不可思议的是：
这是一笔非常奇怪的交易。
但我认为它真正成为了一个非常有意思的：Win-win-win。
Scale 的股东赢了。
因为所有 Scale 股东都获得了一笔非常好的交易。
Scale 继续运营。
而且我真的相信：
Scale 最好的日子还在后面。
David：
我想知道的是：
Mark 是不是一通电话就能向你解释清楚，然后你就接受了？
还是说：
“等等，Mark。”
“这太疯狂了。”
“我得花几天想想。”
讲讲这个过程。
Alexandr：
那是好几个星期。
我一直在想：
“这太疯狂了。”
“这是真的吗？”
“这到底有没有意义？”
“如果它有意义，我到底是什么感觉？”
当时最主要的情绪就是：“这也太疯狂了。”
然后我开始真正思考：
“好吧。”
“我必须做出一个决定。”
我到底要不要做？
这本身就是一个很大的过程。
我和 Scale 的人聊了很多。
和我们的投资人也聊了很多。
有很多非常有意思的讨论。
显然：放下自己的孩子非常困难。
David：
你在 Scale 做了多久？
Alexandr：
从创办到现在，九年。
David：
而且你还这么年轻。
甚至还不到 30 岁。
Alexandr：
对。
David：
所以这是你人生的三分之一。
Alexandr：
是。
Paul Graham 很长时间以来一直有一个说法：
如果你把自己的公司看成：“这是我一生的事业。”
那么你的经营方式就会不同。
我在整个经营 Scale 的过程中，真的把它当成自己一生的事业。
所以这是一个非常困难的情感过程。
最后真正让我做出决定的，是几个因素结合在一起。
第一：
这是一个真正的 Win-win-win。
对所有参与者都是一个很好的交易。
第二：
我看到了 Meta 可能发生的事情。
而且当时 Meta 的 AI 从很多角度来说确实已经像是“受损资产”。
甚至可能不是最有吸引力的 AI 工作地点。
但这反而激发了我的创业者一面。
我想：“等等。”“我可以重新打造它。”
David：
本质上你是在重新创办这个实验室。
Alexandr：
对。
这最终成为了非常有意思的一件事情。
因为很明显还有大量工作要做。
这反而为我创造了条件：
可以从零开始重新建立很多东西。
建立正确的原则。
建立正确的文化。
创造条件，让我们真正构建出一些非常棒的东西。
David：
你和 Mark 是怎么讨论的？
是：
“我们需要在这里按下重置。”
“如果继续沿着现在的路径走，就不会成功。”
“所以我们把它拆到地基，然后用完全不同的人才重新做。”
你们之间是不是这样的对话？
Alexandr：
这是一场不断演进的对话。
但有一件事情我非常相信。
我认为 Elon 在职业生涯的不同阶段都证明过：
你只需要一个非常小、极其优秀、技术能力极强，而且非常扁平的团队。
如果你拥有这样的团队：
你可以非常非常快地完成大量事情。
所以这是我非常有信念的一件事情。
我相信：
尤其在 AI 领域，这就是正确的方法。
特别是我们必须做的事情是：极其快速地行动。
这也是我早期和 Mark 讨论很多的事情。
我觉得他对此也非常兴奋。
最终，这成为了我们整个战略的支柱之一：小团队、非常扁平、技术导向、极高人才密度。
David：
如果拥有这些条件，你能多快？
Alexandr：
非常快。
David：
从外部看，Mark 的做法就像：“把弹药全部打光。”
这是我理解这件事的方式。
你有没有读过一本叫《Mine and Napoleon》的书？
Alexandr：
没有。
David：
1957 年出版。
我看到 Tyler Cowen 采访 Sam Altman。
他问：
“你今年读过最重要的一本书是什么？”
Sam 说：
《Mine and Napoleon》。
这本书非常难找。
它大概 300 页。
全部都是 Napoleon 自己说的话。
按照主题整理。
他一次又一次谈到：“犹豫是致命的。”
但他在采取行动之前，会进行大量思考。
他会从各个角度研究。
确保自己做的是正确决定。
我觉得这和 Mark 的做法有某种呼应。
他会进行大量思考。
确保自己在正确的道路上。
但一旦决定了：他就全押。
Alexandr：
我觉得他真正内化了一个理念：
失败并不重要。
真正重要的是：当你赢的时候，你赢得有多大。
我觉得这种理念让他能够在很多情况下真正做到无所畏惧。
因为他非常习惯承担风险。
David：
他有一句非常好的话：“在一个不断变化的世界里，最大的风险就是不承担任何风险。”
Alexandr：
完全正确。
我觉得他已经非常深刻地内化了这一点。
当然，Meta 完全可能走向另一个世界。
它可能变得非常像 Google。
更加缓慢。
更加官僚。
成为一种完全不同的公司。
但我认为，因为他深刻内化了这些经验，他让整个公司保持动态。
保持运动。
保持活力。
David：
你现在和 Mark 一起重新创办这个实验室。
和你以前在 Scale 做创始人相比：
你工作的方式有什么不同？
Alexandr：
在 Scale，我真正内化了一件事情。
我甚至不记得这个建议是谁告诉我的。
大概就是：如果你想成为一个优秀的创始人，你必须能够做公司的每一项工作。
所以我对公司每一件小事应该如何发生、如何运作，都有非常强烈的观点。
这导致公司在很大程度上成为我的努力和观点的产物。
我的观点会通过各种方式表达在公司里。
但这也让我在非常大的程度上成为公司的瓶颈。
这对公司来说有优点，也有缺点。
如果你第一次创业：
我仍然认为应该采用这种方式。
因为如果你不这样做，成功概率可能更低。
David：
Scale 是你的第一家公司？
Alexandr：
是。
David：
但在 Meta 完全不同。
Alexandr：
是。
因为我们必须在非常短的时间里完成非常多的事情。
我没有奢侈到可以在实验室里“做每一项工作”。
我当然不是 AI 研究员。
也不是产品设计师。
我也不是很多其他对于组织成功非常关键的角色。
所以在 Meta，我采取了一种完全不同的理念：我们怎样创造一个环境，让我们可以招到最优秀的人？
这是第一要务。
招聘聪明、优秀的人。
每一个领域都要找到真正顶尖的人。
David：
为什么你在 Meta 能做到？
只是因为资源更多？
为什么？
Alexandr：
我认为 MSL 的创立时刻有一件事情非常有吸引力：
我们有机会从零开始建立一个实验室。
用非常非常小的团队。
同时，我们有一个非常明确的方向：
Personal Superintelligence。
这对很多人有吸引力。
我认为每一个从事 AI 的人，都希望 AI 最终能够帮助人。
希望它最终能够对自己的妈妈有意义。
对自己的祖母有意义。
对自己的祖父有意义。
希望它能够对世界上每一个人都真正有意义。
而因为我们拥有 Meta 的资源：
我们不会受到算力的限制。
不会受到基础设施的限制。
也不会受到分发的限制。
我们不会受到创业公司通常会遇到的那些瓶颈。
但同时：
我们拥有一个机会，可以真正打造一些东西。
你可以在上面留下自己的印记。
拥有非常大的影响力。
真正塑造它。
我觉得这对很多人非常有吸引力。
David：
所以这就是为什么他愿意花看起来疯狂的钱，去获得少数几个顶尖人才。
因为他知道：
这些顶尖人才会进一步招募其他顶尖人才。
但你需要这个起点，对吧？
Alexandr：
对。
还有一点可能被低估了。
OpenAI 和 Anthropic 的股票价格都大幅上涨。
所以如果你看这些人在 OpenAI 或 Anthropic 留下来的情况下能够赚多少钱：
其实也非常高。
所以对于很多人才来说：
最终从薪酬角度来看，可能其实是接近中性的。
但显然，我认为这和其他事情是一样的。
很多时候我们没有认真想过：
这些 AI 实验室早期员工、早期研究员的股票价值增长了多少。
他们实际获得的总薪酬到底是多少。
我们的出发点就是：找到并招聘最聪明的人。
这是第一件事情。
然后：Personal Superintelligence。
这是我们的北极星。
这两件事情确定之后：
我们要如何创造一个环境，让这些人能够发挥出自己最大的能力？
在 Meta 和 MSL，我做的事情更多是传统意义上的管理。
因为这些都是我现在经常思考的问题：
我如何创造一个环境，让所有这些极其聪明、非常特殊的人，都能够最大程度地发挥自己的才能？
现在我的思考方式更像一个教练。
而在 Scale：
我是那个必须把自己的观点表达在一切事情中的人。
David：
多说一点。
你觉得自己像一个教练。
Alexandr：
我觉得我的工作是：第一：帮助确定北极星。
确定我们要去的方向。
Personal Superintelligence。
在消费者 AI 上获胜。
打造能够对每一个人都有意义的 AI。
然后：在团队里发现那些特别的人才。
给他们环境。
给他们资源。
让他们能够最大程度地发挥自己的能力。
我认为大公司经常犯的错误就是：
很多大公司其实都有非常优秀的人。
但这些人没有被赋予发挥最大能力的空间。
所以他们最后会离开。
去更小的公司。
或者自己创业。
David：
你刚才提到了 Jeff Bezos 和股东信。
他也一直强调这一点。
我读过很多关于他的书。
也读过他的股东信。
如果你有优秀的人，却无法让他们真正创造东西：
他们就会离开。
Alexandr：
完全正确。
而 AI 又是一件非常特殊的事情。
“研究”这个词，现在感觉甚至都快没有意义了。
但从定义上说：
人类根本不知道这些模型能力的边界在哪里。
也不知道它们到底能做什么。
它们实际上就是我们还不了解的未知产物。
所以这真的就是科学和研究。
我们是在探索：
这种技术究竟能做到什么？
可以构建什么？
这个过程需要大量试错。
需要非常优秀的人产生不可思议的洞察。
这是无法用一种纯粹的运营流程来管理的。
人需要空间。
需要时间。
需要资源。
才能做出最好的工作。
我从很多维度思考这个问题。
比如 Nat Friedman。
他绝对是一个非常聪明的人。
正如我之前说的：
如果说 Muse 有一个人的单一观点最终完整体现出来：
那个人就是 Nat。
所以他必须处于一个能够充分表达自己所有这些东西的位置。
我们还有一些非常优秀的研究人员。
他们有非常激动人心的想法。
我们要做的是：
创造一个环境，让他们能够探索这些想法。
大多数最终不会成功。
但有些会极其成功。
而那些成功的案例：
足以证明所有投入都是值得的。
这里其实有两种不同的问题。
可以把它们理解成：钻石开采，或者建造摩天大楼。
这取决于你正在研究的东西，其回报分布是什么样的。
有些领域的回报是高度幂律分布的。
大多数事情最终没有什么价值。
但其中某些事情的价值：
可能比其他所有东西高一百万倍。
VC，我认为就是一个很好的“钻石开采”行业。
因为核心就是：
能够识别那些特殊的想法。
然后把它们一路推进。
David：
这很容易做到。
只需要去参加你的 19 岁生日派对。
Alexandr：
我那次生日派对确实非常疯狂。
David：
我不知道听众能不能理解我刚才在说什么。
你能快速讲一下：
谁参加了你的 19 岁生日派对？
为什么如果当时大家围坐在桌边，有人给每个人都投钱，这会是一笔非常好的投资？
Alexandr：
这是一个非常疯狂的事情。
我 19 岁生日的时候是 MIT 大一学生。
那是 1 月。
当时我正在做一个冬季实习。
是在一家叫 HRT 的交易公司。
大概有 10 个人、12 个人左右。
几乎都是哈佛或者 MIT 的学生。
我们中的大多数人早就认识。
因为我们之前参加过各种数学、科学或者计算机科学竞赛。
其中一些人是：
Jeffrey Yan。
后来创办了 Hyperliquid。
现在非常成功。
Scott Wu。
后来创办 Cognition。
也非常成功。
还有 Jesse Zhang。
后来创办 Decagon。
同样非常成功。
还有 Vicky Yi。
我认为她是一名非常优秀的研究员。
现在在 Anthropic 工作。
这里面的每个人都极其优秀。
我最近还和 HRT 的创始人聊过。
顺便说一句：
HRT 现在也做得非常好。
David：
HRT 是做什么的？
Alexandr：
HRT 是一家自营交易公司。
也就是说：
他们用自己的钱进行交易。
2026 年第二季度，他们的营收是 110 亿美元。
利润报告数字大概是 80 亿美元。
而 HRT 的员工数量不到 1000 人。
这真的非常疯狂。
但我最近和 HRT 创始人见面。
他们当时说：
“我们开始做一些私人投资。”
我说：“那你们就应该投资那些实习生。”
所有实习生都应该拿到 Seed Check。
我从小就参加数学、科学、计算机科学竞赛和奥林匹克竞赛。
认识了来自美国各地的很多这样的人。
看到当年和我一起参加比赛的人后来一个个取得如此大的成功：
真的非常超现实。
David：
接下来几十年，你们每个人会做出什么，肯定非常有意思。
在我打断你之前，你关于“钻石开采”和“摩天大楼”还有什么要说的吗？
Alexandr：
基本上就是：
问题在于：
它是不是具有一种幂律回报？
也就是说：
某些事情的价值可能是投入的百万倍。
还是说它更像建摩天大楼？
我认为数据标注和数据业务更像后者。
就像 Amazon Prime 的配送。
这是另一个例子。
它的回报基本是线性的。
你必须建立一个流程。
然后把这个流程做到非常非常好。
如果你是在建摩天大楼：
这就是一个高度运营化的业务。
你需要不断挤出每一点效率。
你观察它：
“这里可以提高 2% 的效率。”
“那里可以提高 1%。”
“那里还能提高 0.5%。”
不断从整个流程中挤出最后一点效率。
而钻石开采则完全不同。
你是在说：
“大家去吧。”
“尝试所有疯狂的想法。”
然后：不断培育那些看起来有希望的想法。
David：
这就是你现在在 Meta 做的事情？
Alexandr：
这就是我觉得自己现在在 Meta 做的事情。
而建摩天大楼，我认为：
广义上来说，
就是我在 Scale 做的事情。
这是一个非常大的范式差异。
David：
回到你刚才说的教练，以及你现在在 Meta 的管理方式。
为什么你会有这么多直接下属？
你有大概 100 个直接下属？
到底多少？
Alexandr：
我想是超过 200 个。
David：
怎么做到的？
为什么？
Alexandr：
回到最初：
MSL 的创立理念之一，以及我们重新打造这个实验室时的理念，就是：
如何拥有极高的人才密度？
如何让这里成为很多优秀人才能够做到最好工作的地方？
如何建立一个技术导向的组织？
让人能够真正做自己的事情。
有机会真正完成自己一生的事业。
其中一个组织设计原则就是：保持非常扁平。
实际上，所有加入我们这个叫 TBD 的团队的研究人员，都直接向我汇报。
这更多是一种声明：反官僚主义。
TBD 本身就是反官僚主义的。
我们的理念就是：
我们招聘的都是优秀人才。
而且你们已经清楚证明过自己能够做出非常优秀的工作。
你们在职业生涯里已经做到过。
所以我不需要微观管理你们。
你们自己就能够做出优秀的工作。
我们需要技术领导力。
所以其中一些人负责为自己的团队设定明确的技术方向。
我们采用一种 Pod 结构。
有不同的 Pod。
每个 Pod 有技术负责人。
他们负责在技术决策上进行最终判断。
所以我们确实有一个技术领导结构。
但从所谓的“人员管理”或者官僚体系角度来说：我们就是反官僚主义。
另外一点是：
我们会做很多集体决策。
我们希望进行讨论。
因为这里有一大群非常有才华、非常聪明的人。
我们希望大家讨论：
什么才是正确的发展方向？
实验室里的每一个人都做过非常优秀的事情。
我们希望听到所有这些观点。
然后最终找到一个：大家都认为是最好的前进道路。
所以这确实是一种非常规的团队管理方式。
如果我说自己是 200 多人的最佳管理者，那是在撒谎。
但这恰恰就是重点：他们不需要管理者。
他们需要一个优秀的环境。
他们都很聪明。
他们都非常有能力。
他们只需要：有空间去发挥。
David：
所以你可能并不是一个教练。
你更像是：一个优秀环境的守护者。
让他们能够做出优秀的工作。
Alexandr：
对。
完全正确。
David：
Alex，这太棒了。
谢谢你抽时间来。
Alexandr：
谢谢。
我希望你喜欢这一期节目。
