跟我讲讲 Muse 是怎么来的？可能得先说说我们成立 Meta 超级智能实验室的时候想实现什么愿景。实验室成立时，扎克伯格发表了一份叫《个人超级智能》的备忘录。我、纳、弗里曼还有其他一些人都跟他密切合作，一起写了这份备忘录。整个想法就是：我们怎样才能打造出强大的AI，真正让我们所有人的生活变得更好？
我们怎样才能做出一个东西？从整体上改善人类的生活体验。那份备忘录里，我们谈到了不少想法。我觉得 Muse 最后做出来的很多东西，我们当时基本都提到了，只不过那时还非常非常早。只是大致指了个方向，那是在二零二五年六月，当时 agent 还没有真正发展到能发挥实质作用的程度。二零二五年夏天，AI
完全是另一番光景，但那就是我们想要努力实现的方向，那是 Meta 超级智能实验室的使命，也确实是我们希望所有工作都朝着走的方向。
接着我们就开始着手做模型，因为开发任何一个这样的前沿模型，从头到尾都要花很多很多很多个月。你得搭建整套技术体系，制作数据集，做模型预训练，然后做模型后训练后训练，也得搭建一整套技术体系，从头到尾，这是个非常漫长的过程，相当于一整条生产线。今年年初，OPPO 4.5 显然让很多人，包括我们，开始看到了 agent 的未来可能是什么样，或者已经是什么样，也真正让大家把目光转向了 agent 的潜力。
OpenCL 也是在年初兴起的。我跟 Naftrieman 合作的很密切，我想他是 Meta 超级智能实验室里第一个上手使用、尝试 OpenCL 的人。他的那次体验，我会形容为介于恐惧和狂喜之间。我觉得他真的全身心投入了，他完全信任他。他讲过一些这样的故事，他在 Stripe Sessions 的一次访谈里谈到过。
他告诉自己的 Open Claw，他想多喝点水，然后他的 Open Claw 就会通过监控画面看着他，确认他在喝水，还会跟他说干得好。他有很多很多类似的疯狂故事，这也会让你意识到哦，这里发生的事情真的非常非常神奇。我记得纳特跟我说过一句话，这是我印象最深的几件事之一。他说：“我觉得这里真的有点东西。
怎么说呢？Nath Freeman这个喜欢早早尝鲜的人判断还是挺有参考价值的，因为他当年是Stripe最早的一批客户之一，很多开源开发工具他也很早就开始用了，而且他还参与创造了GitHub Copilot和很多其他东西，所以那是一个很明确的信号，就像是。”好吧，总的来说，个人 agent
显然有挺神奇的地方，但当你真正信任这个个人 agent，把它真正带进自己的生活里，你会发现它能做的事情实在太多了。
听完这些疯狂的故事后，我开始深入使用它。我记得有好几个星期，我们俩基本上一有空就会跟各自的 Open Call 聊天儿。完全沉浸在探索个人 agent 能变成什么样这件事儿里，你最初是什么反应？是狂喜还是恐惧？拿当时写了一个 prompt，基本上是让他给你做一次全面的精神分析，他会对你做多轮深入的精神分析，会一轮接一轮的深入探究你的心理。
他写的这个 prompt 基本就是让你拿到 Open Claude 里用的。我想这是我用自己的 Open Claude 做的最早的几件事之一。可能相当于把三年的心理治疗，全都压缩到了那一刻。等一下，我很好奇，为什么你刚有机会用 Open Core，就先做了这件事儿？我下载了它，安装好，然后纳塔就说：“哦，你应该试试这个。
”当时我就在他旁边，他说：“好，那我就照你说的做。”然后就有了那次疯狂的体验。等等，不过你再多讲讲那次疯狂的体验。哦，那次体验就是特别强烈。还是那句话，就像做了三年的心理治疗，因为他一轮接一轮的深入探究我的心理，他还掌握着我的其他信息，他能查看我的邮件和很多照片，也能去查找其他信息，把这些都整合起来。
在那个过程中，我很脆弱。那是在二月。我想，我们俩都得出了同一个结论。这里显然正在发生一些非常特别的事儿。当时我们俩都写了备忘录，这两份备忘录我们都提交到了 Meta 董事会，因为不知怎么刚好赶上了董事会开会的那段时间。我写的那份备忘录说，我觉得从很多方面来看，这就是面向消费者的终极产品。就消费产品而言，超级 agent，在很多方面显然是一个终点。
然后他也写了一份，实际上他写了两份，名字都很好记，叫“claw”，就是准则和信任不可少。这两份备忘录最终确定了我们打造这些产品时的很多核心思路。我们得出这个结论是是在二月，觉得这里有非常重要的东西。然后我们组建了团队，大概用一个星期，也可能是两个星期，就做出了原型，向董事会演示。整个过程非常快。最后，Muse 产品里的很多设计决定在第一个原型里就已经有了。
当时就有 Jollybot Muse Charm 的早期版本也在那第一次会议上亮相了。当时还没有所有的想法，也没有所有的标签页，但其中很多已经有了。接下来那时是二月，我们在七个月后推出了产品，这中间经历了一个非常非常艰难的过程。那个原型有时能用，而且很神奇，但大部分时候都不好用，还总是出问题。我们得把它变成一个高度可靠、精心打磨的漂亮消费产品，让我们有信心把它带给消费者。
那是个非常漫长也相当痛苦的过程。聊这部分之前，我想先回过头来说说，你们大概只用了一个到两个星期就做出了原型，然后给董事会看了。扎克伯格在这整个过程中扮演什么角色？他跟我们所有人一样，也在同时体验这个产品带来的狂喜和恐惧。我想他在各种访谈里都说过，他用它处理家里的很多事情，也跟孩子们一起用，还把它用在了自己的综合格斗训练里。
他让他看自己练综合格斗的视频，我们会给他一些改进的建议。我们开过一些团队会议，顺便说一下，这后来成了 Meta 很多团队的惯例，就是开会时问你们用自己的 Agent 时都有过哪些疯狂的体验。还是那句话，这是在二月的时候，回过头来看这一整个过程很有意思，因为 OpenCL 这股热潮显然是到了顶峰，然后就消失了。
它没有持续下去。我想很多人都有过这样的体验，就是偶尔会有一些神奇的时刻，但大部分时候它没那么好用，还存在各种问题，然后热度就慢慢退了。所以，我想打造这个产品时，我们很大一部分精力都放在了这件事上：怎么把它变成一个真正可靠的消费产品，让你能放心的把它逐步带给几十亿人，而且有信心让其中大多数人都获得非常棒的体验。
为什么你们能做到 Open Call 的开发者却做不到？首先，我想说，我们非常尊重 Peter Steinberger 以及所有为 Open Call 做出贡献的人。我觉得 Peter 绝对是个有远见的人。我觉得他那个出色的脑子里，不管发生了什么，最终创造出了 OpenCL，都很神奇。而让 Muse
这么神奇的原因里，也许没那么光鲜的部分，就是我们下了苦功夫，把所有细节都一点点打磨好，让模型和产品结合起来的整体体验，真正变得非常棒。
我们对模型本身做了很多很多轮迭代。总体来说，我们把整个模型的开发路线都朝着实现个人超级智能的方向来规划，但肯定会把个人 agent 作为再多讲讲这个，还有这怎么让你们跟其他竞争对手区别开来。这还真挺有意思的。其实，回头看看当时的情况很有帮助。回到年初二月那会儿，Opus 和 Claude 在编程上遥遥领先。
远远超过其他所有人，而且势头正猛。那时候，Anthropic 开始在整个行业占据主导地位。我觉得总的来说，那是个让人很害怕的时刻。大家都觉得，哇，他们在编程上领先这么多，而且他们显然还有 methods 领先优势，很明显。我觉得当时行业里的普遍看法是，对先进 AI 来说，编程 agent 是唯一重要的产品形态，或者说是唯一重要的技术，唯一重要的能力。
行业里有一股特别强的力量，推动大家都挤进这个应用场景，在编程 agent 上跟 Anthropic 竞争。但根据我们的经历，我们对个人 agent 这个方向形成了坚定的信念。再退一步说，我觉得我们当初之所以做个人超级智能，也是因为我们相信 Meta 在这件事上有独特的优势。这个我们可以再多聊聊。不过我觉得正因为这样，我们现在就聊这个吧。
好，那我们就穿插着聊。我记得，甚至在 Scale 和 Meta 的那笔交易发生之前，我最早跟扎克伯格说的几件事里就有这么一条。我觉得，如果我们有了通用人工智能或者超级人工智能，随你怎么称呼它。Meta 其实是一家很特别的公司，因为 AI 带来的一部分希望是我们每个人都有想做的事儿，也有不得不做的事儿。
而通用人工智能带来的希望是，我们几乎不用再花时间做那些不得不做的事儿，因为AI会开始替我们做其中的很多事，这样我们就可以把所有时间都用在自己想做的事情上。对我来说，Meta的产品代表的就是我们都想做的那些事儿，比如我用Instagram、WhatsApp或者Facebook，就是在关注自己的兴趣爱好，关注别人。
比如朋友和我在乎的人，Meta这一系列产品涵盖的就是我们想把时间花在哪些事情上的这个领域。我觉得长远来看，Meta 会是这一切中的大赢家。这是我最早对 Meta 和超级智能形成的想法之一。后来这些想法里有很多都融入了个人超级智能这个概念。你可以从几个角度来看：一个角度是这家公司一路传承下来的是什么？
Meta 一直做的就是让人们和亲朋好友保持联系，帮助他们发现自己的兴趣，这些都是很有人情味的事。另外，你也可以从商业角度来看，Meta 每天都能触达三十五亿使用旗下应用的人，所以 Meta 很自然就会在面向消费者的 AI 这个领域取得成功。不是工作，不是编程，而是个人生活。对，没错，个人
Agent、个人 AI 以及更广义的面向消费者的 AI，一直都是我们认为 Meta 能做出非常特别的东西的领域。
这样就说到二零二六年初了。现在你们有了原型，也得到了支持，大家都知道了，扎克伯格也支持。接下来你们就要花七个月，做打磨这个产品的艰苦工作。是的，当时一直有一种挥之不去的说法，就是个人 agent 嘛，火过一阵，已经过去了。我们一直觉得那是因为体验还不够完善，还没打磨好，诸如此类。但我们也知道，开发这个产品时必须考虑这个问题。
我们把模型开发路线图的头号重点，或者说最重要的几个重点之一，放在了个人 agent 上。我们有很长的电子表格，列着几百种，甚至几千种不同的，不是几千种，是一百多种具体的行为和能力。我们知道要做出理想的个人 agent 模型，就必须具备这些。这项工作做得非常。非常细，然后我们逐步为所有这些行为和能力建立了评估。
我们摸索出了怎么训练模型，让它把其中的每一件事儿都做得非常非常好。我们还会做评审查看那张表，找出我们做的不好的地方，确保这些地方都在改进。我们用这套非常细致的流程，慢慢的持续改进，把模型里所有不够完善的地方都打磨好，让它能支撑这个产品。这也是 Meta 的文化吗？就是不断打磨产品。对，Meta
的文化很大一部分就是，一旦你知道要衡量什么，再加上一群非常有才华的人，就可以围绕这些目标优化，把所有细节都打磨好，把东西做得很出色。
我觉得在 AI 出现之前的消费产品时代，这些工作很大一部分围绕着怎么优化转化率，怎么优化用户推荐率。怎么优化新用户上手流程的每一个环节？怎么把这一切都做到完美？到了AI时代，我觉得很多这样的工作，尤其是对Muse来说，就是把模型的每一个细节都打磨好，让它完美的适配产品。你看过《Colossus》上那篇关于扎克伯格的人物特写吗？
Jeremy
Stern写的，我看到了。说实话，太长了，我没读。不过有一万五千字，我刚请Jeremy上了这档播客。他是我最喜欢的。你那期节目我看到了，我看到了。我觉得他现在写的创业者和投资人人物特写是全世界最好的。我觉得在他这个领域，他真的是世界第一。不过在那篇文章里，扎克伯格说起了自己的优势。我记得他是拿自己跟马斯克和
Sam Altman 比，他就说：“听着，我的本事没什么吸引人的，但我很擅长组建团队，然后用很长的时间一点一点地改进产品。
”跟马斯克、Sam Altman还有其他人比起来，我不会失去对公司的控制权，也不需要再融资，所以这件事儿我可以一直做下去，做非常非常久。你说起这七个月一直在打磨和开发Muse，我脑子里就浮现出那篇人物特写里的这一段。我觉得完全是这样。我觉得这需要极大的耐心。我是说，七个月听起来可能不算很长，但 AI 的竞争很激烈。
按 AI 的时间算是七个月，按 AI 的时间算是七个月，也需要非常相信这个过程。你可以回头看看，从二月到九月这整段时间，扎克伯格在财报电话会议上都说了什么？他会提到我们在开发个人agent。我们也没怎么想藏着这件事儿，我们在开发个人 agent，也一直在谈这件事儿。但我觉得这整段时间，大家对公司都有很多怀疑。
显然，华尔街有一种很主流的说法，就是：天哪，Meta 这么烧钱，他们到底能不能在 AI 上做出点什么？还不止这样，他们的说法是扎克伯格不可能在AI上赢。很长一段时间里，这话被一遍又一遍的重复。还是回到Jeremy Stern写他的那篇人物特写。Jeremy后来去跟他的竞争对手聊，约好了不公开谈话内容。
其中有个研究员以前跟扎克伯格共事，现在在竞争对手的另一家实验室。那个研究员说：“我可不想跟他们竞争，因为扎克伯格就像他妈的，我记得原话是扎克伯格就是他妈的终结者，意思就是他根本不会停下来。”然后他谈到扎克伯格的一项超能力，就是他永远不满意产品的现状，所以总想不断改进。但他不是个混蛋，他肯定是个独裁者，但他不会粗鲁待人，搞得团队没法好好合作。
他在文章里其实谈到团队凝聚力对他来说极其重要。我觉得这些都说对了。我觉得 Muse 很奇妙的一点是，在最终做出这个产品之前，我们真的花了相当多的时间，把每个细节都仔细打磨了一遍。因为我觉得个人 agent 这个产品领域成败就在一线之间。如果它能可靠地提供这些神奇的体验，就有潜力成为有史以来最棒的消费产品之一。
但你面对的是模型，是结果不确定的东西，是 agent，他们可能会出问题，可能会不可靠。如果大家体验下来觉得不可靠，就会觉得它是垃圾。这就需要把产品的品质和价值做到一定水平，让那么多下载并使用它的人都能认可。我想多聊聊。这个过程，我很好奇你们投入了多少资源，团队多大，有多少人在做？你们有没有这方面的数据？
比如说我用Muse，九次体验很好，两次表现不稳定或者烂得要命，然后我就不用了。你们会掌握这类信息吗？从年初很多其他的A镇产品上就能看出来，那些产品的用户几乎都流失了，就是因为他们不可靠。我们对Muse做了很多用户测试，我们做了很多很多轮测试，让没用过的人试着下载，从零开始用，看看整个体验到底怎么样。
Muse的一个重要出发点。也是我觉得真正被大家接受的一点，就是它跟大多数人体验过的面向普通用户的AI不一样。它不是聊天机器人，而是Agent，可以帮你做Agent能做的事。我觉得对开发者来说，这已经不新鲜了。因为他们早就得下载 Agent，也已经用了一段时间。但对大多数人来说，光是从聊天机器人转向 Agent 这个过程，就需要解释清楚，需要很用心地引导他们上手。
然后，确实，我们肯定也看到了，因为我们用不同版本的模型做过测试，各种模型版本都试过，而且一直在做这些 A/B 测试。模型质量对产品体验的影响非常非常大。模型能不能可靠的执行这些任务？能不能可靠的就这些任务跟用户沟通？遇到需要用户指导的事儿，能不能可靠的回来问用户？这些都对产品体验影响很大。但你们怎么知道它已经可以发布了？
有一部分是靠数字来判断的。回到那张列了一百多项的表格，我们给每一行都设了标准，低于什么水平就不能发布，高于什么水平就算好。我们有很多训练阶段的模型版本，八十行亮绿灯，但二十行亮红灯。我们知道那还不够好。后来我们终于有了第一个所有项目都亮绿灯的模型版本，那是一个经过专门训练的 Muse Spark 一点三版本。
所以一部分是很明确的数字指标，另一部分就是实际体验。我们自己试用这个模型，我们能感觉到它比之前迭代过的任何一个版本都好得多。回到你刚才说的那七个月，当时有多少人在做这个产品？做模型的和做产品的加起来总共不到两百人。我想这听起来好像很多，但放在大公司里，这就其实听起来规模小多了，真不算多。回头想想这件事还挺酷的。
我觉得整个高管团队所有人都知道，这很可能是 Meta 今年要推出的最重要的产品之一。但我觉得我们在组织上保持了克制，确保只有一个很小、很专注的团队在做这件事。没有膨胀到公司里一大堆部门都来参与的程度，因为我们知道它是一件完整的艺术作品，要把它做成一个美好的整体体验。就需要鲜明的主张和高度的专注。再多说说这个，你为什么刚才把它叫做一件完整的艺术作品？
说它需要一个统一的视角或主张。我觉得大公司做出来的产品有一点经常被批评，而且现在很多AI实验室也开始有这个问题，就是产品变成了一个科学怪人。几乎像 Cronenberg 电影里那种拼合起来的怪物，把一堆不同人的观点、愿景和信念拼在一起。从某种意义上说，这就像产品经理的地狱。每个产品经理都有自己想塞进产品里的东西，硬往里面塞，最后全都搅在一起，几乎成了一杯混合果昔。
作为用户和消费者，大家是能感觉到的。一个产品如果是很多不同的人做出来的，你能感觉到，而且很明显这些人的目标各不相同，所以就把东西都硬凑到了一起。Muse 必须完全反过来，我们要有一个清晰的主张，要给大家提供一个连贯统一的体验。我很喜欢你这么说，而且纯属巧合，我不知道这期什么时候播，但我们录制的今天正好是乔布斯去世十五周年。
一说到有统一主张的消费产品，你显然会想到乔布斯。苹果历史上所有关于乔布斯的书，我全都读过。我还在另一个播客Founders里做过，我也记不清了十五期或者二十期讲他的节目。不过，要形容乔布斯的影响力，我最喜欢的一句话是：“苹果就是拥有一万条生命的乔布斯。”这些产品都符合他的品味、他的视角、他的想法。他希望在这个世界上看到的东西，就是最终用户拿到的东西。
说到 Muse，Net Friedman 功不可没，他的品味和审美最终决定并塑造了这款产品的样子。你们会说有多少人在用 Muse 吗？你们会公开谈这个吗？还是不会？我们说过，用户以百万计。我也转发过别人发的图表，那些图表暗示 Muse 是有史以来增长最快的消费级应用。消费级AI应用，所以你还是不会说具体数字。
我们说过，用户以百万级对，以百万级也可以是几亿啊，那也算是一百万级啊。你只是没说前面到底是多少。我想聊聊你在X上有点放飞自我这件事儿。我这么说，是带着善意的，这是营销策略吗？这是怎么回事？我感觉Muse上线以后，你公开发的推文明显不一样了。你在干什么呢？这里面有几个因素，这肯定比你当年做 Scale AI 的时候好玩多了，肯定是我们待会儿再聊这个。
但肯定是，过去这几周，肯定是我职业生涯里做东西做的最开心的一段时间之一。我觉得这里面有几件事，第一，我们得想办法让 Muse 脱颖而出，我觉得这很重要。回到刚才说的各种更新，就像洪水一样涌过来。对大多数人来说，新的AI产品、创业公司发布消息、各种东西，还有模型，不停的轰炸他们。又来了一个模型，又来了一个产品，又来了一个功能，就像洪水一样不停的涌过来。
我们确实开过一些大型会议，整个团队一起讨论这个问题。我们当时就说，我们得脱颖而出。当然，Meta 有很多触达用户的渠道，我们可以让所有人都知道它，但这还不够。要让全世界关注它，还得用有趣、能融入文化或者引人入胜的方式，让它脱颖而出。另外，我在生活中碰巧认识了一些做梗的人，跟他们成了朋友。我亲切的叫他们我的精神分裂朋友。
他们真的整天都在琢磨梗和互联网，研究这些东西。我认识一些人，他们特别迷 Muse，也特别迷你在 X 上发的东西。他们认定你有大概一百个 Muse 在想梗，用梗来推广 Muse。没有，他们只是有一帮整天泡在网上的精神分裂朋友。顺便说一句，我在 X 上发的那些推文。每一条真的都是我自己写的。有好一阵子，我开会很难集中注意力，因为我会突然想到一个梗，然后就想：天哪，我得赶紧发出去。
就像灵感突然来了。有一次，我想跟一个同事吃顿晚饭，结果吃到一半，我就说：等等等等，我想出来了。然后我又发了一个梗。我几乎觉得自己又成了修 bug 的工程师，因为你能感觉到什么时候一个东西会让人有共鸣。不过，其中一个原因就是我们想脱颖而出。还有一件我觉得很重要的事儿，就是怎么让 Meta 重新酷起来。
因为不知道为什么，虽然 Meta 有这些很棒、很有文化影响力的软件，比如 Instagram，还有以前的 Facebook。但有一阵子 Meta 并不酷，所以我们想让 Meta 变得酷、有意思，还有点好笑。至于放飞自我，是后来慢慢自然而然发生的。Muse 刚出来的时候，我主要是在推广我看到的各种有意思的用法。
我看到别人用 Muse 做了有意思的事儿，就转发转了几十个。后来有一阵子，因为我发推发的太多，有几条我就没怎么想，直接说妈的发吧。结果其中有几条反响特别好。你见过那张图吗？就是花多少时间琢磨跟最后发出来有多火的关系。你见过那张图吗？没见过。但我认同这个说法，有些东西我没花多少时间就发出去了，甚至几个小时都没看手机，再一看就觉得哇，这条反响真不错。
然后我就想起了互联网的一个。特点，这倒不是我刻意设计的，但我想起来，互联网会奖励冒险，也会奖励惊喜，奖励那些人们意想不到的东西。所以后来我就放开了，我觉得很多同事都有点惊讶。我那一整周都在发梗。纳特那周说过这么一句话，他在好几场会议上都这么说。他说：“我以为我们会了解到很多 Muse 用户的情况，知道大家都怎么用 Muse，结果我们了解最多的其实是 Alex 的脑子。
”这真的很好玩儿，我感觉自己把这么多年积累的所有互联网知识，都用在了那些时刻。我觉得这确实不知道，我们没做追踪也很难判断。但我真的觉得这确实对增长有影响，这就挺好笑的。我觉得肯定有，我一直听到大家在说他，所以而且跟我聊其他的那些人也都下载了这个应用，现在都在用。不过。回到你刚才说的，就是说，哎，我们有触达用户的渠道，但这不代表我们就能做出让大家反复回来用、真正有粘性的东西。
那你们在 Muse 上是怎么做到的？我觉得当时的问题是怎么让它做一款产品脱颖而出。我觉得这里面有几个方面，其中一个就是怎么让大家想象到使用它的体验，怎么让一个人尽早体验到产品里让他眼前一亮的那一刻。我觉得这款产品天然就适合做到这一点，因为它是AI能做很多事。如果一个人从没用过AI agent，那他能做的很多事情都会让你惊讶。
所以我觉得这是很重要的一部分。我觉得另一个方面是怎么利用大家体验到那些惊喜时刻的故事，让产品大放异彩，让产品飞起来。不过你们是怎么利用这些故事的？因为你们没给 Muse 投广告，对吧？我们投过一些广告。说实话，我觉得一开始就是我转发了好多这样的帖子。每次看到有人用 Muse 做了什么有意思的事儿，我就想引用转发。
我不明白为什么 Anthropic。和 OpenAI 的广告都这么差，你还记得吧？Anthropic 当时搞了很大规模的户外广告宣传，内容全是在说他们自己。ChatGPT 也一样，广告上放个图标，我甚至觉得大家都认不出那是他们的标志。然后就写个 Codex，再放两个人坐在桌前的画面。我就想，这他妈到底什么意思？
明明有这么多使用场景，你只要在广告里展示你的产品能给人带来什么好处就行了，就这么简单。你有数百万种这样的使用场景，就拿这些去做广告啊！这道理这么简单，人们却一遍又一遍地犯这个错，挺有意思的。对，我觉得不管是做 Muse，还是在 Meta 做其他东西，我们经常回过头来问一个问题：人家为什么要在乎？他们不在乎你，也不在乎你的公司。
每个人都关心自己的利益。有一本很老的书叫《科学的广告》，是20世纪初写的。这本书太有价值了。20世纪20年代和30年代开广告公司赚得最多的那个人，这本书是一个叫 Claude Hopkins 的人写的。他是那个人手下最好的文案。那个人就说：“我能赚这么多钱，靠的全是这些想法。我要把这份手稿放进保险箱，锁上二十年。
但说到底，他讲的不是广告，而是人性。人性是不会变的。他的意思就是，你的广告讲的都是你自己，都是你的产品，就像在说：‘嘿，我有这么个东西买吧。’大家不在乎这些，他们关心的是自己的利益。你只要下功夫弄清楚。”这东西能给用户带来什么？然后一上来就讲这个，有些广告公司的创始人用二十世纪初写下的这些想法，做出了规模很大的公司，五十年代、六十年代、七十年代都有，甚至一直到今天。
对，完全同意。我觉得可以说有几个心得。首先，世界上大多数人根本不在乎什么 OpenAI 什么研究，或是其他公司他们的研究，甚至是我们我们的研究，诸如此类。他们关心的是这东西能为他们做什么。我们有个得天独厚的条件，就是那个吉祥物小家伙 Jolly。我记得有一条推文让我意识到，哇，这个形象大有可为。当时我开车去上班路上生成了一张小家伙拎着公文包的图，然后发了条推文，写的是周一去上班时的我。
我记得当时心想，这是我这段时间发的最好的一条推文之一，然后我就意识到可以把它放进很多不同的场景里。在这个过程中，我逐渐想到一个问题：怎么创造出让人意想不到的瞬间，跟你见过的其他产品营销都很不一样？我真想不起来上一次有人用擦边梗图来推销产品是什么时候了。我其实都不知道以前有没有人这么做过，但我慢慢意识到，哇，我们可以拿这个小家伙来做这件事儿，这就挺有意思的，这能勾起普通人的好奇心。
好。但这可能让更多人知道你们，甚至让他们下载应用，可应用装到手机上以后，你怎么让他们持续用下去？那些特别喜欢这个应用的人会经历一个循环，我们自己早在二月就经历过。你先试着教给他一件小事儿，他做到了，你就会想，哇，他居然做到了。然后你试着再教给他稍微多一点的事儿，他又做到了，你就想，哇，这个他也能做。
第一件事他能做，第二件事他也能做，然后你就给他一个稍微大一点的问题。这有点像你和 AI agent 之间做信任背摔。一开始你不太信任它，但又有点好奇，所以先给它一点小事试试，然后再交给他大一点的事儿，再大一点，再大一点。确实，我跟大学生之类的人聊天时。发现有些人用AI的方式，就像是完全放心的做新人背摔。
他们直接录语音，把脑子里的想法一股脑倒给AI发过去，然后就相信AI会把所有想法理清楚，给他们清晰的计划，想清楚接下来该做些什么等等。我觉得对那些把 Muse 用得好的人来说，关键就是让他们进入这个逐渐建立信任的过程，用它来做越来越大、越来越大、越来越大的事儿，而且每一次都能做成。我很好奇这里面到底有多少是靠口口相传带动的。
显然，既然要跟你聊，我无论如何都得下载这个应用。但真正勾起我兴趣的是，我一个朋友会给我发截图，展示他是怎么用Muse的。你下载这个应用以后，它其实没怎么告诉你你能拿它做什么，它挺开放的，就像一个可以随便输入内容的文本框。但我有个朋友管理着一家大概值一千亿美元的公司，他把证件落在一架 Flexjet 的飞机上了，然后他就去处理这件事儿。
他跟我说，完全不想参与这个过程。你得想办法把证件拿回来，去把证件取了。证件在这里，我在这里。然后这中间每一步怎么做，你都得自己想办法。他就安排了跑腿的人去那里取了证件，不知道怎么跟他办公室的安保对接上了，还上了楼把证件送到了他的办公室。当时的感觉就是靠这，就是最好的营销。就三到四张截图里面是他跟 Muse 来回对话，他说我不想参与，你得把所有事都办了。
然后他就一路自己想办法。这多少是有意为之，但现在的产品营销确实很大程度上靠截图。我觉得现在做面向消费者的产品，光看截图就得能吸引人，可以说截图得能传播开。不管是在群聊里靠口口相传，还是在网上，我觉得这起了很大的作用。这倒不是我们有意安排或者设计的，但我觉得截图里有那个小家伙很关键，因为不管是 Jolly 还是你的 Muse 里的其他角色。
只要出现在截图里，大家马上就知道这是 Muse 的截图。这就是你能有的最好的营销。你一整天都在用你的 Muse 吗？你自己具体怎么用？我主要用它设置很多工作流，还有很多时候会用在会议上。不过实际工作中，我觉得我的工作要求我专心投入当下跟人交流。我设置了一堆工作流，有点把它当成第二个大脑。对你在那篇帖子里说过，帖子很短，我记得上次看到那时已经有大概五百五十万次浏览了。
但我很喜欢你描述 Muse 那句话：如果每个人除了自己的头脑，还能有第二个头脑。我觉得从哲学角度来说，这里有个特别有意思的问题：有了强大的AI，做人意味着什么？我们跟AI是什么关系？这种关系具体会是什么样？不同的人对这种关系具体会是什么样，有不同的看法。我觉得显然大家害怕的那种情况是，AI凌驾于我们之上，我们只是跟着他们做。
而在其他可能的世界里，这种关系又不一样。你继续说，之前我想问问，你自己怎么看这件事？我真的很相信 Muse，我相信个人 Agent 会是一种长期的产品形态。人天生就有想要的东西，有欲望，有梦想。我觉得AI和Muse这样的个人agent会成为帮我们实现这些愿望。并且不断实现下去的工具和桥梁，然后人的梦想就会越来越大，越来越大，越来越大。
孩子们会梦想拥有自己的恒星系之类的，Muse会帮他们做到。贝索斯写过一句话，我记得是在他的一封致股东信里，大意是：消费者美妙的地方在于他们总是美妙的不开心，差不多是这个意思，或者说他们总是美妙的不满足于现有的选择。这是我们跟AI相处的一种方式。我觉得还有其他方式。我觉得AI会开始承担越来越多的科学发现工作。
我觉得AI会越来越多地融入经济的各个环节。但我确实相信，长期来看，会有这样一种产品形态。每个人都有一个AI支持他们，帮他们实现自己想要的东西。你觉得AI有点像是帮我们清掉生活里所有那些麻烦事儿，对吧？就是那些我们不想做的事儿。我记得你在那篇文章里说过类似的话：这个世界到处都是设卡的人和障碍，Muse能帮你绕过去，不再占用你的时间，让你真正专注于自己想做的事。
我觉得 Muse 能让每个人过上自己小时候梦想的成年生活。每个人小时候都有远大的想法和梦想，想象自己的人生在脑子里演一遍的时候，他们想的都是我可以当宇航员，可以拯救地球，可以改变世界，或者别的什么。他们想得很远大，但因为各种原因，等大家读完书，进入职场，再工作上一段时间，所有那些希望、抱负和做梦的能力都被抽干了，不是被打没了，连活力都被打没了。
我觉得，作为成年人，我们都没意识到自己活的有多像行尸走肉。我们失去了自主性，也失去了。我觉得用“报复”这个词很合适。从整体上说，AI带来的一个希望，我觉得也可以通过Muse这样的产品实现，就是让你从小就有的那股劲头一直延续下去。你是个孩子，有远大的梦想，用AI帮你实现，然后有更大的梦想再实现。再有更大的梦想再实现，就像坐上了一部自主性的自动扶梯，一辈子都越来越能自主行动，而不是一开始有很强的自主性，后来却被压垮了。
你知道你刚才说话的时候，我想到了什么吗？你前面提到你和奈特·弗里德曼有过那样一段经历，那个AI一波接一波的给你们做心理剖析，让你们很不安。我就想，对啊，要是我们也有这个呢？但这跟你说的正好相反，它其实让你更有自信，让你明白世界是可以改变的，只要你足够用力的推动，带着足够的精力和冲劲去做，你真的可以改变身边的世界。
对，我觉得最出色的创业者身上确实都有这个特点，他们有远大的梦想实现了，再有更大的梦想，然后可能为此努力个十年。但如果实现了，他们就又有更大的梦想。马斯克显然就是很好的例子。我觉得扎克伯格也是很好的例子，很多标志性的创业者都有这样的亲身经历。我觉得每个人也都应该能有属于自己的这种经历。我觉得有点可悲的是，对大多数人来说，本来有远大的梦想、有宏大的想法，进入公司工作之后，就慢慢变成了行尸走肉。
也许到了某个时候，你想去追求自己的梦想，但那真的非常非常难，因为你有这么多责任要承担，可能有了家庭，也可能有其他事情，几乎就困在了这种行尸走肉的状态里。关于 Muse，我还有一件事想聊，然后我想聊聊 Scale AI，你跟 Meta 的合作，以及你是怎么做出那个决定的。不过，你写的那篇文章，或者说那篇短帖子里面有句话，我特别喜欢。
你说，直到今天，这个世界一直是由少数狂热的人塑造的，他们不知怎么找到了办法，把自己的愿望变成现实。但我们从未见过，每一个人的自主性都被充分激发出来时，人类会是什么样。我描述的这个世界，每个人的自主性都在一生中不断增强，都有能力实现自己的愿望和梦想。我觉得这样的世界带来的希望。我觉得那个世界会疯狂的很美好，我觉得会很有意思，它会充满艺术感，很酷。
你走进世界上的不同角落，会看到非常多样的面貌。想想那具体会是什么样，真有点疯狂。因为智能变得充裕，几十亿人突然都有了资源，能把不可思议的事情变成现实。我觉得这也是他带来的一部分希望，在我脑子里，那几乎就像《瑞克和莫蒂》里的跨维度有线电视，只是不知怎么变成了人类的现实，那可能会特别棒。我脑子里一直想起那部剧里的一句台词：“宇宙会吃掉聪明人。
”我想往回聊一聊，我自己很好奇，你创办了 Scale AI，一直在经营 Scale AI。然后有一天，扎克伯格联系你说：“我猜他说的是，嘿，我想跟你聊聊，你能讲讲这件事吗？”可以，我记得那条消息的原话大概是：“嘿，你有时间通个电话吗？你之前就认识扎克伯格吗？你跟他相处过吗？这背后有什么渊源？”我有朋友叫Alex Schwartz，我们认识很多很多年了。
Scale大概才成立一年的时候，我在旧金山认识了他。他现在是Meta的首席数据官。之前长期担任 Meta 的高管是核心干将，他把我介绍给了扎克伯格。我记得大概是在 2021 年还是 2022 年，聊聊 AI，因为我觉得那时候扎克伯格对 AI 越来越感兴趣，而我们 Scale 在 AI 方面也做了很多事。
我记得安排第一次见面好像就花了一年，从他介绍我们认识到把见面时间安排好，我想足足有一年。为什么？扎克伯格的日程当然排得特别满，要处理的事多得数不清，而且他也很擅长分清轻重缓急。他会在那些非常非常重要的事情上花很多时间，从某种角度来说，甚至花的太多了。他既要做到这些，又要当个好爸爸、好伴侣，还要兼顾其他这些事儿。
唯一的办法就是毫不留情的取舍，把优先级排清楚。那之后，我又跟他聊过几次，向他请教过。作为一个创始人，能得到扎克伯格的建议，当然是件大事。我还记得那时候，我会在 WhatsApp 上问他一个问题，他就会写很长的回复。我当时特别纳闷，我就想他哪来的时间写这么长的回复？但现在我知道了，他回很多 WhatsApp 消息时写的既快又严谨，他能很快写出一篇很严谨、很长的回复，这是他一项很让人佩服的本事。
这让你能窥见他脑子里是怎么运转的。对，转得飞快。Meta 是 Scale 的重要客户。在这件事之前，我想我们大概每隔六个月聊一次，我们的交流频率大概就是这样。后来他给我打了电话，我想一开始其实并不清楚最后会走到哪一步，因为第一次聊天是在拉马四推出之后，他只是问你觉得我们应该做些什么，为什么你特意提到这次聊天是在拉马四推出之后，这个时间点为什么重要？
拉姆四的发展没有走在 Meta 希望的轨道上，我觉得从内部来说肯定是让人失望的。而且当时 AI 显然变得越来越越来越重要，很明显 AI 对 Meta 的未来会非常关键。最开始的几次我们都是在电话里聊，他是在征求建议，问我你觉得我们应该做些什么？你觉得我们应该把精力放在哪些事儿上？这也是我私下听说的。
他身边有个特别厉害的圈子。不是像 Meta 董事会那样的董事会，虽然有些董事会成员他也会这样请教，但他身边有一群世界一流的创业者。我跟其中几个人聊过，他们说，你不知道他一直在找人请教，他老是来找我们。他会说：“我生活中或者工作上现在是这么个情况，换成你你会怎么做？”他会一次又一次，一次又一次的这么做。
我觉得这是个很让人佩服的品质，因为他已经取得了那么多了不起的成就，还能一直这样做，显然是需要谦逊的。从他第一次联系我到我们宣布这笔交易，整个过程大概就五六周，挺快的。这也是世界一流创业者的另一个共同点。我们之前请Grok的创始人Jonathan Ross来过这个播客，他第一次公开谈到自己和英伟达做的那笔两百亿美元的交易，就是在我们节目里。
他说，从黄仁勋第一次给我打电话到钱进我银行账户，只用了三周。对，太厉害了！我当时有很多想法。如果我处在他的位置，我会做些什么？会怎么考虑 Meta 的 AI 战略？我最先说的几件事里，就有我前面说的那一点。我说，我其实觉得 Meta 一直以来都关注人们想做的事儿，所以在 AI 带来的这场巨大变革里，它是最有独特优势的公司之一。
我给他提了很多很多想法，一边聊着这些，一边也在聊。哦，对了，也许我们该考虑一下，看看有没有办法一起做点事儿。那他这么说的时候，你是怎么想的？因为这是你没想到的。对，没想到整件事的发展过程特别疯狂。当时我就想，哦，挺好的，但不可能。但你知道他们这么说是什么意思，对吧？他们想收购你，每次都是这么回事。但他们会说，哦，我们得想个办法一起做点事儿。
对，我想当时还没人教过我怎么理解这种话。当时我有一个很明确的感觉，就是对啊，这事儿可能本身就不太说得通。我自己当时觉得，也许他就是先透露一下或者抛出个想法，但这事儿本身都不太说得通。你为什么觉得这事儿说不通？最后当然还是做成了这笔交易。所以我又懂什么呢？不是，我们知道后来发生了什么，但我特别好奇你当时身在其中是怎么想的。
你说，哦，对啊，你当时觉得这事儿说不通，为什么说不通呢？退一步来看，Meta 最有代表性的收购当然是 Instagram 和
WhatsApp，这些决定背后都有非常清晰的产品逻辑。Scale的业务主要是向企业和政府销售，跟Meta完全是两种生意，所以我当时觉得，如果Meta想进入这些领域，那这可能就是能说得通的产业逻辑，但这次不是这样，因为我觉得扎克伯格主要关心的显然是把 Lama 项目或者他整个 AI
项目推向，他想要的是人才，对他想要人才，整个过程中很大一部分时间都像隔着一层雾，让人看不清楚，什么时候才清楚了？
钱到账之后，等我们开始谈金额的时候。我就想，哦，哇，好明白了。那时候事情就更清楚了。一开始你觉得，哦，这事儿说不通。后来你们继续聊，那他用了多久就说服了你，让你觉得这对你来说是条好路。其中有一部分让我觉得，哇，这个交易的设计真有意思。我们最后敲定的交易是 Meta 投资 Scale，持有 Scale 百分之四十九的股份，Scale 继续运营。
我和另外几个人加入了 Meta。当时让我有点难以置信的是，这种交易太奇怪了。但我觉得它确实是一个很有意思的四方共赢，可以这么说。对 Scale 的股东来说，这是好事儿，因为 Scale 所有股东都拿到了很好的条件，受益很大。Scale 继续运营，而且我真心相信 Scale 最好的日子还在后头。我个人感兴趣的是，他跟你解释了这些，你打一次电话就接受了他的想法吗？
还是你会说等等等等，Mark，我得想想，这他妈也太疯狂了，我得花几天想一想。这个过程你能讲多少就讲多少。有好几个星期，我都在想，这太疯狂了，这是真的吗？这说得通吗？如果说得通，那我自己怎么看这件事儿？最主要的感受还是这有点疯狂。然后我又往下想，哦，我真的得决定。到底要不要做这件事儿？这件事儿本身又是一回事儿。
为此，我跟 Scale 的同事跟我们的投资人聊了很多，在他们那边也有很多有意思的讨论。要放手或者放弃自己一手养大的孩子，显然是很难的，因为你在 Scale 做了多久？多少年？九年，从创办一直到，而且你还年轻，还没到三十岁，所以这是你人生的三分之一。Paul Graham 很早就说过一句话。如果你把公司当做自己毕生的事业，你做事的方式就会不一样。
在 Scale 工作的那段时间，我确实一直把它当做自己毕生的事业，所以从感情上来说，这个过程很难。我觉得最后打动我的是几个因素加在一起，哇，这是共赢共赢，对各方来说都是一笔好交易。还有就是我看到了在 Meta 能做成什么的潜力，而且在那个时候，我觉得 Meta 在 AI
这方面很多地方看起来。确实已经出了问题，可能也不是做AI最有吸引力的地方，但我觉得这反而激发了我作为创业者的那一面，让我觉得，因为你基本上可以把它重建起来，就像把这个实验室重新创办一遍，对。
我觉得最后很有意思的一点是，正因为很明显有那么多事情要做，反而给我扫清了障碍，让我能从头搭建很多东西，确立正确的原则，建立正确的文化，这就为我们做出很棒的东西创造了条件。那你和 Mark 讨论的时候也是这么说的吗？就是说，嘿，我们这里得重新来过。显然，如果我们沿着这条路走下去，基本上就得把现有的东西推倒，用完全不同水平的人才重新做一遍。
你和他之间聊的就是这些吗？感觉他想要的不是小修小补，你明白我的意思吗？他就觉得哦，这根本行不通。如果行不通，那就拆倒地基，重新建，对吗？我们聊的内容是一步步发展的。我有一个很坚定的想法，我觉得马斯克在职业生涯的不同阶段都证明过这一点，就是组建一个小团队，成员能力极强，技术水平很高，组织非常扁平。如果这么做，你就能非常非常快的做成很多事。
所以这一点我非常坚信，我也相信做AI就应该采用这种方式，尤其是当你必须像我们一样推进的非常非常快的时候。我记得在早期，我跟 Mark 经常聊这件事儿，我觉得他也很兴奋。这最后成了我们整体战略的支柱之一。团队规模小，组织非常扁平，技术水平高，人才密度非常高，具备了这些条件，你能推进的多快？从外面看，我觉得 Mark 就是把子弹全部打光了，我是这么理解的。
你读过一本叫《The Mind of Napoleon》的书吗？没有，《The Mind of Napoleon》一九五七年出版的。我找到这本书是因为看过一个访谈，我记得是Tyler Cowen采访萨姆·奥特曼，应该是二零一九年。他问奥特曼：“你今年读过的最重要的一本书是什么？”他说是《The Mind of Napoleon》这本书很难找。
我买了这本书，全书三百页，全都是拿破仑自己说的话，按主题整理。在书里，他反复说犹豫是致命的，但他也说采取行动之前要经过很多深思熟虑。他会从各个角度研究，确保自己做的是正确的决定。我觉得这跟 Mark 做事的方式有相通之处。他会反复考虑，确保自己走在正确的路上。但一旦做了决定，就会全力投入。他就是把子弹全部打光了。
当时他来把你招过去，然后你们开始重建整个组织。那时候发生的事儿，就给我这种感觉。我觉得他真的已经把失败并不重要这个道理刻在心里了。重要的是你赢的时候能赢多大。我觉得这个总体的观念让他在很多情况下真的能无所畏惧的做事，因为他很愿意承担很多风险。他有句很棒的话，在一个。不断变化的世界里，最大的风险就是不冒任何风险。
对，没错，我觉得他已经把这个想法深深地融入了自己的思维。事情完全有可能走向另一种局面，让 Meta 在某种意义上更像谷歌，行动更慢，官僚作风更重，整家公司看起来会很不一样。但我觉得，正因为他把这些经验领会的这么深，他才能让公司保持活力，不断向前，充满生机。跟我讲讲这两种情况有什么不同？以前你是创始人精英scale，现在你跟扎克伯格一起重新创建这个实验室，在这两种环境下，你做事的方式有什么不同？
在 scale 有一条建议，我记得特别牢，我都不记得是谁说的了。大意就是要想成为一个好的创始人，你就得能做公司的每一份工作，公司里每一件小事该怎么做，该怎么运转，我都有很明确的想法。所以这家公司很大程度上是我的努力和想法的产物，我的想法体现在公司各个方面，但这也让我成了一个很大的瓶颈。对一家公司来说，这有好处也有坏处，我觉得。
如果你要创业，而且这是你第一次创业，那你肯定应该采取这种做法，因为这样做成功的可能性要比不这样做大得多。Scale是你创办的第一家公司吗？对，Scale是我创办的第一家公司，太不可思议了。但在 Meta 任务很不一样，因为我们得在很短的时间里完成很多事。我没有那么充裕的条件，能把实验室里的每一份工作都做一遍。
我当然不是AI，我也不是产品设计师。这些对团队成功至关重要的角色，我并不是样样都能胜任。所以到了Meta，我的理念就变成了：我们要怎么创造一个环境，把出色的人招进来？这就是头等大事，在各个领域招到聪明、出色、处于行业顶尖水平的人。你觉得为什么在Meta就能做到这一点？只是因为你有更多资源吗？为什么你能做到？
我觉得 Meta 超级智能实验室刚成立时，有一点特别有吸引力，就是大家有机会用一个非常非常小的团队从零开始建一个实验室，而且我们对要去的方向有明确的想法，就是个人超级智能。我觉得这让大家产生了共鸣。我觉得每个做 AI 的人都希望它能帮助人。希望他最终能对自己的妈妈、奶奶或者爷爷有意义。希望他对世界上的每一个人都有意义。
因为我们有 Meta
的资源支持，所以算力不会成为瓶颈，基础设施不会成为瓶颈，触达用户也不会成为瓶颈。那些常常卡住创业公司的事情不会卡住我们，但同时大家又有机会真正做出一个东西，在上面留下自己的印记，对它产生很大的影响，真正塑造它。我觉得这让很多人都很兴奋，所以他才选择花一笔大的惊人的钱，至少看起来大的惊人，去招一小批顶尖人才，因为他知道这些顶尖人才又会招来其他顶尖人才，但你得先有这批人作为起点，对吧？
对，而且我觉得说到这件事，有一点可能大家没太注意到，就是 OpenAI 和 Anthropic 股价涨了很多。所以当时的情况就是，你要是看看这些人留在 OpenAI 或者 Anthropic 能拿多少钱，那也很多。所以我觉得，对很多人才来说，单从薪酬看换工作，在很多方面算下来并没有太大差别。但显然，我觉得这其实还是同一回事。
很多时候，我们都没想过那些股票价值大幅上涨的实验室早期员工或者早期研究人员的薪酬到底是什么水平。我们一开始就完全相信这几点：第一，要拥有并招到最聪明的人；第二，要明确我们的核心目标就是个人超级智能。我们要怎么创造一个环境，让大家拿出最好的表现？在
Meta，在超级智能实验室，我做的更多是所谓的传统管理，因为我经常想的就是这些事：我要怎么创造一个环境，让这些聪明、出色、非常非常特别的人都能施展身手，把他们的才华发挥到极致？
从某些方面来说，我现在更多是像教练一样思考，而在 Scale 就很不一样了。我是那个主导创作的人，我们做的每一件事儿都得体现我的想法。你说自己像个教练，再多讲讲。我觉得我的工作首先是帮助确定我们的核心目标和前进的方向，还是那几点：个人超级智能，在面向消费者的AI上胜出，做出对每个人都有意义的AI。然后就是在团队里发现特别的人才，给他们相应的环境和资源，让他们把才华发挥到极致。
我觉得大公司常常做不好的一个地方是。大多数大公司都有特别出色的人，但公司没有给他们足够的自主权，让他们做出最好的成果，所以他们常常会离开，去更小的公司，或者自己创业，或者做别的。你前面提到了贝索斯的股东信，这也是他反复强调的一点。我读过的那些关于他的书里有，股东信里也有。如果你有很出色的人，却没法让他们做出东西，他们就会走。
对，就是这样。而AI又是一件很特别的事，我觉得研究这个词现在听起来好像都快没什么意义了。但研究之所以叫研究，就是因为人类还不知道这些模型的能力极限在哪里，也不知道能用它们做些什么。他们确实是一些未知的东西，我们对他们的理解还不够深入，所以这确实是在做科学，在做研究。我们在探索这项技术能做到什么程度，能用它做出哪些东西。
这个过程需要大量试错。需要聪明的人拿出非凡的洞见。你不能把这个过程看成那种需要非常密集的管控执行的过程。大家需要空间、时间和资源，才能做出最好的成果。我会从很多方面考虑这件事。我觉得奈弗里曼聪明极了，就像我前面说的，Muse的很多东西，如果说有哪一个人的个人想法在Muse里体现的最充分，那就是奈特，让他处在一个能充分表达这些想法的位置。
这很重要。另外，我们还有一些特别聪明的研究人员，他们有一些非常非常令人兴奋的想法。我们要怎么创造一个环境，让他们能去探索这些想法？其中大部分都不会成功，但有一些会取得极好的成果。那些成功的成果就足以让所有投入都值得。可以说，问题分成两类。打个比方，一类像挖钻石，一类像盖摩天大楼，具体是哪一类，取决于你做的这些事情回报是怎么分布的。
有些领域的回报非常明显的呈幂律分布，你做的大多数事儿可能都没什么用，但其中有些事儿的价值真的可能是其他所有事情的一百万倍。举个例子。我觉得风险投资就是一个很典型的挖钻石式的行业，关键就在于能找出那些特别的想法，然后把他们一路做下去。这很容易啊，去参加你十九岁的生日聚会就行。对，真是不可思议。有些听众不知道我刚才到底在说什么。
你能不能简单讲讲你十九岁的生日聚会上都有谁？为什么要是当时把同桌的每个人都投一遍，会是一笔好投资？这件事想起来真的很不可思议。我过十九岁生日的时候，正在麻省理工读大一，那是一月份。当时我在一家叫 HRT 的交易公司做寒假实习，就是冬季的实习，寒假实习。我们大概有十个人、十二个人，差不多这个人数几乎都是哈佛或者麻省理工的学生。
我们大多数人之前就通过各种数学、科学或者计算机科学方面的活动认识了。其他人里有 Jeffrey Yan，他后来创办了 Hyperliquid。非常成功，Scawu 后来创办了 Cognition，也非常成功。当时还有 Jesse 张，他后来创办了 Decagon，也相当成功。还有Vicky一一，我觉得他是个很出色的研究员，现在在Anthropic工作。
每个人都特别有才华。我最近还跟HRT的创始人聊过。顺便说一句，HRT现在的业绩也好的惊人。HRT是做什么的？HRT是一家自营交易公司，也就是说他们用自己的钱做交易。二零二六年第二季度，他们的收入有一百一十亿，利润我记得是八十亿，这是报道里的数字。我记得 HRT 的员工还不到一千人，太不可思议了。不过我最近跟 HRT 的创始人见面时，他们说：“哦，对，我们开始做一些。
”非上市公司的投资了，我就说直接投那些实习生啊！每个实习生都给一笔种子投资，多好啊！我从小就参加数学、科学、计算机科学的竞赛，还有奥林匹克竞赛。也因此认识了美国各地参加这些比赛的各种人。看到当年跟我一起参加比赛的人如今这么成功，感觉很不真实。接下来几十年，你们这些人会做出什么？肯定很值得期待。刚才我打断你之前关于挖钻石和盖摩天大楼，你还有什么想说的吗？
说到底就是看它的回报是不是符合幂律分布。有些事情的回报真的能达到投入的一百万倍，还是说它更像盖摩天大楼？我觉得数据标注或者数据业务就更像这一类。亚马逊Prime的配送也是个例子。这类业务的回报基本是线性的，你得建立一套流程，把这件事儿做得非常，非常好。如果你做的是盖摩天大楼这一类业务，那他就非常看重运营。
关键是把流程里每一点能提升的效率都挖出来。你看着这个流程，琢磨着这样能把效率提高百分之二，那样能提高百分之一，再这样能提高百分之零点五，就是尽可能把每一点能优化的地方都优化到位。而挖钻石这类业务，你就会跟大家说：“来，大家放手去干吧，那些疯狂的想法都试一遍。”然后你就去培养那些看起来有前景的想法。你觉得自己现在在 Meta 做的就是这个？
我觉得我在 Meta 做的就是这个。总体来说，我在 Scale 做的更像是盖摩天大楼。这两种模式有很大的区别。回到当教练这个话题，也就是你现在在 Meta 的管理方式跟以前在 Scale 有什么不同？你为什么有这么多人直接向你汇报？大概有多少？一百个人直接向你汇报？到底有多少人直接向你汇报？对，我想有两百多人。
怎么做到的？为什么这么做？回到最初 MSL 成立时的一个核心想法，也是我们重建这个实验室时想做到的，就是怎样让这里聚集特别特别多的优秀人才，怎样让这里成为这些出色的人发挥出最佳水平的最好地方。还有，怎样建立一个以技术为中心的组织，让技术人员发挥出最佳水平，有机会真正做出自己一生中最重要的成果？其中一个组织设计原则就是让它非常扁平。
基本上，我们招进TBD这个团队的所有研究员都直接向我汇报。这更多是在表明我们反对官僚作风，TBD就是反对官僚作风的。重点是我们招的都是出色的人，而你们都已经清楚的证明自己能做出非常非常出色的成果。你们在过去的职业生涯里已经做到了。所以我不需要事事盯着你们，才能让你们做出出色的成果，你们自己就能做到。
我们需要有人在技术上带方向，所以你们当中有些人要负责给各自的小组确定清晰的技术方向。我们采用小组制，有不同的小组，每个小组都有技术负责人，在技术决策出现分歧、僵持不下时，由他们拍板。所以我们有一套技术领导架构。但从人员管理或者官僚层级的角度来说，我们就是反对官僚作风。另一方面，我们确实会一起做很多决策。
我们希望大家辩论，因为这个团队聚集了很多出色的人，人才密度非常高。我们希望大家一起交流、讨论，各自认为正确的方向是什么。实验室里的每个人都做出过出色的成果。我们想听到所有这些意见，找到大家都相信是最好的前进方向。所以，这肯定是一种不常见的团队管理方式。要说我是这两百多个人最好的管理者。那我就是在说谎，但这么做的部分用意就在于，他们并不需要管理者，他们需要一个很好的环境，他们都很出色，他们都特别有能力，他们只需要有发挥的空间，对，所以可能算不上教练，你更像是在维护一个好的环境，让他们能做出出色的成果，对，正是这样。
Alex 兄弟，这次聊得太棒了，谢谢你抽出时间。很谢谢你。希望你喜欢这期节目，记得在你收听的平台订阅节目，留个评价，也一定要听听我的另一档播客 Founders。将近十年来，我一直如痴如醉的阅读历史上最伟大的创业者的传记，已经读了四百多本，寻找能用在你工作中的想法。你在这档节目里听到的大多数嘉宾，最初都是通过 Founders 认识我的。