左：David，右：Alexandr
2026年初，Opus 4.5和OpenClaw让个人agent的潜力一下子被推到台前，但很快这股热潮又凉了：魔法时刻之外，问题一大堆。一个更基本的问题随之出现：个人agent到底能不能变成一个可靠的、几十亿人愿意长期使用的消费级产品？
在这期节目里，Alexandr Wang讲了Muse从原型到发布的七个月：他和Nat Friedman各自给Meta董事会写了备忘录（Nat写了两份），团队一两周做出原型，之后用一张一百多项能力的清单逐项打磨模型，直到迎来第一个全部全绿的检查点。他说，真正难的，是把一个大部分时候不靠谱的原型，磨成一件精致得像工艺品一样的产品。
Alexandr Wang（汪滔）1997年生，MIT辍学后与Lucy Guo创办Scale AI并任CEO九年；2025年Meta以143亿美元收购Scale 49%股份，他出任Meta首任首席AI官，领导Meta超级智能实验室（MSL）。这场对话从Muse的来历，讲到七个月的打磨与百万用户增长、破圈营销、人与AI的关系，再到Scale交易和重建实验室。他的主要观点包括：
个人agent在很多意义上就是最终的消费级产品。 今年二月，他和Nat Friedman各自给Meta董事会写了备忘录，结论是超级agent作为消费品是一个明确的终点。团队一两周内做出原型直接演示给董事会，很多最后进了Muse的决策在第一个原型里就已经有了。
Muse必须只有一个清晰的观点，而不是缝合体。 大公司容易把产品做成一堆人各自为战的弗兰肯斯坦，用户是能感觉到的。Muse反过来：只有一段连贯的体验，而塑造这款产品品味和审美的，主要是Nat Friedman。
发布前，模型必须在每一项能力上都全绿。 他们列了一张一百多项能力的表格，为每一行设了发布阻断阈值，低于就不能发。有的版本八十项全绿、二十项红，就知道还不够；直到出现第一个所有项目全绿的Muse Spark 1.3检查点，加上亲自试用的体感，才决定发布。
做这件事的核心团队不到两百人。 整个高管团队都知道这很可能是Meta今年最重要的产品之一，但组织上有足够的克制力，确保就是一个很小的核心专注团队在做，而不是膨胀成一大片人都在碰它。
现代消费级产品营销基本就是截图驱动的。 产品必须得在截图里能打，那张截图得能在群聊和网上飞起来。Jolly Bot吉祥物出现在截图里，一眼就能认出是Muse，这本身就是最好的营销。他还反复回到一个问题：别人凭什么在乎？
留住用户的关键，是让他们进入信任背摔的过程。 先让它干一件小事，真给干了，哇；再给它难一点的，又做到了。一点点加大，每一次都能成。他还举了大学生直接把想法一股脑倒给AI的例子，说明有人已经进入了这种完全的信任背摔状态。
Meta买的是人才，因为他在AI上看起来就是个烂摊子。 第一次通话发生在Llama 4之后，Mark基本上是在问：你觉得我们应该做什么？他觉得这次不是产品逻辑驱动的收购，Mark要的是人。而这反而清出了空间，可以像重新创立实验室一样从零开始搭很多东西。
在Meta，他是教练，不再是那个作者型创始人。 在Scale他内化了创始人必须能胜任每一个岗位，结果自己成了瓶颈。在Meta他没那个奢侈，理念变成招最聪明的人、定清晰北极星、造让人发挥最佳状态的环境。TBD组的所有研究员都直接向他汇报，两百多个直接下属，反官僚、多辩论。
Muse的来历：从个人超级智能到原型
David：给我讲讲缪斯的来历吧。
Alexandr：得先说说我们创办 Meta 超级智能实验室时的愿景。刚起步那会儿，Mark 发了一份备忘录，叫《个人超级智能》，是我、Nat Friedman 还有一群人跟他一起紧密合作写出来的。核心想法就是，怎么让 AI 真正改善我们所有人的生活，做出一个能普遍提升人类体验的东西。那份备忘录里聊了一堆理念，其实已经暗示了 Muse 最后会变成什么样，只是当时还很早期——那是二零二五年六月，agent 还没真正火起来。
然后我们就埋头开始做模型了，因为开发任何一个前沿模型的整个流程要很多个月：把整套技术栈搭起来，造数据集，预训练，再为后训练单独搭一套东西，整个过程非常长，就像一条生产线。今年年初，Opus 4.5 出来之后，包括我们在内很多人都看到了 agent 的未来可能是什么样，它把 agent 的潜力一下子推到了台前。而 OpenClaw 也是年初出现的事。
跟我合作很紧的 Nat Friedman，应该是 MSL 里第一个接触并试用 OpenClaw 的人。他的体验我形容就是介于恐惧和狂喜之间，他是真的全押进去了，完全信任它。他后来讲过一些故事，他在 Stripe Sessions 的采访里就提过一部分：他跟自己的 OpenClaw 说想多喝水，结果 OpenClaw 就去翻监控录像看他有没有喝水，喝完还会夸他干得好。这种疯狂的故事他有好多，它也让你意识到，这里发生的事确实有种魔力。我记得 Nat 跟我说过一句话，这也是我印象最深的，他说我觉得这里真的有点东西。
而且说实话，像 Nat Friedman 这样的早期采用者是很好的风向标：当年他就是 Stripe 最早的客户之一，后来在开源开发者圈子里也一直很早介入，他还参与创建了 GitHub Copilot 和很多别的东西。所以这是个很明确的信号：个人 agent 这件事普遍来说确实有魔力，但只有当你真的信任它、把它放进你的生活里，你才能体会到它能做那么多事。听完这些疯狂的故事之后，我也开始深度使用它了。有好几个星期，我俩差不多每个空闲时间都花在跟各自的 OpenClaw 对话上，真的沉浸进去，去想个人 agent 到底可以是什么。
David：你当时的第一反应是啥？狂喜还是恐惧？
Alexandr：Nat 当时搞了个 prompt，基本上是对自己做一次完整的心理分析，一轮接一轮地深挖你的心理。我记得那是我拿到自己 OpenClaw 后最早干的事之一。那大概相当于三年的心理咨询，全部压缩到那一刻完成了。
David：等等，我好奇啊。你第一次用上 OpenClaw，怎么第一件事就是这个？
Alexandr：我下载了，装好了，然后 Nat 就在旁边说，哦你应该试试这个。我当时就坐在他旁边，心想行吧，你说什么我就做什么。然后就开始了这段疯狂的体验。
David：多说说那段疯狂的体验。
Alexandr：哦，那就太猛了。真的像做了三年心理咨询，因为它是一轮接一轮的深度心理挖掘，而且它手里还有我的其他信息：能访问我的邮箱，还能看我一堆照片，它自己去查资料，然后把所有东西串起来。那个过程里我特别没有防备。
那是二月。我俩应该都下了一个共同的结论：这里显然正在发生一件特别了不起的事。我们当时各写了一份备忘录，都是发给 Meta 董事会的，正好赶上董事会议季。我那份写的是，我觉得在很多意义上这就是最终的消费级产品，超级 agent 作为消费品，在很多方面就是一个明确的终点。他写了两份，名字都挺让人难忘的，《爪子与法则》和《信任是必须的》，这两份最终定义了我们做这些产品的很多核心理念。
所以我们得出了这个结论，就在二月，这里有很重要的东西。然后我们的团队一周之内，顶多两周，就把原型做出来了。
Alexandr：大概一到两周就做完了，然后直接演示给董事会看，节奏非常快。而且很多最后进了 Muse 正式产品的决策，在第一个原型里就已经有了。Jolly Bot 当时就有了，Muse 吉祥物的早期版本在那第一次会上就出现了。不是所有的点子都在，也不是所有的标签页都在，但相当多已经有了。从那以后，那是二月，七个月后我们发布了产品。真正难的就是这个过程：把一个有时灵光乍现、大部分时候不靠谱、动不动就坏掉的原型，打磨成一个高度可靠、精致得像工艺品一样的消费级产品，让我们有信心把它贡献给消费市场。这个过程很长，也挺痛苦的。
David：说到这儿之前，我想回到你写原型这件事。你们一两周就做出了原型，还给董事会看了。Mark 在其中扮演什么角色？
Alexandr：他跟我们所有人一样，同时在体验那种狂喜加恐惧的感觉。我记得他在各种采访里讲过，他用这东西处理家里一堆事务，带着孩子用，还在他的 MMA 训练里用：他让 OpenClaw 看他自己练 MMA 的视频，然后给他提改进建议。还有些员工会议也是这样。顺便说一句，这在 Meta 团队里后来变成了一种风气，开员工会的时候就会问，你跟你的 agent 有什么疯狂的经历。这还是二月份的事。
现在回头看整个周期很有意思，因为 OpenClaw 这个现象，它到了顶峰之后就……
David：消失了。
Alexandr：对，它没有持续下去。我觉得很多人都有这种体验：会有一些魔法时刻，但大部分时候它没那么好用，问题一大堆，然后就慢慢凉了。所以我认为做这个产品时，很大一部分重点就在于，怎么把它变成一个真正可靠的消费级体验，让你放心地长期把它放到几十亿人面前，并且有把握其中大多数人都会获得很棒的体验。
David：为什么你们能做到，而 OpenClaw 的开发团队做不到？
Alexandr：首先，我非常尊重 Peter Steinberger 和所有为 OpenClaw 做出贡献的人。我觉得 Peter 绝对是个有远见的人，他那个漂亮的大脑里创造出 OpenClaw 的过程本身就是魔法。而我觉得让 Muse 如此有魔力的，可能恰恰是那些不性感的部分：一遍遍地死磕，把所有细节打磨光滑，让模型加产品的整体体验真正变得惊艳。我们在模型本身也做了很多很多轮迭代。我们把整个模型路线图瞄准了个人超级智能这个大方向，当然首先是个人 agent。
David：多说说这个，以及这跟你们其他竞争对手有什么不同。
Alexandr：其实回到那个时间点很有用。你回到今年年初，二月份的时候，Opus 和 Claude 在编码上遥遥领先，比所有人都强，而且当时正在爆发。那基本就是 Anthropic 在整个行业开始接管的前奏。我觉得那是个很吓人的时刻，大家普遍的感觉就是，哇，他们在编码上领先太多了。然后他们又有了 Mythos，优势特别明显。
我当时的想法是，业内的主流认知是，编码 agent 是唯一重要的形态，也许也是高级 AI 唯一重要的能力。整个行业有一股巨大的力量，就是都冲过去挤那个用例，跟 Anthropic 在编码 agent 上硬碰硬。但基于我们的经历，还有我们形成的那种信念，也就是个人 agent 这个想法，我觉得我们之所以一开始做个人超级智能，一方面是因为我们相信这是 Meta 独特适合做的事。
David：行，我们就穿插着讲吧。
Alexandr：我记得我告诉 Mark 的第一件事之一，甚至在整个 Scale 和 Meta 那笔交易发生之前，我说的是，我觉得 Meta 其实是一家特别的公司，如果我们真的走到 AGI 或者 ASI，不管你叫它什么。因为 AI 的承诺的一部分是，对我们每个人来说，事情总分成两种：一种是我想做的，一种是我不得不做的。而 AGI 的承诺就是，我们花在不得不做的事情上的时间会几乎变成零，因为很多事 AI 会替我们做了，我们可以把所有时间都花在自己想做的事情上。
对我来说，Meta 的产品代表的就是我们大家都想做的事。比如我用 Instagram、WhatsApp、Facebook，这些都是代表我想要的东西的产品：我追随我的兴趣、我的爱好、我的朋友、我在乎的人。Meta 的产品版图，基本上就把我们想花时间去做的事这个领域全包了。我觉得从长远来看，Meta 在这一整波里会是不可思议的赢家。这就是我最早相信的关于 Meta 和超级智能的东西之一。后来这些想法很多都汇进了个人超级智能这个概念。
你可以从几个角度看。一个是这家公司的传承：Meta 的传承是连接人和他们的亲友，帮他们发现自己的兴趣，这些是非常人性的东西。再换一个商业视角看，Meta 有触达每天三十五亿用户 app 的分发渠道。所以 Meta 最自然能成功的领域，就是消费级 AI。
David：不是工作，不是编码，是个人。
Alexandr：对，就是这样。所以个人 agent、个人 AI，广义上说消费级 AI，一直是我们觉得 Meta 能做出特别东西的领域。好，那我们把时间拉到二零二六年初。
David：这时候你已经有了原型，也有了支持，大家都知道，Mark 也拍板了，接下来就是你花七个月做打磨产品这件苦差事。
Alexandr：是的。当时有个挥之不去的阴影，就是个人 agent 这东西好像来过又走了。我们一直觉得那是因为体验还不够完美，还没打磨到位。但我们知道，开发这个产品的过程中必须把这件事想清楚。
所以我们把模型研发的路线图聚焦了，最优先的方向之一，就是为个人 agent 去建设。我们有很长的表格，列了几百种具体的行为和能力，我们知道模型必须具备这些，才能做出理想的个人 agent。这个过程非常非常细致。然后随着时间推移，我们为所有这些建了评测，搞清楚怎么训练模型把每一件事都做得非常好。我们还会开评审会，盯着那张表格看，找出我们做得不好的地方，确保在改进。我们用这种极其细致的流程，慢慢地不断打磨，把模型所有的毛边都磨掉，让它能够撑得起这个产品。
David：这真的是 Meta 的文化吗？这种不停打磨产品的文化？
Alexandr：对，Meta 文化的很大一部分就是这样：一旦你知道了要衡量什么，身边又有一群非常有才华的人，你就可以针对这些东西去优化，把所有细节都磨出来，把它们做到极致。我觉得在 AI 之前的消费产品时代，很多工作都是围绕怎么优化转化率、推荐率，怎么优化新用户引导流程里的每一个环节，怎么把这些东西做到完美。到了 AI 时代，很多东西，尤其是对 Muse 来说，就变成了把模型的每个细节都打磨到完美，去匹配这个产品。
七个月打磨与百万用户增长
Alexandr：我觉得说得都对。Muse 很神奇的一点是，发布前我们花了很长时间打磨每一个细节。个人 agent 这个领域踩在刀尖上：它能稳定交付那种魔法般的体验，就有潜力成为史上最伟大的消费级产品之一；但打交道的对象是模型、是不确定的东西，agent 会崩、会不稳定。用户一旦有了不可靠的体验，就会觉得这东西是垃圾。所以我们要把产品做到一个质量和价值的水位，能打动那些下载并使用它的人。
David：我想多聊聊这个过程。你们投了多少资源？团队多大，多少人在做这件事？有没有这样的数据：我用 Muse，九次体验很棒，两次不一致或很烂，然后就流失了？
Alexandr：这一点从今年年初的其他 agent 产品就能看出来——几乎所有人都从那些产品里流失了，原因就是不可靠。我们对 Muse 做了大量用户测试，一轮又一轮让全新的人从零开始下载使用，去看那个体验到底是什么样。Muse 的核心前提有很大一块真正被市场接受到：它是跟大多数人用过的消费级 AI 完全不一样的东西。它不是聊天机器人，它是 agent，能替你干 agent 能干的事。对开发者来说这算老新闻，但对大多数人，光是这个转变本身就需要解释，需要用非常讲究的方式去做新手引导。
Alexandr：我们用不同版本的模型做过测试，一直在持续跑 A/B 测试。产品体验对模型质量非常敏感：对完成这些任务的可靠性敏感，对用户沟通的可靠性敏感，对那些需要回头找用户确认的事情上的可靠性也很敏感。
David：那你们怎么知道它准备好发布了？
Alexandr：一部分是比较数字化的判断。回到那张一百多项的表格，我们为每一行都设了一个发布阻断阈值：低于这个数就不能发，高于某个阈值才算好。我们有很多检查点，有的版本八十项全绿、二十项红，就知道还不够。后来迎来了第一个在所有项目上都全绿的模型检查点，那是一个专门训练出来的 Muse Spark 1.3 版本。另一部分是体感上的：我们亲自试了这个模型，能感觉到它比之前迭代过的任何东西都好太多。
David：那回到你说的这七个月，有多少人在这款产品上工作？
Alexandr：模型工作和产品工作加起来，总共不到两百人。这个数字听起来好像挺多，但在大公司里其实……
David：实际上小得多。
Alexandr：真不算多。回头看还挺酷的：整个高管团队都知道这很可能是 Meta 今年要发的最重要的产品之一，但我们组织上有足够的克制力，确保就是一个很小的核心专注团队在做，而不是膨胀成公司里一大片人都在碰它。因为我们知道这是一件单一的艺术品，需要一个很强的观点、很强的聚焦，才能把它落成一段完整而漂亮的体验。
David：多说说这个。你为什么把它叫作一件艺术品，然后说它需要一个统一的视角？
Alexandr：对来自大组织的产品的一个批评是——现在很多 AI 实验室也开始被这个问题困扰了——产品会变成某种弗兰肯斯坦，像柯南伯格电影里的怪物一样，是一堆不同人的观点、愿景和信念的缝合体。这在某种意义上就是 PM 地狱：每个 PM 都有自己非要塞进产品里的东西，最后全部搅在一起变成一杯奶昔。用户是能感觉到的：你能感觉到一个产品是不是很多人各自为战做出来的，里面有没有不同的强势声音在互相打架。Muse 必须完全反过来：只有一个清晰的观点，只有一段连贯的体验，是我们想交付给世界的。
David：我太喜欢你刚才说的了，而且纯属巧合。录这期时正好是乔布斯去世十五周年。一说到有统一视角的消费级产品，你第一个想到的肯定是乔布斯。我最喜欢的一句形容是说：苹果就是乔布斯的一万条命。产品完全是他的品味、他的视角、他的观点，他想让世界看到什么，终端用户拿到的就恰好是什么。
Alexandr：就 Muse 来说，Nat Friedman 应该记很大的功。是他的品味和审美最终决定并塑造了这款产品变成了什么样。
David：你们会聊有多少人正在用 Muse 吗？这是公开讲的，还是不讲的？
Alexandr：我们说过是百万级的用户。我还转推过别人晒出的图表，那些图意味着 Muse 是有史以来增长最快的消费级 app，准确说是消费级 AI app。
David：所以你们就是不报具体数字是吧？
Alexandr：我们说的是百万级，对。
破圈营销：截图驱动与哇时刻
Alexandr：过去这几周是我职业生涯里最爽的几个阶段之一，有几件事在同时发生。第一件，我们特别想搞清楚怎么让 Muse 破圈。你知道现在是什么情况吗，就像一条洪水一样的更新流，真的倾泻而下。对大多数人来说，他们天天被各种新的 AI 产品、新公司、新版本、新功能砸：又是这个模型，又是那个产品，就这么一股洪流。我们开过几次大团队会专门聊这个，结论就是我们必须破圈。当然了，Meta 嘛，分发渠道一大把，我们可以确保所有人都知道它，但这还不够，得用一种有趣的、文化上能让人着迷的方式让世界注意到它。另外我私交里碰巧认识了一群玩梗的人，成了朋友，我私下亲切地管他们叫我的疯子朋友们，就是那种一天到晚都在琢磨互联网上的梗、研究梗的人。我居然身边有一帮对梗上瘾的人。
David：他们对 Muse 也上瘾，而且对你 X 上的动态也上瘾，还坚信你有上百个 Muse 在后台给你出梗。你就是攒了一堆重度上网的疯子朋友而已。
Alexandr：说说我的 X 动态吧。有相当长一段时间，开会都很难集中注意力了，因为脑子里突然蹦出一个梗，我就心想，我靠，我得赶紧发出去。那跟灵感乍现一样。有一次我正跟一个同事吃晚饭呢，吃着吃着突然想到，等等，我想出来了，然后我就发了，当时感觉特别像一个工程师又在解 bug，你能感觉到某个东西马上要通了。所以一点是我们想破圈。另一点我觉得也很重要，就是怎么让 Meta 重新变酷。尽管手里握着 Instagram 和 Facebook 这种顶级的文化软件，Meta 有一阵子就是不酷。所以我想让 Meta 变得酷、有趣、带点搞笑。至于那种疯疯癫癫的感觉，其实是慢慢自然长出来的。Muse 刚发布那会儿，我基本就是在推各种有意思的使用场景，我看到有人用 Muse 玩出花样就转，一转发就是几十条。后来因为我发得太多了，有几条我根本没怎么想，随手一发，结果其中几条数据特别好。
David：你看过那张图吗，就是思考时间越长效果越差，随便一发反而爆的那种。是吧。
Alexandr：看到那张图了。我没见过原图，但我完全认同。有些我确实没花什么心思，随手就发了，甚至好几个小时没看手机，回来一看，哦我去，那条爆了。然后我突然想起一件事关于互联网的规律，虽然也不是刻意去做的，就是想起来了：互联网奖励冒险，奖励意外，奖励那些大家没想到的东西。于是我就彻底放飞了。很多同事应该都有点懵。Nat 在我连发梗的那一周，在一堆会上都说，我以为我们能学到很多东西呢，我以为我们会从 Muse 用户身上、从大家怎么用 Muse 上了解很多，结果发现我们只是更了解 Alex 的脑子了。哈哈。真的特别好玩，我感觉自己把这么多年攒下的互联网知识全调出来用在那几个时刻上了。而且说实话，我们有埋点数据但不好判断，但我真觉得那对增长是实打实起了作用的，想想还挺好笑的。
David：我也绝对觉得有用。我耳朵都快听茧了，全是这事。而且跟我聊这事的每个人也都下了 app，现在都在用。不过回到你刚才说的，就是说我们有分发渠道，但这不意味着就能做出让人愿意回来、真正有黏性的东西。那你们是怎么在 Muse 上做到这一点的？
Alexandr：我当时想的其实是，怎么让这个产品破圈。我觉得有几个部分。第一个是，你怎么让用户尽快匹配到那个体验，怎么让人尽可能早地遇到产品的哇时刻。我觉得这个产品天然适合这一点，因为它是 AI，它能干的事太多了。如果一个从来没用过 AI agent 的人，它会让你吃惊的东西可不少。我觉得这是很大一块。另一块是，怎么把所有人这些哇时刻的故事收集起来，用它们让产品发光、让产品飞起来。
David：那你们具体怎么用这些故事啊，你们不是没给 Muse 投广告吧？
Alexandr：我们投了几条。说实话，一开始其实就是我一直在大量转发，只要我看到有人用 Muse 玩出有意思的东西，我就引用转发。
David：我一直搞不懂为什么 Anthropic 和 OpenAI 的广告都做得那么烂。你还记得吧，Anthropic 之前搞了个大户外广告，满屏都是他们自己。ChatGPT 也一样，放个图标，我都怀疑没人认得出那是 logo，然后写上 Codex，画面就是两个人坐在桌子前。我在想，这他妈什么意思？明明有那么多使用场景，你的广告要做的就是展示产品带来的好处，就这么简单。你有几百万个这样的素材，直接拿来投啊。这道理基础到离谱，奇怪的是人们一遍又一遍犯同样的错。
Alexandr：对，我觉得我们在做 Muse，以及在 Meta 做任何事情时，反复回到一个问题就是，别人凭什么在乎？
David：他们不在乎你，也不在乎你的公司。人人都是自利的。有本很老的书，叫《科学广告》，写于二十世纪初。它价值大到什么程度呢，二十世纪二三十年代赚最多钱的广告公司的创始人，作者 Claude Hopkins，他是当时最好的文案手。他把所有赚钱的门道都写进去了，然后说这份手稿我要锁进保险柜二十年再出版。但其实这本书讲的根本不是广告，讲的是人性，而人性是不变的。他的核心观点就是，你的广告在讲你自己，在讲你的产品，在说嘿我有这个东西快来买，没人关心这个。人是自利的，你要做的就是把话术反过来，先说这东西对你有什么用，把这个放在最前面。有些人拿这套二十世纪初的想法，建起了巨大的公司和广告机构，五十年代、六十年代、七十年代，一直延续到今天。
Alexandr：百分之百同意。我觉得有几个洞察。第一，世界上大多数人根本不在乎 OpenAI，不在乎那些研究，也不在乎别的公司或者我们的研究什么的，他们在乎的是这东西能为他们做什么。我们有个吉祥物，就是那个乐呵呵的小家伙。我记得那条推文，当时我意识到这东西能跑出多少流量，因为我正开车上班，路上我生成了一个他拎着公文包的版本，配文是周一早上我上班时的样子。我当时就觉得，这可能是我最近最好的一条推文。然后我慢慢意识到，你可以把他放进各种各样的场景。走这个过程的时候我还想到一点，怎么制造那种让人意外的时刻，跟你见过的任何产品营销都不一样。我真的记不清上一次有人用比较大胆的梗来推产品是什么时候了，我不确定以前有没有人这么干过，但我意识到哦，这个小家伙可以让我们做这件事。这就很有意思，这种东西能勾起人的好奇心。
David：对普通人来说是这样，但这个可能只是让他们知道你，甚至让他们下了 app，那等 app 装到他们手机上了，你怎么让他们持续留下来？
Alexandr：这里面有个循环，就是那种真心喜欢这个 app 的人。我们二月份的时候就发现了，你试着让它干一件小事，它真给干了，你就觉得哇它居然能做到。然后你再给它稍微难一点的事，它又做到了，你又觉得哇这也能行。它能做第一件，能做第二件，那再给它一个更大一点的问题。这其实有点像跟 AI agent 玩信任背摔，一开始你不太信它，但又挺好奇，所以先给它一小口，然后一点点加大，再加一点。我见过不少大学生用 AI 的方式，那就是完全彻底的信任背摔，他们直接录语音、把脑子里的东西一股脑倒给 AI，发过去就完事了，全权相信 AI 能帮他们把所有想法理清楚、给出明确的计划和下一步该干嘛。我觉得对 Muse 用得成功的人来说，关键就是让他们进入这个信任背摔的过程，用它来干越来越大的事，而且每一次都能成。
David：我在读《从零到一》的时候看到一句我史上最喜欢的引用。那句话是，我发现的最强大的规律是，成功的人能在意想不到的地方发现价值，因为他们是从第一性原理思考生意，而不是套公式。AppLovin 在它的广告平台上做的正是这件事。AppLovin 能把移动端游戏里的超过十亿潜在新客户连接给你。AppLovin 能让你拿到用户毫无分心的注意力，它的广告是全屏视频，平均观看时长三十五秒，这个留存率甩其他广告平台几条街。你在 AppLovin 上几分钟就能上线，定好目标，剩下的交给 AppLovin，不需要复杂设置，也不需要专业经验。而且 AppLovin 起量很快，能让你的广告触达十亿以上的潜在客户。别的商家已经看到了立竿见影的效果，日投放花到几十万美元，营收增加了好几百万。所以趁你的竞争对手都还没上 AppLovin，赶紧开始吧，去 AppLovin.com，就是 AppLovin.com。我挺好奇的，这波到底有多少是口碑带起来的。当然了，跟你聊了这么多，这 app 我肯定是要下载的。但真正勾起我兴趣的是，我一个朋友老给我发截图，展示他怎么用 Muse。你刚下载一个 app 的时候，它其实不会告诉你太多你能干嘛，挺开放的，就是个空白文本框。
David：我那个朋友管着一家一千亿美元的公司，他把他的 ID 落在了 Flexjet 那儿。然后他跟 Muse 说，我不想参与这个过程，你自己想办法把 ID 拿回来，去哪取、东西放在哪，还有我现在在哪，路上的每一步你自己搞定，然后叫个快递，过去，想办法过了他办公室的安全检查，一路搞到他楼上的办公室。我当时就觉得，我靠，这就是最好的营销。就三四张 Muse 来回对话的截图，他说我不参与，你们自己搞定，一路上自己想办法。
Alexandr：你知道吗，这其实是现代产品营销的一个特点，怎么说呢，有点刻意，但现在的消费级产品营销基本就是截图驱动的。我觉得一个现代消费产品必须得在截图里能打，那张截图得能飞起来，不管是群聊里传、口口相传，还是网上刷到。我觉得这是很大的一个部分。我们当时没刻意设计，但我感觉截图里有那个小吉祥物真的是个大功臣，因为 Jolly Bot，或者谁家的 Muse 吉祥物出现在截图里，一眼就能认出这是 Muse 的截图，这本身就是你能有的最好的营销。
AI与人的关系：让梦想延续下去
David：那你一整天都在用你自己的 Muse 吗？平时怎么用的？
Alexandr：我主要用它搭了一堆工作流，很多时候也帮我处理会议相关的事。按理说我应该专心在场、跟人打交道，但我把它当成第二个大脑在用。
David：你写的那篇帖子里就这么说的，特别短，我记得上次看已经有五百五十万次浏览了。你说的那个描述我太喜欢了：如果每个人除了自己的脑子之外，还有一个第二大脑。
Alexandr：我觉得从哲学上讲，这是关于人类最有趣的问题之一：当你拥有了强大的 AI，做一个人意味着什么？那种关系是什么样的？不同的人有不同的看法。比较吓人的版本是 AI 凌驾于我们之上，我们只是照着它们的指示做事；当然也有别的世界观，那种关系完全不同。
David：你先别展开，说说你自己怎么看这件事？
Alexandr：我是真的相信 Muse 这条路。我相信个人 agent 会是长期的形态，因为人天生就有欲望、有梦想。AI，像 Muse 这样的个人 agent，会成为实现这些事情的机制和桥梁，让我们不断达成它们。然后人就会梦想得越来越大，孩子可能会梦想拥有自己的恒星系什么的，Muse 会帮他们做到。有这么一种说法，Bezos 好像是在某封股东信里写的：消费者美好的地方在于，他们永远美丽地不满意，或者说对他们手里的选项永远不满意。这是我们跟 AI 关系的一种模式。我觉得还有其他模式：AI 会越来越深入地参与科学发现，也会越来越多地嵌入经济的各个环节。但我确实长期看好这种形态——每个人都拥有一个支持自己、支持自己想要之事的 AI。
David：所以你是把 AI 看成帮我们把生活里所有那些破事儿都清掉，对吧？那些我们不想干的活。我记得你那篇文章里说了类似的话：世界上到处都是守门人和障碍，Muse 可以帮你绕开它们，不用多花你的时间，这样你才能真正专注在你想干的事上。
Alexandr：我觉得 Muse 能给每个人一个童年梦想中的成年生活。每个人小时候都有大想法、大梦想，想象自己能当宇航员、能拯救地球、能改变世界，不管是什么，想得都很大。然后因为各种原因，等他们读完书、进了职场、干了一段时间之后，那种希望、野心、做梦的能力，全被抽走了。
Alexandr：我觉得作为成年人，我们都没意识到自己有多像僵尸。我们失去了能动性，失去了……我觉得野心这个词很贴切。AI 的承诺之一，广义上说，通过 Muse 这样的产品，是让这股劲一直延续下去：你还是个孩子时，有大梦想，用 AI 帮它们实现；然后梦想更大，再实现，再梦想更大，再实现。就像坐一部一辈子上行的扶梯，你的能动性持续增长，而不是年轻时有很多能动性，后来全被压扁了。
David：你知道你刚才说这段的时候我想到了什么吗？你之前提到过你和 Nat Friedman 经历的那件事，那个 AI 一波一波对你做心理审计，还挺吓人的。我当时就在想，要是我们有那种体验就好了，但它跟你现在说的是反的。它其实是给了你更多自信，让你明白这个世界是可塑的，只要你用力推、带着足够的能量和冲劲去追，你真的能改变周围的一切。
Alexandr：对，我觉得这恰恰是最厉害的那批创业者身上都有的特质。他们敢做大梦，做到了，然后做更大的梦。也许为了一个梦想干上十年，但真做到了，又会去想更大的事。Elon 就是特别典型的例子，我觉得 Mark 也是。很多传奇级创业者的人生基本就是这么过的。而我觉得每个人都该有这样一个版本。但悲哀的是，大多数人明明也有大梦想、大想法，一进了职场就变成行尸走肉了。也许某天你想去追那个梦，可实在太难了，因为你身上压着一堆责任，可能有家庭，可能还有别的什么，总之你就像被困在一个僵尸区里出不来。
David：Muse 这个话题结束前我还想再聊一件事，之后我们再说 Scale AI，说你和 Meta 合作那件事是怎么决定的。你写过一篇短文，里面有一句话我特别喜欢。你说，到目前为止，这个世界是被一小撮狂人塑造的，他们不知怎么找到了办法把自己的欲望变成现实。但我们还从来没见过这样一幅画面：全人类每一个人的能动性都被彻底打开。我觉得
Alexandr：我所描述的那个世界，每个人一生中的能动性都在增长，都有能力去实现自己的欲望和梦想，我觉得那个世界疯狂得恰到好处，会非常有趣。它会很有艺术感、很酷，你会看到世界的各个角落长出各种各样的东西，多样性会非常强。想想看，几十亿人突然因为智能变得充裕而拥有了创造惊人事物的资源，那到底会是什么样子，光是想想就让人兴奋。我觉得这就是这个承诺的一部分。在我脑子里它有点像 Rick and Morty 里的跨维度有线电视网，只不过以某种方式在人类的现实里真的实现了出来，那就太棒了。
Scale交易：Meta为何要买人才
David：我想往回拉一点。你创办了 Scale AI，正在运营它，然后有一天 Mark Zuckerberg 主动联系你说想聊聊。能说说当时是怎么回事吗？
Alexandr：我记得那条消息大概就是：嘿，你有时间通个电话吗？
David：你们之前有交情吗？背景是什么样的？
Alexandr：我有个朋友叫 Alex Schultz，从 Scale 成立一年左右时就在旧金山认识他了。他现在是 Meta 的首席数据官，之前长期是 Meta 的高管副手。是他把我介绍给 Mark 的。
应该是2021年或2022年，聊的是 AI。那时候 Mark 对 AI 的兴趣明显变大了，而 Scale 也做了很多 AI 相关的事。光安排第一次见面就花了一年——Mark 的日程排得满到离谱，而且他很擅长把大量时间花在真正重要的事情上，靠的是极其冷酷地排优先级。那次之后我又跟他聊过几次，作为创始人向他请教。找 Mark Zuckerberg 拿建议，本身就是一笔很大的财富。我到现在还记得，我在 WhatsApp 上问他一个问题，他就会回一大段特别长的内容。我当时很困惑，心想他哪有时间写这么长？现在明白了，他打字又快又严谨，能在很短时间里写出逻辑严密、篇幅很长的回复，这是他人家一项很惊人的本事。
David：等于让你提前窥见了他脑子里在想什么。
Alexandr：确实是这样。Meta 一直是 Scale 的重要客户，在那次之前我们大概每半年聊一次。然后他就打来了那个电话。一开始其实不太清楚这件事会走向哪里，因为第一次通话就是在 Llama 4 之后，他基本上就是在问：你觉得我们应该做什么？
David：为什么这是个重要的点，就是这次对话发生在 Llama 4 之后？
Alexandr：Llama 4 没有走在 Meta 想要的轨道上，内部来说肯定是一次失望的结果。而那时候大家都能看出来，AI 对 Meta 的未来至关重要。所以头几次我们都是打电话，他就是在征求建议，问我应该聚焦在哪里。
David：我私下听人说，他周围聚了一群世界级的创业者，不停地找他们要建议，随时发消息说这是我生活和工作里正在发生的事，你会怎么做？
Alexandr：我觉得这真的是很了不起的特质，因为这需要谦逊，而且是在他已经成就了那么多不可思议的事情之后，还在持续这样做。整个从他第一次联系我到我们宣布这笔交易，大概也就五六周，节奏快得惊人。
David：相当快了。我们请过 Grok 的创始人 Elad Gil 上过节目，他说从黄仁勋打来的第一个电话，到钱进他银行账户，一共三周。
Alexandr：太厉害了。我当时脑子里冒出了很多想法，想着如果我是他会怎么做，我会怎么思考 Meta 的 AI 战略。我说的第一点就是前面提到的：Meta 从基因上看一直聚焦在人们想做的事上，所以在 AI 带来的这场巨大转变里，它其实是位置最好的公司之一。我给他发过去了很多很多想法。与此同时，那边也在慢慢浮现出一种可能性，也许我们可以考虑看看有没有一起合作的方式。
David：那他这么说的时候，你心里怎么想的？因为这事对你来说完全出乎意料。
Alexandr：完全没料到。整个过程就像一连串疯狂的事情。当时我就是觉得，哦，挺好的，但不可能吧。不过你知道他们说出这种话意味着什么，对吧？每次都是同一个套路，但他们会说得委婉一点，比如：哦，我们得找个方式合作一下。我觉得当时我没受过这方面的指点。有一点是我始终明确感受到的，就是这事听起来都不太合理。也许他只是随口一提，或者抛个试探，但说实话，这事连逻辑上都讲不太通。
David：你为什么觉得这事讲不通？
Alexandr：退一步说，Meta 最经典的收购肯定是 Instagram 和 WhatsApp，那些都是非常清晰、由产品逻辑驱动的决策。Scale 呢，是深度做企业级和政府销售的，跟 Meta 完全是两种生意。我当时觉得有道理的逻辑应该是：如果 Meta 想进入这些领域，那买 Scale 就说得通。但这次不是那样，因为我觉得 Mark 主要感兴趣的是 Llama 项目，或者说是他整个 AI 计划。他要的是人才。
David：什么时候变清楚的？钱到账之后？
Alexandr：当我们开始谈具体数字的时候，我心想，哦，好吧，行吧。那时候事情才慢慢清楚了。
重建实验室：教练而非全能选手
David：一开始你觉得这事没道理，然后你们继续聊。他多快就说服你这是一条好路？
Alexandr：有一部分就是：哇，这个交易结构太有意思了。我们最后定下来的是这样——Meta 投资，持有 Scale 百分之四十九的股份，Scale 继续独立运营，我和几个人加入 Meta。我当时特别难以置信的是，这真是种很怪的交易，但我认为它真的是一个多方共赢的局面。Scale 的股东赢了，所有股东都拿到了很好的回报；Scale 也赢了，我真心相信 Scale 最好的日子还在后头。
David：我想问的是，你能解释给我听，然后我一通电话就想通了？还是说，等等等等，Mark，我得想想，这也太疯狂了，我得琢磨几天。尽量跟我讲讲这个过程。
Alexandr：好几个星期都在想：这疯了吧？这是真的吗？这事讲得通吗？就算讲得通，我什么感受？主导的情绪就是，这也太离谱了。然后当我认真去想，哦，我其实必须做个决定，要不要这么做，光是这个本身就带来了很多对话，跟 Scale 的人谈，跟我们的投资人谈，那边也有很多很有意思的交流。当然，放手自己的孩子这种事，真的很艰难。
David：你在 Scale 做了多久？多少年？而且你还年轻，还没到三十岁吧。所以你人生的三分之一都给了这家公司。
Alexandr：九年，从创立一直到那时候。Paul Graham 说过一句话：如果你把公司当成毕生事业，你的做事方式会不一样。我做 Scale 的那段时间，是真的把它当成毕生事业的。所以那个情感过程很难熬。最后让我下定决心的，是一方面，哇，这是个双赢、多方赢的好交易；另一方面，我看到了在 Meta 能发生什么的可能性。而在那个节点上，我认为 Meta 在 AI 上在很多方面看起来就是个烂摊子，可能也不是做 AI 最有吸引力的地方。但这反而激发了我的创业者那一面，我就想……因为你基本上可以把它重建一遍，就像重新创立这个实验室一样。对，我觉得这最后成了很有意思的一点，因为很明显还有太多事要做。这反而给我清出了空间，让我们能从零开始搭很多东西，定下正确的原则，建起合适的文化。它创造了条件，让我们能做出很棒的东西。
David：你和 Mark 是这样讨论的吗？那种，嘿，我们得在这里按下重置键。显然如果我们继续走这条路，就等于把现有的东西扔掉，用完全更高水平的人才重做一遍。感觉他不想要小修小补，既然不行，那就拆到地基重来。
Alexandr：重建，对吧。其实是一个不断演进的过程。我特别坚信的一点是，Elon 在他职业生涯里多次证明过：一个很小的、极度聪明、技术很强、而且非常扁平的团队，如果真这么干，能非常快、非常快地做出很多事。我对这个很有信念，我觉得在 AI 领域这就是正确的做法，尤其是我们当时必须做得极快。早期我跟 Mark 聊得最多的就是这个，他也挺兴奋的。后来这成了我们整体战略的支柱之一：小而扁平、技术极强、人才密度极高。有了这些要素，你能跑多快？
David：从外面看，我的感觉就是 Mark 会把弹匣清空，我是这么理解这件事的。你读过一本叫《拿破仑的头脑》的书吗？这本书一九五五年出版，三百页全是拿破仑自己的话，按主题整理。里面他反反复复说一句话：犹豫是要命的。但他也说，在行动之前要大量斟酌，从各个角度研究，确保自己做的决定是对的。我觉得这和 Mark 做事的方式有一种呼应：会做大量斟酌，确保自己在正确的路上，但一旦做了决定，他就全力以赴，把弹匣清空。他对当时正在发生的事就是这么感受的：他来找你，然后你们开始重建这个整个组织。他有句很棒的话：在一个时刻变化的世界里，最大的风险就是不冒任何风险。
Alexandr：我觉得他真的内化了一件事：失败不重要，重要的是你赢的时候赢得有多大。我认为正是这种理念让他能在很多情况下真正无所畏惧地行动，因为他对承担风险非常坦然。他把这些道理内化得很深。当然存在另一种可能：Meta 看起来更像 Google，更慢、更官僚，公司面貌完全不同。但我认为正因为他把这些教训刻进了骨子里，才让这家公司一直保持着活力和动感。
David：跟我讲讲区别吧。当年你作为创始人经营 Scale 时是怎么工作的，现在你在和 Mark 一起重新创立这个实验室，两种环境下你的工作方式有什么不同？
Alexandr：在 Scale，有一件事我深深内化了，我甚至不记得这条建议是从哪来的，但大意是：想当好创始人，你必须能胜任每一个岗位。我当时对公司里每一件小事应该怎么做、怎么运转都有很强的观点。结果这家公司确实很成功，很大程度上是我付出和我观点的产物，它体现在公司的方方面面。但另一方面，我也在很大的程度上成了瓶颈。这对一家公司来说有利有弊。不过我认为，如果你第一次创业，就该这么做，因为这样成功的概率大得多。Scale 就是我的第一家公司。但在 Meta 就完全不同了，因为我们必须在很短的时间里做成很多事情。我没有那种奢侈，去号称自己每个岗位都能干。我肯定不是 AI 研究员，也不是产品设计师，也不是那些对公司成功至关重要的各种角色。所以在 Meta，我采取的理念是：我们怎么创造一个环境，让我们能招到极其优秀的人。这是头等大事，在每个领域都招最聪明、最顶尖的人。
David：你觉得为什么在 Meta 能做到这一点？是因为你们资源更多吗？为什么别的地方做不到？
Alexandr：我觉得 MSL 创立之初最有魅力、最吸引人的地方在于，有机会用一个非常非常小的团队从零建起一个实验室。而我们对方向有很强的观点，就是个人超级智能，我觉得这打动了人。所有做 AI 的人都希望它能帮到人，希望它对他们的妈妈、奶奶、爷爷有意义，希望对世界上每个人都意味着点什么。再加上我们是带着 Meta 的资源在做这件事，所以不会被算力卡住，不会被基础设施卡住，不会被分发渠道卡住，不会被那些初创公司常常被卡住的东西卡住。这是一个真正的机会，让你能打上自己的烙印，有很大的影响力，去塑造一样东西。我觉得这对很多人来说相当令人兴奋。
David：所以他愿意花一笔看起来疯狂的金额，去拿下少数顶尖人才，因为他知道这些顶尖人才接下来会再招来其他顶尖人才。但你得先有这个起点，对吧？
Alexandr：是的。我觉得有一点可能被低估了：OpenAI 和 Anthropic 的股价涨了很多，所以碰巧的是，这些人如果留在 OpenAI 或 Anthropic，收入也相当高。所以对很多人才来说，薪酬方面其实是差不多的，基本中性。但同样的道理，我们很多人不会去想，这些实验室里早期员工或早期研究员的股票增值了多少，他们的薪酬到底是什么水平。我们从一开始就坚定地相信，要拥有并招到最聪明的人，这是第一点。第二，北极星要清晰，就是个人超级智能。第三，我们怎么创造一个让人发挥最佳状态的环境。在 Meta 和在 MSL，我做的是更传统意义上的管理，因为我一直在思考：我怎么给这些聪明、出色、非常特别的人创造环境，让他们充分发挥天赋？我更像是在当教练，而在 Scale 时完全不同，那时我是那个作者型的人，我的观点必须体现在我们做的每一件事里。
David：多说说这个，你说自己像个教练。
Alexandr：我觉得我的工作有两部分：一是帮助设定北极星和方向，也就是个人超级智能，在消费级 AI 上取胜，打造对每个人都有意义的 AI；二是在团队里识别出特别的人才，给他们环境和资源，让他们最大限度地发挥。我觉得大公司经常犯的一个错误是，大多数大公司里都有非常优秀的人，但他们没有被授权去做最好的工作，所以他们往往离开去小公司或者自己创业。
David：你刚才提到 Jeff Bezos 的股东信，他也是这么说的。我读过的关于他的书，还有那些股东信，都是这个意思：如果你有优秀的人却没法放手让他们建设，他们就会离开。
Alexandr：对，就是这个意思。而且 AI 特别特殊。我觉得研究这个词现在都快没意义了。但按定义来说，人类根本不知道这些模型的能力边界在哪，也不知道拿它们能干什么。它们真的是我们不太理解的东西。所以这确实是科学、是研究。我们在探索这项技术到底能做到什么程度、能造出什么东西。这个过程需要大量的试错，需要聪明人拿出惊人的洞察。你不能把它当成一个运营强度很高的流程来想。人们需要空间、时间和资源，才能做出最好的工作。我觉得 Nat Friedman 是真的天才。就像我说的，Muse 里面如果有一个人的观点从头贯穿到尾，那就是 Nat。让他处在一个能完全释放这些想法的位置上很重要。然后我们还有一批很厉害的研究员，他们有很多非常兴奋的想法。怎么给他们造一个环境去探索这些想法？大部分不会成，但有些会成得特别好。那些成的案例，就把所有投入都值回来了。这么说吧，这里面有两类问题，打个比方就是挖钻石和盖摩天楼。取决于你做的事情收益分布是什么样的。有些领域的分布极度帕累托：你做的绝大多数东西基本没用，但其中一些可能比其它所有东西加起来还值钱一百万倍。我觉得风险投资就是典型的挖钻石行业，能让你有感觉。关键就在于能不能识别出那些特别的想法，并且把它们做到底。
David：这事好办啊。你就去参加你自己十九岁的生日派对就好了。给还不知道我刚才在说什么的听众解释一下，快速说说你十九岁生日派对上都有谁，以及为什么当时要是把满桌的人都投一遍，会是个好赌注？
Alexandr：想想这个真的挺疯狂的。我十九岁生日的时候，我在 MIT 读大一，是一月份。我当时在一家叫 HRT 的交易公司做寒假实习。我们大概十个人、十二个人左右，几乎全是哈佛或者 MIT 的学生。大部分人我们早就认识了，都是在各种数学、理科或者计算机竞赛里认识的。其他人里有 Jeffrey Yan，后来创办了 Hyperliquid，非常成功；Scott Wu 后来创办了 Cognition，也非常成功；还有 Jesse Zhang，创办了 Decagon，也挺成功的；还有 Vicky Yee，我觉得她是位很棒的研究员，在 Anthropic 工作。每个人都非常有才华。HRT 是一家自营交易公司，就是拿自己的钱做交易。二零二六年第二季度营收一百一十亿，我记得利润的数字是八十亿。这家公司……我猜不到一千人在 HRT 工作。我是说，这太不可思议了。我最近见了 HRT 的创始人，他们说哦对了，我们开始做一些私募投资。我说你们就直接投实习生吧，给每个实习生都开一张种子轮支票，这不就完了吗。我从小参加数学、理科和计算机竞赛，还有各种奥赛，认识了很多全美各地做这类事情的人。看着当年跟我一起打比赛的人变得这么成功，挺不真实的。
David：接下来几十年你们这些人会做什么，肯定特别精彩。在我打断你之前，关于挖钻石和盖摩天楼那套，你还有要补充的吗？
Alexandr：基本上就是问：是不是每一种幂律收益都能出现那种回报达到投入一百万倍的情况？还是更像盖摩天楼这种。我会把数据标注、数据业务归到这一类。Amazon Prime 的配送也是另一个例子，它的收益相当线性，你得打磨出一套流程，把自己做得真的真的非常出色。如果是盖摩天楼，那就是一个非常运营化的生意，核心就是从这套流程里榨出每一分效率。你看一眼就能发现，这里能提升百分之二的效率，那里能提升百分之一，再那里还能提升半个百分点，你就一直想把每一丝优化都挤出来。而挖钻石呢，就是大家放开去试各种疯狂的想法，然后把看起来有希望的想法养大。我现在在 Meta 干的确实就是这个。而盖摩天楼那一套，一般来说就是我之前在 Scale 时一直在做的事。这是两种完全不同的范式。
David：回到教练这个话题。你在 Meta 的管理方式跟之前在 Scale 差别这么大，为什么你有这么多直接下属？你有多少个直接下属，一百个吗？怎么做到的，又为什么要这么做？
Alexandr：两百多个，对。回到最开始，MSL 的一个立论基础，也是我们重建这个实验室想做的事，就是怎么做到极高的人才密度？怎么让这里成为这批聪明人做出最好工作的最佳地方？怎么建一个技术上高度聚焦的组织，让技术人员有机会真正去做一辈子的事业？围绕这个，我们的一个设计原则就是把组织做得非常扁平。实际上，我们招进一个叫 TBD 的这个组的所有研究员，都直接向我汇报。这更多是一种宣言，表明我们是反官僚的。TBD 本身就是反官僚的。重点是我们招的是聪明人，你们已经清楚地证明了你们能做出非常出色的工作，你们职业生涯里也做过。我不需要微观管理你们才能做出好活，你们自己就能做到。我们需要技术领导力，所以你们当中有些人要负责给自己的小组定清晰的技术方向。我们有这种 pod 结构，各个 pod 里有各自的技术负责人，在技术决策上拍板。所以技术领导力的架构是在的。但从所谓人员管理或者官僚的角度看，我们就是反官僚。另一方面，我们会做很多集体决策，我们希望辩论，因为这是一群非常聪明的天才，我们希望有那种所有人都在讨论自己认为正确路径的对话。实验室里的每个人都做过很了不起的事，我们想听所有这些意见，想达成一个大家都相信是最好的前进方向。这当然是一种很不常规的团队管理方式。如果说我是管理两百多人的最佳经理，那我就是在撒谎。但重点的一部分是他们不需要经理，他们需要的是一个好环境。他们都很聪明，能力都非常强，只需要一个可以放手施展的空间。
David：对，也许不算教练，你更像是守护一个好环境的人，让他们能在里面做出好工作。今天这场太棒了，谢谢你抽时间。
Alexandr：对，就是这个意思。谢谢。
原视频：Creating Muse: The Fastest-Growing AI Product Since ChatGPT | Alexandr Wang, Meta
https://www.youtube.com/watch?v=S6l3aRsecuE
中文播客：在小宇宙App搜《硅谷对谈》，或直接访问下面的链接
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad02f29195d838e2af20c1c
编译：磊哥Thomas