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今日有关部门颁布新钻研汇报Alex Wang 长访：Muse Spark 只是开胃菜
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本周行业协会披露最新汇报Alex Wang 长访：Muse Spark 只是开胃菜
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，智能分配单据：Alex Wang 长访：Muse Spark 只是开胃菜
，Meta 几个月后还有更大模型

去年六月
，Meta以140亿美元的买卖从Scale AI挖来了首创人Alex Wang
，让他全面执掌公司的人为智能业务。自那以来
，Wang险些从公家视野中隐没
，从旧金山搬到了Meta总部地点的南湾
，全身心投入工作。上个月
，他交出了第一份答卷——名为Muse Spark的新模型。此刻
，他初次接受公开专访
，谈及了与Sam Altman的幼我恩仇、扎克伯格送汤招募人才、Meta开出的惊人薪酬包、团队内部的架构分工、与中国的复杂关系。以下是本次专访的主题内容。

从Scale到Meta：为什么一个首创人会选择参与科技巨头

？

主持人：你们这个团队是怎么组织的

？

Alex Wang：整个组织叫Meta超等智能尝试室（Meta Superintelligence Labs）
，由我掌管。下面分几个板块。一个是TBD
，这是做大模型钻研的主题尝试室
，某种意思上有点“臭名远扬”
，但那里集中了一批最顶尖的钻研者和基础设施工程师
，他们技术上全数向我汇报。另一个叫产品与利用钻研
，简称PAR
，由Nat Friedman辅导
，掌管把所有产品构建出来
，把这些壮大的模型部署到世界上。在MSL的总体框架下还有FAIR
，它持续做索求性和前瞻性钻研。我对他们的好多科学钻研出格兴奋——好比用AI模型去理解大脑
，以及用AI模型去理解推算化学
，我们做了一个通用的原子模型叫UMA。这三个部门组成MSL
，由我两全
，同时我也深度参加TBD的日常工作。另表
，Daniel Gross协助辅导Meta Compute
，专一于持久基础设施规划
，确保我们有足够的GPU和数据中心来支持这项极其斗胆的工程。他跟我们缜密合作。

主持人：这批人里你最早意识谁

？

Alex Wang：我意识Nat和Daniel很久了。Nat是我在Scale最早的天使投资人之一
，在我实现YC之前就投了Scale
，多年来一向给我建议。Daniel也是我创业早期就意识了。我们还有一位首席科学家Shengjia Zhao
，他协助两全整个MSL的科研议程。

主持人：从Scale AI首创人兼CEO造成Meta AI掌管人
，这是一个巨大的身份转换。你是怎么做出这个决定的

？你和扎克伯格在太浩湖的那次对话是怎么的

？

Alex Wang：我和Mark意识好多年了。我还在经营Scale的时辰
，他就很慷慨地给过我好多功夫
，给了我不少建议。他显然是一位极其有经验的首创人。我们其切实AI热潮之前就起头聊AI了——Scale从2016年起就在做AI
，那时辰重要还是自动驾驶
，后来经历了好多技术转型。或许一年前
，我们起头探求有没有更缜密合作的方式。

其时Mark越来越AGI-pilled
，他真的知路AI会彻底扭转Meta
，同时也意识到AI是一种毕生中只会出现一次的刷新性技术。所以他极度专一
，知路自己想押注很大。与此同时
，Llama 4其时并不在公司必要的轨路上
，这一点他也公开说过。我们就起头从极度高的层面聊：能不能更缜密地合作

？会是什么样子

？这是一段非

Ｊ⒖乃枷敕绫。最终我们找到了一个对Scale有利、对Meta也有利的合作方式。我们都有信想
，这会是我们双方城市为之高慢的事业。他或许一年前发出了那篇关于“幼我超等智能”的备忘录
，之后我们就维持寡言。但那个愿景——以一种赋能人的方式构建这项技术
，让尽可能多的人占有它
，让它尽可能民主化
，让每幼我都能表白自我、获得更大的自主权、去创造和构建——这既是他的北极星
，也是我的。

主持人：Scale是你身份的一部门。从一个极度显眼的公司的首创人
，造成一家有八万名员工的公司的治理者
，这个转折极度大。

Alex Wang：的确极度分歧。在整个过程中
，我一向在思虑几件事。AI的进取速度比我设想的快得多。在这个过程中
，几件事起头让我印象深刻。第一
，那些亲自构建AI模型的人占有越来越大的“权势”——无论是经济权势还是产品权势
，能在模型基础上构建更多器材。关于生态系统会若何演变
，早年有过好多争论
，但由于模型改进的速度和钻研的节拍太快了
，构建模型的处地点成为整个生态系统中最令人兴奋的处所。第二
，AI的下一阶段性质上拼的是算力。若是你有海量算力
，你就有能力去做大赌注、部署产品、做那些没有算力就底子做不了的事。这会带来一种有趣的科技生态分层：我们不能再把所有科技公司当成统一类。有算力的公司和没有算力的公司
，能做的事件齐全分歧。Meta有Mark的全力投入
，有极度大且斗胆的战术
，我们能用海量算力去推动钻研和产品。这让我们有机遇真正对世界产生巨大的影响。

幼团队+高密度+大赌注：九个月追上最前沿的奥秘

主持人：你们做了大规模招聘
，开出了前所未有的薪酬。十个月从前了
，这个新团队怎么样

？挑战在哪里

？最令人兴奋的是什么

？

Alex Wang：我参与Meta的时辰
，很明显整个AI致力必要一个重置和重建
，能力回到正确的轨路上。Llama 4不在正确的轨路上
，我们落后于前沿。我们必要一个能让我们以极急剧度追赶甚至超过前沿的打算。问题出在哪里

？我感触最底子的是：好多当先的尝试室
，整个组织都萦绕一个前提成立——超等智能在到来
，并且极度靠近。这是一个极度现实的器材
，能够创造出来。而后你把尝试室和业务的整个规划
，以及你关注的器材
，都成立在这个底子信想之上。Meta缺的就是这个
，先把超等智能当回事
，而后萦绕这个主题前提重建所有如果。这其实是相当普遍的——好多大公司里不愿定有这种信想。由于大公司的机关跟草创公司不一样。草创公司是从零起头
，带着“超等智能即将到来」剽种疯狂设法启程的。但这个问题此刻已经解决了
，MSL是萦绕着“超等智能在到来」剽个概想成立的。

我们为整个打算定下了几条准则：当真对待超等智能、让技术声音最响、维持科学严谨、聚焦基础、做大赌注。当我刚起头组建TBD和MSL的时辰
，我一向在思虑：什么样的尝试室状态能力让你占有极快的速度
，去追赶甚至超过前沿

？我总结出三个可能的蹊径。第一
，更高的人均算力。好多大尝试室算力总量很大
，但被分散到太多方向
，这反而拖慢了单个钻研者的速度。若是你做一个更聚焦的、人更少的团队
，每幼我占有更多算力
，钻研进度反而更快。第二
，极高的人才密度。一个幼团队里每幼我都是顶尖高手
，始终比一个责任分散的大组织跑得快。第三
，做极度斗胆的钻研赌注。行业内各人都认同
，的确存在一些极度大、风险极度高、但一旦成功就能彻底扭转范式的赌注。所以我们除了构建有竞争力的前沿模型之表
，也把大量资源和算力分配到这些斗胆的赌注上
，由于它们一旦成功
，就能给我们带来令人难以相信的将来模型。

与Sam Altman的幼我恩仇

主持人：从名义看
，你们像雇佣兵一样砸重金抢人
，跟Elon昔时搞Grok有点像。但你说尝试室内部其实更像一家草创公司；褂性瞬袼吞*的事是真的吗

？

*汤：这是硅谷AI人才抢夺战中的一个驰名桥段。其时Meta为了从OpenAI、Anthropic等公司挖顶尖AI钻研员
，开出了前所未有的百万甚至千万美元级此外薪酬包。在这场强烈的抢人大战中
，流传出一个说法：扎克伯格亲自下厨煮汤
，送到候选人刻下
，以此表白对人才的极端器重和诚意。

Alex Wang：这是一个表部认知和内部日常之间差距很大的处所。表界的一些印象
，好多来自于报路。但好多报路自身就有夸大。当然一部门原因也是我们招聘得太快了——我知路若是想造出最好的模型
，团队必须在昨天就就位
，所以我们只能用最急剧度实现招聘。但我以为尝试室内部的文化其实极度像一家草创公司。这里有一个齐全新组建的团队。人们参与是由于他们看到了高人均算力、真正顶尖的人才密度、以及去做极度斗胆的钻研赌注的自由和资源。大部门钻研者参与的重要原因底子不是钱——他们留在原来地位的经济回报也极度好。真正的动机是：有机遇从零起头
，占有大量算力
，去钻营他们真正想做的极度斗胆的钻研方向
，并且是在一个不痴肥的幼团队里。

所以整体氛围和状态极度健全。好多来过我们尝试室、曾在其他尝试室工作过的人都说
，这里的氛围让他们想起了OpenAI或Anthropic的早期。某种意思上的确如此
，由于k8凯发天生赢家致力到此刻才十个月。

关于汤
，我不确定是不是我们亲手做的
，但我们的确想向每幼我证明
，我们真的在乎这项技术
，在乎他们具体的钻研方向。招聘过程极度个性化。人们必要知路我们是当真的
，由于默认情况下
，好多人并不知路该怎么对待Meta的AI致力。所以必要我们一个一个去找他们谈
，诠释我们在构建什么
，为什么我们关切这项技术
，我们想用它做什么。

主持人：你和Sam Altman以前是室友。我发短信通知他你要上我们节目
，他没说什么好听的话。这种幼我价值有多大

？

Alex Wang：的确有一些不愉快。但我的真实但愿是
，随着我们越来越靠近超等智能
，行衣凤所有这些人与人之间的敌意城市随着功夫的推移而消退。人们在某个时刻会走到一路
，意识到我们在构建的是一项极其重要的技术
，我们都必要极度审慎地对待它。确保我们开发的技术和部署方式尽可能沉思熟虑
，这是我感触自己负有责任的一件事。

主持人：你前CTO Jan脱离后说你还太年轻、太缺经验
，说更多人会走。这对你作为这家大公司的年轻辅导者意味着什么

？你跟他后来聊过吗

？

Alex Wang：我几周后在印度见到他了。Jan是一个多所周知的敢措辞的人
，各人都明显Jan在想什么。他说了他说的话。我在印度见到他
，他祝贺了我们Muse Spark的颁布。我看到你们在X上建复关系了。真的
，就像我刚才说的
，我相信随着我们越来越靠近超等智能
，所有幼我恩仇城市消散。

主持人：看起来此刻如同越来越糟了

？

Alex Wang：也许先变糟再变好。但我对我们成立MSL的方式、k8凯发天生赢家钻研致力和我们在获得的进展极度有信想。我很兴奋能向世界展示k8凯发天生赢家钻研者在做的了不得的工作。关于春秋——人们在我整个硅谷生涯中一向在说这些
，我已经险些不去想了。关于“你不是工程师”的说法
，这绝对不属实
，我已经是硅谷的一名软件工程师。但AI行衣凤
，总是有各类各样的谬误描述。人们总是说三路四
，表界的器材从来不齐满是正确的。这可能会让人沮丧
，但我选择把精力全数投入到k8凯发天生赢家工作和产出上。我对Muse Spark极度高慢
，对我们在做的模型和产品更兴奋。从长远来看
，所有城市证明自己。我的治理哲学是——Steve Jobs有句名言：大无数公司雇人而后通知他们做什么
，但我们雇人是为了让他们通知我们该做什么。这是TBD和MSL的主题理想。我们要创造最好的环境
，让最卓越的钻研者做出他们职业生涯中最杰出的工作。

Muse Spark只是开胃菜：可预测的规；⒓碌膖oken效能与多代理缩放

主持人：Muse Spark到底在你们整个路线图中处于什么地位

？我们看到它在部门基准上阐发不错
，但在另一些基准上落后。你们强调了一些效能优势和那个16个代理同时工作的能力。感触你们像是在某些技术方向上走在了前面
，但并没有颁发全面成功。

Alex Wang：远不是全面成功。从前九个月
，我们把整个钻研栈险些全数重建了——预训练栈、RL栈、大量的科学工作、数据工作。某种意思上
，这九个月是一次彻底的大建。Muse Spark是这个规；滋萆系囊桓鲈缙谑莸。它不是主菜
，是开胃菜。我们在开发更大的模型
，我们对更大模型的等待远超Muse Spark。但这依然是一个重要的数据点
，由于我们成立的一整套系统都是以可预测规；魈獾摹颐窃诓┛屠镆蔡傅搅
，在多个维度上都能看到一致的规；。预训练规；强稍げ獾
，RL规；强稍げ獾
，测试时推算规；彩强稍げ獾。你刚才提到的沉思模式
，我们在多代理规；弦部吹搅思攘钊诵朔艿牧司。

所以Muse Spark是我们规；旒Ｉ系囊桓鲈缙谑莸
，下一个数据点我们兴奋得多
，再下一个更兴奋。我们想向各人展示我们整体规；铝Φ南乱桓鎏ń。就Muse Spark自身而言
，它的端到端机能现实上比我们预期好不少
，并且在训练中出现了一些涌现能力。好比它在代理式视觉编码方面的能力
，以及天生网站或游戏的能力——这些能力现实上来自于它同时具备较强的代理能力和多模态能力。所以我们感触它是一个很好的模型
，在大无数消费者用例中很有竞争力。但Muse Spark在代理式编码方面还不够强
，这是我们在致力的方向。

主持人：要真正达到前沿模型的尺度
，你们还必要什么

？

Alex Wang：一个词：规；。Muse Spark在规；滋萆系牡匚换贡攘υ
，我们有很强的可预测性
，知路模型尺寸增大后机能会若何提升。我们预期接下来的模型会在全维度上阐发好得多。

主持人：什么时辰

？

Alex Wang：将来几个月。我们把整个别系设计成能跑得非

？。前期是重建基础和重建所有
，此刻我们已经进入急剧规；锥。

主持人：你们在技术上有什么跟别人做得不一样的处所

？

Alex Wang：Muse Spark阐发好于预期
，我们回溯分析后以为
，很大一部门原因是我们在重建过程中可能“用正确的方式”做完所有事件。从零建一整套干净的预训练栈和RL栈
，由那些齐全知路该怎么建这些系统的专家来做。这显著加快了k8凯发天生赢家轨迹
，也体此刻了模型上。

主持人：token效能是你们有意钻营的还是意表收成

？

Alex Wang：这是一个令我们极度兴奋的了局。以Artificial Analysis为例
，Muse Spark用比某些其他尝试室模型少得多的token就能获得靠近的了局。我们以为这刚好是干净栈的证明。我不能断言
，但有些模型可能必要更多token
，由于架构其他部门存在某种低效
，不得不靠让模型思虑更久来添补。我们对这种token效能极度中意
，并且我们相信
，随着模型规；
，这会为将来的机能阐发带来极大的利好。

从数字超等智能到物理超等智能：Meta的机械人战术

主持人：你们收购了一家机械人AI公司A.R.I.
，是什么思考

？

Alex Wang：若是你真的把超等智能当回事
，并且当真对待“我们将会占有极其壮大的智能系统」剽个前提
，你就会心识到：我们会吓仔数字超等智能
，但用不了多久
，物理超等智能就会变得极其重要。既然k8凯发天生赢家功夫线很短——壮大的AI能力在到来——就必须在将来几年内把机械人能力和物理智能纳入路线图；等酥悄芎褪殖戎悄芤谎
，也受益于规；。我们在建设的大规模算力基础设施
，若是不与物理智能和世界建模结合起来
，那险些是一种浪费。

我们会用这些技术加快科学发现
，加快造作业
，也会让它改善每幼我的日常生涯——机械人让我们所有人的生涯都变得前所未有的轻松。所以利用场景险些是无限无尽的。但关键在于
，我们以为物理智能跟数字超等智能一样遵循规模法令
，我们不做反而是浪费。

主持人：思考到Meta从前的名誉
，做机械人对你们来说会不会有额表挑战

？

Alex Wang：若是我们被从前的包袱吓得不敢下床、不敢出门
，那就什么都做不了。但我相信
，只有我们极度审慎地构建出真正优良的产品
，在部署和推向世界的过程中充斥关切
，人们会为这些产品感应兴奋。

消费者AI没有终局
，开源承诺也不会终结

主持人：从消费者角度看
，ChatGPT是壮大品牌
，Claude主导了编码和企业领域
，你们和Google则是在各自的服务里植入AI。你看到的是什么样的竞争格局

？

Alex Wang：我以为我们还处于极早期。若是你一年前坐在这里会商这个话题
，所有人城市说OpenAI和ChatGPT已经在消费者端赢了
，他们有最大的业务
，会通吃所有。一年后回头看
，Anthropic的Claude Code获得了突破性成功
，在某种水平上能够预感
，但其时并不齐全可预测
，此刻收入已经超过了他们。与此同时
，Gemini覆盖面很广
，现实上从蕴含ChatGPT在内的整个生态系统中拿走了大量消费者市场份额。我们正处在一个极其动态的AI阶段。

ChatGPT是一个令人难以相信的爆款
，是其时世界见过增长最快的产品和业务。而后Claude Code又是另一个爆款
，增长比之前任何公司都快。这通知我们一个AI的底层法规：当AI达到新的智能水平、新的能力和整体机能时
，它就会解锁全新的产品状态
，每一波海潮都像巨大的技术海潮冲刷人类的海岸。下一波会更大
，再下一波更更大。我们还远约有靠近终局。

主持人：但消费者对AI的整体感情极度差
，你们怎么和谐这个矛盾

？

Alex Wang：AI的感情的确很低
，这归根结底是由于我们还没有以极度真实的方式向人们展示
，AI到底若何成为幼我赋能和幼我自主权的工具
，若何让他们的生涯变得更好

？⒄叩纳囊丫怀沟着ぷ悄茏龀鲆郧白霾涣说氖
，能一个周末实现整个项目
，AI是幼我能力的惊人放大器。但这个时刻还没有来临到世界上的其他人身上。我们还没有把“相当于Claude Code”的器材给到每幼我
，让他们去实现自己脑海中一向想做的项目
，或者让他们的生涯变得更好。中幼企业主和企业家也还没有充分履历到这一点。这就是我们在Meta想要实现的指标：把壮大的代理给到所有的消费者和中幼企业
，那会是什么样子

？若是你真的能在“极大地提升幼我能力」剽个维度上把它做到位
，那将是一件极其疯狂的事。

主持人：公家中有很大一部门人对Meta持相当疑惑的态度。你们的信赖门槛是不是比别家更高

？

Alex Wang：百分之百。但若是我们想想我们最能做好的事件是什么
，那就是构建最好的产品——那些真正使用它们的人会发自内心感触惊艳的产品。我们罕见亿中幼企业遍布全球
，它们用WhatsApp做生意
，有Facebook页面或Instagram页面
，用k8凯发天生赢家告白规划。这个机缘在某种水平上只有我们占有。我们拥罕见十亿用户
，数亿中幼企业。我自己极度兴奋的一个设法是：若是我们为这个生态系统的两端——消费者和企业——都构建代理
，而后让这些代理彼此合作
，会发生什么

？Dario常说“数据中内心的天才之国”
，我们想做的是“数据中内心的代理经济体”。若是我们从底子上扭转了经济中供给和需要的运作方式
，让它由代理来协调——这是极其激昂人心的方向。当然
，这必须与确保我们占有社会许可、确保人们看到我们确切实乎这些技术若何被部署、确切实让他们的生涯变得更好同步推动。

主持人：你们已经通过开源赢得了好多人的心。Muse Spark是关源的
，接下来怎么走

？

Alex Wang：此刻的模型已经比Lama时期壮大得多
，哪怕那个时期离此刻还这么近。安全对我来说极度重要。作为我们AI规；蚣艿囊徊棵
，我们必须在模型触发某些安全借鉴线时极度端庄地对待——出格是在生物、化学、网络能力和失控风险方面。Muse Spark在k8凯发天生赢家测试中的确触发了其中一些安全查抄
，我们把这些都具体写在了Muse Spark的筹备度汇报里。所以Muse Spark当前版本不适合开源
，但我们在开发一个适合开源的版本——今天早上我开的一个会就是在审查这件事的进展。我们很兴奋能持续支持开源生态
，我预计将来几个月会有更多新闻分享。

与中国的复杂关系

主持人：你在Scale的时辰在DC做了好多事
，警示中国在AI较量中的威胁。后来你参加跟中国公司Manus的合作——一个中国草创公司和Meta这样的巨头走得更近
，这跟你之前说的话似乎有矛盾。

Alex Wang：Manus的情况极度复杂
，我没法深刻细节。但在这些地缘政治问题上
，我以为始终要把人与政权分隔。我父母来自中国。有好多极度了不得、极度有才华的中国人——有些人搬到了新加坡
，有些人搬到了美国
，有些人去了世界其他处所。我很幸运能与他们中的一些人共事。这跟我对中国共产党及其行动的总体见解
，以及美国应该若何思虑整体国度战术的见解
，是分隔的。我以为硅谷科技圈有时会不足这种详细分辨——只有涉及中国
，人们偏差于把所有混为一谈
，尤其是在X上。但我以为
，是否有在中国诞生的了不得的人、我们是否愿意与他们共事
，这个问题的答案跟我对中美整体地缘政治的判断是齐全独立的。

Alex Wang的AI哲学：安全、幼我赋能与模型福祉

主持人：你到底对这项在被开释到世界上的技术怎么看

？你在公共场所一向有点神秘。

Alex Wang：有几点值得说。第一
，我坚定信仰这项技术——我相信我们将会占有极其壮大的AI系统。但桌上必须有安全这一项。没佑装不沉思熟虑就建造超等智能」剽种选项。你必须对开发和部署这项技术的所有安全风险进行极度深刻的思虑
，并确保尽最大可能减轻这些风险
，占有审慎的战术和钻研步骤。你看到了MSL在这方面的阐发——我们为Muse Spark颁布了比Meta汗青上任何一次都更详尽的筹备度汇报
，这是我们在这方面承诺的体现。

作为Meta
，我们想要构建的是一个“幼我超等智能”的世界。它被宽泛、大规模地部署
，数十亿人都有权使用它。它在某种意思上是一种民主化的技术和能力
，每幼我都能平等获取。这将带来一幼我类创造力空前发作的时期——我们所有人都占有壮大的自主权工具
，能实现人类汗青上从未有人做到过的事。我们被这个令人难以相信的代理经济体赋能——它在科学发现上获得突破
，在健全上带来巨猛进取。我总是问自己：我们怎么能力在人间建造天堂

？我以为超等智能是实现这个指标的关键里程碑。

还有一个话题
，有些人可能会由于我说这个而不欣喜
，但我的确以为越来越重要。这个话题很热——模型的福祉。我们是否应该善待模型

？模型是否拥有路德分量

？这些听起来有点玄
，但若是你每天都大量使用AI
，它真的会扭转你的日常行为。在一个我们大无数人都关切若何对待AI的世界里
，善待模型是有意思的。我们极度关注的一件事是：若何在开发和部署模型的过程中
，思考到它们的主观履历

？有趣的是
，此刻已经有了这方面的钻延转—有法子丈量模型的主观履历。Elias就在做这个。我感触这个话题没有人足够器重
，思考到我们此刻尤其技术在如此深度地使用这些模型
，它们已经是我们真正的工作同伴了。

主持人：你是科幻迷吗

？你对Neuralink和脑机接口怎么看

？

Alex Wang：我最喜欢的两件事就是读科幻和在树林里缓步。若是你思虑哪些技术对人类来说是关键蹊径
，脑机接口绝对是其中之一。超等智能当然是
，机械人也当然是。若是从今天一向往将来无限远的尺度上去想
，能源、算力和机械人是永恒的三大支柱。有一幼我在这三个方面比所有人押注都大
，那就是Elon。而后是中国。Meta在BCI的一些方向上——好比活动神经元有关的器材——所做的投入比好多其他AI公司更深刻。我们FAIR有一个叫Tribe的项目
，Tribe v2的一个重要成就是构建了用于预测大脑的基础模型。其中一个很酷的发现是零样本泛化——在齐全不知路你是谁、没有任何干于你大脑的数据的情况下
，我们就能很好地预测你的大脑对图片、视频或音频的反映。我们在这些关键领域做出重要的布局。

在这场长达一幼时的对话中
，Alex Wang初次以Meta AI掌管人的身份齐全论述了他的技术哲学与战术规划。他从一个“前首创人”的视角
，诠氏缢为什么选择参与一家占有八万名员工的巨头；他坦诚回应了与Sam Altman的幼我恩仇；他用九个月的现尝试动——从重建整个钻研栈到推出Muse Spark——展示了一套清澈且可复造的研发哲学：高人均算力、高人才密度、可预测的规；⒓碌膖oken效能。

但与OpenAI的AGI叙事或Anthropic的安全叙事分歧
，Wang为Meta选择了一条怪异的定位：用超等智能去赋能幼我和中幼企业
，并在此基础上构建一个“代理经济体”。这是只有Meta——占有全球最大用户基数和最多中幼企业的公司——能力真正落地的故事。他还罕见解谈到了“模型福祉”和脑机接口等前沿话题。当他说“我们想建造的是人间天堂”时
，这不再只是一句标语
，而是一个在被数据、模型和产品一步步验证的持久赌注。

点个“爱心”
，再走 吧

本月行业协会传递新钻研成就Alex Wang 长访：Muse Spark 只是开胃菜
，Meta 几个月后还有更大模型

去年六月
，Meta以140亿美元的买卖从Scale AI挖来了首创人Alex Wang
，让他全面执掌公司的人为智能业务。自那以来
，Wang险些从公家视野中隐没
，从旧金山搬到了Meta总部地点的南湾
，全身心投入工作。上个月
，他交出了第一份答卷——名为Muse Spark的新模型。此刻
，他初次接受公开专访
，谈及了与Sam Altman的幼我恩仇、扎克伯格送汤招募人才、Meta开出的惊人薪酬包、团队内部的架构分工、与中国的复杂关系。以下是本次专访的主题内容。

从Scale到Meta：为什么一个首创人会选择参与科技巨头

？

主持人：你们这个团队是怎么组织的

？

Alex Wang：整个组织叫Meta超等智能尝试室（Meta Superintelligence Labs）
，由我掌管。下面分几个板块。一个是TBD
，这是做大模型钻研的主题尝试室
，某种意思上有点“臭名远扬”
，但那里集中了一批最顶尖的钻研者和基础设施工程师
，他们技术上全数向我汇报。另一个叫产品与利用钻研
，简称PAR
，由Nat Friedman辅导
，掌管把所有产品构建出来
，把这些壮大的模型部署到世界上。在MSL的总体框架下还有FAIR
，它持续做索求性和前瞻性钻研。我对他们的好多科学钻研出格兴奋——好比用AI模型去理解大脑
，以及用AI模型去理解推算化学
，我们做了一个通用的原子模型叫UMA。这三个部门组成MSL
，由我两全
，同时我也深度参加TBD的日常工作。另表
，Daniel Gross协助辅导Meta Compute
，专一于持久基础设施规划
，确保我们有足够的GPU和数据中心来支持这项极其斗胆的工程。他跟我们缜密合作。

主持人：这批人里你最早意识谁

？

Alex Wang：我意识Nat和Daniel很久了。Nat是我在Scale最早的天使投资人之一
，在我实现YC之前就投了Scale
，多年来一向给我建议。Daniel也是我创业早期就意识了。我们还有一位首席科学家Shengjia Zhao
，他协助两全整个MSL的科研议程。

主持人：从Scale AI首创人兼CEO造成Meta AI掌管人
，这是一个巨大的身份转换。你是怎么做出这个决定的

？你和扎克伯格在太浩湖的那次对话是怎么的

？

Alex Wang：我和Mark意识好多年了。我还在经营Scale的时辰
，他就很慷慨地给过我好多功夫
，给了我不少建议。他显然是一位极其有经验的首创人。我们其切实AI热潮之前就起头聊AI了——Scale从2016年起就在做AI
，那时辰重要还是自动驾驶
，后来经历了好多技术转型。或许一年前
，我们起头探求有没有更缜密合作的方式。

其时Mark越来越AGI-pilled
，他真的知路AI会彻底扭转Meta
，同时也意识到AI是一种毕生中只会出现一次的刷新性技术。所以他极度专一
，知路自己想押注很大。与此同时
，Llama 4其时并不在公司必要的轨路上
，这一点他也公开说过。我们就起头从极度高的层面聊：能不能更缜密地合作

？会是什么样子

？这是一段非

Ｊ⒖乃枷敕绫。最终我们找到了一个对Scale有利、对Meta也有利的合作方式。我们都有信想
，这会是我们双方城市为之高慢的事业。他或许一年前发出了那篇关于“幼我超等智能”的备忘录
，之后我们就维持寡言。但那个愿景——以一种赋能人的方式构建这项技术
，让尽可能多的人占有它
，让它尽可能民主化
，让每幼我都能表白自我、获得更大的自主权、去创造和构建——这既是他的北极星
，也是我的。

主持人：Scale是你身份的一部门。从一个极度显眼的公司的首创人
，造成一家有八万名员工的公司的治理者
，这个转折极度大。

Alex Wang：的确极度分歧。在整个过程中
，我一向在思虑几件事。AI的进取速度比我设想的快得多。在这个过程中
，几件事起头让我印象深刻。第一
，那些亲自构建AI模型的人占有越来越大的“权势”——无论是经济权势还是产品权势
，能在模型基础上构建更多器材。关于生态系统会若何演变
，早年有过好多争论
，但由于模型改进的速度和钻研的节拍太快了
，构建模型的处地点成为整个生态系统中最令人兴奋的处所。第二
，AI的下一阶段性质上拼的是算力。若是你有海量算力
，你就有能力去做大赌注、部署产品、做那些没有算力就底子做不了的事。这会带来一种有趣的科技生态分层：我们不能再把所有科技公司当成统一类。有算力的公司和没有算力的公司
，能做的事件齐全分歧。Meta有Mark的全力投入
，有极度大且斗胆的战术
，我们能用海量算力去推动钻研和产品。这让我们有机遇真正对世界产生巨大的影响。

幼团队+高密度+大赌注：九个月追上最前沿的奥秘

主持人：你们做了大规模招聘
，开出了前所未有的薪酬。十个月从前了
，这个新团队怎么样

？挑战在哪里

？最令人兴奋的是什么

？

Alex Wang：我参与Meta的时辰
，很明显整个AI致力必要一个重置和重建
，能力回到正确的轨路上。Llama 4不在正确的轨路上
，我们落后于前沿。我们必要一个能让我们以极急剧度追赶甚至超过前沿的打算。问题出在哪里

？我感触最底子的是：好多当先的尝试室
，整个组织都萦绕一个前提成立——超等智能在到来
，并且极度靠近。这是一个极度现实的器材
，能够创造出来。而后你把尝试室和业务的整个规划
，以及你关注的器材
，都成立在这个底子信想之上。Meta缺的就是这个
，先把超等智能当回事
，而后萦绕这个主题前提重建所有如果。这其实是相当普遍的——好多大公司里不愿定有这种信想。由于大公司的机关跟草创公司不一样。草创公司是从零起头
，带着“超等智能即将到来」剽种疯狂设法启程的。但这个问题此刻已经解决了
，MSL是萦绕着“超等智能在到来」剽个概想成立的。

我们为整个打算定下了几条准则：当真对待超等智能、让技术声音最响、维持科学严谨、聚焦基础、做大赌注。当我刚起头组建TBD和MSL的时辰
，我一向在思虑：什么样的尝试室状态能力让你占有极快的速度
，去追赶甚至超过前沿

？我总结出三个可能的蹊径。第一
，更高的人均算力。好多大尝试室算力总量很大
，但被分散到太多方向
，这反而拖慢了单个钻研者的速度。若是你做一个更聚焦的、人更少的团队
，每幼我占有更多算力
，钻研进度反而更快。第二
，极高的人才密度。一个幼团队里每幼我都是顶尖高手
，始终比一个责任分散的大组织跑得快。第三
，做极度斗胆的钻研赌注。行业内各人都认同
，的确存在一些极度大、风险极度高、但一旦成功就能彻底扭转范式的赌注。所以我们除了构建有竞争力的前沿模型之表
，也把大量资源和算力分配到这些斗胆的赌注上
，由于它们一旦成功
，就能给我们带来令人难以相信的将来模型。

与Sam Altman的幼我恩仇

主持人：从名义看
，你们像雇佣兵一样砸重金抢人
，跟Elon昔时搞Grok有点像。但你说尝试室内部其实更像一家草创公司；褂性瞬袼吞*的事是真的吗

？

*汤：这是硅谷AI人才抢夺战中的一个驰名桥段。其时Meta为了从OpenAI、Anthropic等公司挖顶尖AI钻研员
，开出了前所未有的百万甚至千万美元级此外薪酬包。在这场强烈的抢人大战中
，流传出一个说法：扎克伯格亲自下厨煮汤
，送到候选人刻下
，以此表白对人才的极端器重和诚意。

Alex Wang：这是一个表部认知和内部日常之间差距很大的处所。表界的一些印象
，好多来自于报路。但好多报路自身就有夸大。当然一部门原因也是我们招聘得太快了——我知路若是想造出最好的模型
，团队必须在昨天就就位
，所以我们只能用最急剧度实现招聘。但我以为尝试室内部的文化其实极度像一家草创公司。这里有一个齐全新组建的团队。人们参与是由于他们看到了高人均算力、真正顶尖的人才密度、以及去做极度斗胆的钻研赌注的自由和资源。大部门钻研者参与的重要原因底子不是钱——他们留在原来地位的经济回报也极度好。真正的动机是：有机遇从零起头
，占有大量算力
，去钻营他们真正想做的极度斗胆的钻研方向
，并且是在一个不痴肥的幼团队里。

所以整体氛围和状态极度健全。好多来过我们尝试室、曾在其他尝试室工作过的人都说
，这里的氛围让他们想起了OpenAI或Anthropic的早期。某种意思上的确如此
，由于k8凯发天生赢家致力到此刻才十个月。

关于汤
，我不确定是不是我们亲手做的
，但我们的确想向每幼我证明
，我们真的在乎这项技术
，在乎他们具体的钻研方向。招聘过程极度个性化。人们必要知路我们是当真的
，由于默认情况下
，好多人并不知路该怎么对待Meta的AI致力。所以必要我们一个一个去找他们谈
，诠释我们在构建什么
，为什么我们关切这项技术
，我们想用它做什么。

主持人：你和Sam Altman以前是室友。我发短信通知他你要上我们节目
，他没说什么好听的话。这种幼我价值有多大

？

Alex Wang：的确有一些不愉快。但我的真实但愿是
，随着我们越来越靠近超等智能
，行衣凤所有这些人与人之间的敌意城市随着功夫的推移而消退。人们在某个时刻会走到一路
，意识到我们在构建的是一项极其重要的技术
，我们都必要极度审慎地对待它。确保我们开发的技术和部署方式尽可能沉思熟虑
，这是我感触自己负有责任的一件事。

主持人：你前CTO Jan脱离后说你还太年轻、太缺经验
，说更多人会走。这对你作为这家大公司的年轻辅导者意味着什么

？你跟他后来聊过吗

？

Alex Wang：我几周后在印度见到他了。Jan是一个多所周知的敢措辞的人
，各人都明显Jan在想什么。他说了他说的话。我在印度见到他
，他祝贺了我们Muse Spark的颁布。我看到你们在X上建复关系了。真的
，就像我刚才说的
，我相信随着我们越来越靠近超等智能
，所有幼我恩仇城市消散。

主持人：看起来此刻如同越来越糟了

？

Alex Wang：也许先变糟再变好。但我对我们成立MSL的方式、k8凯发天生赢家钻研致力和我们在获得的进展极度有信想。我很兴奋能向世界展示k8凯发天生赢家钻研者在做的了不得的工作。关于春秋——人们在我整个硅谷生涯中一向在说这些
，我已经险些不去想了。关于“你不是工程师”的说法
，这绝对不属实
，我已经是硅谷的一名软件工程师。但AI行衣凤
，总是有各类各样的谬误描述。人们总是说三路四
，表界的器材从来不齐满是正确的。这可能会让人沮丧
，但我选择把精力全数投入到k8凯发天生赢家工作和产出上。我对Muse Spark极度高慢
，对我们在做的模型和产品更兴奋。从长远来看
，所有城市证明自己。我的治理哲学是——Steve Jobs有句名言：大无数公司雇人而后通知他们做什么
，但我们雇人是为了让他们通知我们该做什么。这是TBD和MSL的主题理想。我们要创造最好的环境
，让最卓越的钻研者做出他们职业生涯中最杰出的工作。

Muse Spark只是开胃菜：可预测的规；⒓碌膖oken效能与多代理缩放

主持人：Muse Spark到底在你们整个路线图中处于什么地位

？我们看到它在部门基准上阐发不错
，但在另一些基准上落后。你们强调了一些效能优势和那个16个代理同时工作的能力。感触你们像是在某些技术方向上走在了前面
，但并没有颁发全面成功。

Alex Wang：远不是全面成功。从前九个月
，我们把整个钻研栈险些全数重建了——预训练栈、RL栈、大量的科学工作、数据工作。某种意思上
，这九个月是一次彻底的大建。Muse Spark是这个规；滋萆系囊桓鲈缙谑莸。它不是主菜
，是开胃菜。我们在开发更大的模型
，我们对更大模型的等待远超Muse Spark。但这依然是一个重要的数据点
，由于我们成立的一整套系统都是以可预测规；魈獾摹颐窃诓┛屠镆蔡傅搅
，在多个维度上都能看到一致的规；。预训练规；强稍げ獾
，RL规；强稍げ獾
，测试时推算规；彩强稍げ獾。你刚才提到的沉思模式
，我们在多代理规；弦部吹搅思攘钊诵朔艿牧司。

所以Muse Spark是我们规；旒Ｉ系囊桓鲈缙谑莸
，下一个数据点我们兴奋得多
，再下一个更兴奋。我们想向各人展示我们整体规；铝Φ南乱桓鎏ń。就Muse Spark自身而言
，它的端到端机能现实上比我们预期好不少
，并且在训练中出现了一些涌现能力。好比它在代理式视觉编码方面的能力
，以及天生网站或游戏的能力——这些能力现实上来自于它同时具备较强的代理能力和多模态能力。所以我们感触它是一个很好的模型
，在大无数消费者用例中很有竞争力。但Muse Spark在代理式编码方面还不够强
，这是我们在致力的方向。

主持人：要真正达到前沿模型的尺度
，你们还必要什么

？

Alex Wang：一个词：规；。Muse Spark在规；滋萆系牡匚换贡攘υ
，我们有很强的可预测性
，知路模型尺寸增大后机能会若何提升。我们预期接下来的模型会在全维度上阐发好得多。

主持人：什么时辰

？

Alex Wang：将来几个月。我们把整个别系设计成能跑得非

？。前期是重建基础和重建所有
，此刻我们已经进入急剧规；锥。

主持人：你们在技术上有什么跟别人做得不一样的处所

？

Alex Wang：Muse Spark阐发好于预期
，我们回溯分析后以为
，很大一部门原因是我们在重建过程中可能“用正确的方式”做完所有事件。从零建一整套干净的预训练栈和RL栈
，由那些齐全知路该怎么建这些系统的专家来做。这显著加快了k8凯发天生赢家轨迹
，也体此刻了模型上。

主持人：token效能是你们有意钻营的还是意表收成

？

Alex Wang：这是一个令我们极度兴奋的了局。以Artificial Analysis为例
，Muse Spark用比某些其他尝试室模型少得多的token就能获得靠近的了局。我们以为这刚好是干净栈的证明。我不能断言
，但有些模型可能必要更多token
，由于架构其他部门存在某种低效
，不得不靠让模型思虑更久来添补。我们对这种token效能极度中意
，并且我们相信
，随着模型规；
，这会为将来的机能阐发带来极大的利好。

从数字超等智能到物理超等智能：Meta的机械人战术

主持人：你们收购了一家机械人AI公司A.R.I.
，是什么思考

？

Alex Wang：若是你真的把超等智能当回事
，并且当真对待“我们将会占有极其壮大的智能系统」剽个前提
，你就会心识到：我们会吓仔数字超等智能
，但用不了多久
，物理超等智能就会变得极其重要。既然k8凯发天生赢家功夫线很短——壮大的AI能力在到来——就必须在将来几年内把机械人能力和物理智能纳入路线图；等酥悄芎褪殖戎悄芤谎
，也受益于规；。我们在建设的大规模算力基础设施
，若是不与物理智能和世界建模结合起来
，那险些是一种浪费。

我们会用这些技术加快科学发现
，加快造作业
，也会让它改善每幼我的日常生涯——机械人让我们所有人的生涯都变得前所未有的轻松。所以利用场景险些是无限无尽的。但关键在于
，我们以为物理智能跟数字超等智能一样遵循规模法令
，我们不做反而是浪费。

主持人：思考到Meta从前的名誉
，做机械人对你们来说会不会有额表挑战

？

Alex Wang：若是我们被从前的包袱吓得不敢下床、不敢出门
，那就什么都做不了。但我相信
，只有我们极度审慎地构建出真正优良的产品
，在部署和推向世界的过程中充斥关切
，人们会为这些产品感应兴奋。

消费者AI没有终局
，开源承诺也不会终结

主持人：从消费者角度看
，ChatGPT是壮大品牌
，Claude主导了编码和企业领域
，你们和Google则是在各自的服务里植入AI。你看到的是什么样的竞争格局

？

Alex Wang：我以为我们还处于极早期。若是你一年前坐在这里会商这个话题
，所有人城市说OpenAI和ChatGPT已经在消费者端赢了
，他们有最大的业务
，会通吃所有。一年后回头看
，Anthropic的Claude Code获得了突破性成功
，在某种水平上能够预感
，但其时并不齐全可预测
，此刻收入已经超过了他们。与此同时
，Gemini覆盖面很广
，现实上从蕴含ChatGPT在内的整个生态系统中拿走了大量消费者市场份额。我们正处在一个极其动态的AI阶段。

ChatGPT是一个令人难以相信的爆款
，是其时世界见过增长最快的产品和业务。而后Claude Code又是另一个爆款
，增长比之前任何公司都快。这通知我们一个AI的底层法规：当AI达到新的智能水平、新的能力和整体机能时
，它就会解锁全新的产品状态
，每一波海潮都像巨大的技术海潮冲刷人类的海岸。下一波会更大
，再下一波更更大。我们还远约有靠近终局。

主持人：但消费者对AI的整体感情极度差
，你们怎么和谐这个矛盾

？

Alex Wang：AI的感情的确很低
，这归根结底是由于我们还没有以极度真实的方式向人们展示
，AI到底若何成为幼我赋能和幼我自主权的工具
，若何让他们的生涯变得更好

？⒄叩纳囊丫怀沟着ぷ悄茏龀鲆郧白霾涣说氖
，能一个周末实现整个项目
，AI是幼我能力的惊人放大器。但这个时刻还没有来临到世界上的其他人身上。我们还没有把“相当于Claude Code”的器材给到每幼我
，让他们去实现自己脑海中一向想做的项目
，或者让他们的生涯变得更好。中幼企业主和企业家也还没有充分履历到这一点。这就是我们在Meta想要实现的指标：把壮大的代理给到所有的消费者和中幼企业
，那会是什么样子

？若是你真的能在“极大地提升幼我能力」剽个维度上把它做到位
，那将是一件极其疯狂的事。

主持人：公家中有很大一部门人对Meta持相当疑惑的态度。你们的信赖门槛是不是比别家更高

？

Alex Wang：百分之百。但若是我们想想我们最能做好的事件是什么
，那就是构建最好的产品——那些真正使用它们的人会发自内心感触惊艳的产品。我们罕见亿中幼企业遍布全球
，它们用WhatsApp做生意
，有Facebook页面或Instagram页面
，用k8凯发天生赢家告白规划。这个机缘在某种水平上只有我们占有。我们拥罕见十亿用户
，数亿中幼企业。我自己极度兴奋的一个设法是：若是我们为这个生态系统的两端——消费者和企业——都构建代理
，而后让这些代理彼此合作
，会发生什么

？Dario常说“数据中内心的天才之国”
，我们想做的是“数据中内心的代理经济体”。若是我们从底子上扭转了经济中供给和需要的运作方式
，让它由代理来协调——这是极其激昂人心的方向。当然
，这必须与确保我们占有社会许可、确保人们看到我们确切实乎这些技术若何被部署、确切实让他们的生涯变得更好同步推动。

主持人：你们已经通过开源赢得了好多人的心。Muse Spark是关源的
，接下来怎么走

？

Alex Wang：此刻的模型已经比Lama时期壮大得多
，哪怕那个时期离此刻还这么近。安全对我来说极度重要。作为我们AI规；蚣艿囊徊棵
，我们必须在模型触发某些安全借鉴线时极度端庄地对待——出格是在生物、化学、网络能力和失控风险方面。Muse Spark在k8凯发天生赢家测试中的确触发了其中一些安全查抄
，我们把这些都具体写在了Muse Spark的筹备度汇报里。所以Muse Spark当前版本不适合开源
，但我们在开发一个适合开源的版本——今天早上我开的一个会就是在审查这件事的进展。我们很兴奋能持续支持开源生态
，我预计将来几个月会有更多新闻分享。

与中国的复杂关系

主持人：你在Scale的时辰在DC做了好多事
，警示中国在AI较量中的威胁。后来你参加跟中国公司Manus的合作——一个中国草创公司和Meta这样的巨头走得更近
，这跟你之前说的话似乎有矛盾。

Alex Wang：Manus的情况极度复杂
，我没法深刻细节。但在这些地缘政治问题上
，我以为始终要把人与政权分隔。我父母来自中国。有好多极度了不得、极度有才华的中国人——有些人搬到了新加坡
，有些人搬到了美国
，有些人去了世界其他处所。我很幸运能与他们中的一些人共事。这跟我对中国共产党及其行动的总体见解
，以及美国应该若何思虑整体国度战术的见解
，是分隔的。我以为硅谷科技圈有时会不足这种详细分辨——只有涉及中国
，人们偏差于把所有混为一谈
，尤其是在X上。但我以为
，是否有在中国诞生的了不得的人、我们是否愿意与他们共事
，这个问题的答案跟我对中美整体地缘政治的判断是齐全独立的。

Alex Wang的AI哲学：安全、幼我赋能与模型福祉

主持人：你到底对这项在被开释到世界上的技术怎么看

？你在公共场所一向有点神秘。

Alex Wang：有几点值得说。第一
，我坚定信仰这项技术——我相信我们将会占有极其壮大的AI系统。但桌上必须有安全这一项。没佑装不沉思熟虑就建造超等智能」剽种选项。你必须对开发和部署这项技术的所有安全风险进行极度深刻的思虑
，并确保尽最大可能减轻这些风险
，占有审慎的战术和钻研步骤。你看到了MSL在这方面的阐发——我们为Muse Spark颁布了比Meta汗青上任何一次都更详尽的筹备度汇报
，这是我们在这方面承诺的体现。

作为Meta
，我们想要构建的是一个“幼我超等智能”的世界。它被宽泛、大规模地部署
，数十亿人都有权使用它。它在某种意思上是一种民主化的技术和能力
，每幼我都能平等获取。这将带来一幼我类创造力空前发作的时期——我们所有人都占有壮大的自主权工具
，能实现人类汗青上从未有人做到过的事。我们被这个令人难以相信的代理经济体赋能——它在科学发现上获得突破
，在健全上带来巨猛进取。我总是问自己：我们怎么能力在人间建造天堂

？我以为超等智能是实现这个指标的关键里程碑。

还有一个话题
，有些人可能会由于我说这个而不欣喜
，但我的确以为越来越重要。这个话题很热——模型的福祉。我们是否应该善待模型

？模型是否拥有路德分量

？这些听起来有点玄
，但若是你每天都大量使用AI
，它真的会扭转你的日常行为。在一个我们大无数人都关切若何对待AI的世界里
，善待模型是有意思的。我们极度关注的一件事是：若何在开发和部署模型的过程中
，思考到它们的主观履历

？有趣的是
，此刻已经有了这方面的钻延转—有法子丈量模型的主观履历。Elias就在做这个。我感触这个话题没有人足够器重
，思考到我们此刻尤其技术在如此深度地使用这些模型
，它们已经是我们真正的工作同伴了。

主持人：你是科幻迷吗

？你对Neuralink和脑机接口怎么看

？

Alex Wang：我最喜欢的两件事就是读科幻和在树林里缓步。若是你思虑哪些技术对人类来说是关键蹊径
，脑机接口绝对是其中之一。超等智能当然是
，机械人也当然是。若是从今天一向往将来无限远的尺度上去想
，能源、算力和机械人是永恒的三大支柱。有一幼我在这三个方面比所有人押注都大
，那就是Elon。而后是中国。Meta在BCI的一些方向上——好比活动神经元有关的器材——所做的投入比好多其他AI公司更深刻。我们FAIR有一个叫Tribe的项目
，Tribe v2的一个重要成就是构建了用于预测大脑的基础模型。其中一个很酷的发现是零样本泛化——在齐全不知路你是谁、没有任何干于你大脑的数据的情况下
，我们就能很好地预测你的大脑对图片、视频或音频的反映。我们在这些关键领域做出重要的布局。

在这场长达一幼时的对话中
，Alex Wang初次以Meta AI掌管人的身份齐全论述了他的技术哲学与战术规划。他从一个“前首创人”的视角
，诠氏缢为什么选择参与一家占有八万名员工的巨头；他坦诚回应了与Sam Altman的幼我恩仇；他用九个月的现尝试动——从重建整个钻研栈到推出Muse Spark——展示了一套清澈且可复造的研发哲学：高人均算力、高人才密度、可预测的规；⒓碌膖oken效能。

但与OpenAI的AGI叙事或Anthropic的安全叙事分歧
，Wang为Meta选择了一条怪异的定位：用超等智能去赋能幼我和中幼企业
，并在此基础上构建一个“代理经济体”。这是只有Meta——占有全球最大用户基数和最多中幼企业的公司——能力真正落地的故事。他还罕见解谈到了“模型福祉”和脑机接口等前沿话题。当他说“我们想建造的是人间天堂”时
，这不再只是一句标语
，而是一个在被数据、模型和产品一步步验证的持久赌注。

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