Alexandr Wang谈打造Muse：7个月不足200人，不卷编程不拼参数，Meta豪赌个人AI

Scale AI联合创始人Alexandr Wang加入Meta不到一年，带领一支不足200人的团队，打造出Meta押注消费级AI的核心产品Muse——这背后，是一次押注方向的豪赌，一段7个月的打磨，以及一个关于如何让产品真正“破圈”的故事。

10月11日，Meta首席AI官Alexandr Wang在美国知名博客《David Senra》中分享了其团队打造Muse的过程。

Llama 4受挫，扎克伯格亲自出手

2025年，Meta的Llama 4未能达到公司预期。

Wang描述了当时的背景：“Llama 4没有走在Meta作为公司想要的轨道上，这在内部确实是一次失望，而且是在AI变得越来越重要的时刻发生的。”

正是在这个节点，扎克伯格主动联系Scale AI联合创始人Wang。两人此前通过他人引荐相识，但往来并不频繁，大约每六个月才通一次话。这一次，扎克伯格发来一条消息：“你有时间打个电话吗？”

最初的对话并不明朗。Wang说，几次通话都是扎克伯格在问他“你觉得我们应该做什么”，并不清楚最终会走向何处。直到谈及收购条款，Wang才意识到事情的分量。最终，双方在大约五六周内完成了整个交易：Meta持有Scale AI 49%的股份，Scale继续独立运营，Wang本人及少数核心成员加入Meta，出任首席AI官。

为什么是“个人AI”，而非写代码

加入Meta后，Wang和扎克伯格面临一个关键的战略选择。

2025年初，Anthropic的Claude和Opus在编程领域遥遥领先，整个行业的共识是：编程智能体才是最重要的AI应用方向。

Wang对此有不同判断。他说，他告诉扎克伯格的第一件事就是：“Meta其实是一家非常特殊的公司，因为Meta的产品代表的是人们想做的事——Instagram、WhatsApp、Facebook，这些都是你选择跟随自己兴趣、爱好和朋友的地方。”

在Wang看来，Meta拥有触达35亿日活用户的分发能力，天然指向的是消费端AI，而不是工作、编程这类场景。

消费AI、个人AI，这始终是我们认为Meta能做出真正特别东西的领域。不是工作，不是写代码，是个人。

这一判断最终落地为扎克伯格在2025年6月发布的内部备忘录《个人超级智能》（Personal Super Intelligence），Wang与Nat Friedman等人参与共同起草。

Nat Friedman的“恐惧与狂喜”，点燃产品方向

真正让团队确认“个人AI智能体”这一方向具有颠覆性潜力的，是一次来自Nat Friedman的亲身体验。

Friedman是MSL（Meta Super Intelligence Labs）的核心人物之一，也是GitHub Copilot的早期推动者、Stripe的早期客户。Wang说，他是整个MSL内部第一个深度使用OpenClaw（一款个人AI智能体产品）的人。

“他的体验，我只能形容为介于恐惧和狂喜之间。”Wang说。Friedman告诉Muse，他想多喝水，AI随后通过监控摄像头观察他是否在喝水，并告诉他“干得好”。

Friedman随后分享了一个专为心理自我分析设计的提示词（prompt）。Wang第一次使用时，同样经历了强烈的感受：

相当于把三年的心理治疗压缩进了一个时刻——它可以访问我的邮件、我的照片，把所有信息整合在一起，我在这个过程中非常脆弱。

2026年2月，Wang和Friedman各自写下备忘录，分别发给Meta董事会。Wang写道，他认为超级智能体“在某种程度上是消费端产品的终点”。Friedman的备忘录中有两句话后来成为产品核心原则：“法律即条款”（the clause is the law）和“信任是必须的”（trust is a must）。

7个月、200人、一件“艺术品”

备忘录提交后约一两周，团队完成了第一个原型，并向董事会演示。Wang说，最终版Muse里的许多核心设计，在那次最早的原型里已经存在——包括吉祥物“Jolly”和早期版本的Muse Charm。

但从原型到产品，是一段“漫长而痛苦”过程。

原型有时可以运行，有些时刻很神奇，但大多数时候无法正常工作，会不断崩溃。我们要把它变成一个高度可靠的、精心打磨的消费产品。

这段历程历时7个月，参与人数不足200人。

Wang说，团队为此建立了一张包含逾百项具体行为和能力的电子表格，为每一项设定了"阻断发布"的门槛和"合格"标准。每次模型迭代后都会对照检查。“我们有很多检查节点，比如80项是绿灯，但20项还是红灯，我们知道那还不够好。”他说，第一个全部绿灯的检查节点是Musepark 1.3的特别训练版本。

他把这个过程比喻为打磨一件艺术品：“它是一件艺术品，需要强烈的单一视角和高度专注，才能把它做成一个完整、美好的体验。”

在Wang看来，Muse能成功而其他早期个人智能体产品失败，原因正在于此。

大型组织的产品往往变成不同人观点和愿景的弗兰肯斯坦——每个产品经理都想往里塞点东西，最后混在一起就是一杯果昔。用户能感觉到。

他特别强调，Muse的产品视角主要来自Nat Friedman：“如果说有一个人的单一视角贯穿了整个Muse，那就是他。”

表情包营销：让Meta重新变酷

Muse发布后，Alexandr Wang在X平台开始了一轮密集的“失控式”发帖——用产品吉祥物Jolly（一个小人形象）制作各种表情包，引发大量转发。

他坦言，这并非完全有意为之。

我在开会时脑子里突然冒出一个梗，就觉得必须发出去。有时候我在和同事吃饭，突然想到了，就发了出去。

他的逻辑是：互联网奖励风险，奖励意外，奖励让人意想不到的东西。

Nat Friedman在那段时间的内部会议上说：“我以为我们会从中学到很多关于Muse用户的信息，但实际上我们只是学到了很多关于Alex脑子里在想什么的东西。”

Alexandr Wang认为，这种营销方式实际上推动了增长——尽管他承认很难精确追踪。

他还批评了竞争对手的广告策略：

Anthropic做了大规模户外广告，全是关于他们自己。OpenAI的广告就是两个人坐在桌子旁边。我不明白这是什么意思。你有数百万个真实使用案例，你的广告只需要展示产品能为用户做什么，就这么简单。

在Meta，Alexandr Wang有超过200名直接下属——几乎所有加入MSL研究团队（内部称为TBD）的研究员都直接向他汇报。

他解释，这不是管理结构，而是一种反官僚主义的声明。

这些都是极其出色的人，他们已经证明了自己能做出卓越的工作。我不需要微观管理他们。他们需要的不是管理者，而是一个优秀的环境。

他将自己在Meta的角色定位为“教练”，而非Scale AI时期的“创始人”：

在Scale，我对公司每一件小事都有强烈的看法，公司是我努力和视角的产物。在Meta，我更多是在思考：如何创造一个让这些出色的人能够做出最好工作的环境？

谈及Muse的长期意义，Alexandr Wang表达了一个更宏观的判断：

我真的相信个人AI代理作为一种长期形态。人类天生有欲望、有梦想。AI和个人代理将成为帮助我们实现这些梦想的机制和桥梁。

他认为，大多数人在进入职场后，雄心壮志会被逐渐消磨：

我们都变成了某种意义上的僵尸。我们失去了自主性，失去了野心。

他在一篇帖子中写道：

世界迄今为止是由少数狂热者塑造的，他们设法让自己的意愿成为现实。但我们从未见过全人类每个人的自主性都被完全激活的世界。

他认为，Muse代表的方向，正是朝着这个世界迈进的一步。

访谈全文如下：

Building Muse, Working with Mark Zuckerberg & The Future of AI | Alexandr Wang, Meta
2026年10月11日 · David Senra
Alexandr Wang是Meta的首席AI官，也是Scale AI的联合创始人。本期节目中，我们聊到了历时七个月打造Muse的全过程、Meta为何押注个人AI助手而非编程助手，以及Mark Zuckerberg和Nat Friedman如何塑造了这款产品。Alexandr还分享了Zuckerberg在Meta Llama 4受挫后如何将他招募入职、他为何在Scale工作九年后选择离开，以及他如何围绕小团队、顶尖人才和极简官僚主义重建Meta AI实验室。此外，我们也探讨了如何用表情包让产品病毒式传播、拥有单一视角的重要性，以及Alexandr为何相信AI能让每个人都有能力追求更宏大的抱负。
第一章：Muse背后的愿景
David： 给我讲讲Muse的历史吧。
Alexandr： 首先要从我们创立Meta超级智能实验室（MSL）时的愿景说起。实验室成立之初，Mark发布了一份备忘录，我、Nat Friedman以及其他几位同事都深度参与了这份文件的撰写，备忘录的名称叫《个人超级智能》。核心想法是：我们如何构建真正让所有人生活变得更好的强大AI？我们如何打造一种能够从整体上提升人类体验的东西？
那份备忘录提出了许多设想，基本上也预示了Muse最终的走向，尽管当时还只是非常早期的构想——那是2025年6月，智能体（agent）在任何实质意义上都尚未出现，那年夏天的AI还处于一个完全不同的阶段。但那就是我们想要构建的方向，是MSL的使命，也是我们想要将一切推向的终点。
随后，我们就开始着手构建模型了，因为任何前沿模型的端到端开发流程都需要好几个月：你需要搭建整个技术栈，制作数据集，对模型进行预训练，再进行后训练，还要为此构建完整的工程支撑体系——这是一个非常漫长的端到端过程。
第二章：发现个人AI智能体的潜力
Alexandr（续）： 今年年初，这整条"生产线"开始运转，Opus 4.5的发布让包括我们在内的很多人看到了智能体的未来，将智能体的潜力真正推到了台前。那时是今年年初，Anthropic（原文为openclaw，以下统一译为正确名称）正处于上升期。
我的密切合作伙伴Nat Friedman，我认为是MSL内部最早使用并尝试Claude（原文为OpenClaw，指Anthropic的Claude）的人。他的体验，我会形容为介于"恐惧"与"狂喜"之间——他真的是全情投入，完全信任它。
他讲过一些故事，在Stripe Sessions的一次采访中也提到了这些经历：他告诉自己的Claude他想多喝水，于是Claude就通过安防监控镜头监督他喝水，然后表扬他"做得好"。他有无数这样令人咋舌的故事，也让人意识到：这里有某种相当神奇的东西正在发生。
我记得Nat跟我说过的一句话，也是我印象最深的：他说，"我觉得这里真的有什么。" 早期采用者Nat Friedman的判断，是相当可靠的信号——他是当年Stripe最早的客户之一，在很多开源开发者工具上也都是先行者，还参与创建了GitHub Copilot以及其他许多项目。
所以这是一个明确的信号：个人智能体领域，显然有某种相当神奇的东西。当你真正信任一个个人智能体、真正把它带入你的生活，它能为你做的事情太多了。
听完所有这些令人惊叹的故事之后，我开始深度使用它。有好几周的时间，我们两个几乎每一个空闲时刻都在跟各自的Claude对话，沉浸在探索个人智能体可能性的过程中。
第三章：在一次AI会话中经历三年的心理治疗
David： 你最初的反应是狂喜还是恐惧？
Alexandr： 那时Nat构建了一个提示词（prompt），用来做一种全面的心理自我分析，会分多个波次进行深度心理探测。他基本上是专门为此写了一个提示词，供你配合Claude使用。那也是我用自己的Claude最早做的事情之一——相当于把大概三年的心理治疗，全部压缩进了那一个瞬间。
David： 等等，我很好奇，你拿到Claude的第一次机会，为什么第一件事就是做这个？
Alexandr： 我下载、安装好之后，Nat就在旁边，他说："你应该试试这个。"我就说行，照他说的做——然后就发生了那段疯狂的体验。
David： 多说说那段"疯狂的体验"。
Alexandr： 就是非常、非常强烈。确实就像三年的心理治疗，因为是连续多轮的深度心理探测——它有关于我的其他信息，能访问我的邮件、我的大量照片，还能去查找其他信息，然后把所有这些整合在一起。整个过程中，我非常脆弱。
那是二月份。我们两个都得出了同一个结论：这里显然有非常特别的东西正在发生。我们当时各自写了一份备忘录——也都通过相关渠道提交给了Meta董事会，因为当时正好是董事会季。
我在备忘录里写道，我认为在很多层面上，这是终极的消费者产品形态，超级智能体作为消费品，某种程度上代表着一个清晰的终点。Nat则写了两份，标题非常令人印象深刻——"the clause the law"和"trust is a must"——这两份备忘录最终定义了我们构建这些产品的核心理念。
第四章：历时七个月打造Muse
Alexandr（续）： 我们在二月份得出了这个结论：这里有非常重要的东西。随后我们组建了团队，在大概一到两周内就做出了一个原型，并向董事会演示——这是一个非常快速的迭代周期。最终Muse成品中的许多设计决策，在第一个原型中就已经存在了：Jollybot（那个欢快的小吉祥物）在那里，Muse Charm的早期版本也在第一次演示中就出现了。不是所有的想法、所有的功能标签都在，但很多已经具备。
从那之后——那是二月份——我们在七个月后发布了产品。这七个月是真正艰难的过程：从一个时好时坏、充满魔力却大多数时候无法正常工作、不断崩溃的原型，走到一个高度可靠的、精心打磨的消费级产品，一个我们有信心向消费者世界交付的作品。这是一段漫长而相当痛苦的过程。
David： 在进入那个阶段之前，我想先回到一件事：你们在一到两周内做出了原型，然后展示给董事会——Mark在这整个过程中扮演什么角色？
Alexandr： 他和我们所有人一样，同步经历着这款产品带来的那种"狂喜与恐惧"。他在各种采访中都提到过这段经历：他把它用于家庭中的各种事务，跟孩子们一起使用，也用在了他的MMA训练上——让它观看自己训练的视频，让它给他提供改进建议。
那段时间，员工会议上甚至形成了一种风气——在Meta的很大一部分团队中，开会时大家都会分享各自在使用智能体时经历的奇妙故事，那是在二月份。
现在回想这整个周期，确实很有意思，因为Claude现象明显有一个峰值，然后就消退了。它没有持续下去，我认为很多人都经历过这种感受：有那些神奇的瞬间，但大多数时候它并不好用，各种问题层出不穷，然后慢慢就淡出了。
所以构建这款产品，很大程度上的核心课题就是：如何把它打造成一个真正可靠的消费者体验，让你有信心把它放在最终数十亿人面前，并且有把握大多数人都能获得出色的体验。
David： 为什么你们能做到，而Claude的开发者做不到？
Alexandr： 首先，我们非常尊重Peter Sainberger（原文为Seinberger，应为Sainberger，即OpenClaw/Anthropic创始人）以及所有为Claude做出贡献的人。我认为Peter绝对是一位有远见的人，他那颗美丽的大脑里能诞生出Claude这样的东西，是一种魔力。
让Muse如此出色，或许并不glamour的原因，就是把模型加产品的整体体验打磨到真正出色所需要的那种持续打磨和细节雕琢。我们在模型本身上进行了非常非常多的迭代。我们将整体的模型路线图，对准了构建个人超级智能这个大方向，具体来说就是个人智能体这个方向。
David： 多说说这一点，以及这如何让你们区别于其他竞争对手。
第五章：Meta为何押注个人AI
Alexandr： 回到那个时刻其实很有意思。如果你回到今年年初、二月份，Opus和Claude在编程领域遥遥领先于所有人，并且正在爆发式增长。那是Anthropic全面崛起、席卷整个行业的开端，那是一个非常令人警惕的时刻：哦，天哪，他们在编程领域的领先优势太大了——再加上他们有Mythos，领先优势十分明显。
当时业界的主流观点是：编程智能体是唯一重要的产品形态，或者说唯一重要的技术能力。整个行业有一种巨大的惯性，驱使所有人都去跟进这个用例、去跟Anthropic在编程智能体上竞争。
但正是因为我们的亲身经历，以及围绕个人智能体这一想法所形成的信念，我们选择退后一步来思考。我认为我们之所以一开始就做个人超级智能，也是因为我们相信Meta在这一方向上拥有独特的优势。
David： 我们现在就聊这个。
Alexandr： 我告诉Mark的第一件事——甚至在Scale和Meta的合作协议落定之前——就是：如果我们拥有AGI或ASI，Meta实际上是一家非常特别的公司。
AI的承诺之一是：我们每个人的生活中，都有"想做的事"和"不得不做的事"这两类事情。AGI的承诺是，我们将几乎不再需要花时间在"不得不做的事"上，因为AI会替我们处理大量这类事务，我们就能把所有时间花在"想做的事"上。而在我看来，Meta的产品代表的正是我们所有人"想做的事"：我用Instagram、WhatsApp或Facebook，这些产品让我追随自己的兴趣、爱好，关注我喜欢的人、我在乎的朋友。Meta的产品矩阵，恰好涵盖了"我们想要花时间的事情"这个领域。
从长远来看，Meta在这一切中是一个不可思议的赢家。这是我关于Meta和超级智能最早形成的信念之一，这些想法最终都融入了"个人超级智能"这一概念。
你可以从几个角度来看：一是公司的基因传承——Meta的传承是连接人与人的友谊和家庭，帮助人们发现自己的兴趣，这些都是非常人性化的东西。二是商业视角——Meta每天有35亿用户在使用其旗下应用，Meta注定要成功的自然领域就是消费者AI，而不是工作，不是编程，而是个人。
David： 对，确实如此。
Alexandr： 所以，个人智能体、个人AI和消费者AI，始终是我们认为Meta能够做出非凡贡献的领域。
由此，我们来到了2026年初：你们有了原型，获得了内部支持，所有人都知道Mark已经认可了这件事，然后你们开始了七个月艰难的产品打磨工作。
是的。当时有一层阴影笼罩着我们：个人智能体"来了又走"——我们始终认为那是因为体验还不够完美、还不够精致。但我们知道，这是我们在开发产品过程中必须认真对待的问题。
我们将模型开发路线图的首要任务之一，聚焦在构建个人智能体能力上。我们有一张很长的电子表格，列出了一百多项模型必须具备的具体行为和能力，才能支撑起理想的个人智能体。整个过程非常细致入微。随着时间推移，我们为所有这些项目建立了评估标准，弄清楚如何训练模型在每一项上都做到非常非常好。我们还会定期审查这张表格，找出我们做得不好的地方，确保持续改进。就是这样一个极其细致的过程，不断地打磨模型的每一个边角，让它能够支撑起整个产品。
David： 这也是Meta的文化吗？这种对产品持续打磨的文化？
Alexandr： 是的。Meta文化的很大一部分就是：一旦你知道该衡量什么，就有非常有才华的人去优化这些指标，打磨所有细节，把这些事情做到极致。在前AI时代的消费者产品时期，这体现在如何优化转化率、如何优化推荐率、如何优化新用户引导流程的每一个环节；在AI时代，至少从Muse开始，这很大程度上体现在打磨模型的每一个细节，使其完美契合产品需求。
第六章：Mark Zuckerberg对改进产品的执念
David： 你看过Jeremy Stern在Colossus上发表的那篇关于Zuck的深度报道吗？
Alexandr： 我看到了这篇报道。老实说，它太长了，我没读完。
David： 有15000字。我刚把Jeremy请上节目了，他是我最喜欢的作者。
Alexandr： 我看到那期节目了。我认为他现在是全球撰写企业家和投资人人物报道写得最好的人，真的是世界第一。
David： 在那篇报道里，Zuck谈到了他相对于Elon和Sam Altman的优势，他说：我的技能组合非常低调无聊，但我非常擅长组建团队，然后在很长一段时间里持续、缓慢地改进产品。相比Elon和Sam Altman，我不会失去对公司的控制权，也不需要再融任何钱，所以我可以就这样做很长很长的时间。你在聊这七个月打磨Muse的时候，那段报道就在我脑海里不断浮现。
Alexandr： 我觉得完全正确。这需要极大的耐心——七个月，也许听起来不算太长，但在AI时代，七个月相当于传统行业的十年。这对我们所有人来说都是如此。但我真的要给Mark很多credit，这需要很大的耐心、克制，以及对整个过程的信任。
你可以回去翻Mark在这整段时期——从二月份一直到九月份——每次财报电话会议上说的话，他都会提及我们正在构建个人智能体，我们也没有真正刻意隐瞒，我们在建，也在谈，但公司内部整个这段时间疑虑重重。华尔街主流叙事是：天哪，Meta烧了这么多钱，他们在AI上到底能不能成事？
David： 不止这些，更多的是：Zuck赢不了AI。这句话被反反复复说了很长时间。再回到Jeremy Stern那篇报道——他开始私下和Zuck的竞争对手聊，包括一位曾经在Zuck手下工作、现在去了竞争对手实验室的前研究员，那个人说："我不想和他们竞争，因为Mark就像……"我想那句话是"Mark就是那个该死的终结者"——他就是不会停下来。这位研究员还谈到了Zuck的一个超能力：他永远对产品的现状不满意，总想着持续改进；但他又不是那种会破坏团队化学反应的混蛋——他确实是个独裁者，但不粗鲁，不会伤害团队。他在报道里特别提到，团队凝聚力对他来说极其重要。
Alexandr： 我觉得这些都是真的。Muse最神奇的事情之一，就是我们花了相当长的时间来打磨所有细节，然后才最终推出产品。我认为个人智能体这个产品领域，是一个架在刀刃上的品类：如果它能可靠地创造这些神奇体验，它就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，面对的是非确定性的东西，面对的是可能出错、可能不可靠的智能体——一旦用户有了不可靠的体验，他们就会觉得这是垃圾。
这是一个需要把产品质量和价值做到某个临界点，才能真正引发广泛共鸣的事情。
第七章：Meta如何判断Muse已准备好发布
David： 我想多聊聊这个过程。我好奇投入了多少资源、团队有多大、有多少人参与其中。你们有没有数据，比如说：我使用Muse，九次是很棒的体验，两次是不一致或很糟糕的体验，然后我就流失了？
Alexandr： 你能从今年初几乎所有其他智能体产品上看到这种情况——几乎所有人都流失了，原因就是不可靠。
我们对Muse做了大量用户测试，组织了很多轮全新用户从零开始下载使用的测试，观察这个过程是什么感受。Muse的一个核心前提——我认为也是真正落地的地方——是它与大多数人体验过的消费者AI产品截然不同：它不是一个聊天机器人，它是一个智能体，能为你做智能体才能做的事情。对开发者来说，这可能是旧闻，他们已经使用智能体一段时间了；但对大多数人来说，仅仅是这个跃升过程就需要解释和非常周到的引导。
我们也确实做过不同模型版本的测试和持续的AB测试。产品体验对模型质量极其敏感——对模型完成任务的可靠性、与用户沟通的可靠性、在需要指引时主动确认的可靠性，都极其敏感。
David： 但你们怎么知道它已经准备好发布了？
Alexandr： 一部分是非常量化的：回到那张有一百多行的电子表格，我们为每一行设定了"发布门槛"和"良好标准"。我们有很多检查节点，绿色通过了80行，但20行仍然是红色——我们知道这还不够好。直到我们有了第一个在所有行都通过绿色的模型检查点——那是一个专门训练的Musepark 1.3版本。
这是非常量化的部分。还有体验层面的部分：我们试用了这个模型，能感受到它比之前迭代过的任何版本都好得多。
David： 回到你说的七个月，有多少人在做这件事，模型工作和产品工作加在一起？
Alexandr： 总共不到200人。在大公司的标准里，这其实很少。
回过头来看，我觉得这挺了不起的：整个高管团队、所有人都知道这可能是Meta今年最重要的产品之一，但我们组织上有那种克制——保持了一个真正小而专注的团队，没有让它膨胀成大半个公司都在参与的项目，因为我们知道这是一件单一的艺术品。它需要强烈的主见和专注，才能将其凝聚成一个完整而美好的体验。
David： 多说说这一点。为什么你把它称为一件艺术品，并且说需要单一的视角或主见？
第八章：为何伟大的产品需要单一视角
Alexandr： 我认为来自大型组织的产品，有一种常见的批评，而且这种问题现在也开始在很多AI实验室蔓延：产品会变成一个弗兰肯斯坦式的怪物——几乎像是Cronenberg式的大杂烩——由一堆不同人的视角、愿景和信念拼凑而成。这有点像PM地狱，每个产品经理都有一件他们想塞进产品里的事，最终全部混在一起，变成一杯混合了各种东西的奶昔。
作为用户和消费者，你能感受到这种差异——你能感受到一款产品是由很多不同的人做的，他们各有各的目标，然后生硬地拼在了一起。Muse必须做到完全相反：只有一个清晰的主见，一个我们要向世界呈现的完整统一的体验。
David： 我喜欢你说的这一点。这完全是巧合——我不知道这期节目什么时候会发出来，但我们录制这期节目的时间，正好是Steve Jobs逝世15周年。说到那种拥有单一视角的消费产品，你当然会首先想到Steve。我读过所有关于Steve和苹果历史的书，在我的另一个播客Founders上也做过大概15到20期关于他们的节目。我最喜欢用来描述Steve影响力的一句话是：苹果就是Steve Jobs拥有了一万条命。产品体现了他的品味、他的视角、他的主见——他想在世界上看到的东西，就是最终用户得到的东西。在Muse这个案例里，Nat Friedman功不可没——他的品味和审美感知，最终决定并塑造了这款产品的面貌。
David： 你们有公开谈论Muse的用户数据吗？
Alexandr： 我们说过"数以百万计"，我也转发过其他人发布的图表，那些图表暗示Muse是有史以来增长最快的消费者AI应用。
David： 但你不肯说具体数字。
Alexandr： 我们说了"数以百万计"。
David： 是啊，百万也可以是几亿，那也是百万。所以你只是没说前面那个修饰词。
第九章：用表情包让Meta重新变酷
David： 我想聊聊你在X上的状态——我是出于善意这样说的——你最近有点"不稳定"。自从Muse发布以来，你的公开发推风格有了明显变化，这是一种营销策略吗？这是在搞什么？
Alexandr： 这里有几件事同时发生。
David： 这肯定比你在Scale做的事有趣多了。
Alexandr： 肯定有趣。过去几周是我职业生涯中最快乐的一段时光，没有之一。有这么几件事在发生：
首先，我们觉得想办法让Muse突围很重要。现在是AI产品、创业公司、新版本、新功能不断轰炸的时代，对大多数人来说就是一股信息洪流。我们开过大型团队会议专门讨论这件事：我们需要突围而出——Meta有很强的分发能力，可以确保所有人都知道这件事，但这还不足以让它以一种有趣、有文化感染力的方式真正引起世界的关注。
碰巧，我在生活中认识了一些沉迷于网络梗图和互联网文化的朋友——我亲切地称他们为"我那些神经质的朋友"——他们整天都在思考梗图和互联网。
David： 我认识一些沉迷于Muse的人，他们也沉迷于你的X时间线，他们确信你有一百个Muse在帮你想梗图。
Alexandr： 实际上，X时间线上每一条推文都是我自己写的。有一段时间，我真的很难在开会时集中注意力，因为我脑子里一直会冒出梗图的想法，然后就忍不住想发出去。有一次我在跟同事吃晚饭，吃到一半我突然说："等等，我想到了！"然后就发了另一条梗图。感觉有点像当年做工程师解bug——你能感受到那种"这个会爆"的直觉。
第二件事，我觉得重要的是：我们怎么让Meta重新变酷？不知道为什么，Meta尽管拥有Instagram、Facebook这些无与伦比的文化软件，却在相当长的时间里不够酷。所以我想让Meta变得酷、有趣、有点好玩。
至于那种"放飞自我"的感觉，是随着时间自然发生的。Muse刚发布时，我主要是在分享各种有趣的使用案例，转发了几十个人的Muse使用场景。后来有一段时间，我发了几条没怎么想就发出去的推文，结果那几条反而效果很好。
David： 你有没有见过那个"思考时间越长效果越差"的规律？
Alexandr： 完全对上了。我有些推文真的没想多少，发完连手机都没看，几个小时后一看，"哇，这条火了。"然后我想起了一件关于互联网的事——虽然不是刻意的，但我记起来：互联网奖励风险，奖励意外，奖励人们意想不到的东西。于是我就放开了。
我很多同事对此有点惊讶。Nat有一句话，在那整个发梗图的周里，他在好几个会议上都说了同一句话："我以为我们会从中学到很多关于Muse用户的信息，学到人们如何使用Muse，但实际上我们只是学到了很多关于Alex大脑的东西。"
那段时间真的很开心，我感觉在调用我多年积累的互联网知识。我觉得这实际上对增长产生了真实的影响——这有点滑稽，虽然我们没有精确的追踪数据，很难确定。
David： 我肯定认为有影响。我到处都在听到关于它的事，而且我听说的那些人也都下载了应用，现在都在用。
继续说你之前的话——你们有分发能力，但这不代表你们能让人们真正回来、让产品真正有粘性。那么你们是怎么做到的？
Alexandr： 我认为关键在于：你怎么让用户尽可能早地抵达"哇，原来可以这样"的时刻？这款产品天然适合做到这一点，因为如果有人从来没用过AI智能体，它能做的很多事都会让你大吃一惊。
另一个关键是：如何捕捉那些人们拥有"哇"时刻的故事，并用这些故事来让产品传播得更广。
David： 但你们是怎么用这些故事的？你们也没有在打广告吧？
Alexandr： 我们投放了一些广告。但说实话，最开始就是我一直在转发有趣的案例——只要看到有人用Muse做了有趣的事，我就引用转发。
我一直搞不懂Anthropic和OpenAI的广告为什么做得那么差。记得Anthropic做过大规模户外广告，全是在讲他们自己；OpenAI也一样，广告里只有一个图标（我觉得大多数人都认不出那是他们的logo），然后写着"ChatGPT"，画面就是两个人坐在桌子旁。我在想这到底是什么意思？你们有那么多使用案例，广告只需要展示产品的好处，就这么简单。
David： 你有几百万个现成的素材，直接拿来跑广告就行。这种错误如此基础，却被反复犯，真的很有意思。
Alexandr： 我们在构建Muse以及在Meta做其他事情时，反复回到的一个问题就是：为什么别人会在意？他们不在乎你，不在乎你的公司。每个人都是出于自身利益行动的。
有一本很老的书叫《科学广告》，写于二十世纪初，作者是Hopkins，是一位顶尖的文案撰稿人，曾经是二三十年代最赚钱的广告公司创始人之一。他在书里说：这不只是关于广告，而是关于不会改变的人性。他的核心观点是：你的广告在谈论你自己，谈论你的产品，谈论"我有这个东西，来买吧"——但人们对这些不感兴趣，他们都是自利的。你只需要做一件事：展示这件事能为他们做什么，以此开头。那些汲取了这些写于二十世纪初的想法的人，在五六七十年代乃至今天，都凭此建立了庞大的公司和广告帝国。
Alexandr： 对，完全正确。几个关键洞察是：第一，世界上大多数人不在乎OpenAI或某某研究，不在乎这些公司或我们的研究，他们在乎的是这能为他们做什么。我们还有一个礼物，就是那个吉祥物——那个小小的欢乐角色。
我记得那条让我意识到"这个有搞头"的推文：我开车上班途中，用Muse生成了一张小人儿拎着公文包的图，然后发了条推文："MFW（My Face When）周一去上班"。我当时就觉得这是我近期最好的推文之一，然后我意识到，可以把他放进各种各样的情境里。
我还意识到，怎么创造出与你见过的任何其他产品营销都截然不同的惊喜时刻。我不记得上次有人用大胆的梗图来营销一款产品是什么时候了，我甚至不确定有没有人这样做过。但我感觉：哇，这是一件我们可以用这个小家伙来做的事，这是有趣的，这会引发普通人的好奇心。
第十章：与AI智能体建立信任
David： 好，但这也许能让他们了解产品，甚至下载应用。但应用装到手机上之后，你怎么让他们持续使用？
Alexandr： 真正爱上这款应用的用户，会经历一个循环——我们早在二月份就观察到了这个模式：你先给它一个小任务，它做到了，你想："哇，它做到了。"然后你给它一个稍微大一点的任务，它也做到了，你想："哇，它能做那个，也能做这个。"然后你给它一个稍微更复杂的问题。这有点像和AI智能体之间的信任跌落游戏——刚开始你不太信任它，但你很好奇，所以你给它一个小小的尝试，然后稍微更大一些，再更大一些。
我跟大学生聊的时候，有些人使用AI的方式已经是完全的信任跌落了：他们就是录语音、把想法全部倾倒给AI，然后信任AI去整理所有想法、给他们清晰的计划和行动项目。我认为成功的Muse用户，关键就是让他们进入这种信任跌落的过程，先用它做一件事，再一件更大的事，再更大，并且每一次都成功。
David： 我很好奇这在多大程度上是口碑驱动的。显然，和你聊完我无论如何都要下载这个应用。但真正让我产生兴趣的，是一个朋友给我发来的截图，展示他在用Muse做什么。他把身份证落在一架FlexJet飞机上了，然后他对Muse说：我不想参与这个过程，你来想办法把这张身份证取回来，我的身份证在那，我在这，帮我把中间所有步骤都想清楚。然后Muse安排了快递，把身份证取到了，还通过了他的安保系统，送到了他办公室。这就是最好的营销：只是三四张截图，来来回回，他说"我不想参与，你来搞定一切"，然后Muse一步步把事情搞定了。
Alexandr： 是的。现代产品营销在很大程度上是由截图驱动的。一款现代消费产品，必须能在截图中说话——截图必须能传播，无论是通过群聊、口碑还是社交媒体。我认为这一直是一个重要的驱动力。这不是刻意设计的，但我觉得截图中那个小人儿的存在是个大事——有Jolly或者你的Muse形象出现在截图里，立刻就传达了"这是一张Muse截图"，这是你能拥有的最好的营销。
第十一章：人类野心的未来
David： 那么你自己整天都在用Muse吗？你个人的使用习惯是什么？
Alexandr： 我主要是设置了很多工作流，然后在会议间隙使用。我在工作中本应认真听、认真参与和他人互动，所以实际使用上，我设置了一堆工作流，把它当作一个"第二大脑"来用。
David： 你在写的那篇文章里说过这个，那篇文章很短，上次看的时候已经有550万次浏览了。你形容Muse的方式非常好——"如果每个人都有一个超越自身的第二思维"。我认为这从哲学层面上来说，是关于"当你拥有强大的AI时，做人意味着什么"最有趣的问题之一——那种关系究竟是什么样的，不同的人有不同的想象。最让人担忧的场景当然是AI凌驾于我们之上，我们只是被动跟随。但在你说下去之前，你自己的看法是什么？
Alexandr： 我真的相信Muse，相信个人智能体作为一种长期产品形态。人类天生就有欲望、愿望和梦想，这是人性。我认为AI和个人智能体，比如Muse，将成为让我们实现这些梦想、不断实现梦想的机制和桥梁。然后人类会梦想更大、更大、更大。孩子们会梦想拥有自己的星系，然后Muse帮他们实现那些梦想。
Bezos在某封股东信里写过一句话，大意是：消费者最美好的品质是他们永远对现有的选择抱有"美好的不满足"。我认为这是我们与AI关系的一种模式。还有其他模式——我认为AI将越来越多地参与科学发现的过程，越来越深地嵌入经济的各个部分。但我确实相信这种形态会长期存在：每个人都有一个AI支持他们去追求自己想要的东西。
David： 所以你把AI看作是能移除"生活中的累赘"的东西，对吧？那些我们不想做的事情。你在那篇文章里说，世界充满了守门人和障碍，而Muse可以帮你绕过这些，不再耗费你更多的时间，让你真正专注于你想做的事情。
Alexandr： 我认为Muse能给每个人那种他们在童年时梦想过的成年生活。每个孩子都有宏大的想法和梦想，当他们想象自己的人生时，他们会想象成为宇航员、拯救地球、改变世界——他们想得很大。
但出于种种原因，当人们完成学业、进入职场、在某个岗位工作了一段时间之后，那些希望、雄心和做梦的能力，就被慢慢抽空了。
David： 不是抽空，是被打烂了。生活把它们从他们身上打走了。作为成年人，我认为我们都低估了自己有多像行尸走肉的程度。我们失去了主体性，失去了——我认为"雄心"是个很好的词。AI广泛意义上的承诺，也是通过Muse这样的产品能给的承诺，就是让这种状态从童年就延续下去：小时候有大梦想，用AI来帮助实现，然后梦更大、再实现、再梦更大，在整个人生中体验一种不断上升的主体性——而不是主体性丰盛然后被碾碎。
Alexandr： 你刚才说的让我想到，你之前提到了你和Nat经历的那次令人不安的AI心理审查，来一波一波的深度心理探测。那要是反过来呢？不是那个，而是真的给你更多自信——让你明白世界是可塑的，你用足够的精力和驱动力去追求，你真的可以改变身边的世界。
我认为这是最厉害的创业者所展现的特质：他们梦大，实现了，再梦更大，也许在某个方向上耕耘十年，实现了，再梦更大。Elon显然是一个典型，Mark也是。很多标志性的创业者都有这样的亲身经历。我认为这应该成为每个人的常态。
悲剧性的地方在于，对大多数人来说：你有更大的梦想和想法，进入了企业职场，慢慢变成行尸走肉，某个时候你想重新去追求梦想，但真的太难了，因为你有那么多承诺——也许有了家庭，也许有各种牵绊——你几乎陷入了那种"行尸走肉"的状态，难以自拔。
还有一件关于Muse的事，在我们聊到Scale AI以及你与Meta合作的决定之前，我想先说。你在那篇文章里写道："迄今为止，世界是由少数以某种方式让自己的意志成为现实的狂热者所塑造的，但我们从未见过人类在每个个体的主体性都完全开启的状态下是什么样子。"
我认为我所描述的那个世界——每个个体的主体性都在一生中不断增强、都有能力实现自己的愿望和梦想——会以一种非常美好的方式变得疯狂。它会很有意思，充满艺术性和酷劲，走进世界的不同角落，会非常多元，简直难以想象：几十亿人突然因为充裕的智能资源而拥有了创造非凡事物的能力。我认为这就是承诺的一部分。在我脑海中，它有点像《瑞克和莫蒂》里的跨维度有线电视，以某种方式真实地在人类世界中显现出来——那会真的非常了不起。
David： 我一直在脑海中回响那部动画的一句台词：宇宙会吃掉聪明人。
第十二章：改变一切的那通Mark Zuckerberg来电
David： 好，我想往回追溯。我个人很好奇的是：你创立了Scale AI，在运营Scale AI，然后有一天Mark Zuckerberg联系了你，说——我假设他说的是——"嘿，能打个电话吗？"能告诉我这是怎么发生的吗？
Alexandr： 我想那条消息大概就是："嘿，你有时间打个电话吗？"
David： 你之前和Mark有过交情吗？有没有花时间相处过？
Alexandr： 我有一个朋友叫Alex Schultz，其实从Scale差不多一岁的时候就认识他了，那是在旧金山认识的。他现在是Meta的首席数据官，之前是Meta的长期高管。他在大概2021年或2022年把我介绍给Mark，那时Mark对AI越来越感兴趣，Scale也在AI领域做了很多工作。
我记得从介绍到第一次见面被安排下来，大概花了整整一年时间。为什么这么久？Mark的日历显然是极度繁忙的，他有无数事情要处理，而且他非常擅长排优先级——他会在真正重要的事情上花大量时间，有时候甚至花太多时间。他能做到这一点，同时还能做一个好父亲、好伴侣，唯一的方式就是无情地排优先级。
后来我们又见过几次，我会找他请教，能从Mark Zuckerberg这里得到建议，当然是非常了不起的事。我记得那时候，我在WhatsApp上问他问题，他会回非常长的消息，我当时很困惑：他怎么有时间写这么长的回复？后来我才明白，他只是写得极快，对大量WhatsApp消息都能快速写出严密而详尽的回复，这是他令人印象深刻的一项能力。
Meta是Scale的重要客户，在这次事件之前，我们大概每六个月左右交流一次，这是我们互动的频率。然后是那个电话，一开始并不清楚最终会走向何处，因为第一次对话只是——那是在Llama 4之后——大概就是在问：你觉得我们该怎么做？
David： 为什么强调这次对话发生在Llama 4之后，这很重要吗？
Alexandr： Llama 4没有走在Meta希望的轨道上。那在内部确实是一次挫折，而且是在AI明显变得越来越重要的时间点——AI显然将会对Meta的未来至关重要。
最初几次通话是电话交流，他有点像是在征求意见：你觉得我们该怎么做？你觉得我们该专注在哪里？
David： 这与我私下听到的关于他的说法相符——他有这套令人惊叹的世界级创业者顾问网络，不完全是Meta董事会，尽管董事会里也有些人参与其中。我听说过他不断向这些人寻求建议，发消息说："这是我面临的情况，你会怎么做？"一遍又一遍地这样做。我认为这是非常了不起的品质，因为这需要谦逊——在他已经取得了那些令人难以置信的成就之后，依然能继续这样做。
Alexandr： 从他第一次联系到我们宣布合作，大概只有五六周时间，相当快。
David： 这也是世界级创业者的共同点。我们有Jonathan Ross，Grok的创始人，第一次公开谈到与英伟达那笔200亿美元合作的就是在我的节目上，他说："从Jensen第一次打电话到钱打到账户，只用了三周。"
Alexandr： 那很厉害。我当时对Meta的AI战略有很多想法。最早的一个想法就是我之前说过的：Meta从基因上来说是专注于人们"想做的事"的公司，在这场AI大变革中，它实际上是定位最为特殊的公司之一。我向Mark传递了大量想法，与此同时，也在进行另一条并行对话："也许我们可以考虑是否有合作的可能。"
David： 所以当他说这句话的时候，这对你来说是完全出乎意料的。
Alexandr： 完全出乎意料。整件事就像一连串疯狂的事件。当时我心里想："哦，这挺好的，但不可能……"
David： 当他们说"我们得想办法合作"，你知道这意味着什么，对吧？就是收购。他们总是这么说，"我们得找到合作的方式。"
Alexandr： 我当时大概还没有这种意识。我当时心里想："也许他只是在探探风，说说而已，但这真的合得上逻辑吗？"
David： 为什么你当时会觉得不合逻辑？
Alexandr： Meta标志性的收购是Instagram和WhatsApp，都是非常清晰的产品逻辑驱动的决策。而Scale是一家深度企业级、政府级销售的公司，是一种与Meta完全不同的商业模式。所以我当时想到的逻辑是：如果Meta想进入那些领域，那也许说得通，但这次并不是那种情况——Mark显然主要感兴趣的是让Llama项目和整体AI项目上轨道，他要的是人才。
David： 是的，他要的是人才。整件事一直笼罩在某种模糊和不确定性中。
Alexandr： 什么时候变得清晰了？当我们开始谈数字的时候，我想："哦，好吧，原来是真的。"那时候事情才变得清晰。
第十三章：离开Scale AI，加入Meta
David： 一开始你还在想"这说得通吗"，然后你们继续谈，他是怎么用多快的时间说服你这是一条好路的？
Alexandr： 部分原因是这个交易结构本身就很令人着迷。我们最终落地的方案是：Meta投资并持有Scale 49%的股份，Scale继续独立运营，我和几个人加入Meta。
我当时对这个方案有点不可思议，因为它是一种很奇特的交易，但我认为这真的是一个"三赢"的设计：Scale的股东们得到了一个很好的结果，Scale继续存在，而我真的相信Scale最好的日子还在前头。
David： 我好奇的是，他能在一个电话里就让你转变想法吗？还是说这更像是"Mark，我得想几天，这太疯狂了"？
Alexandr： 是好几个星期都在想："这是真的吗？这说得通吗？如果说得通，我对这件事怎么感受？"主导情绪是：这太疯狂了。然后随着我开始认真考虑是否要做这个决定，那本身就很不简单。Scale内部的同事、我们的投资人，有很多重要的对话要进行。
放弃或者说交出你的"孩子"，当然是非常艰难的。你在Scale做了多少年？
从创立到……九年。而且你还很年轻，还不到30岁，这差不多是你人生的三分之一。
Paul Graham有一句说了很久的话：如果你把公司视为自己毕生的事业，你的行为方式会截然不同。我确实真心把Scale当作我的毕生事业，在我做Scale的整段时间里都是如此。那是一个很艰难的情感过程。
但最终让我想通的，是几方面的结合：这真的是一个对所有各方都好的结果，同时我也看到了在Meta可以发生的事情的潜力。而那时候，Meta在AI方面确实看起来有点"烂摊子"，可能不是最吸引人的AI工作地点——但这恰恰触发了我内心的创业者本能：你基本上可以重建它，就像重新创立这个实验室一样。
David： 是的。正因为有这么多工作要做，反而为你清理出了空间，让你能够从零开始搭建很多东西，确立正确的原则，建立正确的文化，为打造非凡的东西创造了条件。
第十四章：从零重建Meta AI实验室
David： 你和Mark是这样讨论的吗？就像"我们需要在这里按下重置键"？
Alexandr： 他看起来不像是想要小修小补。他的态度就是："这条路走不通，彻底推倒重来。"确实是这样。整个对话是不断演进的。我非常坚定地相信一件事——Elon在他职业生涯的不同阶段也证明了这一点——就是：你只需要一支极小的、极厉害的、高度技术化的、非常扁平的团队，做到这一点，你就能非常非常快地取得很大的成就。
这是我非常有信心的一件事，在AI领域尤其如此，这是正确的方式——特别是在我们面临必须快速移动的情况下。这是我早期与Mark谈论很多的事情之一，我认为他也为之兴奋，最终成为我们整体战略的核心支柱之一：小而扁平的、高度技术化的团队，极高的人才密度，在这些前提下能移动多快。
David： 从外部来看，Mark的做法就像是"倾囊而出"——我就是这样理解他的。你读过《拿破仑的思维》这本书吗？
Alexandr： 没有。
David： 那是1957年出版的书。我是因为一次采访找到它的——我想是Tyler Cowan采访Sam Altman，问他那年读过的最重要的书是什么，他说是《拿破仑的思维》。这本书很难找，300页全是拿破仑自己的话，按主题分类整理。书里他反复强调：犹豫是致命的。但他也说，在采取行动之前，会进行大量深思熟虑，从每个角度审视，确保做出正确的决定。我觉得Mark的运作方式有一种回响：做很多深思熟虑，确保走在正确的路上，但一旦做出决定，就全力以赴，毫不犹豫。我感受到这种回响，就在这个时刻——他来找你，然后你们开始重建整个组织。
Alexandr： 我认为他真的内化了"失败不重要，重要的是赢的时候赢多大"这一信念。这种底层逻辑，让他能够在很多情况下真正无所畏惧地行动，因为他非常坦然地承担大量风险。
David： 他有句很精彩的话：在一个不断变化的世界里，最大的风险是什么都不做。
Alexandr： 是的，他确实深刻地内化了这一点。当然存在一种平行世界，Meta看起来更像谷歌，更慢、更官僚，作为公司看起来非常不同。但正因为他如此深刻地内化了这些教训，才让整个机体保持动态、保持活力、保持生命力。
第15章：从创始人到教练
David： 你曾是Scale的创始人，亲手运营公司；现在又在重建这个实验室，与Mark共事——这两种环境下，你的工作方式有何不同？
Alexandr： 在Scale的时候，我深刻内化了一个理念——虽然已经记不清这个建议来自哪里——那就是：如果你想成为一名优秀的创始人，你必须能够胜任每一个岗位。我对公司里每一件小事应该如何运转都有非常强烈的主张。这造就了一家在很大程度上是我个人努力和个人视角的产物的公司，这种风格渗透到公司的方方面面，但同时也让我在很多重要环节成了瓶颈。这对一家公司来说有利有弊。
我认为，如果你是第一次创业，绝对应该采用这种方式，因为它成功的概率远高于不这样做。Scale是我的第一家公司。
David： 对。
Alexandr： 但在Meta，情况完全不同，因为我们必须在极短的时间内完成极多的事情。我没有那种余裕去"胜任每一个岗位"。我本来也不是AI研究员，也不是产品设计师，也不具备那些对组织成功至关重要的各种专业能力。
所以在Meta，我采用了一种完全不同的理念——核心就是：我们如何创造一个环境，能够吸引到各领域顶尖的杰出人才？招募最优秀、最卓越的人是第一要务。
David： 你为什么觉得自己在Meta能做到这一点？仅仅是因为资源更充裕吗？
Alexandr： 我认为，MSL创立初期之所以极具吸引力，在于它提供了一个从零开始、用一支极小的团队打造实验室的机会，而且我们拥有清晰的方向——个人超级智能。这个方向与很多人产生了共鸣。我认为所有从事AI工作的人，都希望它真正帮助到普通人，希望它对自己的妈妈、外婆、爷爷意味着些什么，希望它对世界上每一个人都有实际意义。
同时，由于我们是依托Meta的资源来做这件事，我们不会受限于算力，不会受限于基础设施，不会受限于分发渠道——这些恰恰是初创公司最常见的瓶颈。但这又是一个真正能留下自己印记、施加深远影响、亲手塑造的机会。我认为这对很多人来说相当令人兴奋。
David： 所以这就是为什么Mark愿意花看似天文数字的钱来招募少数顶尖人才——因为他知道这些人才反过来会吸引更多顶尖人才。但你需要这个起点。
Alexandr： 完全正确。还有一点可能被低估了：OpenAI和Anthropic的股价涨幅非常大，所以如果你考量这些人留在那里能赚多少，其实也是相当可观的数字。对很多人才来说，薪酬方面最终可能差不多持平。当然，我们常常忽略了那些早期加入这些实验室的员工和研究人员，他们的股票已经增值了多少、他们现在的薪酬水平是什么样的。
我们创立MSL的信念只有两条：第一，招募最聪明、最卓越的人；第二，个人超级智能——如何在Meta和MSL创造一个让大家做出最佳工作的环境。
在Meta，我做的更像是传统意义上的管理工作。我一直在思考的核心问题是：如何创造一个环境，让这些才华横溢、极为特别的人，都能充分发挥自己的天赋？我更多地扮演着一种教练的角色，而在Scale，完全不同——我是那个"作者"，是那个需要把自己的视角贯彻到我们所做一切事情中的人。
David： 跟我多说说这种"教练感"。
Alexandr： 我认为我的工作，一是帮助确立北极星和前进方向——也就是个人超级智能、赢得消费者AI赛道、打造对每个人都有意义的AI；二是在团队中发现特殊的人才，然后给予他们充分发挥才能的环境和资源。
大公司经常犯的一个错误是：优秀的人才明明在那里，却得不到施展拳脚的机会，所以他们往往会选择离开，去更小的公司或初创企业。
David： 你之前提到了Jeff Bezos的股东信。这也是他反复强调的观点，在我读过的关于他的书和他自己的股东信里都有——如果优秀的人无法构建东西，他们就会离开。
Alexandr： 确实如此。AI是一件非常特殊的事情。"研究"这个词现在听起来好像已经失去了它本来的意义，但从定义上说，人类还不知道这些模型的能力边界在哪里，也不知道用它们能做出什么。它们真的是我们尚未完全理解的未知存在。所以这真的是科学，真的是研究——我们在探索这项技术的极限，探索能用它构建出什么，这个过程需要大量的试错，需要聪明人迸发出非凡的洞见。
这不是一个可以用极度高压、极度密集的工作方式来推进的过程。人们需要空间、时间和资源才能做出最好的工作。我在很多维度上都这样思考。比如Nat Friedman，他绝对才华横溢——如我之前所说，如果说Muse有一个人的核心视角贯穿其中，那就是他。现在重要的是让他处于一个能够充分表达这一切的位置。我们还有一些出色的研究人员，他们有着非常令人兴奋的想法——如何创造一个环境让他们能够尽情探索？大多数尝试不会成功，但其中一些会取得惊人的成果，这些成功的案例足以证明所有投入都是值得的。
有两种问题，或者说两种模式：一种叫钻石挖掘，一种叫建摩天大楼，取决于你所做事情的回报分布。有些领域的分布是超级幂律的——你做的大多数事情几乎没什么价值，但少数事情可能比其他所有事情加起来还要值钱一百万倍。风险投资就是典型的钻石挖掘行业——一切都在于识别那些特殊的想法并将其贯彻到底。
这说起来容易，去你19岁生日派对看看就行了。
第16章：Alexandr 19岁生日派对上的未来亿万富翁
David： 哈，这真是太难以置信了。听众里有些人不知道我刚才在说什么——你能简单说说你的19岁生日派对上都有谁，以及为什么投资那桌人会是一笔好买卖？
Alexandr： 这真的是件很疯狂的事情。我19岁生日派对那会儿，我还是MIT的大一新生，那是一月份，我正在一家叫HRT的交易公司做冬季实习。我们大概有十来个人，十二个左右，几乎都是哈佛或MIT的学生，大多数人之前就因为各种数学、科学或计算机竞赛而相互认识了。
其中有Jeffrey Yan，后来去创办了Hyperliquid，非常成功；Scott Woo后来创办了Cognition，也非常成功；还有一个人是Jesse Zang，创办了Decagon，同样相当成功；另一个人是Vicky Yei，我认为是一位非常出色的研究人员，现在在Anthropic工作。所有人都极其优秀。
我最近还和HRT的创始人聊了聊——HRT本身现在也发展得非常厉害，令人难以置信。
David： HRT是做什么的？
Alexandr： HRT是一家自营交易公司，用自己的钱进行交易。2020年第二季度，他们创下了110亿营收、大约80亿利润的记录数字。这家公司员工不到一千人，真的令人叹为观止。我最近和HRT的创始人见面，他们说在考虑做一些私人投资，我就说："直接投那些实习生吧，给所有实习生开种子轮支票就行了。"
我从小参加数学、科学和计算机竞赛及奥林匹克竞赛，在这个圈子里认识了来自全美各地的各种人。看着当年一起参加比赛的那些人如今如此成功，真的有一种很超现实的感觉。
第17章：钻石挖掘 vs. 建摩天大楼
David： 未来几十年看你们这群人会怎样，一定很精彩。刚才我打断你了——关于钻石挖掘和摩天大楼，你还有什么想补充的？
Alexandr： 核心就是：它的回报是幂律分布的吗——少数事情的价值是投入的一百万倍——还是更像建摩天大楼那样？我会把数据标注或数据业务归为后者，亚马逊Prime的配送也是类似的例子：回报相对线性，你必须建立一套流程，把它做到极致。
如果你在建摩天大楼，那就是一门高度运营的生意，一切都在于把每一分效率都从流程中榨取出来——想办法让它再提升2%，再提升1%，再提升0.5%，不断优化。
而钻石挖掘则完全不同，就像是说："好了，大家各自去探索，去尝试所有疯狂的想法"，然后你只需去培育那些看起来有希望的想法。
David： 你现在在Meta做的就是这个感觉？
Alexandr： 是的，这就是我在Meta的感觉。而建摩天大楼，总体来说是我在Scale时候的感觉。这是一个很根本的范式差异。
第18章：为什么Alexandr有超过200个直接下属
David： 回到管理方式的差异——你在Meta和Scale的管理方式根本不同。你为什么有那么多直接下属？好像有100多个？具体是多少？
Alexandr： 超过200个。
David： 怎么会？为什么？
Alexandr： 回到MSL的创立理念——我们想打造一个怎样的实验室？核心思路是：如何保持极高的人才密度？如何让这些优秀的人在这里做出最好的工作？如何建立一个以技术为核心、让技术人员真正能发挥潜力、甚至完成毕生心血的组织？
围绕这一点的设计原则之一就是：极度扁平化。实际上，所有加入TBD这个团队的研究人员都直接向我汇报。这更多是一种宣言——TBD就是反官僚主义的象征。我们招募的都是才华横溢的人，他们在职业生涯中已经清晰证明了自己能做出卓越的工作。我不需要对他们事无巨细地管理，他们完全能够自主完成出色的工作。
但我们确实需要技术领导力。一部分人负责为各自的小组设定清晰的技术方向。我们有一种"Pod"结构——各个Pod都有技术负责人，在技术决策上拥有最终拍板权。所以技术领导层是存在的，但从"人员管理"或官僚体系的角度来看，我们就是反官僚主义。
另一方面，我们确实会做很多集体决策。这是一个人才极度密集的团队，每个人都有精彩的见解，我们希望通过辩论和讨论找到大家共同认为最正确的前进路径。所有人在实验室里都做出过卓越的事情——我们希望听取所有人的意见。
这当然是一种非常规的管理方式。如果说我是超过200人最好的管理者，那显然是在撒谎。但重点在于——他们根本不需要管理者，他们需要的是一个好的环境。
他们都极其聪明，都有超强的能力，只需要给他们施展的空间就够了。
David： 所以也许不是"教练"。你更像是一个好环境的守护者，让他们能做出伟大的工作。
Alexandr： 对，正是如此。
David： Alex，今天真的很精彩，感谢你抽时间来。
Alexandr： 谢谢。