每周免费送1亿Token，扎克伯格押注王牌产品Muse：AI会24小时替你赚钱，我只负责抽成

科技记者Alex Heath最近与扎克伯格进行了一场播客对话，时长超过一小时。谈话的起因是扎克伯格在8月10日发布了一篇15页的长文《未来属于所有人》。这篇文章基本是在与硅谷的主流观点唱反调：其他实验室担忧技术过于强大，主张将前沿模型限制在少数机构手中；而扎克伯格认为，技术只掌握在少数几家手里才是最危险的，要让未来安全，唯一的方法是把工具交给每个人，让普通人之间形成制衡。

访谈的核心部分，是扎克伯格详细介绍了他们刚推出的新产品Muse。与当前那种输入一句提示词就回一句的Chatbot不同，Muse在后台为每个人配备了一个虚拟机，能够7x24小时替你在网上处理事务。

为了消除大家对隐私的顾虑，扎克伯格甚至邀请了Signal创始人Moxie Marlinspike来设计机密虚拟机，从架构上锁定权限，确保连Meta自己的工程师也无法看到用户的屏幕。更具突破性的是商业策略：Meta计划每周向用户免费提供约1亿Token加上虚拟机算力，他们不打算靠算力订阅收费，而是赌这个产品真能帮小商家和普通人赚钱，未来只从促成的商业交易中抽取少量分成。

谈到模型研发，扎克伯格在镜头前直接承认自己踩了大坑：Llama 4当时根本没有达到预期的效果。他反思自己以前想得太简单，以为做大语言模型和做推荐信息流一样，靠成百上千个工程师人海战术跑实验就行，后来才发现大模型只能依靠极高的人才密度。于是他推倒重组了实验室，直接把核心团队搬到了自己办公室的工位周围，挨着他坐。

两人还聊到了公众对AI的抵触情绪。比如大家为什么越来越反感数据中心？扎克伯格直言：很多跑来圈块地盖个壳、转手倒卖给大厂的纯属短线投机分子，而Meta是去当地扎根几十年的，在路易斯安那建数据中心带来的税收直接给当地每个老师发了5万美元奖金。

以下是本次采访的完整整理：

1 / 安全不是像防贼一样藏着，而是把武器发给每个人

主持人：聊聊你最近发的那篇长文——或者说是宣言吧，不知道该怎么界定，姑且先叫宣言。那篇文章很长，先说明一下，里面的内容确实很多。我想先从这里切入，因为文中包含了很多重要想法，而且跟我们今天的主题息息相关。

我很好奇，你为什么要写这篇东西？毕竟文章很长，里面涉及的内容也很多。

扎克伯格：是这样。我觉得，既然你在AI上投入了这么多，就很有必要让大家了解你的实验室代表什么、秉持什么样的价值观。

AI的机会非常多，但确实也存在各种实实在在的风险。所以我觉得，每一个从事这项工作的人，都应该有一套深思熟虑的想法，想清楚自己的工作究竟怎样才能导向一个积极的未来。

挺有意思的是，不同实验室在这件事上的理念并不一样。行业里很多已经变成普遍共识的东西，我其实非常不认同。

我的看法是，要让每个人都拥有一个积极的未来，关键是尽可能广泛地分发这项技术。这基于我们的三大原则：

第一，给每个人赋能，是推动世界繁荣的源泉，纵观历史向来如此；

第二，AI的核心目的是创造新事物，而不是为了搞自动化；

第三个原则是，面向未来的安全基础，根本在于建立起合理的制衡机制和权力平衡，而不是限制使用权限。

奇怪的是，这些观点跟很多普遍的想法大相径庭，特别是在硅谷。很多人会觉得：“这项技术太强大了，必须加以限制，不能让那么多人接触到。”

而我个人其实更担心的是，如此强大的东西只掌控在少数几家实验室或几个人手里。

从历史上看，当你把力量交到普通人手里时，大多数进步其实都不是现有巨头或建制派推动的，而是来自那些边缘人群——他们的想法最初根本没人认真看待，可一旦有了足够的工具来验证自己的设想，最终就会产生巨大的能量。

在西方社会，我们建立治理秩序、维持社会平衡靠的是一整套制衡机制，对吧？也就是权力的平衡。在我们的社会观念里，大家骨子里就不希望看到某样东西只被一两家实验室独占。

至于最近大家常提起的一些担忧，比如网络安全，我觉得防范有人用AI入侵系统的最好办法，就是让大家都能用上AI，好让自己先把系统加固起来。

过去几十年网络安全的发展基本也是这个轨迹：因为开源软件大家都能看、能去审查，把它交到大家手里，反而有点反直觉地造就了一个更安全、更稳定的环境。

所以这是我的信念，我也认为这是通往积极未来的途径：根本上来说，就是把技术广泛分发出去。

这对我们接下来要做的事情有很多影响。显然，我们想要打造顶尖的AI模型，我们也确实在做。我们刚发布的Muse Spark 1.3确实很先进，但它其实只是我们之前做的一个规模较小的预训练模型的最新版本，内部代号叫“Avocado”。

主持人：代号的事我们待会儿得细聊——

扎克伯格：对，待会儿好好聊。而且我们的“Watermelon”也马上要出来了，那会是个大动作。

显然，顶尖模型可以说是这一愿景最集中的体现或落地形式。我们正在推出的Muse personal agent，思路就是给全世界每个人一个能力很强的personal agent，能够理解你的目标，7x24小时替你干活。

这里面很重要的一部分，同样是把技术交到人们手中。我们非常坚定地支持开源，确保这里的巨大机会不会只局限在少数人或少数几家公司手里。

主持人：关于Muse agent我有很多问题想问，不过先在宏观层面再聊两句，因为你刚才讲了很多内容：开源是对抗你提到的、你所担心的那种趋势的手段吗？在实际操作中，这是主要的应对方式，还是靠监管？或者说两者都需要？

扎克伯格：不是，其实我觉得最关键的还是把技术交到每个人手里。所以像Muse personal agent这样的东西，可能甚至更重要。

你现在已经能看到，有些实验室在训练更先进的模型，然后连发都不发了。

主持人：对。

扎克伯格：是啊，所以我觉得这挺危险的。

当一件东西受到外部审视，当你把系统公开发布出来——首先，交到很多人手里，你就会获得制衡。你就能带来广泛的繁荣，这对社会很重要。我们不能光让一两家实验室变得极具价值。

你希望让数十亿人的生活都能迎来切实的改善：不管是搞点小生意、在事业上更成功、在家庭生活上更有效率、从各方面省钱，还是提升健康水平。你希望这些好处是极其普惠的。这是其中一方面。

而在竞争层面，我觉得有多家实验室肯定是有帮助的，开源在这方面非常管用。所以开源是很重要的一环。

开源的本质是一个庞大的社区在共同参与，我并不是说全靠我们一家公司来做。我也不是那种“凡事必须全部开源”的狂热分子。我们会发布一些开源模型，也会做一些闭源的工作。作为一家盈利性公司，研发一些先进技术是理所应当的，你没必要把所有东西都跟全世界共享。

但总的来说，支持一个健全的开源生态，是保持竞争、透明度以及让人看懂技术走向的关键——而我认为这其实对安全极其重要。

如果这个世界上最终只有少数几个真正厉害的模型……拿网络安全来说，有些人的本能反应是——某种程度上我也能理解——“既然我们有这个能力很强的网安模型，那就只发给全球排名前一百的机构吧。”

但问题是，世界上重要的机构远不止一百家。

就像之前Hugging Face发生的那起事件——Hugging Face可能算不上全球排名前一百的大机构，但它很重要，很多人都依赖它。当他们发现系统遭到入侵时，由于拿不到那些可能引发问题的闭源模型，他们就转向了开源模型来解决。

所以说，拥有一个健康的开源生态，是走向安全稳定未来的重要一环。但对我来说，最关键的还是确保技术能被广泛分发，而不是被少数人攥在手里。

2 / 跑来圈地倒手叫投机，敢在当地扎根几十年的才叫基建

主持人：硅谷最近也一直在讨论，为什么大家对AI的态度会这么负面。你在最近写的那封信里也提到了这点，试着去回应这些顾虑。但现在大家对AI、尤其是对数据中心的情绪确实非常消极。

听起来你的核心论点似乎是——如果我理解得不对你可以纠正我——如果我们能把这项技术普及开来，让更多人能接触到目前被少数顶尖实验室卡在手里的东西，或许就能缓解大家在这一轮AI浪潮里感受到的那种被剥夺感。你指的是这个意思吗？

扎克伯格：其实这里面有很多层面。牵扯到的方面太多了——这也是为什么那篇文章写了有15页那么长，因为我们想把各种不同的问题都梳理清楚。

大家对就业和经济有疑问，对数据中心以及它给本地社区带来的经济和环境影响有疑问。大家也担心AI会不会被滥用，比如网络安全问题，还有正在显现的生物风险。大家还会问，我们该如何维持一个自由的社会，如何保持美国的领导地位，以及随着技术能力越来越强，我们该怎样继续牢牢掌控它。

这些问题都很重要，所以不能只在高处泛泛而谈，因为每一个具体问题都有不同的细微考量。

但总体来说，这些问题有一个共同点：要想创造广泛的繁荣——而我觉得更好的办法之一，就是确保技术的使用权限上有合理的制衡，大体上让天平更多倒向广大普通人，而不是倒向任何圈内利益相关方——这最终会非常关键。

拿数据中心来说，我们的实际体会是，像Meta这样的公司进入一个社区，并承诺会在这里投资几十年——我们建数据中心确实就是这么打算的——我们完全可以做到让本地社区切实受益。

数据中心带来的税收……比如在路易斯安那州，我们的税收直接资助了当地社区，给每位老师发了5万美元的奖金。我们带来了大量工作岗位，对本地社区进行了大量投资。这些都是好事情。

但现在也有很多投机行为，有些公司根本没打算运营数据中心几十年。他们只是想圈一块地，倒手卖给某家大实验室，他们没那么在乎本地社区，也没有长期投入的打算。如果你都不花心思让本地社区受益，那大家自然会很不满。

投机热潮一来，难处就在这里。我甚至不知道该不该叫它“泡沫”，因为泡沫意味着估值过高之类的事，但这确实是一场热潮。

这就导致了一些短视的利益驱动，往往顾不上每一个利益相关方——而要想长期可持续，你恰恰需要顾及所有人。

说到底，如果我们做出来的技术不能创造就业，不能带来广泛的繁荣，或者我们建的基础设施对本地社区毫无帮助，那这种事情是不可能被允许继续下去的。你必须在设计时就让它在方方面面都能对人们有所帮助。

对于那些持怀疑态度、或者对整个前景极度悲观的人，我基本的想法是：如果我们最终没能以一种积极的方式去构建它，那它实际上根本就走不通。

建立合理的制衡、广泛分发利益，可以说是这项技术日后能以最有利于社会的方式进行扩展的前提条件。

主持人：我还真没听过处在你这个位置的其他科技高管这么谈论过数据中心，把它看作一种长期投资。你是一直都这么想的，还是说最近对这件事情有了更清晰的认识？

扎克伯格：正是因为外面有你刚才说的这些反感数据中心的情绪，我们才深入做过调查，因为我们想搞清楚：为什么大家对我们的项目没有那么大的反感？

我们问了很多人，发现那些投机客和专注于长期发展的公司之间，确实存在很大的区别。仔细想想，这其实挺合情合理的。

我们做过的一件事，就是推出了“America's Workforce Academy”项目。我们当时觉得：“好吧，我们要建这么多数据中心，而且要持续建很久。但市场上根本没有足够数量的技术工人来完成这些工程。”

我们需要更多的光纤技术员、电工、高技能木工等等。能做这些工作的人手远远不够——我们需要几十万甚至上百万人，但大家根本没受过这方面的技能培训。

于是我们设立了这个培训项目来解决这个问题，向通过培训的人承诺：毕业后可以直接安排去为Meta建设基础设施的相关岗位工作。

我们为什么要这么做？这其实真谈不上是什么慈善。我们需要这些具备熟练技能的人，所以这是一场双赢。如果你打算在这里扎根几十年，这项投资就非常合理；但如果你只是想建好一个地方然后倒手卖给别的公司，你肯定不会做这种事。

世界上很多问题，只要你从长远来考虑，让各方的利益激励保持一致，往往自然就迎刃而解了。这是其中非常关键的一环。

从我的思路来看，社会绝对不可能允许少数几家实验室去掌控这么重要、能力这么强的技术，然后把巨额财富全揽到自己身上。

AI必须惠及大众才能真正行得通。它不仅在技术层面要走得通，在社会层面也同样要走得通。这两者必须齐头并进。

3 / 别让实验室专家教你怎么生活

主持人：确实。现在我们正好聊到了Muse。在此之前，你一年前还写过一篇关于“个人超级智能”的文章，那篇比较短。

扎克伯格：对，那篇只有一页纸。我也写过一页纸版本的“未来”。

主持人：对，你发表在《华尔街日报》上了……我刚才看的是那篇长的。

扎克伯格：行吧。对，所以有一页纸的版本，也有十五页的版本。

主持人：那篇关于个人超级智能的文章大概是一年前写的——我身边很多人看到的时候都在想：“Mark怎么会写这个？他在对面到底看到了什么？”如果我没理解错的话，可能指的就是Muse，也就是我们今天要聊的、你们刚推出的这款产品。就是它了。所以，你是怎么意识到这是Meta的下一章的？

扎克伯格：这挺有意思的。我们其实从来没把自己仅仅当成一家社交媒体公司。我们一直觉得，我们是一家致力于连接人和给人赋能的公司。

在公司创立的前十五到二十年里，促使我们开发那些产品的很多价值观，都是围绕着把技术和力量交到个人手里，相信大家应该有权自己决定生活中什么是重要的。

围绕这一点，我们经历过很多社会争议。很多关于内容审核之类的讨论，其实都在探讨一个问题：到底应不应该允许人们自己决定、自己去表达生活中真正在意的东西？

这段经历在某种程度上加深了我的信念：纵观历史以及整个科技时代，很多进步都来自于给个体赋能，而大家往往最清楚自己生活中什么才是最重要的。

正因为这样，每当我听到有人说“应该由少数专家来决定让AI去解决什么重大问题，为什么要让它去管大家在生活里关心的那些琐事”，我就会有点本能地排斥。

大家在生活中在乎的事情有很多方面。人们关心健康，关心怎么过得更好，但同样也在意人际关系、陪伴亲朋好友，也关心文化。有些事情在行业里的科学家或工程师看来，可能算不上最重大的问题。

但如果你去问几十亿人真正在意什么，所有人答案汇总起来的那个结果，才是最应该去着手解决的事情。

我一直认为，当你去构建超级智能时，就会面临一个问题：到底由谁来决定它该把重心放在哪？我认为应该让每个人都能引导它去关注自己生活中真正在意的事，而不应该只由少数实验室里的所谓专家来决定。

这又回到了我们整个理念的基石：走向积极未来的途径是给大众赋能，把技术交到他们手里，让大家自己决定什么重要，以及自己想怎么用。

一旦大家能这么做，首先，优先处理的事情就会很不一样。比如在健康问题上，制药和生物科技行业目前通常只优先关注最常见的问题，但现实中还有大量长尾的罕见病和特殊病症。如果你自己患有某种罕见病，你肯定希望你的个人AI去关注这个，而不是因为别的问题更普遍就去搞别的。比如罕见病，目前的投入就极不匹配、严重不足。

主持人：你的基金会在这方面投了不少。

扎克伯格：我们在Biohub确实在做这个。这也部分影响了我在这方面的看法：你得把决定权交到每个人自己手里，让他们去判断什么最重要。而且这里面很多事，并不见得是大家通常所说的那种宏大社会问题。

就我个人而言，我用Muse agent时，很大程度上是希望它能帮我做个更好的父亲、更好的丈夫，能在朋友需要时多陪陪他们，帮我和身边的人建立更好的连接。

这也是Meta过去做的事情和现在这套东西之间的一条主线：我们是一家极其在意、并且坚信“帮助人们与身边人建立连接具备社会价值”的公司。

我最初让自己的agent去做的都是些什么事呢？

我三岁的小女儿喜欢烘焙。我对烘焙一窍不通，但这确实是一起做很有趣的事。所以我基本就是跟它说：“安排一下，每个周末定一个烘焙项目，既适合三岁小孩，也适合我这种什么都不懂的成年人。用Instacart之类的把原料全买好，规划好买什么合适，确保所有东西都备齐，这样周日我和女儿过去就能直接做。”

做完之后我会跟它讲：“这次做得怎么样？行吧，这次有点太难了。”事实证明棒棒糖蛋糕特别难做——难得超乎预期！我对烘焙真的是一窍不通。

主持人：我也完全不懂棒棒糖蛋糕——问题就出在这。

扎克伯格：烘焙里其实很多东西挺简单的，但棒棒糖蛋糕显然不属于这类。不过，我能说什么呢？

主持人：感谢Muse。

扎克伯格：对，感谢Muse！所以它会持续更新，在这些事上帮我。

我大女儿最近喜欢上了爬山，有些山是要许可证的。我就让它盯着，一有许可证放出来就去申请，这样我们就能去爬山。挺方便的。

它会跟我说：“好了，我拿到了这一天的许可证。”我就会想：“行吧，那我那天得跟公司请假，去陪女儿爬山了。”这感觉挺酷的。

它做这些事，同时也能帮我保持健康，协助我训练。我在自家的MMA训练房里装了摄像头，让它看监控然后给我反馈。挺有意思的，给的反馈也很有用。

有时候给的反馈还挺逗的。它找到某个片段，然后说：“看起来你刚才那一下完全放弃了。”我心想：“对啊，我当时确实放弃了！我都快累死了，你干嘛非要把这个挑出来说？”

教练们看了都在笑，说：“没错，这就是我们不好意思当面跟你说的，但你的agent直接挑明了。”

主持人：挺好的。听你这么说我才意识到，你身边显然有团队可以帮你处理这些事。你是怎么用Muse agent去真正测试它作为助理的能力边界的？你有把它逼到开发团队直呼“好吧，这个我们必须得修了”的地步吗？

扎克伯格：这里面有意思的一点在于，每个人想拿它做的事情完全不一样。

在早期的测试阶段，我们把产品给了不少人试用。我给了一个人，不到一天他就用来协助安排居家教学了；另一个人用了12个小时就说：“我刚规划完了一次旅行。”它直接帮对方把整个行程全做好了。

我还认识一个人，平时对科技产品基本持怀疑态度——我把测试版给她用，她好几天都没说话。后来突然给我发了条短信问：“等你们正式公开发布的时候，我的Muse agent还能保留吗，还是说会被重置？”

我当时就想：“行，这挺好的，看来效果确实不错。”我认识的所有参与测试的人对它评价都非常高。不过大家用它来做的事情确实各不相同。

4 / 每周白送1亿Token

主持人：对。而且我觉得我们有必要跟大众更直白地解释一下它到底是什么。大家现在对AI的认知大多是Meta AI或ChatGPT——也就是来回打提示词交互。

而这里真正的突破——整个行业现在都在往这个方向走，不管是Grok、AutoGPT还是Adept，很多产品都在做——是在后台加入了一个虚拟机，让agent能够替你操控电脑、登录账号并执行任务。对于那些只了解用提示词跟AI互动的人来说，这是个巨大的转变。

扎克伯格：而且它是长效运行的。

不像Meta AI、ChatGPT或Gemini这种你发一条提示词它回一条