智東西5月7日消息，據(jù)Stratechery報道，4月28日下午，社交媒體平臺Stratechery的創(chuàng)始人、記者本?湯普森（Ben Thompson）在Meta總部對Meta的創(chuàng)始人、董事會主席兼CEO馬克?扎克伯格（Mark Zuckerberg）進行了專訪。
從訪談中得知Meta在AI領(lǐng)域的布局以開源大語言模型Llama為核心，實現(xiàn)了生成文本、數(shù)學(xué)推理、代碼生成等能力的躍升，其關(guān)鍵創(chuàng)新在于僅使用公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，并通過1.4萬億tokens的數(shù)據(jù)量彌補參數(shù)規(guī)模的不足。這種“小模型大智慧”的技術(shù)路徑，印證了扎克伯格“效率優(yōu)先”的AI哲學(xué)。
這是繼2021年10月和2022年10月之后，Stratechery對扎克伯格的又一次訪談。訪談前，Stratechery已了解了LlamaCon（Meta的新開發(fā)者大會）的部分公告，并體驗了新的Meta AI應(yīng)用。
Stratechery在體驗Meta AI應(yīng)用后，扎克伯格透露了這個新應(yīng)用的更多細節(jié)，Meta AI已實現(xiàn)月活躍用戶近10億，成為全球用戶規(guī)模最大的AI助手之一。其核心功能包括自然語言交互（支持語音對話和文字輸入）、多模態(tài)內(nèi)容生成（如通過文本描述創(chuàng)建3D虛擬場景、生成廣告素材），以及個性化推薦系統(tǒng)（根據(jù)用戶行為優(yōu)化信息流和社交匹配）。
此外，Meta在AR/VR領(lǐng)域的布局（如Orion AR眼鏡）與AI結(jié)合，探索元宇宙內(nèi)容生成和智能交互場景，計劃通過眼鏡設(shè)備實現(xiàn)AI助手與用戶的全天候無縫互動。
以下是主持人與扎克伯格訪談全程內(nèi)容的編譯（為提高可讀性，智東西在不違背原意的前提下進行了一定的增刪修改）：
一、元宇宙概念持續(xù)推進，LlamaCon因開源模型需求誕生
主持人：馬克?扎克伯格，歡迎回到Stratechery。
扎克伯格：謝謝邀請。
支持人：此次采訪的契機是Meta新推出的開發(fā)者大會。不過在深入這個話題前，我想先回顧下歷年開發(fā)者大會的歷史。例如2007年至2019年的F8大會（這期間停辦過幾年），還有很多重要發(fā)布，包括最初的Facebook平臺、開放圖譜（Open Graph）、Parse平臺等。按最初愿景衡量，這些項目如今要么已終止，要么被大幅收縮。
扎克伯格：這倒是個不錯的開場話題。
主持人：這對您來說是種遺憾，還是說這可以看作是吸取教訓(xùn)？您如何看待這段歷史？
扎克伯格：不。你看，最初的Facebook平臺本質(zhì)上是一個基于網(wǎng)頁的產(chǎn)物，屬于移動時代之前的產(chǎn)物。當(dāng)用戶行為從桌面網(wǎng)頁轉(zhuǎn)向移動端時，蘋果公司直接表態(tài)不允許在一個已有的平臺上再構(gòu)建一個具有獨立平臺功能的生態(tài)系統(tǒng)，也不允許應(yīng)用調(diào)用你們的服務(wù)。
因此，這套體系曾是我們業(yè)務(wù)的重要部分，2012年IPO時，游戲和應(yīng)用貢獻了約20%的收入，但現(xiàn)在基本失去了發(fā)展前景。于是我們圍繞Connect（社交互聯(lián)）和應(yīng)用登錄（Sign In）等功能嘗試了不同版本。
主持人：但有一個很有說服力的觀點，我在2013年就提出過，這對你們來說是件好事，它迫使你們蛻變成今天的模樣。
扎克伯格：或許我認(rèn)為我們本可以既達到現(xiàn)在的成就，還能實現(xiàn)更多?；叵肫饋?，我們本有機會在應(yīng)用中構(gòu)建各種差異化體驗。
主持人：是的，至今仍在堅持的功能中，F(xiàn)acebook提供的一種第三方登錄功能，允許用戶通過Facebook賬號快速登錄其他應(yīng)用或服務(wù)，而無需單獨注冊新賬號的功能仍然是個典型案例。
扎克伯格：沒錯，這與開發(fā)者希望通過社交網(wǎng)絡(luò)獲取應(yīng)用安裝量等訴求存在關(guān)聯(lián)。但如今其價值已大幅稀釋，我認(rèn)為這本質(zhì)上是蘋果政策催生的產(chǎn)物。
不僅在此領(lǐng)域，他們在多個層面持續(xù)宣稱“你們沒辦法開發(fā)出那些我們認(rèn)為有價值的功能”，這種限制性政策導(dǎo)致了我們兩家公司間的深層矛盾，我認(rèn)為這種局面令人遺憾，本應(yīng)存在更開放的移動生態(tài)。
我們只是被告知不可為，現(xiàn)在回顧來看，很難相信這些限制為我們服務(wù)的用戶或開發(fā)者創(chuàng)造了價值。
主持人：對了，你們還有Meta Connect大會。元宇宙概念是否仍在推進？
扎克伯格：當(dāng)然，毋庸置疑。我們希望通過完整活動來展示所有規(guī)劃的VR/AR愿景。
主持人：是的，這個方向清晰明確，顯然是很完美的一次布局。如今這個全新的開發(fā)者大會LlamaCon進展如何？
扎克伯格：二者定位不同。聚焦AR/VR的Connect大會吸引特定類型的開發(fā)者與興趣群體，當(dāng)然未來所有事物都將融入AI元素。
比如雷朋Meta智能眼鏡本質(zhì)是AI設(shè)備，但屬于特定產(chǎn)品形態(tài)。對于專注Llama模型開發(fā)的群體，我們認(rèn)為有必要打造專屬活動，因此誕生了LlamaCon。
回顧F8開發(fā)者大會與平臺發(fā)展史頗具啟示。Llama的核心特質(zhì)在于開源屬性，而我們堅信構(gòu)建開放平臺的部分動因，源于移動生態(tài)歷史遺留問題。
從我們的視角看，那些強加于開發(fā)者的諸多限制顯得相當(dāng)武斷，這正是開發(fā)者渴求開源模型的深層原因之一。盡管從某些方面看，直接調(diào)用OpenAI或Anthropic等公司的API接口更為便捷，但必須面對其潛在風(fēng)險，這些服務(wù)商可能隨時變更接口規(guī)范導(dǎo)致應(yīng)用功能突變，可對你發(fā)起的查詢進行內(nèi)容審查。
若其不認(rèn)可你的請求即可單方面拒絕響應(yīng)，且模型自定義空間極為有限。開源生態(tài)恰好能打破這些限制，而過往封閉平臺帶來的“切膚之痛”，使我們對此的認(rèn)知愈發(fā)深刻，也促使我們更堅定地投入開源建設(shè)。
現(xiàn)在這個領(lǐng)域已經(jīng)不光是Llama一家獨大，像DeepSeek這些AI模型也做得風(fēng)生水起。我早就說過，到2025年，大家做開發(fā)主要都會用開源模型，現(xiàn)在看來這個預(yù)測越來越準(zhǔn)了。說的通俗易懂一點，這就是我們整個公司戰(zhàn)略最根本的出發(fā)點。
主持人：有個新動態(tài)，雖然您之前和我溝通時強調(diào)這不算大動作，但我覺得外界未必這么看，Llama API究竟是什么？
扎克伯格：我倒不覺得這是小動作。準(zhǔn)確地說，這并不是我們打算重點經(jīng)營的商業(yè)項目。
扎克伯格：大家看到付費API上線，第一反應(yīng)肯定是商業(yè)變現(xiàn)。但根據(jù)我們收到的反饋，開發(fā)者熱愛開源的核心原因正如之前所說的那樣，他們渴望掌控權(quán)、能自由定制、不會被突然斷供、使用方式不受限，還能降低成本。這些都是開源的核心價值。但開源模式一直有個痛點…
主持人：其實沒人真想自己搭服務(wù)器維護。
扎克伯格：是因為托管起來很麻煩，對吧？沒錯。開源模型的缺點就在于，相比之下，直接調(diào)用一些成熟服務(wù)的API要簡單得多。
當(dāng)然，現(xiàn)在有很多公司以托管不同的模型為業(yè)務(wù)，其中也包括開源模型，而且我覺得，有些公司在這方面做得比其他公司要好。最近我們發(fā)布了Llama 4模型，我認(rèn)為我們在發(fā)布過程中學(xué)到了很多東西。
但我覺得有一點做得不太好，就是我們發(fā)布了這個模型之后，很多API供應(yīng)商在實踐的過程中出現(xiàn)了一堆漏洞，所以很多人在對Llama 4進行首次測試時，用的就是這些存在實現(xiàn)問題的外部API供應(yīng)商。
主持人：不過那都是最近發(fā)生的事了，你們當(dāng)時那么快就決定“不，我們需要在這里提供一個參考API”了嗎？
扎克伯格：不，我剛才舉那個例子只是為了說明問題。但其實早在Llama 3的時候，你就能在網(wǎng)上看到很多人在討論：“好吧，我想要一個能提供405B未量化版本的API供應(yīng)商。我很難判斷不同的API供應(yīng)商采用了哪種量化方式或者走了什么捷徑，質(zhì)量參差不齊，我們就想要一個可靠的來源。”
所以我覺得，擁有一個廣泛的API供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)是件好事，而且很多供應(yīng)商都做了非常有趣的事情，比如Groq公司。他們通過垂直整合，定制芯片來實現(xiàn)低延遲，這真的很有吸引力。
主持人：你這里說的是芯片公司Groq，而不是AI模型Grok，對吧？
扎克伯格：是的，Grok也很有意思，那是xAI公司創(chuàng)始人兼CEO埃隆?馬斯克（Elon Musk）的項目，但我現(xiàn)在說的是芯片公司Groq。
如今，他們的業(yè)務(wù)是制造芯片，構(gòu)建一個垂直整合的服務(wù)體系，提供超低延遲的API，真的很酷。我覺得有這樣能夠使用開源模型的公司存在于一個生態(tài)系統(tǒng)中是很棒的。
二、AI領(lǐng)域的資源分配，優(yōu)先支持核心業(yè)務(wù)，API業(yè)務(wù)處于次要位置
主持人：也許我應(yīng)該在你幾分鐘前提問的時候就給出主題句，Llama API的目標(biāo)是為行業(yè)提供一個參考實現(xiàn)。我們并不是想圍繞這個API建立一個龐大的業(yè)務(wù)，我們基本上就是想做一個非常簡單、基礎(chǔ)的API，讓人們知道這就是我們想要構(gòu)建的模型，而且它是可行的。你可以直接把你之前調(diào)用OpenAI API或者其他API的部分，替換成調(diào)用我們這個API的網(wǎng)址，它就能正常工作。而且我們不會大幅加價，基本上就是按照我們的資金成本來提供這個API。如果不加價太多的話，這聽起來可能會發(fā)展成一項相當(dāng)大的業(yè)務(wù)呢。
扎克伯格：但對我們來說，它不會帶來很高的利潤。
主持人：是的，我知道。你說“就這么個小業(yè)務(wù)，我們不會收很多錢”，但我不確定這兩者是否一致。如果你收費不高的話，為什么大家不都用你們的API，而要去用其他云服務(wù)提供商的呢？
扎克伯格：理論上來說，其他把托管模型作為核心業(yè)務(wù)的公司，應(yīng)該能提供更有趣、更有價值的服務(wù)。比如我們剛才提到的Groq公司，他們通過定制芯片來做特定延遲優(yōu)化的推理計算，就是很有特色的例子。
主持人：沒錯。但比如很多人在亞馬遜云服務(wù)上使用Llama模型。
扎克伯格：對的。亞馬遜云服務(wù)的優(yōu)勢很明顯。如果你是他們的客戶，他們本身就有一整套廣泛的服務(wù)，能滿足你不同場景的需求。
主持人：所以如果有人剛開發(fā)一款應(yīng)用，還沒有鎖定任何云服務(wù)，Llama API會是最簡單、最便宜的解決方案嗎？
扎克伯格：沒錯。當(dāng)你剛開始想用Llama 4模型，想找一個能穩(wěn)定運行的靠譜入門選擇時，直接用我們的API就行，它肯定能正常工作。等你后續(xù)需要擴大使用規(guī)模時，可能會根據(jù)自己的需求調(diào)整，比如選擇自己搭建服務(wù)器運行模型，或者用其他更適合的工具。
但關(guān)鍵是，整個開源技術(shù)圈需要有一個像我們這樣簡單好用的“標(biāo)準(zhǔn)版本”，讓大家能輕松起步，這對推動技術(shù)發(fā)展很重要。
主持人：如果某個用戶通過你們的API把業(yè)務(wù)做得很大，你們會不會對他們說“你現(xiàn)在規(guī)模太大了，得換個地方，不能繼續(xù)用我們的服務(wù)了？”
扎克伯格：目前還不確定，我們還沒深入想過這個問題。
主持人：待定？
扎克伯格：對，確實還沒仔細規(guī)劃過。其實我們內(nèi)部也在想，為什么我們之前沒把API作為一項業(yè)務(wù)來做。
主持人：這正是我接下來的問題，為什么Meta整體上沒有發(fā)展云業(yè)務(wù)，特別是考慮到你們需要從Llama的訓(xùn)練成本中獲取回報，畢竟花了這么多錢訓(xùn)練模型，需要通過更多方式盈利。
扎克伯格：對，這里有個很有意思的業(yè)務(wù)邏輯。對我們來說，把新增的GPU資源分配到內(nèi)容推薦或廣告優(yōu)化上，總能獲得更高的邊際收益。我一直為Meta沒有提供API服務(wù)而辯護，我覺得這是有其合理性的。
主持人：我完全認(rèn)同，之前就是這個觀點。
扎克伯格：沒錯。所以現(xiàn)在我們認(rèn)為，Llama的成長本身有價值，而提供參考實現(xiàn)的API能推動它的成長。我們覺得這個東西有存在的必要，但從經(jīng)濟角度看，我不認(rèn)為它會成為核心業(yè)務(wù)。
如果未來它真的消耗大量算力資源，而且能盈利，那當(dāng)然好，我們可以同時做好推薦系統(tǒng)和API業(yè)務(wù)。
主持人：現(xiàn)在確實存在機會成本的問題。
扎克伯格：說實話，我們根本沒法完全算準(zhǔn)到底需要多少算力資源，其實我們內(nèi)部一直在糾結(jié)是把更多算力留給Meta公司旗下的Instagram Reels團隊優(yōu)化視頻推薦，還是分給其他團隊搞新項目。
目前來看，API業(yè)務(wù)在我們的優(yōu)先事項里排得比較靠后，因為像內(nèi)容推薦這種核心業(yè)務(wù)更需要算力資源。不過，我們有超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，算力資源很充足。所以拿出一小部分來做這個“標(biāo)準(zhǔn)版本”的API，讓大家能輕松上手用開源AI，其實是件劃算的事。這就是我們的整體考慮。如果真有用戶規(guī)模做得非常大，我們可能會再協(xié)商具體方案。
主持人：如果有第三方開發(fā)者靠你們的API把業(yè)務(wù)做得特別大，作為平臺方的你們是否要求其進行業(yè)務(wù)調(diào)整呢？
扎克伯格：到時候再看。
主持人：船到橋頭自然直？
扎克伯格：一般來說，在這個行業(yè)里，用戶能做大做強是好事。
主持人：當(dāng)然，這算是個幸福的煩惱。不過回到成本問題，你剛才提到的擔(dān)憂，也是我關(guān)心的，就是模型推理的成本。這些算力資源你可以留給自己用，也可以給外部用戶，確實需要權(quán)衡。還有個疑問，你們花了幾十億訓(xùn)練模型，怎么才能讓這些錢花得更值、回報更高呢？很多投資者覺得你們做API業(yè)務(wù)能賺錢，估計也是沖著這個來的。另外聽說好多公司用Llama模型嘗到了甜頭，他們是不是該多分擔(dān)點訓(xùn)練成本呢？你們有沒有打算找他們合作，會有公司愿意一起掏錢嗎？
扎克伯格：我們和一些公司聊過，但目前還沒談成。隨著訓(xùn)練成本持續(xù)上升，未來可能會有變化，但現(xiàn)在實際情況是，市場上反而有很多公司開始自己研發(fā)模型。
原本我以為一些公司會加入Llama的開源生態(tài)，通過標(biāo)準(zhǔn)化來降低成本，結(jié)果他們反而紛紛開始自行研發(fā)模型。所以未來如何還不好說。但我猜測，未來幾年內(nèi)，模型訓(xùn)練可能需要千兆瓦級的算力集群，行業(yè)應(yīng)該會出現(xiàn)整合。
主持人：總會有公司選擇退出吧。
扎克伯格：不一定。你看，我們做財務(wù)規(guī)劃時，是假設(shè)自己承擔(dān)全部訓(xùn)練成本的。如果未來能和其他公司分?jǐn)偅鞘穷~外的好處，但我們并不依賴這一點。
我覺得這對我們來說反而是個優(yōu)勢。如果你需要，我可以詳細解釋一下背后的商業(yè)邏輯。
三、布局四大業(yè)務(wù)方向，廣告優(yōu)化、用戶參與度提升、商業(yè)消息服務(wù)、AI原生業(yè)務(wù)
主持人：我確實想聊聊你們的整體開源策略。一方面，作為行業(yè)的觀察者，我非常感謝你們的開源舉措，你們通過技術(shù)開放策略，系統(tǒng)性消除了阻礙AI大規(guī)模應(yīng)用的非理性障礙，加速了實用化進程。另一方面，包括Meta在內(nèi)的大公司，一直是開源領(lǐng)域的主要貢獻者。你曾把Llama比作“開放計算項目”（Open Compute Project），在那個項目中，全球數(shù)據(jù)中心采用你們的標(biāo)準(zhǔn)，硬件制造商按標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)，最終都為你們的盈利助力。而你們并不是數(shù)據(jù)中心提供商，這些都是額外的收益。所以對于Llama，我的問題是開源帶來的經(jīng)濟回報是什么？尤其是當(dāng)你們考慮“或許我們確實需要對模型進行自有適配”時，這僅僅是品牌建設(shè)嗎？還是說研究人員喜歡開源模式？特別是經(jīng)濟層面的回報。
扎克伯格：開源其實是構(gòu)建模型之后的決策，對吧？我們不是為了開源而開發(fā)Llama，而是因為我們相信，要構(gòu)建自己想要的服務(wù)就必須先擁有這樣的模型。
主持人：我接下來的問題是你是打算始終站在技術(shù)前沿嗎？還是可能落后一段時間？
扎克伯格：從長遠來看，我們必須保持技術(shù)領(lǐng)先。我們注意到行業(yè)里有幾個新變化，現(xiàn)在各個公司開始各有專長，有的專注于某個領(lǐng)域，有的主攻特定方向，而我們的業(yè)務(wù)場景和需求跟別人不太一樣。以我們的業(yè)務(wù)規(guī)模來說，開發(fā)真正符合自己需求的模型是很自然的事。
主持人：哪些具體場景對你們來說最重要。
扎克伯格：這可能會稍微偏離我剛才的回答。我們現(xiàn)在主要盯著四個業(yè)務(wù)方向，從最容易落地的到需要長期投入的都有。最基礎(chǔ)的一個，就是用AI把廣告業(yè)務(wù)做得更高效。通過優(yōu)化推薦技術(shù)，以后任何想達到業(yè)務(wù)目標(biāo)的企業(yè)，只要找到我們就行。不用自己制作廣告內(nèi)容，也不用費心研究客戶是誰。
他們只需要說“我想要達到這樣的效果，愿意花這么多錢，現(xiàn)在綁定銀行賬戶，你們每幫我達成一個目標(biāo)，我就付一次費?！睂Π?？
主持人：這簡直是史上最強“黑箱”系統(tǒng)。
扎克伯格：對，這就好比一個全能的商業(yè)助手。把廣告業(yè)務(wù)拆開來看，包括做廣告內(nèi)容、想創(chuàng)意點子、鎖定目標(biāo)客戶和評估廣告效果。
我們最早搭建的是評估效果的系統(tǒng)，現(xiàn)在整個業(yè)務(wù)都是圍繞“幫客戶實現(xiàn)實際的業(yè)務(wù)目標(biāo)”來開展，而不只是看廣告被多少人看到。
主持人：按效果付費。
扎克伯格：對，接下來是基礎(chǔ)的目標(biāo)客戶定位。過去5到10年，我們基本已經(jīng)說服企業(yè)不要刻意限定目標(biāo)人群范圍。以前企業(yè)會跟我們說“我們想接觸某個地方18到24歲的女性用戶?！蔽覀儠貞?yīng)：“沒問題，你可以告訴我們你的需求。”
主持人：沒錯，但我們保證能以更低成本找到更多潛在客戶。
扎克伯格：如果他們堅持限制范圍，我們也提供這個選項。但總體而言，我們相信自己比企業(yè)更擅長找到真正會對產(chǎn)品產(chǎn)生共鳴的人群，這就是目標(biāo)定位的部分。
但還有創(chuàng)意內(nèi)容的部分，企業(yè)找到我們時，往往只有模糊的信息，比如想傳達什么信息、需要什么視頻或圖片，而制作這些內(nèi)容非常困難。不過我認(rèn)為我們已經(jīng)接近突破了。
主持人：企業(yè)制作的內(nèi)容越多越好，因為可以測試哪種效果更好，但如果能無限生成內(nèi)容呢？
扎克伯格：對，或者我們直接幫他們生成。當(dāng)然，企業(yè)永遠可以提供自己的創(chuàng)意建議，尤其是當(dāng)他們想精準(zhǔn)調(diào)整時。但總體趨勢是企業(yè)找到我們，告知目標(biāo)，連接銀行賬戶，不需要準(zhǔn)備創(chuàng)意素材、設(shè)定目標(biāo)人群或自行衡量效果，只需要讀取我們輸出的結(jié)果即可。
我猜這將是顛覆性的，可能會重新定義廣告行業(yè)的范疇。如今廣告占GDP的比例可能會大幅提升，因為傳統(tǒng)廣告受限于“買廣告牌或投電視廣告”的模式……
主持人：沒錯。我記得傳統(tǒng)廣告占GDP的比例一直是1%或2%，但數(shù)字廣告已經(jīng)提升了這個比例。
扎克伯格：確實在增長，但如果未來出現(xiàn)顯著增長，我也不會感到意外。
主持人：我完全同意你的看法，你這是在跟本來就認(rèn)同的人聊這些，大家確實都該接受這個高效的“黑箱”模式。我舉雙手贊成，那第二個業(yè)務(wù)機會是什么？
扎克伯格：第二個機會主要是提升用戶在消費者平臺上的參與度和推薦效果。首先是更精準(zhǔn)地為用戶展示現(xiàn)有內(nèi)容，Instagram Reels就在做這件事。接下來，AI不僅會推薦內(nèi)容，還會幫助用戶創(chuàng)作內(nèi)容，甚至直接生成內(nèi)容。
你可以把我們的產(chǎn)品發(fā)展分為兩個主要階段。第一階段是用戶主要和朋友分享內(nèi)容、獲取信息；現(xiàn)在我們進入了第二階段，疊加了“創(chuàng)作者內(nèi)容”層，朋友和關(guān)注者的內(nèi)容依然存在，但我們新增了大量推薦的創(chuàng)作者內(nèi)容。
我覺得接下來會進入第三個階段，AI生成的內(nèi)容會迎來大爆發(fā)。創(chuàng)作者做的內(nèi)容和朋友分享的東西不會消失，但AI根據(jù)每個人喜好生成的個性化內(nèi)容會越來越多，甚至呈爆發(fā)式增長。
從大的趨勢來看，隨著我們走向通用人工智能（AGI）時代，生產(chǎn)力會大幅提高，而人類過去一百年來的趨勢也會延續(xù)下去。工作時間越來越少，花在娛樂和文化上的時間越來越多。
所以像信息流這種內(nèi)容平臺，以后會占據(jù)用戶更多時間。而AI在生成內(nèi)容和精準(zhǔn)推薦上的能力越強，這個機會就越大，這就是我們第二個業(yè)務(wù)機會的關(guān)鍵所在。在進入第三個機會前，我先回答你剛才的問題。
主持人：如果你是創(chuàng)作者，擁有受眾是合理的，但如果是普通用戶想社交，那該怎么辦？
扎克伯格：說實話，普通用戶根本不想讓內(nèi)容走紅。我的意思是，人們希望真實地分享，而小群體場景讓人更愿意分享。現(xiàn)代社交的形態(tài)是消息應(yīng)用的結(jié)構(gòu)更適合這一點，因為你不再只有一個分享群體，而是有各種群聊和一對一聊天。比如我可以和家人分享一些內(nèi)容，和一起運動的朋友分享另一些內(nèi)容。
主持人：當(dāng)年你擔(dān)心谷歌的社交圈產(chǎn)品（Google Circles），但最終你們通過消息業(yè)務(wù)實現(xiàn)了類似的目標(biāo)。
扎克伯格：最后我們是通過消息聊天功能（比如微信這種）實現(xiàn)了這種社交模式，而不是靠朋友圈/動態(tài)頁那種信息流。要是你還想接著聊這個……
四、Meta推出獨立AI應(yīng)用，構(gòu)建專屬AI模型
主持人：是的，我想繼續(xù)。我想聊聊Meta AI，但在我看來還有兩個潛在的支柱（或可能成為支柱的方向）。我們之前提到過元宇宙，我認(rèn)為生成式AI將成為元宇宙的關(guān)鍵。因為即使是屏幕上的游戲，我們在“游戲資產(chǎn)”（如角色、場景等）的創(chuàng)造上也遇到了瓶頸，比如制作成本太高，而生成式AI能解決這個問題。還有一點，用戶在這些應(yīng)用中的體驗場景就像一塊完整的畫布，每一個“像素”都可能被“變現(xiàn)”。比如看到一個網(wǎng)紅，她身上的每一件物品都能被識別、標(biāo)注，鏈接到對應(yīng)的商品，只要品牌方注冊了相關(guān)服務(wù)。我覺得你們就像“消費者領(lǐng)域的微軟”。微軟之所以能持續(xù)成功，是因為他們掌握了分發(fā)渠道，連接了所有人，而你們擁有類似的“數(shù)字分發(fā)網(wǎng)絡(luò)”。正如你所說，未來人們空閑時間更多，花在這些應(yīng)用上的時間更長，變現(xiàn)方式多種多樣。既然如此，為什么還需要專門做一個Meta AI和獨立應(yīng)用呢？
扎克伯格：剛才咱們聊的四個主要賺錢方向，第一個是優(yōu)化廣告體驗，第二個是讓用戶更喜歡用我們的產(chǎn)品，第三個是把消息類應(yīng)用打造成能賺錢的商業(yè)平臺，第四個就是專門靠AI驅(qū)動的新業(yè)務(wù)。我重點提Meta AI，因為它現(xiàn)在是這一塊最大的產(chǎn)品，每月有10億人在用。
主持人：你們還有一個新應(yīng)用。
扎克伯格：現(xiàn)在每月10億用戶分布在我們的全家桶應(yīng)用里，但我們也推出了獨立的Meta AI應(yīng)用，給有需要的用戶使用，它還包括在元宇宙里生成內(nèi)容等純AI驅(qū)動的功能。我們做財務(wù)規(guī)劃時，并不需要這四個業(yè)務(wù)全部成功才能盈利，只要兩三個方向大獲成功，即使算上高昂的模型訓(xùn)練成本，我們也會處于很好的狀態(tài)。
但關(guān)鍵在于，要在每個領(lǐng)域做出世界級的成果，就需要構(gòu)建訓(xùn)練專屬模型，讓它具備實現(xiàn)每個業(yè)務(wù)目標(biāo)的能力。根據(jù)我以往的經(jīng)驗，企業(yè)必須能掌控從底層到頂層的整個技術(shù)棧。Meta是一家“全棧公司”，我們一直自己搭建基礎(chǔ)設(shè)施、AI系統(tǒng)和產(chǎn)品。
目前，每月有10億用戶通過我們旗下的社交應(yīng)用（如Instagram等）使用Meta AI功能，同時我們也推出了獨立的Meta AI應(yīng)用，方便用戶專注體驗AI服務(wù)。這個應(yīng)用還支持在元宇宙中生成虛擬內(nèi)容，比如用文字描述直接創(chuàng)建3D場景或虛擬角色。
在財務(wù)規(guī)劃上，我們并不要求四個核心業(yè)務(wù)方向全部成功才能盈利。只要其中兩到三個方向（例如廣告體驗優(yōu)化、商業(yè)消息服務(wù)、元宇宙內(nèi)容生成或AI原生服務(wù)）實現(xiàn)突破，即使算上高昂的模型訓(xùn)練成本，公司也能保持良好的財務(wù)狀況。這就像投資組合，分散風(fēng)險的同時抓住關(guān)鍵增長點。
主持人：我覺得你們自己研發(fā)AI模型（比如Llama）的做法挺對的。但問題是，Llama作為開源項目太火了，現(xiàn)在你們辦Llama開發(fā)者大會，很多開發(fā)者會跑過來問“能不能讓你們的模型實現(xiàn)某個功能？”但其實你們心里可能在想：“我們做這個模型主要是為了自家的業(yè)務(wù)（比如Instagram的廣告和推薦功能），并不是專門為了滿足外部開發(fā)者的需求?！睂Π桑?/strong>
扎克伯格：我懂你的意思。長期來看，這確實是個有趣的平衡。我們首先是為了自己的業(yè)務(wù)需求開發(fā)模型，然后再開放給有需要的開發(fā)者。
比如Llama 4 Maverick模型，它根本不是為任何開源基準(zhǔn)測試設(shè)計的。所以當(dāng)人們使用時會覺得“效果不錯”，但在某些基準(zhǔn)測試中得分不高，不過這并不影響它是個高質(zhì)量模型。
主持人：之前有個爭議，說有些模型是專門為測試訓(xùn)練的，如果用對了模型，得分可能會很高。
扎克伯格：這其實挺有意思的。我們設(shè)計Llama 4時的一個核心目標(biāo)，就是讓它比其他模型更具可調(diào)控性，因為我們有不同的應(yīng)用場景，比如Meta AI、正在開發(fā)的AI Studio，以及商業(yè)消息服務(wù)等。
我知道有團隊曾通過調(diào)控讓某個版本的Llama在LMArena（AI模型基準(zhǔn)測試平臺）上表現(xiàn)出色，因為它確實具備這種可調(diào)控性。但目前公開的版本完全沒有針對LMArena做優(yōu)化，所以得分是現(xiàn)在這個樣子。
不過無論如何，這是個高質(zhì)量模型。你提到的關(guān)鍵點沒錯，當(dāng)我們?yōu)樽陨順I(yè)務(wù)需求設(shè)計模型時，必然會忽略一些開源開發(fā)者關(guān)注的功能，但開源的魅力正在于此，其他人可以填補這些空白。開源是一個生態(tài)系統(tǒng)，而非單一供應(yīng)商。我們承擔(dān)了最困難的部分，比如耗資巨大的預(yù)訓(xùn)練過程，完成大量基礎(chǔ)工作后開放模型，并搭建了參考實現(xiàn)API的基礎(chǔ)設(shè)施，但我們不打算包攬所有環(huán)節(jié)。
這為其他公司創(chuàng)造了巨大機會，就像Linux系統(tǒng)催生了圍繞它的眾多項目，開發(fā)出各種功能、驅(qū)動程序和工具，以滿足開發(fā)者的多樣化需求，Llama生態(tài)也會走上同樣的道路。
五、AI在朋友關(guān)系維護中具潛力，或能輔助用戶記憶細節(jié)、規(guī)劃社交活動
主持人：所以，我可以問這個AI：“為什么我看到這么多關(guān)于某個特定主題的視頻呢？”
扎克伯格：是的。你可以問它關(guān)于你的事情，它會向你解釋。我覺得作為一家公司，我們可能對人們的需求非常敏感。一般來說，人們渴望表達自己，希望被理解，希望有歸屬感，不希望感到孤獨。我認(rèn)為在過去20年里，我們推出的產(chǎn)品在這方面一直非常有效。
展望未來，一個有趣的問題是AI在這種需求中扮演什么角色。有一個有趣的社會學(xué)發(fā)現(xiàn)，平均每個美國人擁有的朋友少于三個，而平均每個美國人希望擁有超過三個朋友。
所以，理想情況下，你應(yīng)該幫助他們與合適的人建立聯(lián)系，這顯然也是我們一直在努力做的事情。當(dāng)人們無法面對面相聚時，他們可以通過我們的應(yīng)用保持聯(lián)系，與人互動，結(jié)識新朋友。但我猜，未來會有一些新的動態(tài)，即人們圍繞不同的事物與不同的人互動。
我個人相信，每個人都應(yīng)該有一個傾訴對象，就像一個可以隨時傾訴的人，不一定是一整天，但可以傾訴他們所擔(dān)心的問題。對于那些沒有心理咨詢師的人來說，我猜未來每個人都會有一個AI。當(dāng)然，這并不會取代你的朋友，但它可能會在很多人的生活中起到補充的作用。我覺得在某種程度上，我們可能比那些純粹提供機械性生產(chǎn)力技術(shù)的公司更理解這類需求。
我們也很清楚這里面可能出現(xiàn)的問題，而且我們一直在琢磨怎么讓AI在交朋友、聊天這些事兒上發(fā)揮好作用，而不是搞砸了。我特別在意的一件事就是，怎么讓AI幫你把朋友關(guān)系搞得更好。比如說，我有時候會忘記朋友的一些事情，但我又想對他們更好一點兒。
還有那種情況，比如我總是拖到最后才想去做計劃，然后又想：“我也不知道誰有空，也不想打擾別人。”要是有個AI能清楚地知道你朋友的情況，那它就能在這上面幫到你。
一個好的個性化AI不僅僅是了解你感興趣的東西，一個好的助手或好的個性化服務(wù)，是要能夠理解你的思維方式。我們和朋友相處時就是這樣，我們不會只是簡單地說“這是我的朋友鮑勃，他喜歡……”，而是要深入了解這個人的生活，了解你的朋友面臨什么挑戰(zhàn)，以及這些事情之間的相互關(guān)系。
主持人：鮑勃的AI能和你的AI對話，能解決一些問題嗎？
扎克伯格：我覺得具體的API接口可能還需要進一步研究，因為這里面涉及到很多隱私問題。其實，這在人際關(guān)系中也是一樣的。當(dāng)你和另一個人打交道，或者試圖幫助別人解決某個問題時，總會有一些問題，比如該分享哪些背景信息。人們在交流中需要保持一定的謹(jǐn)慎，AI也需要做到這一點。
我覺得現(xiàn)在更重要的是，先讓AI真正“懂人”，這不是簡單記住你表面的喜好（比如“他喜歡打綜合格斗”），而是能理解你背后的經(jīng)歷和感受，比如“他為什么喜歡格斗？是不是曾經(jīng)通過練格斗克服了困難？現(xiàn)在他的生活里有什么開心或煩惱的事？”這種能深入理解人內(nèi)心世界的能力，才是AI發(fā)展最根本的東西。
六、Meta AI多點突破，多款應(yīng)用及獨立網(wǎng)站協(xié)同推進開啟智能交互時代
主持人：你覺得你們在讓AI真正“懂人”這方面能做得比別人更好嗎？
扎克伯格：大概率是的。當(dāng)然，我不確定其他公司是否也在嘗試做這件事。
主持人：我一直開玩笑說，那些開發(fā)AI的人其實并不太適合去琢磨AI的使用場景。
扎克伯格：是啊，我覺得最明顯的一個方向是生產(chǎn)力。從某種程度上說，谷歌、OpenAI這些公司都在朝著這個方向努力，而Anthropic似乎更專注于開發(fā)軟件代理。
我覺得這些領(lǐng)域未來肯定會冒出特別大的商業(yè)機會，至少那些在這些領(lǐng)域做出成績、有突破的公司會吃到甜頭。當(dāng)然，我不是要單獨評判哪家公司好壞，畢竟每家都有自己的長處和短板。
未來可能會有很多大型公司依靠他們的技術(shù)和資金來參與這個領(lǐng)域，同時也會有很多初創(chuàng)公司出現(xiàn)。我一直都在思考的問題是如何在深度技術(shù)和幫助人們建立連接的結(jié)合點上開發(fā)出新的技術(shù)。
主持人：我覺得這個方向非常有吸引力，而且你提到的這也符合公司一直以來的方向，但我總覺得公司一直以來都存在某種矛盾，甚至在我們之前討論移動化轉(zhuǎn)型時就體現(xiàn)出來了，你們不得不成為一個娛樂應(yīng)用，而無法成為一個平臺。馬克，你想做一個平臺，但你現(xiàn)在在一個開發(fā)者大會上。
扎克伯格：你不能總是做你想做的事！我覺得如果只跟著市場走，那最終會變得很無趣。我認(rèn)為你需要下一些新的賭注。
主持人：我覺得你的想法挺有意思的，咱們繞了一圈又回到了“連接人與人”的核心，只不過這次是靠AI來牽線搭橋。
扎克伯格：沒錯，我覺得這事兒挺有意思的。不過作為行業(yè)領(lǐng)先者，挑戰(zhàn)在于嘗試新東西不一定每次都能成。這就像打棒球，不用追求每次揮棒都擊中球，只要比對手擊中的次數(shù)多，或者當(dāng)擊中的時候能打出更遠的全壘打就行。
這個比喻可能不太貼切，但你應(yīng)該懂我的意思，關(guān)鍵不是永遠不出錯，而是抓住機會時比別人做得更漂亮。
主持人：我明白你的意思了。如果你在人生中有三分之一的時間是成功的，那你就已經(jīng)進入名人堂了。
扎克伯格：是啊。過去20年里，我確實有很多事情沒做成，或者沒達到預(yù)期。但我認(rèn)為，即使這樣，還是要有信心去做那些有意思的事，這才是做這些事情的樂趣所在。
主持人：這就不禁讓我發(fā)出疑問了，那你為什么還要接著做這些事呢？我記起來2017年的時候，你說你打算在應(yīng)用里少放點視頻，因為你希望人們能用它好好交流，而不是光為了消遣?？涩F(xiàn)在呢，視頻到處都是，還越做越大。
扎克伯格：是的。在那段時間里，我覺得自己犯了很多錯誤，尤其是在聽從一些所謂專家的意見時，他們告訴我什么對用戶有價值。當(dāng)然，研究是有幫助的，但我從那段經(jīng)歷中學(xué)到的是，大多數(shù)人其實都很聰明，他們知道自己生活中什么是真正有價值的。
當(dāng)有專家說某件事情不好，但用戶卻說它很好時，十有八九，真正使用它的人才是對的。
主持人：說到這點，我不確定這個觀點是否站得住腳，但人們都在用AI來做什么呢？排在前幾位的可能是心理咨詢師或者人生導(dǎo)師。
扎克伯格：Meta AI的一個主要用途就是“我想討論一下問題”“我需要和某人進行一場艱難的對話”“我和女朋友有矛盾”“我需要和老板談一件棘手的事情”“幫我模擬一下這個對話”或者“幫我理清思路，我該怎么開口”。
順便說一下，我覺得這種情況更適合用語音，因為你在模擬對話，而不僅僅是打字。但不管怎樣，我認(rèn)為這會是AI的一個重要用途。
主持人：如果人們已經(jīng)在用ChatGPT或者其他類似的工具了，他們心里已經(jīng)把AI等同于ChatGPT了，那你該怎么讓他們來嘗試你們的產(chǎn)品呢？
扎克伯格：其實，目前Meta AI每月的活躍用戶數(shù)量大約有十億。
主持人：我前幾天和谷歌的人討論過類似的問題。谷歌其實擁有全球使用最廣泛的AI產(chǎn)品，那就是AI搜索概覽，但大家都說“Gemini只有3000萬用戶，Meta AI會不會也面臨這種情況？沒人用Meta AI，看看那些排名靠后的應(yīng)用?！倍銋s說“不，我們這里可是有十億用戶?！?/strong>
扎克伯格：我也不確定，走著瞧吧。我覺得并不是所有的事情都必須成功，但總得有一些能取得重大突破。我覺得沒人能精準(zhǔn)預(yù)測到底哪些事情會成功。
你得先大致判斷一下世界會朝著哪個方向發(fā)展，然后下一些賭注，看看哪些能成，接著再靈活地把資源加倍投入到那些表現(xiàn)好的領(lǐng)域。
說回你的問題，通常情況下，如果你想在一個領(lǐng)域超越領(lǐng)先者，光靠做和人家一樣的事情是不行的，你得做得更好。而所謂的“更好”，有時候可能就是讓用戶在他們已經(jīng)習(xí)慣的產(chǎn)品里無縫地體驗到這種服務(wù)。如果人們想通過文字或語音和Meta AI交流，那么在一個他們已經(jīng)用來聊天的應(yīng)用里實現(xiàn)這個功能，肯定是很方便的。
七、VR與AR差異化布局，Orion頭顯提前曝光倒逼技術(shù)突破
主持人：換個話題。我一直覺得這和國際局勢也掛鉤，Meta其實是個“反脆弱”型公司。比如之前大廣告主集體抵制你們，結(jié)果反而讓競爭對手的廣告更便宜了。蘋果推出ATT隱私政策時，雖然你們受創(chuàng)，但后來發(fā)現(xiàn)對手傷得更重。那從商業(yè)角度看，會不會擔(dān)心像關(guān)稅這種外部沖擊連Meta都扛不??？特別是影響中小廣告主的話就麻煩了。
扎克伯格：看過去的經(jīng)濟衰退就知道，我們公司能活這么久，什么周期都見過。經(jīng)濟一緊張，所有企業(yè)都會收緊預(yù)算，只投見效快的東西。在數(shù)字營銷里，效果可衡量的渠道才是王道，在這方面我們基本是頂流。就像你說的，08年金融危機、疫情期間、ATT沖擊等，雖然每次收入都受影響，但我們市場份額反而漲了。
作為創(chuàng)始人掌舵的公司，最大好處就是能看長遠?？吹绞袌龇蓊~在經(jīng)濟寒冬里增長，我就會加碼投資。比如擴建GPU集群來服務(wù)更多企業(yè)用戶。但短期投資者肯定要發(fā)出為什么收入不達標(biāo)還追加開支的疑問。
主持人：這是要增加資本支出啊。
扎克伯格：這種大起大落我們早見怪不怪了，股價暴跌到底都經(jīng)歷過，三年前就跌到過每股90塊。
不過公司由創(chuàng)始人掌舵的好處就是，我不怕因為短期業(yè)績差被開除。我們董事會的設(shè)置，說的通俗易懂點就是鐵了心要搞長期投資。就像大學(xué)基金會錢生錢的套路，死磕長遠眼光本身就是我們的優(yōu)勢，時間久了自然賺得更多。
主持人：如果你們追求的“長期價值”不包括成為平臺，只是做個應(yīng)用，能接受嗎？
扎克伯格：這要看定義。早年我很崇拜微軟，覺得做開發(fā)者平臺超酷。
主持人：確實酷。
扎克伯格：但本質(zhì)上我們不是這類公司。現(xiàn)在消費者業(yè)務(wù)和開發(fā)者業(yè)務(wù)有點矛盾，我更聚焦前者。當(dāng)然在VR實驗室和Llama項目里我們還是在賦能開發(fā)者。越多人用Llama，英偉達就會優(yōu)化適配，反過來降低我們的硬件成本，形成良性循環(huán)。不過現(xiàn)在最核心的還是做好產(chǎn)品，我認(rèn)為垂直整合是關(guān)鍵。
說到做智能眼鏡，重點不是為了打造什么生態(tài)系統(tǒng)，而是我們相信這會是實現(xiàn)“身臨其境感”的最佳設(shè)備。想象一下，你的AI助手能通過眼鏡看到你看到的、聽到你聽到的東西，全天候像個貼身伙伴一樣和你互動。很難想到還有比這更合適的AI“載體”了。
主持人：所以做眼鏡才是你的終極夢想？VR只是跳板？VR到底扮演什么角色？
扎克伯格：眼鏡肯定是更大市場。全球10-20億人戴眼鏡，十年后這些都會升級成AI眼鏡，至少帶基礎(chǔ)功能，高端版會有全息投影?，F(xiàn)在戴隱形的人可能都會轉(zhuǎn)投智能眼鏡，畢竟太實用了。
主持人：你現(xiàn)在戴的是平光鏡吧？
扎克伯格：對，其實我日常戴隱形。最近才開始戴智能眼鏡，因為太方便了。
八、MetaAI加強內(nèi)容創(chuàng)新，探索AI在社交陪伴和信息流內(nèi)容中的新應(yīng)用
主持人：說到VR，最初是連接人與人，未來可能連接人與AI。AI生成內(nèi)容會讓VR更沉浸，解決冷啟動難題。除了游戲，設(shè)備還能干嘛？等普及了，大家會又回歸本質(zhì)嗎？比如和好友虛擬看球賽。
扎克伯格：完全可能。AR眼鏡會是未來的手機，VR則是未來的電視。沒人會整天扛著電視出門，但人均每天看幾小時。隨著VR的畫面越來越清晰，它會把平板和一些電視給比下去。AR的全息投影再厲害，也沒法像VR那樣讓人完全沉浸進去，因為VR是從頭開始打造一個虛擬世界。反正這兩樣?xùn)|西以后都會發(fā)展得很好。
主持人：Orion頭顯（Meta開發(fā)的先進AR眼鏡）什么時候上市？去年我體驗過原型機。
扎克伯格：目標(biāo)幾年內(nèi)，具體看進展。
主持人：為什么提前曝光？這不等于告訴蘋果“我們能做但暫不量產(chǎn)嘛”？
扎克伯格：我們需要用戶反饋，喜歡開放式研發(fā)，總要權(quán)衡，競爭對手會看到，但也能倒逼團隊進步。
主持人：這會給你們團隊施壓要求加快進度嗎？
扎克伯格：展示成果能提振士氣，但開放式和封閉式研發(fā)各有利弊。如果你確信能獨立做出驚艷產(chǎn)品，保密有理。但大多數(shù)創(chuàng)新需要迭代反饋，開放式開發(fā)配合長期投入，往往比閉門造車更快出成果。
在AR/VR領(lǐng)域，每次我們突破，友商就重啟項目。谷歌AR項目反復(fù)取消重啟，蘋果看到雷朋聯(lián)名款成功才重拾眼鏡。未來10-15年我們會持續(xù)公開推進，持續(xù)收集反饋。我們比誰都認(rèn)真，也聚集了全球頂尖人才，我們過往成績就是證明。
在AI領(lǐng)域同理。有些方向公認(rèn)有價值，有些還邊緣化。比如AI社交陪伴，或信息流內(nèi)容創(chuàng)新，目前還沒實證能成。
主持人：你看到吉卜力工作室用OpenAI而不用Meta AI創(chuàng)作，會失落嗎？
扎克伯格：其實用Meta Imagine工具的人也不少。我覺得挺好，行業(yè)足夠大，容得下多家創(chuàng)新。
主持人：那些作品都發(fā)社交媒體了吧？
扎克伯格：對，這樣很好。世界上不可能一家公司包攬所有“酷炫”的事。如果你看到別人做出了很酷的事情卻無法為之感到高興，那你大概會成為一個很郁悶的人。
主持人：最后一個問題，我們第一次采訪是在你們公司改名為Meta的時候。你現(xiàn)在還滿意這個名字嗎？
扎克伯格：是的，我覺得這個名字很棒。它讓人聯(lián)想到未來，一個數(shù)字世界和物理世界更加融合的未來，而這一切因為AI的發(fā)展，比我預(yù)想的還要快地成為現(xiàn)實。讓我感到意外的是，如果回到過去問我，“我們是會先迎來全息世界的到來，還是AI？”我會猜是全息世界。
所以，AI提前到來是很棒的，但從本質(zhì)上講，AI和全息世界都是我們對未來同一個美好設(shè)想的一部分。而我覺得，眼鏡對于實現(xiàn)這兩個目標(biāo)都很關(guān)鍵?，F(xiàn)在，因為AI技術(shù)發(fā)展得這么快，用AI眼鏡的人比以前多多了。
主持人：您回答的非常好，很高興再次和你交流，非常感謝。
扎克伯格：也很高興見到你。
來源：Stratechery
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