亞歷山大王回應一切：LeCun、Manus，“我的父母都是中國人”

聽雨 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

加入Meta近一年——也被爭議了快一年，亞歷山大王（Alexander Wang）首次出來公開回應一切！

去年6月，Meta用140億美元把亞歷山大王從他一手創立的Scale AI帶走。

此后將近一年，他幾乎銷聲匿跡——從舊金山搬到南灣，閉門不出，埋頭干活。

直到上個月 Meta發布新模型Muse Spark，這也是他加入Meta以來交出的第一份答卷。

在《Core Memory》的最新播客中，這位Meta AI背后的掌舵人，終于在時隔一年后，首次公開發聲。

他穿著一件強烈的白尾鹿迷彩襯衫出現在錄音室，留著一頭鬼馬發型，神情輕松。

他聊了Muse Spark背后的技術邏輯、Meta超級智能實驗室的內部架構、對AI終局的判斷。

除了技術的部分，其中也有不少八卦。

比如他與奧特曼決裂的個人代價，還有小扎親自煮湯、天價搶人的真相。

精華提煉在這里（太長不看版）

• Llama 4偏離軌道，是他加入Meta的直接原因；
• Muse Spark只是開胃菜，真正讓他興奮的是接下來幾個月內即將發布的更大模型；
• 他認為科技行業正在分層：有算力的公司和沒有算力的公司，將活在兩個完全不同的世界；
• “ChatGPT沒贏，Claude Code沒封神”——他認為AI終局根本還沒開始
• Meta超級智能實驗室的三條軍規：認真對待超級智能、技術聲音最響、科學嚴謹押大注
• MSI的氛圍“像極了早期的OpenAI和Anthropic”，研究員來這里不是為了錢
• Muse Spark觸發了安全檢查，這是它沒有開源的原因；
• 曾經的室友奧特曼對他沒有好話，與LeCun的關系已在X上和解——他說希望行業積怨隨著超級智能臨近自然消散；
• 他開始認真思考“模型福利”——AI是否有主觀感受，是否值得被善待。

以下是訪談全文。Enjoy。

消失的10個月：從Scale AI創始人到Meta AI負責人

主持人Ashlee：我感覺你們去年完全消失了，跟Nat一起進了某個掩體。現在你帶著新模型回來了。

• 【注】Nat Friedman：前GitHub CEO，現任Meta產品與應用研究（PAR）負責人，是亞歷山大王在Scale AI時期的早期天使投資人之一。

Alex：是的，我們有大量的工作要做。

從零開始在九個月內構建一個前沿模型，確實需要大量艱辛的努力。

看到大家使用Muse Spark真的很令人振奮，而且我們還有更好的模型在做，所以很令人期待。

主持人Ashlee：你之前住在舊金山，現在搬了嗎？

Alex：我搬到南灣了。全力以赴。

對我來說，現在的城市就是帕洛阿爾托——在大學大道散散步，喝杯波霸奶茶。

主持人Ashlee：往大了說，這10個月你經歷了徹底的改變——你的公司變了，你去了Meta。

這段經歷是什么感受？這筆交易是怎么談成的？你怎么會去和Zuck談？

Alex：我認識Mark很多年了。甚至在我還在運營Scale的時候，他就非常慷慨地給了我很多建議。

他顯然是一個經驗極其豐富的創始人。

大約一年前，我們開始探討是否有辦法更緊密地合作。

那個時候，Mark越來越確信AGI即將到來，知道AI不僅將徹底改變Meta，而且是那種千載難逢的變革性技術。

他非常專注，也知道要在這上面下大注。與此同時，他也公開說過，Llama 4的發展軌跡并不符合公司需要繼續押注的要求。

我們在非常高的層面上討論如何更緊密合作，最后找到了對Scale好、對Meta也好的合作方式。

Mark大約一年前發出了關于“個人超級智能”的備忘錄，那就是我們共同的北極星：

用一種賦能人的方式來構建這項技術，讓世界上盡可能多的人能夠獲得它，讓它盡可能民主化。

主持人Ashlee：我很早就認識你了，那時候你21歲。

你是最年輕的白手起家億萬富翁，Scale是你身份的一部分。然后去一家有8萬名員工的公司擔任職位，這是一個很大的轉變。

Zuck一定是給了一個相當厲害的說辭。

Alex：是的，非常不同。

整個過程中讓我印象最深的有兩點：

第一，那些構建AI模型的人，對圍繞這些模型能構建的東西，擁有越來越大的話語權——無論是經濟上的還是產品上的。

第二，這下一階段的技術，很大程度上歸結于算力

有大量算力的公司和沒有算力的公司，能做的事情截然不同，這會造成科技生態的有趣分層。

在Meta這個機會里，Mark非常全力以赴押注AI，是一個非常有魄力的戰略家。

同時這創造了一種條件，讓我們能夠用大量算力來構建，有能力真正對世界產生巨大影響。

Meta超級智能實驗室是怎么搭起來的

主持人Ashlee：我認識你、Nat Friedman、Daniel Gross，跟Zuck只見過一兩次。

能描述一下你們幾個人之間是怎么安排的嗎？

• 【注】Daniel Gross：知名天使投資人，前Y Combinator合伙人，現任Meta算力業務負責人，專注于長期基礎設施規劃。

Alex：整個部門叫做Meta超級智能實驗室（Meta Superintelligence Labs，簡稱MSL），由我統籌。

下面有幾個板塊：

其中有一個叫做TBD的部門，是大型模型研究實驗室，有點聲名狼藉，但那里匯集了大量頂尖研究人員和基礎設施工程師，他們技術上都向我匯報。

還有一個叫“產品與應用研究”（PAR）的部門，由Nat Friedman領導，負責所有產品的構建和模型的實際部署。

在MSL的整體框架下，還有FAIR，繼續做探索性研究——比如用AI理解大腦，用 AI 理解計算化學，以及我們構建的原子通用模型（UMA）

• 【注】UMA（Universal Model for Atoms）：Meta FAIR構建的原子通用模型，用于模擬分子和材料的物理性質，屬于計算化學領域。

Daniel Gross則主導Meta的算力業務，專注于長期基礎設施規劃，確保我們能建立起所需的所有GPU和數據中心基礎設施。

此外，我們還有首席科學家趙勝佳，他負責統籌整個MSL的科學議程。

• 【注】趙勝佳（Shengjia Zhao）：Meta超級智能實驗室首席科學家，斯坦福大學博士，曾任職 OpenAI。

主持人Ashlee：在進入Meta之前，你最熟悉這個團隊里的哪些人？

Alex：我認識Nat和Daniel其實已經很長時間了。

Nat是我在Scale最早的天使投資人之一，在我完成YC之前就投資了Scale，這些年來一直給我建議。

Daniel我也是大約那個時候認識的，非常早期，一直保持聯系。

他發現Meta AI最大的問題：缺乏“超級智能信仰”

主持人Ashlee：你剛到Meta的時候，發現了哪些問題？

Alex：當我加入Meta的時候，很明顯需要對整個 AI 工作進行重置和重建，讓它回到正確的軌道上。

因為Llama 4的發展軌跡并不在同一條線上，我們落后于前沿。

我認為比較根本性的問題是：許多領先的實驗室是圍繞“超級智能即將到來，而且非常近”這一前提來構建整個組織的。

你需要圍繞這個核心信念構建整個實驗室的計劃和專注點。

所以首先要做的，就是認真對待超級智能，然后開始圍繞這個核心前提重建所有其他假設。

主持人Ashlee：你是說他們在某種程度上缺乏這種宗教般的信念？

Alex：是的，我覺得這其實很普遍。

很多大公司有很多很聰明的AI人才，但這和那些從零開始、帶著“超級智能即將到來”這種瘋狂想法創建的初創公司是不一樣的。

現在的Meta超級智能實驗室，就是圍繞“超級智能即將到來”這個概念構建的。

我們為這項工作制定了幾條原則：

一、認真對待超級智能

二、技術聲音最響亮

三、科學嚴謹，專注基礎，押大注

主持人Kylie：那你具體怎么追趕前沿？

Alex：我想了想，有三種方式可以做到：

第一，讓每位研究員擁有更多算力

很多大型實驗室有大量算力，但被分散到太多方向，實際上阻礙了每位研究員的研究速度。

更專注、團隊規模更小但每位研究員算力更高的組織，可以取得更快的研究進展。

第二，人才密度

每個人都很出色的小團隊，總是比職責更分散的大型組織移動得更快——人類組織總是要重新學習這個教訓。

第三，非常雄心勃勃的研究押注

確實存在一些風險很高但如果成功就能完全改變范式的大研究押注。

所以除了構建具有競爭力的前沿模型，我們還在將大量資源和算力分配到這些大膽的押注上。

那場瘋狂的招募：小扎親自煮湯、天價薪酬和真實動機

主持人Kylie：你們招募了很多人，據報道開出了前所未有的高薪。

從外部看，你們的做法很像雇傭兵——高價挖人、快速組團。

這讓我想到Grok起步時的方式，追上了但始終沒有達到逃逸速度。似乎有些東西是很難用錢買到的。

Alex：我認為這是外部認知與實驗室內部日常之間最大的敘事落差之一。

很多報道是夸大的，但因為我們招募行動做得非常快——

我當時就知道，如果想構建出色的模型，我們昨天就需要這支團隊——所以不得不以閃電戰的方式完成招募。

但實驗室內部的文化實際上非常像一家初創公司。認為研究員只是被錢驅動，這種假設是錯誤的

對大多數人來說，留在原來的地方經濟前景也非常好。

主要動機其實是：有機會從頭開始構建，有大量算力，能追求雄心勃勃的研究方向，在一個不臃腫的團隊里做這件事。

去過其他實驗室的人來參觀我們，經常說這里的氛圍讓他們想到早期的OpenAI或早期的Anthropic——因為某種意義上，我們才成立了10個月。

主持人Ashlee：因為Mark Chen上節目時提到了“湯”的故事，我想問問這是真的嗎？

Zuck真的親自做湯來招募研究員？

• 【注】Mark Chen：OpenAI前研究副總裁，此前也曾作為嘉賓上過Core Memory播客，并透露了小扎煮湯招募研究員的傳言。

Alex：我不知道是不是我們做的湯，但……

主持人Kylie：我聽說是Zuck親自做的，但不確定。

Alex：我不知道湯是不是我們做的，但我確實認為，構建這個實驗室的前提之一，是我們必須向所有人展示我們真的非常在乎這項技術，在乎他們具體的研究方向

整個招募過程非常個性化。

人們必須知道我們是認真的——很多人一開始根本不知道該如何看待Meta的AI工作，所以需要花大量時間親自去找人、解釋我們在構建什么、為什么在乎這項技術。

主持人Ashlee：你和Sam Altman以前是室友。

我去問Sam你要來上節目這件事，他說的不是什么好話。

這應該對你來說有一定的個人代價。

Alex：是的，有些事情很遺憾。

我內心真實的期望是，隨著我們越來越接近超級智能，這個行業中各種人之間存在的積怨都能慢慢消退。

大家能團結起來，意識到我們都在構建這項極其重要的技術，所有人都應該非常認真、非常負責地去做這件事。

主持人Kylie：LeCun在離開后公開說你年輕、缺乏經驗，而且還會有更多人離開。

這對你來說意味著什么？

Alex：我大約在他說這些話之后兩周在印度見到了他。

LeCun是一個出了名的非常直率的人。不過我在印度見到他時，他祝賀了我們Muse Spark的發布。

主持人Ashlee：我看到你們在X上和解了。

Alex：是的，我是認真的——我認為所有的個人積怨，隨著我們越來越接近超級智能，都會……

主持人Kylie：好像越來越嚴重了，不是嗎？

Alex：也許先惡化再好轉吧。

我對我們如何建立MSL、我們的研究工作以及正在取得的進展非常有信心，很期待向世界展示我們研究員的出色工作。

主持人Ashlee：你不是工程師的批評——這難道不讓你生氣嗎？

Alex：這絕對不是真的——我曾經是硅谷的軟件工程師。

關于年齡這件事，在硅谷我一直都被這樣說，所以某種程度上我幾乎都不怎么想了，因為它就是一直在那里。

我選擇把它轉化為驅動力，投入到我們正在做的工作中。

我真的很為Muse Spark感到自豪，對我們正在做的下一批模型更加興奮。

從長遠來看，一切都會證明的。

主持人Ashlee：有人說你在Scale時更像個銷售員。你的管理哲學是什么？

Alex：我對于Meta超級智能實驗室的管理哲學根本就不是“發號施令”。

有一句很棒的喬布斯名言：“大多數公司招聘人才然后告訴他們該做什么，但我們雇傭人才是為了讓他們告訴我們該做什么。”

這是TBD和MSL整個構建邏輯的核心——我們要招募杰出的研究員，為他們創造最好的環境，讓他們做出職業生涯中最重要的工作。

Muse Spark是開胃菜，真正的菜還沒上

主持人Ashlee：我過去幾天讀了很多相關內容，也體驗了一下這個模型。

感覺你們在某些技術方向上可能領先，但并沒有宣告“我們已經征服了一切”。

Alex：是的，完全不是。

過去九個月我們重建了很多技術棧——重建了預訓練技術棧，重建了強化學習技術棧，重建了很多科學方法，在數據上做了大量工作。

某種意義上，過去九個月是對核心研究技術棧的全面翻新。Muse Spark是這條擴展曲線上的早期數據點。

某種意義上，Muse Spark更像是開胃菜，不是主菜。

我們有更大的模型正在開發中，我們對那些更大的模型比對Muse Spark更感興奮。

我們整個項目是圍繞可預測的擴展來構建的，在很多維度上都看到了可預測的擴展——

非常穩定的預訓練擴展、可預測的強化學習擴展、可預測的測試時擴展，以及我們在多Agent擴展上也看到了非常令人興奮的結果。

對于Muse Spark本身，總體端到端表現實際上比我們原本預期的好一些。

它有很多涌現能力，比如在Agent視覺編碼方面——能夠生成網站或游戲——這些能力是從它同時具備較強Agent能力和多模態能力中涌現出來的。

對于大多數消費者場景，這是一個相當有競爭力的模型。

目前在Agentic編程方面還沒有完全競爭力，這是我們正在為下一批模型構建的能力。

主持人Kylie：發布一個前沿模型的障礙是什么？

Alex：一個詞的答案就是：擴展

Muse Spark是在擴展階梯的早期，我們有非常強的可預測性。

我們知道如果我們擴展這個模型，從增加的模型規模中可以期待什么樣的表現。

主持人Ashlee：那會是什么時候？

Alex未來幾個月

主持人Ashlee：未來幾個月，哇。那差不多是整個項目啟動一年后了。

Alex：如我所說，我們整個項目的構建就是為了能夠非常非常快速地推進。

有一段時間我們必須重建所有基礎，但現在我們處于快速擴展模式。

主持人Ashlee：你們在技術上覺得與其他人有什么不同？之前大家都說你們的token效率異常高。

Alex：我們認為這很大程度上歸因于從頭構建了一個非常干凈的技術棧，并且由真正知道如何構建這些系統的專家以“正確方式”完成一切。

比如在Artificial Analysis平臺上，Muse Spark達到了與其他實驗室模型相似的結果，但使用的token數量少了很多。

Alex：我們猜測，其他模型需要更多 token 的一個原因，可能是技術棧某個部分存在根本性的低效，然后通過讓模型多思考來彌補。

我們對這個token效率結果感到相當興奮——隨著我們繼續擴展模型，這對未來模型的表現是個很好的兆頭。

算力分層時代，Meta的勝負手在哪里

主持人Ashlee：ChatGPT是如此強的消費者品牌，Claude在編程和商業領域極為強勢，Google在問人們使用自己服務時順帶使用AI。

這場競爭前所未有——你覺得最終消費者會像選瀏覽器一樣選定一個AI嗎？

Alex：我認為我們還處于太早期的階段。

如果你一年前坐在這里，我們會說“OpenAI和ChatGPT已經在消費者領域贏了，會一路跑贏”。

然后快進一年：Anthropic的Claude Code異軍突起，在收入上超越了他們。

與此同時，Gemini大范圍分發，實際上從包括ChatGPT在內的整個生態中拿走了大量消費者市場份額。

我認為我們處于一個極其動態的AI階段，很難在任何一個時刻說我們已經進入了終局

ChatGPT是當時增長最快的產品，然后Claude Code又是迄今為止任何人見過的增長最快的業務。

這說明了AI的某種內在屬性：隨著AI達到新的智能水平，它會解鎖新的形態，每一種都將是一波令人難以置信的新技術浪潮。

下一波會更大，再下一波更大，我們遠沒有到達終點

主持人Kylie：我在Instagram stories上看到很多人表示對 AI 的厭惡，情緒好像跌到谷底。

你們有數十億用戶，正在把AI推進成這些按鈕功能，你怎么看這種情緒？

Alex：是的，AI的情緒絕對是非常低的。

我認為從根本上說，我們還沒有以非常真實的方式展示這真的是一個賦予個人力量的工具，如何真正讓人們的生活更好。

對于大多數開發者，他們的生活確實徹底改變了——他們現在能做到以前完全不可能的事情，能在周末構建整個項目。

但這個時刻對于世界上其他所有人還沒有到來。

我們還沒有給每個人帶來相當于Claude Code的東西，讓他們能夠實現一直以來心中的項目。

這也正是我們在Meta正在努力構建的——給我們的消費者和全球所有小企業提供非常強大的Agent。

主持人Ashlee：要做到這一點很難——去美國任何一個小鎮，那家餐廳的網站大概自2002年以來就沒更新過。

而且Meta本身信任度不高，你們需要越過更高的門檻才能讓人們信任你們。

Alex：百分之百。但說到底，我們能做的最好的事就是構建真正對用戶來說令人驚嘆的產品。

我們平臺上全球有數億家小企業，很多人用WhatsApp運營他們的業務，有Facebook或Instagram主頁，用我們的廣告解決方案。

這里存在一個只有我們才有的機會。

Dario總說“數據中心里一個天才的國家”，我們想構建的是“數據中心里一個Agent的經濟”

如果你從根本上改變經濟中供需的運作方式，由Agent來調節，有非常非常令人興奮的東西可以構建。

開源、安全和Manus交易

主持人Ashlee：你們明確贏得民心的一個地方是讓這些東西開源。

既然Muse Spark是閉源的，我們現在走向何方？

Alex：現在的模型比Llama時代強大得多，安全性對我來說非常重要。

我們建立了高級AI擴展框架，其中一部分是必須認真對待模型何時觸發各種安全警報，尤其是在生化、網絡能力和失控等方面。

Muse Spark在我們的測試中確實觸發了一些安全檢查，我們在發布的準備報告中詳細說明了這一切。

因此Muse Spark目前的形式不適合開源，但我們正在開發適合開源的版本——我今天早些時候的一個會議就是在審查這方面的進展。

我預計在未來幾個月我們會在這方面有更多分享。

主持人Ashlee：聽起來你在說，對Meta來說，開源仍然是一件與大多數競爭對手很不同的事情。

Alex：我們會繼續開源模型，但同時必須認真對待安全性。

我們最強大的模型，必須評估它們是否足夠安全來開源。

主持人Ashlee：關于Manus——就在你從Scale到Meta過渡之前，你有不同的觀點。

但你們做了那筆交易，感覺和你一直在說的話有些出入。

Alex：是的，整個情況很復雜，我沒辦法真的評論太多細節。

但我想說的是，在思考有些問題時，你必須分開來看。

我父母來自中國，有很多非常出色、非常有才華的中國人，我感到很幸運能和他們合作。

那些出生在中國、我們非常希望合作的杰出人才，這個問題完全獨立于我對其他問題的觀點。

主持人Ashlee：你不能評論，是不是意味著還有什么事情在進展中？

Alex：我真的沒辦法評論。

主持人Ashlee：關于媒體報道說你和Zuck跟Boz、Chris Cox之間有很大分歧——

你和Zuck更研究導向，想要全球最好的模型，而Boz和Chris Cox更關注產品和成本。

這是真的嗎？

• 【注】Boz（Andrew Bosworth）：Meta首席技術官（CTO）。Chris Cox：Meta首席產品官（CPO）。兩人被報道為Meta AI戰略中更偏向產品落地和成本控制的代表。

Alex：好吧，這份工作教會我的一件事是，大型媒體的新聞報道水準……八卦和報道之間的界線薄得令人吃驚。

主持人Ashlee：所以你們沒有激烈爭吵？

Alex：不，我不這么認為。

總體來說，我們在什么重要的事情上都非常一致——

我們都知道需要非常先進的模型，既支持我們的核心業務，也讓現有的應用和產品成為最好的版本。

同時我們也都知道必須將這些模型整合到我們的業務中，為消費者和平臺上的企業構建出色的產品。

沒有什么重大矛盾。

主持人Ashlee：所以那完全是胡說？

Alex：我真的這么認為，是的。

他真正相信什么：模型福利、BCI和在地球上建造天堂

主持人Kylie：你們剛收購了機器人AI初創公司ARI，你們在機器人方向的雄心是什么？

• 【注】ARI（Assured Robot Intelligence）： 2025年成立于圣地亞哥的機器人AI初創公司，由前英偉達研究員、加州大學圣地亞哥分校副教授Xiaolong Wang和Lerrel Pinto聯合創立。
  2026年5月被Meta收購，團隊整體并入Meta超級智能實驗室。

Alex：如果你認真對待超級智能，認真對待我們將擁有非常非常強大的智能系統這一前提，你就會意識到：

我們會擁有數字超級智能，但緊隨其后，物理超級智能會變得非常非常重要。

如果你的時間表很短——我們認為非常強大的AI能力即將到來——這就意味著你必須在接下來的幾年里非常認真地對待機器人能力和物理智能。

物理智能和機器人能力是你想構建超級智能的自然路線圖延伸。

而且，就像數字超級智能受益于擴展一樣，機器人智能也是如此。

鑒于我們正在構建的算力基礎設施，如果我們不把它與物理智能的工作結合起來，幾乎是一種浪費。

主持人Ashlee：但這讓我一直在想當年元宇宙“沒有腿”的情況……Meta有什么資格做機器人？

• 【注】“沒有腿”：2021年，Meta發布元宇宙演示視頻，其中虛擬化身只有上半身，沒有腿部，被網友大量嘲諷，成為元宇宙時期Meta形象受損的標志性事件之一。

Alex：有一個世界，我們可能因為過去發生的事情而受到如此重的心理創傷，以至于就不起床了。

但我們對技術的潛力和構建出色產品深感興奮。

我通常相信，如果我們構建出色的產品，非常用心地對待，在向世界推出時非常謹慎……人們會為之興奮的。

主持人Ashlee：快問快答：Mango模型——還活著嗎？

Alex：芒果是活著且蓬勃生長的。

主持人Ashlee：因為我的AI極客朋友們跟我說芒果模型有什么大事在進展。

Alex：有太多毫無根據的謠言了。

主持人Ashlee：最后一個問題——你對AI的哲學立場是什么？

我感覺你有點神秘。我大概知道Dario的立場，Elon的立場我絕對清楚，對Sam有時候也了解。

你在運營這個龐大的實驗室，我不確定我真的知道你對這個正在被釋放到世界上的技術是怎么想的。

Alex：有幾件事值得說。

首先，我是這項技術的堅定信仰者——我確實相信我們會擁有非常非常強大的AI系統。

首先，我們必須極其認真地對待安全——這是基礎。

沒有在不極其深思熟慮地考慮所有安全風險的情況下構建超級智能這回事。

我們作為Meta具體想要構建的，是個人超級智能的世界——非常非常廣泛和普遍地部署，全球數十億人都能獲得，每個人都平等獲得，開啟一個人類豐裕的時代。

我一直在想的是：我們怎樣在地球上構建天堂？我認為超級智能是實現這一目標的關鍵里程碑。

還有最后一個我認為沒有人足夠多談論的話題——

“模型福利”（model welfare）：是否重要的是我們善待模型，考慮模型是否有道德分量？

這些在某些人看來很玄的問題，但我認為它們確實會改變我們日常的行動。

我們非常在乎如何以考慮到模型主觀感受的方式來開發和部署它們。

有研究表明，是有辦法衡量模型的主觀體驗的。

主持人Ashlee：你是科幻迷，還關注Neuralink和BCI對人類未來的意義。

如果這些是你所相信的，Meta是不是也需要更大膽地在這些方向上押注？

• 【注】BCI（Brain-Computer Interface）：腦機接口，通過讀取或刺激大腦信號實現人腦與計算機之間的直接通信。Neuralink 是馬斯克旗下專注于此技術的公司。
  Meta FAIR也有相關研究項目TRIBE，專注于用AI預測大腦對視覺、聽覺刺激的反應。

Alex：如果你要想哪些技術是人類的關鍵路徑，BCI絕對是其中之一，超級智能、機器人和腦機接口都是。

如果你想想今天我們做的哪些事情可以擴展到很久以后的將來——是能源、算力和機器人。

我與Elon的觀點有所不同——我認為研究非常重要，構建超級智能從根本上是一種研究活動。

我們處于知識的戰爭迷霧中，通過實驗來探索，這就是研究。

我們在FAIR有一個叫做TRIBE的研究方向，在為腦部預測構建基礎模型方面取得了里程碑——

在沒有任何關于你大腦的數據的情況下，我們可以相當準確地預測你的大腦會如何響應各種圖像、視頻或音頻。

我認為我們在很多關鍵領域都在進行重要的押注。

主持人Ashlee：你自從接受這份工作以來從沒聊得這么多。

有什么最后想說的嗎？

Alex：最終，我們在Meta真正努力構建的是：

每個個人、小企業或企業家如何擁有令人難以置信的工具來賦能他們，讓他們能夠構建比人類歷史上任何人曾經能夠構建的更多的東西。

然后，如何與人類經濟一起，賦能一個Agent經濟來促進和實現令人難以置信的進步。

同時，推動科學進步，通過健康超級智能大幅改善健康結果。

這個旅程上有很多事情讓我們真的非常興奮。

訪談鏈接：
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