作者 | 木子
Meta 最近又开始加码吸引 AI 人才。其成立不久的超级人工智能实验室（Meta Super Intelligence Labs，MSL）又有新动作：
据 Business Insider 消息，Meta 把“氛围编程”应用Gizmo背后的核心团队招进了 MSL。
这款应用让用户可以通过 AI 创建、分享互动内容，比如小程序或游戏——简单来说，就是让普通用户用 prompt 直接生成应用。其创始团队中，还有来自 Snapchat 的前工程师。
Meta 这次直接把 Gizmo 核心团队吸纳进 MSL，也显示出这个实验室的人员构成不只围绕基础模型研发，还在引入偏应用和产品能力的团队。
MSL 成立于 2025 年 6 月，彼时 Meta 的 AI 团队经历了一场不小的震荡。
不过，这个实验室自成立以来也伴随着不少争议。
一方面，是 Meta 在 AI 人才争夺战中的激进挖角；公司从多家 AI 企业和研究机构挖走研究员。OpenAI CEO 奥特曼曾吐槽，Meta 为挖人开出的签字奖金最高可达1 亿美元。
另一方面，随着 MSL 成为新的 AI 中枢，原本以基础研究著称的 FAIR，在公司内部的地位就有所变化了，其负责人Yann LeCun的技术路线也与小扎的理念分歧严重。去年底，在 Meta 工作了十余年的元老级科学家 LeCun 宣布离职。
在上任 7 个多月后，MSL 的负责人、Meta 现任首席人工智能官（Chief AI Officer，CAIO）亚历山大·王（Alexandr Wang），在上任 7 个多月后，也罕见公开发声，系统解释了这支新团队究竟要做什么。
在他看来，MSL 的任务很直白：一边推动通向超级智能的技术突破，一边把这些能力做成产品，最终推向Meta 数十亿用户。
也就是说，Meta 的野心不只是想做模型，而是想让每个人都有一个 AI 助手：
“我们真正相信的是：把个人 Agent 全球化部署出去。”
现在在 Meta，研究、产品和基础设施也不再是彼此分离的三条线，而是一个不断加速的飞轮：模型推动产品，产品带来规模，规模再反过来推动更强的模型。
至于和扎克伯格一起工作是什么感觉，亚历山大·王表示：和他共事时，最让我印象深刻的一点，是他看见未来的速度非常快。
此外，他还在访谈中提到，虽然他离开了自己创办的 Scale AI，但现在 Scale AI 仍在高速运转，那支团队还在为企业和政府交付项目，“执行力依然很强”。
以下是本次访谈的全部主要内容，AI 前线在不影响原意的前提下进行了整理编辑。
Meta 超级智能实验室是什么？
主持人： Meta Super Intelligence 到底是什么？
Alexandr Wang：扎克伯格和我都非常坚定地认为，这是人类历史上一个非常特殊的时刻。未来五年里，我们在 AI 领域取得的发现，很可能会成为人类文明有史以来最重大的发现之一。
Meta Super Intelligence Labs 的全部使命，就是打造一个尽可能高效的组织：一方面推动实现超级智能所需的突破和科学进展，另一方面构建相应的产品，让这项技术能够被部署给全球数十亿人使用。
Meta 之所以特别适合做这件事，一个重要原因就在于我们通过产品拥有的规模和触达能力。每天都有 35 亿人在使用我们的平台。这让我们处在一个极其独特的位置上，能够以一种与许多其他 AI 实验室显著不同的方式，把这项技术带给全世界。
另外，在我七个月前加入时，我们还有机会从零开始设计这个组织和团队。我们当时思考的是：面向超级智能未来的最优团队，应该是什么样子？
我们的重点是打下尽可能强的科学基础，做到最高的人才密度，把最优秀的人聚集在一起，并为突破性研究创造最好的环境。
如何平衡研究与产品
主持人： 从外界信息来看，你似乎更偏产品出身。你创办了 Scale AI，也帮助很多产品型公司成长。从产品转向研究，这种变化是什么感觉？你又是怎么平衡这两者的？
Alexandr Wang：从根本上说，我们必须由研究来驱动。我们正处在前沿 AI 一个极其特殊的历史时刻，所以必须高度聚焦研究，也必须抓住推动前沿发展的机会。
真正推动超级智能实现实质性突破，这样的机会是非常罕见、也非常令人振奋的。
所以，我们以研究为核心，来推动前沿进展。
但在 Meta 内部，我们也把这件事看作一个整体飞轮。通过构建前沿模型、不断拓展超级智能的边界，我们为卓越产品打下基础。而这些产品，又会成为打造全球最有意思、最有创新性的消费级产品的底层材料。
随着这些产品不断规模化，它们也会反过来让我们有能力扩大基础设施版图，建设世界上最大规模的一批基础设施。接着，这又会让我们能够训练更强的模型，持续扩展研究投入。所以在 Meta 内部，这其实是一个良性循环的飞轮。
这也是最让我兴奋的地方之一。我们并不把这件事看成一个静态项目，而是把它视为一个持续演进的体系：模型、产品和基础设施要彼此联动、共同推进。
主持人： 你能不能举一个你们正在做的事情，讲讲团队结构是什么样、以及产品交接发生在什么时候？
Alexandr Wang：一个让我感触很深的事实是，很多最成功的 AI 产品和技术进展，其实都来自研究与产品的并肩协作。
我觉得，我们已经走过了那种“研究在一个角落里做完，再交给产品团队去部署”的阶段。
你看很多重大突破，不管是 ChatGPT、Claude Code，还是我们正在做的很多东西，本质上都来自研究人员在思考产品、产品人员也在思考研究，双方紧密协作，共同把最好的产品做出来。
我们尤其兴奋的一个方向是个人 Agent。
最近，Manus 发布了能够代表用户 24/7 持续工作的 Agent，它们可以不断帮助用户完成目标、改善生活。我们把这看作一整系列围绕个人 Agent 产品中的第一步，后续还有很多我们很期待推出的产品。
这是我们认为最有机会把更强大的 AI 带给全球每一个人的方向之一。我觉得，十年之后回头看，这会是 AI 产品化进程中的重大突破之一。
Meta 的 AI 思路：靠硬件和 35 亿用户，
把个人 Agent 推向全球
主持人： 我真的很喜欢 Meta 的 Agent。我记得几个月前用过一次，后来还会反复回去用，确实是个很酷的产品。
你觉得 Meta 在这场 AI 竞争中的“身份”是什么？对于 Meta 的超级智能计划，你们有在刻意塑造一种更清晰的身份吗？
Alexandr Wang：我觉得，我们真正相信的是：把个人 Agent 全球化部署出去。
我们的独特之处之一在于，我们是一家全球化公司。全世界有一半的人每天都在使用我们的产品。这种触达规模非常惊人，也意味着当我们把强大的个人 Agent 部署给全世界用户时，会创造出很多其他实验室很难真正复制的新机会。
这对社区意味着什么？对国家意味着什么？当整个世界一起接入这项技术时，又意味着什么？
另一件让我们非常兴奋的事，是我们持续推进的硬件愿景。这是我们已经投入很多年的方向：可穿戴设备，以及下一代消费级硬件形态。
随着个人 Agent 的发展，这个愿景比以往任何时候都更真实。
未来，你会希望自己的个人 Agent，存在于一整套外围设备之中。
我们会从“手机中心”的时代，走向一个个人 Agent 全天候陪伴在身边的世界：它会以多种形态存在，始终在线，能看到你所看到的、听到你所听到的，并以比今天设备更深入得多的方式帮助你。
主持人： 听起来就像一个始终在线、存在于所有设备上的个人助手，这个方向很令人兴奋。很多公司都在尝试，但你们已经有硬件基础，比如我在用的 Meta 第二代 Ray-Ban 眼镜。只是现在跑的似乎还是比较旧的 Llama，什么时候能升级到真正的现代 AI？
Alexandr Wang：很快。
我大约七个月前加入 Meta 时，整个重点都放在一件事上：先把组织用正确的方式搭起来，而且是为长期而搭。我们不想为了短期结果去抄近路，也不想为了眼前的优化，牺牲长期机会。
我们要的是正确的科学基础、极高的人才密度，以及对长期科学问题的高度专注。我们还取消了人为设定的截止时间，好让技术能以最合适的节奏推进。
而过去七个月里我们看到的是，这些基础设施和组织基础已经搭得非常快。
现在我们到了这样一个节点：接下来的几个月里，你会看到我们非常快的推进速度，而且这种速度会贯穿全年。我们相信，在这一整年里，我们会在多个技术维度上，以非常令人兴奋的方式持续推动前沿。
所以请继续关注。我知道很多人已经等了很久，但我们对接下来要发生的事情非常兴奋。
主持人： 对我和很多用户来说，这其实像是一次很直接的软件升级机会，让这副眼镜真正变强。现在感觉它被较旧的 AI 限制住了。既然已经有摄像头和音频能力，现代 AI 本可以做出更多惊人的事情。
Alexandr Wang：正如你说的，我们已经卖出了数百万台设备，这项技术本身也已经非常普及了。所以这个机会是巨大的。
主持人： 我觉得它距离“超能力”只差一次软件更新了。我对此非常期待。
从 18 岁创业到今天，学到了什么
主持人： 我觉得你现在的做法很成熟：先把组织搭起来。这也是我今年才学到的一件事，相比五年、十年前，我现在更相信，真正的速度其实要为一年之后去搭。你是怎么学会这点的？18 岁刚创办 Scale AI 的你，和今天这个正在搭建新事业的你，最大的区别是什么？
Alexandr Wang：我觉得我学到了很多东西。
年轻的时候，人会特别没有耐心，你应该也很清楚这一点。我当年是大学还没读完就出来创业了，退学之后立刻开始做公司。
那种状态下，你非常急于把事情做成。而这既是很大的优点，也是一种很大的缺点。
一方面，它会让你把事情推进得比别人预期更快；但另一方面，你未必是在以一种能长期持续、能形成长期优势的方式来搭建这些东西。
我思考很多的一件事是：如果你去看硅谷伟大公司的历史，或者更广义地看商业史，那些真正有持久生命力的公司，往往都建立起了某种非常难以复制的基础。它像一颗种子，被埋下去，然后在很多年里慢慢长大，很多时候甚至需要几十年。
所以，我们在建设 MSL 时，以及在思考如何组建团队、如何持续做成大事时，核心问题都是：你怎么去搭建一个有耐久性的东西？你怎么形成一种贯穿整个组织、并且足够差异化的视角，让它能够在未来不断生长、扩展、演化，而且长期保持差异化？
说得简单一点，就是你不能让自己的急躁把你推得太远。你必须不断追问：你现在到底在打什么基础？你想讲的长期故事到底是什么？
主持人： 总结我过去十年的创业经验，其实也是类似的体会：放慢节奏、按长期搭团队，因为真正的人才往往要三四年才会开花。所以我很好奇，你当时离开 Scale 算是一次 exit 吗？
Alexandr Wang：他们现在还在继续做。
主持人： 对，他们还在继续。所以我可能应该换个问法：那个阶段的转换到底是什么样的？你为什么决定去做 Meta Super Intelligence？你和 扎克伯格的那次谈话是怎么发生的？给我们讲一点内部视角吧。
Alexandr Wang：整件事非常不按常规来，甚至连它发生的方式本身都很出人意料。
扎克伯格显然是一位非常大胆、也极具远见的领导者，而我觉得，正是那种级别的远见，才让整件事最终得以成形。
对 Scale AI 以及我们过去所做的一切来说，这都是一个非常重要的里程碑。Scale AI 现在还在继续往前走，那支团队依然在为企业和政府交付非常出色的成果，执行力也仍然非常强。
我们当时看到的机会是：这既是 Scale AI 的一个重大里程碑，也是一次能够回馈所有支持过公司成长的人的机会，包括投资人、员工，以及所有参与其中的人；同时也能让 Scale AI 为未来做好准备。
与此同时，我在 Meta 身上看到的机会则是巨大的。处在这场 AI 竞赛中间时，一切都显得非常高压，很容易让人看不清全局。
而在那个时候，我觉得很多人其实低估了 Meta。它在 AI 上拥有实现巨大成功所需的全部要素：分发能力、数十亿用户、规模、商业模式、顶尖人才，还有基础设施。
所有拼图其实都已经在那里了。而真正把这些拼图锁定到一起，让 Meta 能够在长期获得成功、持续壮大，这样的机会让我非常兴奋。
亚历山大·王对 AI 的看法
主持人： 我几乎会问每一位 AI 从业者这个问题：有没有哪一个关于 AI 未来发展或技术路径的判断，是你非常相信、但未必被同行普遍认同的？
Alexandr Wang：有些业内人士是认同我的，但我认为最重要的一件事，就是必须以极强的责任感去开发这项技术。
关于安全的很多担忧，不管是传统意义上的 AI 安全问题，还是新的问题——比如如何确保数十亿人每天使用这项技术时是安全的——都非常重要。
和任何新技术一样，一旦进入真实部署，就会带来新的安全问题。而以负责任的方式开发这项技术，就是我们的责任。
另一件同样关键的事，是我们所设想的未来：一个始终陪伴在你身边的个人 Agent，一个你愿意把目标、希望、恐惧，乃至生活中很多更深层内容都托付给它的存在。
要真正把这样的技术做出来，就必须赢得巨大的信任：来自用户、公众、政府，以及你能想到的所有利益相关方。所以，我们对“安全且审慎地构建这项技术”这件事是极其认真对待的。
我觉得 AI 社区里有一些人也认同这一点。但我也认为，有些人已经在某些承诺上开始后退了。而至少对我来说，这件事是我极其严肃看待的。
主持人： 你们会不会设一个类似“首席哲学家”的角色，来给 AI 定调？我感觉 Anthropic 现在有点类似这样的安排。Gemini 的拒答率好像就很高，整体风格也偏平。Meta 会不会设一个“首席哲学家”，来决定 AI 应该以什么样的方式表现自己？
Alexandr Wang：实际上，我们已经在和不少哲学家、心理学家合作，帮助我们塑造模型的行为方式，让它更有助于帮助用户、赋能用户完成自己的目标。
我们花了很多时间思考的一件事，是如何建立一种人类和 Agent 之间的“相互关系”——也就是人类希望 Agent 成功，而 Agent 也希望人类成功。
如何把这种关系设计出来、工程化出来，我认为这是让整个体系真正有效运转的一个非常重要的问题。
和 扎克伯格一起工作是什么感觉？
主持人： 我最后问一个问题，和扎克伯格一起工作到底是什么感觉？他的工作风格是什么样？外界对他的哪些说法是对的？又有哪些地方是你实际接触之后发现完全不是那么回事的？
Alexandr Wang：首先，扎克伯格 是过去几十年科技行业里最重要的人物之一。和他非常近距离地共事之后，我会觉得，外界关于他的很多说法其实并不公平。
首先，在很多方面，他其实是一个很普通的人。他非常顾家，是一个彻头彻尾的家庭型男人。他非常投入于自己的孩子、家庭和妻子。我认为，他的个人价值观是相当值得认可的。
除此之外，作为领导者，他又极其大胆、极其有野心。而和他一起工作时，最让我印象深刻的一点，就是他看见未来的速度有多快。
他能够从一个技术层面的进展出发，把它一路推演到：这对用户意味着什么，对消费者意味着什么，对企业意味着什么，对整个生态又意味着什么。然后，他会和团队里的每一个人一起，尽可能快地推动 Meta 去把那样的未来真正做出来。
我觉得自己非常幸运，能够和他一起工作。他是我们这个时代最杰出的企业家之一，能和他共事是一件非常愉快的事。他让我，也让整个团队，都能够比原本想象的更大胆地去做梦。
https://www.youtube.com/watch?v=5rhB-q68s1o
https://www.businessinsider.com/ex-snapchat-engineers-behind-gizmo-join-meta-superintelligence-labs-2026-3?utm_source
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