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亚历山大王回应一切：LeCun、Manus，“我的父母都...

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加入Meta近一年——也被争议了快一年，亚历山大王（Alexander Wang）首次出来公开回应一切！
去年6月，Meta用140亿美元把亚历山大王从他一手创立的Scale AI带走。
此后将近一年，他几乎销声匿迹——从旧金山搬到南湾，闭门不出，埋头干活。
直到上个月 Meta发布新模型Muse Spark，这也是他加入Meta以来交出的第一份答卷。
在《Core Memory》的最新播客中，这位Meta AI背后的掌舵人，终于在时隔一年后，首次公开发声。
他穿着一件强烈的白尾鹿迷彩衬衫出现在录音室，留着一头鬼马发型，神情轻松。
他聊了Muse Spark背后的技术逻辑、Meta超级智能实验室的内部架构、对AI终局的判断。
除了技术的部分，其中也有不少八卦。
比如他与奥特曼决裂的个人代价，还有小扎亲自煮汤、天价抢人的真相。
精华提炼在这里（太长不看版）：
• Llama 4偏离轨道，是他加入Meta的直接原因； • Muse Spark只是开胃菜，真正让他兴奋的是接下来几个月内即将发布的更大模型； • 他认为科技行业正在分层：有算力的公司和没有算力的公司，将活在两个完全不同的世界； • “ChatGPT没赢，Claude Code没封神”——他认为AI终局根本还没开始； • Meta超级智能实验室的三条军规：认真对待超级智能、技术声音最响、科学严谨押大注； • MSI的氛围“像极了早期的OpenAI和Anthropic”，研究员来这里不是为了钱； • Muse Spark触发了安全检查，这是它没有开源的原因； • 曾经的室友奥特曼对他没有好话，与LeCun的关系已在X上和解——他说希望行业积怨随着超级智能临近自然消散； • 他开始认真思考“模型福利”——AI是否有主观感受，是否值得被善待。
以下是访谈全文。Enjoy。
消失的10个月：从Scale AI创始人到Meta AI负责人
主持人Ashlee：我感觉你们去年完全消失了，跟Nat一起进了某个掩体。现在你带着新模型回来了。
【注】Nat Friedman：前GitHub CEO，现任Meta产品与应用研究（PAR）负责人，是亚历山大王在Scale AI时期的早期天使投资人之一。
Alex：是的，我们有大量的工作要做。
从零开始在九个月内构建一个前沿模型，确实需要大量艰辛的努力。
看到大家使用Muse Spark真的很令人振奋，而且我们还有更好的模型在做，所以很令人期待。
主持人Ashlee：你之前住在旧金山，现在搬了吗？
Alex：我搬到南湾了。全力以赴。
对我来说，现在的城市就是帕洛阿尔托——在大学大道散散步，喝杯波霸奶茶。
主持人Ashlee：往大了说，这10个月你经历了彻底的改变——你的公司变了，你去了Meta。
这段经历是什么感受？这笔交易是怎么谈成的？你怎么会去和Zuck谈？
Alex：我认识Mark很多年了。甚至在我还在运营Scale的时候，他就非常慷慨地给了我很多建议。
他显然是一个经验极其丰富的创始人。
大约一年前，我们开始探讨是否有办法更紧密地合作。
那个时候，Mark越来越确信AGI即将到来，知道AI不仅将彻底改变Meta，而且是那种千载难逢的变革性技术。
他非常专注，也知道要在这上面下大注。与此同时，他也公开说过，Llama 4的发展轨迹并不符合公司需要继续押注的要求。
我们在非常高的层面上讨论如何更紧密合作，最后找到了对Scale好、对Meta也好的合作方式。
Mark大约一年前发出了关于“个人超级智能”的备忘录，那就是我们共同的北极星：
用一种赋能人的方式来构建这项技术，让世界上尽可能多的人能够获得它，让它尽可能民主化。
主持人Ashlee：我很早就认识你了，那时候你21岁。
你是最年轻的白手起家亿万富翁，Scale是你身份的一部分。然后去一家有8万名员工的公司担任职位，这是一个很大的转变。
Zuck一定是给了一个相当厉害的说辞。
Alex：是的，非常不同。
整个过程中让我印象最深的有两点：
第一，那些构建AI模型的人，对围绕这些模型能构建的东西，拥有越来越大的话语权——无论是经济上的还是产品上的。
第二，这下一阶段的技术，很大程度上归结于算力。
有大量算力的公司和没有算力的公司，能做的事情截然不同，这会造成科技生态的有趣分层。
在Meta这个机会里，Mark非常全力以赴押注AI，是一个非常有魄力的战略家。
同时这创造了一种条件，让我们能够用大量算力来构建，有能力真正对世界产生巨大影响。
Meta超级智能实验室是怎么搭起来的
主持人Ashlee：我认识你、Nat Friedman、Daniel Gross，跟Zuck只见过一两次。
能描述一下你们几个人之间是怎么安排的吗？
【注】Daniel Gross：知名天使投资人，前Y Combinator合伙人，现任Meta算力业务负责人，专注于长期基础设施规划。
Alex：整个部门叫做Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，简称MSL），由我统筹。
下面有几个板块：
其中有一个叫做TBD的部门，是大型模型研究实验室，有点声名狼藉，但那里汇集了大量顶尖研究人员和基础设施工程师，他们技术上都向我汇报。
还有一个叫“产品与应用研究”（PAR）的部门，由Nat Friedman领导，负责所有产品的构建和模型的实际部署。
在MSL的整体框架下，还有FAIR，继续做探索性研究——比如用AI理解大脑，用 AI 理解计算化学，以及我们构建的原子通用模型（UMA）。
【注】UMA（Universal Model for Atoms）：Meta FAIR构建的原子通用模型，用于模拟分子和材料的物理性质，属于计算化学领域。
Daniel Gross则主导Meta的算力业务，专注于长期基础设施规划，确保我们能建立起所需的所有GPU和数据中心基础设施。
此外，我们还有首席科学家赵胜佳，他负责统筹整个MSL的科学议程。
【注】赵胜佳（Shengjia Zhao）：Meta超级智能实验室首席科学家，斯坦福大学博士，曾任职 OpenAI。
主持人Ashlee：在进入Meta之前，你最熟悉这个团队里的哪些人？
Alex：我认识Nat和Daniel其实已经很长时间了。
Nat是我在Scale最早的天使投资人之一，在我完成YC之前就投资了Scale，这些年来一直给我建议。
Daniel我也是大约那个时候认识的，非常早期，一直保持联系。
他发现Meta AI最大的问题：缺乏“超级智能信仰”
主持人Ashlee：你刚到Meta的时候，发现了哪些问题？
Alex：当我加入Meta的时候，很明显需要对整个 AI 工作进行重置和重建，让它回到正确的轨道上。
因为Llama 4的发展轨迹并不在同一条线上，我们落后于前沿。
我认为比较根本性的问题是：许多领先的实验室是围绕“超级智能即将到来，而且非常近”这一前提来构建整个组织的。
你需要围绕这个核心信念构建整个实验室的计划和专注点。
所以首先要做的，就是认真对待超级智能，然后开始围绕这个核心前提重建所有其他假设。
主持人Ashlee：你是说他们在某种程度上缺乏这种宗教般的信念？
Alex：是的，我觉得这其实很普遍。
很多大公司有很多很聪明的AI人才，但这和那些从零开始、带着“超级智能即将到来”这种疯狂想法创建的初创公司是不一样的。
现在的Meta超级智能实验室，就是围绕“超级智能即将到来”这个概念构建的。
我们为这项工作制定了几条原则：
一、认真对待超级智能；
二、技术声音最响亮；
三、科学严谨，专注基础，押大注。
主持人Kylie：那你具体怎么追赶前沿？
Alex：我想了想，有三种方式可以做到：
第一，让每位研究员拥有更多算力。
很多大型实验室有大量算力，但被分散到太多方向，实际上阻碍了每位研究员的研究速度。
更专注、团队规模更小但每位研究员算力更高的组织，可以取得更快的研究进展。
第二，人才密度。
每个人都很出色的小团队，总是比职责更分散的大型组织移动得更快——人类组织总是要重新学习这个教训。
第三，非常雄心勃勃的研究押注。
确实存在一些风险很高但如果成功就能完全改变范式的大研究押注。
所以除了构建具有竞争力的前沿模型，我们还在将大量资源和算力分配到这些大胆的押注上。
那场疯狂的招募：小扎亲自煮汤、天价薪酬和真实动机
主持人Kylie：你们招募了很多人，据报道开出了前所未有的高薪。
从外部看，你们的做法很像雇佣兵——高价挖人、快速组团。
这让我想到Grok起步时的方式，追上了但始终没有达到逃逸速度。似乎有些东西是很难用钱买到的。
Alex：我认为这是外部认知与实验室内部日常之间最大的叙事落差之一。
很多报道是夸大的，但因为我们招募行动做得非常快——
我当时就知道，如果想构建出色的模型，我们昨天就需要这支团队——所以不得不以闪电战的方式完成招募。
但实验室内部的文化实际上非常像一家初创公司。认为研究员只是被钱驱动，这种假设是错误的。
对大多数人来说，留在原来的地方经济前景也非常好。
主要动机其实是：有机会从头开始构建，有大量算力，能追求雄心勃勃的研究方向，在一个不臃肿的团队里做这件事。
去过其他实验室的人来参观我们，经常说这里的氛围让他们想到早期的OpenAI或早期的Anthropic——因为某种意义上，我们才成立了10个月。
主持人Ashlee：因为Mark Chen上节目时提到了“汤”的故事，我想问问这是真的吗？
Zuck真的亲自做汤来招募研究员？
【注】Mark Chen：OpenAI前研究副总裁，此前也曾作为嘉宾上过Core Memory播客，并透露了小扎煮汤招募研究员的传言。
Alex：我不知道是不是我们做的汤，但……
主持人Kylie：我听说是Zuck亲自做的，但不确定。
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