WEBVTT
Kind: captions
Language: zh

00:00:00.200 --> 00:00:02.666
Meta刚刚把人工智能的竞争

00:00:02.666 --> 00:00:04.700
推到了一个更危险的位置

00:00:05.333 --> 00:00:08.300
过去的聊天机器人负责回答问题

00:00:08.900 --> 00:00:10.700
Muse要直接接管任务

00:00:10.866 --> 00:00:13.333
它可以登录网站并填写表格

00:00:13.466 --> 00:00:17.066
还能发送邮件预定行程并购买商品

00:00:17.133 --> 00:00:19.566
用户睡觉以后照样继续工作

00:00:19.766 --> 00:00:22.200
扎克伯格给出的目标更加激进

00:00:22.533 --> 00:00:24.066
让每个人都拥有一个

00:00:24.066 --> 00:00:25.933
全天候运行的个人代理

00:00:26.266 --> 00:00:27.600
理解长期目标

00:00:27.866 --> 00:00:29.300
主动提出下一步

00:00:29.300 --> 00:00:32.300
并在互联网上代表用户采取行动

00:00:32.366 --> 00:00:35.066
这项产品表面上只是一个新应用

00:00:35.533 --> 00:00:37.500
背后却压着Meta过去两年

00:00:37.500 --> 00:00:39.566
最昂贵的一次战略重建

00:00:39.800 --> 00:00:42.333
2026年Meta预计资本开支

00:00:42.333 --> 00:00:45.566
达到1,300亿至1,450亿美元

00:00:45.700 --> 00:00:48.300
公司此前又用143亿美元

00:00:48.300 --> 00:00:50.733
买下scale AI的大额股权

00:00:51.066 --> 00:00:52.966
把创始人亚历山大王带

00:00:52.966 --> 00:00:55.133
进Meta超级智能实验室

00:00:55.366 --> 00:00:57.100
扎克伯格亲自招人

00:00:57.166 --> 00:00:59.866
把新团队安排在自己办公室周围

00:01:00.166 --> 00:01:02.133
又把多吉瓦数据中心和自

00:01:02.133 --> 00:01:04.300
研芯片全部接进这场竞赛

00:01:04.566 --> 00:01:07.100
Muse就是这套巨型机器第一次

00:01:07.100 --> 00:01:09.533
直接面对普通消费者的出口

00:01:09.666 --> 00:01:12.066
它也承担着一项很现实的任务

00:01:12.266 --> 00:01:14.966
证明这些钱最终能够形成生意

00:01:15.200 --> 00:01:17.900
训练出更强的模型只会制造成本

00:01:18.500 --> 00:01:19.900
只有代理进入日常

00:01:19.900 --> 00:01:22.066
工作消费与经营环节

00:01:22.300 --> 00:01:24.700
算力才有机会变成持续收入

00:01:24.933 --> 00:01:27.333
Meta过去靠信息流广告赚钱

00:01:27.600 --> 00:01:30.200
Muse想碰的是更靠近交易的环节

00:01:30.366 --> 00:01:33.600
它一旦帮用户预定机票和降低账单

00:01:34.133 --> 00:01:36.600
还能卖掉汽车或经营小生意

00:01:36.966 --> 00:01:39.066
Meta就有机会从交易服务商

00:01:39.066 --> 00:01:41.466
那里抽取很小的一部分佣金

00:01:41.700 --> 00:01:42.900
扎克伯格相信

00:01:42.933 --> 00:01:45.366
代理替用户赚到或省下的钱

00:01:45.600 --> 00:01:47.666
会覆盖它消耗的计算成本

00:01:47.766 --> 00:01:49.666
这个判断解释了Muse为何

00:01:49.666 --> 00:01:51.866
给出异常宽松的免费额度

00:01:52.100 --> 00:01:54.100
扎克伯格在访谈中提到

00:01:54.300 --> 00:01:57.133
初始方案大约每周提供1亿个TOKEN

00:01:57.500 --> 00:01:59.700
还附带一台云端虚拟电脑

00:01:59.900 --> 00:02:01.600
用户也可以购买订阅

00:02:01.800 --> 00:02:03.300
公开报道显示

00:02:03.600 --> 00:02:06.333
付费方案包括每月20美元的

00:02:06.333 --> 00:02:09.100
power和每月100美元的maximum

00:02:09.600 --> 00:02:12.600
Meta预计大部分人会停留在免费层

00:02:12.933 --> 00:02:16.000
真正的回报将来自代理促成的交易

00:02:16.300 --> 00:02:18.733
stripe的link被接入结账流程

00:02:18.733 --> 00:02:20.066
并用一次性卡号

00:02:20.066 --> 00:02:21.866
隐藏真实银行卡信息

00:02:22.266 --> 00:02:25.100
Meta想让Muse先成为消费者的代理

00:02:25.266 --> 00:02:27.800
再成为商家无法绕开的新入口

00:02:27.900 --> 00:02:30.900
这条路比订阅生意更大也更难

00:02:31.100 --> 00:02:33.933
chatgpt时代的核心动作是提问

00:02:34.500 --> 00:02:35.700
用户输入一句话

00:02:35.700 --> 00:02:37.533
模型给出一段答案

00:02:37.766 --> 00:02:38.966
会话结束以后

00:02:38.966 --> 00:02:41.200
风险通常也停在屏幕里

00:02:41.266 --> 00:02:43.766
个人代理的核心动作是授权

00:02:43.966 --> 00:02:46.133
用户要交出邮箱和日历

00:02:46.266 --> 00:02:48.333
购物记录与健康信息

00:02:48.700 --> 00:02:51.000
支付权限也可能包括在内

00:02:51.366 --> 00:02:52.933
还要允许系统在没有

00:02:52.933 --> 00:02:54.900
持续注释的情况下运行

00:02:55.100 --> 00:02:56.666
模型只要答错一句

00:02:56.866 --> 00:02:58.600
损失可能只是几分钟

00:02:59.066 --> 00:03:00.466
代理如果在错误目标

00:03:00.466 --> 00:03:02.333
上连续执行几个小时

00:03:02.566 --> 00:03:05.100
就可能发错邮件或买错商品

00:03:05.266 --> 00:03:06.666
甚至泄露隐私

00:03:06.766 --> 00:03:07.800
转走资金

00:03:08.066 --> 00:03:11.066
缪斯为此采用了长期驻留的虚拟机

00:03:11.533 --> 00:03:12.933
每名用户获得一台

00:03:12.933 --> 00:03:14.733
隔离的Linux云电脑

00:03:14.900 --> 00:03:16.733
里面有浏览器和存储

00:03:16.966 --> 00:03:18.666
也有处理器与内存

00:03:19.066 --> 00:03:21.300
代理可以编译自己写的代码

00:03:21.466 --> 00:03:22.500
创建工具

00:03:22.933 --> 00:03:24.400
启动多个子代理

00:03:24.700 --> 00:03:26.400
也能安排定时任务

00:03:26.500 --> 00:03:28.000
用户关闭应用后

00:03:28.000 --> 00:03:29.600
这台电脑仍然运行

00:03:30.133 --> 00:03:32.900
他会把当天获得的信息整理进记忆

00:03:33.266 --> 00:03:35.766
在目标出现变化时回来汇报

00:03:36.133 --> 00:03:39.500
需要发送邮件或付款时再请求批准

00:03:39.533 --> 00:03:42.800
这个架构改变了AI产品的基本单位

00:03:42.966 --> 00:03:45.500
聊天机器人的单位是一轮对话

00:03:45.866 --> 00:03:47.600
Muse的单位是一个持续

00:03:47.600 --> 00:03:49.700
数周甚至数月的项目

00:03:49.900 --> 00:03:52.300
扎克伯格给出的家庭案例很具体

00:03:52.533 --> 00:03:54.166
他让Muse为3岁的女儿

00:03:54.166 --> 00:03:55.866
安排每周烘焙项目

00:03:56.266 --> 00:03:58.200
自动挑选适合孩子的配方

00:03:58.466 --> 00:04:00.666
再通过购物服务备齐材料

00:04:00.933 --> 00:04:02.100
活动结束后

00:04:02.266 --> 00:04:04.900
系统根据反馈降低下一次难度

00:04:05.000 --> 00:04:06.466
另一个任务是盯住

00:04:06.466 --> 00:04:08.300
登山许可的开放时间

00:04:08.766 --> 00:04:10.666
名额出现后立即申请

00:04:11.466 --> 00:04:12.500
还有一套设在

00:04:12.500 --> 00:04:14.933
综合格斗训练房里的摄像头

00:04:15.266 --> 00:04:18.366
会让代理分析动作并给出训练建议

00:04:18.700 --> 00:04:20.266
这些例子听起来琐碎

00:04:20.700 --> 00:04:23.366
却准确展示了个人代理的门槛

00:04:23.600 --> 00:04:25.666
系统要记住家人的兴趣

00:04:25.866 --> 00:04:27.200
理解时间限制

00:04:27.533 --> 00:04:28.800
处理外部网站

00:04:28.900 --> 00:04:31.466
还要从失败中调整后续计划

00:04:31.733 --> 00:04:33.100
它需要把一句模糊

00:04:33.100 --> 00:04:35.000
愿望拆成几十个动作

00:04:35.400 --> 00:04:37.000
并在中途判断哪些

00:04:37.000 --> 00:04:38.700
步骤可以自行完成

00:04:38.933 --> 00:04:41.066
哪些步骤必须叫回用户

00:04:41.466 --> 00:04:43.866
真正有价值的地方恰好藏在

00:04:43.866 --> 00:04:46.200
这些没有标准答案的小事里

00:04:46.466 --> 00:04:47.466
普通消费者很少

00:04:47.466 --> 00:04:49.300
愿意学习复杂提示词

00:04:49.500 --> 00:04:51.066
他们只会说出目标

00:04:51.133 --> 00:04:52.466
然后等待结果

00:04:52.700 --> 00:04:54.566
Muse还会主动提出项目

00:04:54.800 --> 00:04:57.000
扎克伯格和女儿玩文明时

00:04:57.166 --> 00:04:59.166
让她制作一份游戏攻略

00:04:59.700 --> 00:05:00.866
任务完成后

00:05:00.900 --> 00:05:02.133
代理又建议加入

00:05:02.133 --> 00:05:03.800
不同文明的历史知识

00:05:03.966 --> 00:05:07.533
并自行扩展成新的功能页面Meta称

00:05:07.600 --> 00:05:09.966
这种建议可以参考整个Muse代理

00:05:09.966 --> 00:05:12.800
群体中经过匿名处理的有效做法

00:05:13.333 --> 00:05:15.533
某个用户找到更好的工作流

00:05:15.766 --> 00:05:17.666
类似经验可能帮助其他

00:05:17.666 --> 00:05:19.566
代理提出更合适的建议

00:05:19.733 --> 00:05:22.500
聊天机器人主要依赖模型规模

00:05:22.566 --> 00:05:24.300
个人代理还可能形成

00:05:24.300 --> 00:05:25.933
使用网路带来的复利

00:05:26.000 --> 00:05:28.333
这正是Meta熟悉的战场

00:05:29.100 --> 00:05:31.800
Facebook Instagram和Whatsapp的优势

00:05:31.866 --> 00:05:33.800
从来不止来自单个功能

00:05:34.166 --> 00:05:36.900
关系网络和分发规模才是关键

00:05:37.500 --> 00:05:39.400
Meta服务数十亿用户

00:05:39.400 --> 00:05:41.866
也连接着数以亿计的小企业

00:05:42.133 --> 00:05:44.266
缪斯若能进入Whatsapp

00:05:44.266 --> 00:05:46.400
并进一步进入智能眼镜

00:05:46.700 --> 00:05:48.466
它获得的分发能力远

00:05:48.466 --> 00:05:50.800
高于一家独立AI创业公司

00:05:51.133 --> 00:05:52.900
小商家可以让它制作

00:05:52.900 --> 00:05:54.966
商品页面并管理广告

00:05:55.166 --> 00:05:56.600
还能回复客户

00:05:56.733 --> 00:05:59.133
在不断根据销售结果调整

00:05:59.333 --> 00:06:01.766
消费者则可以让它寻找服务

00:06:01.766 --> 00:06:03.966
比较价格并完成购买

00:06:04.700 --> 00:06:07.200
交易两端都在Meta的生态里

00:06:07.366 --> 00:06:09.200
闭环自然会越来越短

00:06:09.366 --> 00:06:11.200
扎克伯格把AI代理市场

00:06:11.200 --> 00:06:13.166
看成一个强者集中的市场

00:06:13.666 --> 00:06:14.400
他认为

00:06:14.400 --> 00:06:17.066
真正有能力推进前沿研究的公司

00:06:17.166 --> 00:06:19.000
可能不会超过十几家

00:06:19.133 --> 00:06:21.800
各家会在不同任务上形成优势

00:06:22.066 --> 00:06:24.600
Meta想同时拿下两类高频需求

00:06:24.800 --> 00:06:27.000
帮助普通人改善生活关系

00:06:27.000 --> 00:06:28.766
以及帮助小企业经营

00:06:29.300 --> 00:06:31.966
前者依赖社交数据与长期记忆

00:06:32.133 --> 00:06:34.933
后者依赖广告系统和商家网络

00:06:35.300 --> 00:06:37.700
缪斯的商业野心因此远远

00:06:37.700 --> 00:06:40.133
超过一个每月收费的效率工具

00:06:40.266 --> 00:06:43.733
不过Meta必须先回答一个尖锐问题

00:06:43.933 --> 00:06:46.133
一个曾经因为隐私和青少年

00:06:46.133 --> 00:06:48.400
安全遭到长期批评的公司

00:06:48.666 --> 00:06:50.566
凭什么获得更深的权限

00:06:50.866 --> 00:06:52.666
缪斯发布前不到两周

00:06:53.100 --> 00:06:56.566
Meta同意用最高180亿美元解决美国

00:06:56.566 --> 00:06:59.466
多州围绕社交媒体伤害青少年的

00:06:59.466 --> 00:07:00.266
诉讼

00:07:00.366 --> 00:07:02.400
并承诺增加保护措施

00:07:02.600 --> 00:07:03.566
更早以前

00:07:03.566 --> 00:07:06.333
Facebook经历过剑桥分析丑闻

00:07:06.533 --> 00:07:09.300
2019年又因隐私违规向

00:07:09.300 --> 00:07:12.400
美国联邦贸易委员会支付50亿美元

00:07:12.700 --> 00:07:14.100
用户面对Muse时

00:07:14.100 --> 00:07:16.300
不会只看新的技术说明

00:07:16.466 --> 00:07:19.200
也会把这些旧账一起带进判断

00:07:19.466 --> 00:07:21.133
Meta给出的答案是把

00:07:21.133 --> 00:07:22.966
信任写进系统结构

00:07:23.566 --> 00:07:25.300
Muse的核心代理看不到

00:07:25.300 --> 00:07:27.133
真实密码和支付信息

00:07:27.400 --> 00:07:28.733
认证令牌被放在

00:07:28.733 --> 00:07:30.366
虚拟机里的隔离容器

00:07:30.400 --> 00:07:32.000
由专门服务保管

00:07:32.166 --> 00:07:33.733
连接邮箱时系统

00:07:33.733 --> 00:07:35.666
默认先获得只读权限

00:07:36.000 --> 00:07:37.766
只有用户明确允许后

00:07:37.766 --> 00:07:39.266
它才可以发送邮件

00:07:39.466 --> 00:07:41.933
每一次连接外部服务都要声明

00:07:41.933 --> 00:07:45.100
调用的方法权限范围和任务目的

00:07:45.400 --> 00:07:48.400
付款登录或传出敏感数据时

00:07:48.566 --> 00:07:50.366
系统可以要求人工确认

00:07:50.666 --> 00:07:51.766
虚拟机里还有一个

00:07:51.766 --> 00:07:53.266
独立的Sentinel代理

00:07:54.166 --> 00:07:55.500
Muse提出动作

00:07:55.766 --> 00:07:58.800
sentinel决定放行拒绝或询问用户

00:07:58.966 --> 00:08:01.333
所有网络请求都要经过它检查

00:08:01.666 --> 00:08:04.333
目标域名和IP地址是判断对象

00:08:04.500 --> 00:08:07.900
端口协议与请求内容也包括在内

00:08:07.966 --> 00:08:10.133
Meta还把运行不受信任内容的

00:08:10.133 --> 00:08:13.733
区域与凭据存储长期数据库分开

00:08:13.866 --> 00:08:16.166
限制系统调用和内核能力

00:08:16.333 --> 00:08:17.966
攻击者即使诱导主

00:08:17.966 --> 00:08:19.733
代理执行恶意指令

00:08:20.066 --> 00:08:21.666
也要继续穿过权限

00:08:21.666 --> 00:08:23.566
隔离与网路出口控制

00:08:23.766 --> 00:08:26.666
Meta为Muse开放了漏洞奖励计划

00:08:26.766 --> 00:08:29.133
有效报告最高奖励30万美元

00:08:29.500 --> 00:08:30.933
其中能够通过提示词

00:08:30.933 --> 00:08:33.000
注入影响单名用户的漏洞

00:08:33.166 --> 00:08:35.133
最高奖励13万美元

00:08:35.266 --> 00:08:36.600
这些数字说明公司

00:08:36.600 --> 00:08:38.333
知道威胁并不抽象

00:08:38.466 --> 00:08:39.600
个人代理会主动

00:08:39.600 --> 00:08:41.966
阅读网页邮件和文件

00:08:42.800 --> 00:08:44.766
而这些内容都可能藏有对

00:08:44.766 --> 00:08:46.866
模型下命令的恶意文字

00:08:47.000 --> 00:08:50.300
传统软件把数据与代码分得较清楚

00:08:50.766 --> 00:08:52.400
大模型却会把看到的

00:08:52.400 --> 00:08:54.900
文字同时当成信息和指令

00:08:55.000 --> 00:08:56.866
只靠一句忽略恶意

00:08:56.866 --> 00:08:58.766
提示守不住这样的系统

00:08:59.000 --> 00:09:01.133
权限必须放在模型之外

00:09:01.266 --> 00:09:03.733
Muse发布时使用安全虚拟机

00:09:04.066 --> 00:09:06.600
Meta承诺稍后推出机密虚拟机

00:09:06.900 --> 00:09:09.266
届时整台虚拟机的内容和对话

00:09:09.266 --> 00:09:11.966
会用只有用户持有的密钥加密

00:09:12.166 --> 00:09:14.500
公司声称连Meta也无法读取

00:09:14.933 --> 00:09:16.333
signal创始人莫克西

00:09:16.333 --> 00:09:18.600
马林斯派克参与了这套项目

00:09:18.766 --> 00:09:20.533
他早年也帮助WhatsApp

00:09:20.533 --> 00:09:22.066
建设端到端加密

00:09:22.566 --> 00:09:24.800
扎克伯格反复强调这项

00:09:24.800 --> 00:09:26.466
能力可以被技术验证

00:09:26.600 --> 00:09:29.466
信任不必完全依赖公司的口头承诺

00:09:29.566 --> 00:09:32.566
可发布时与未来版本必须分开看

00:09:32.766 --> 00:09:34.533
官方说明明确写着

00:09:34.766 --> 00:09:36.733
真正做到连Meta也无法

00:09:36.733 --> 00:09:38.900
访问的Muse confidential VM

00:09:38.900 --> 00:09:40.733
要在当年稍后推出

00:09:41.066 --> 00:09:42.700
当前系统仍会在必要时

00:09:42.700 --> 00:09:44.766
把有限数据送出虚拟机

00:09:44.866 --> 00:09:46.866
用于模型推理和遥测

00:09:47.133 --> 00:09:49.866
用户可以退出把交互用于训练

00:09:50.200 --> 00:09:52.900
也可以要求代理遗忘特定内容

00:09:53.700 --> 00:09:56.066
Meta还承诺Muse的对话和

00:09:56.066 --> 00:09:58.700
虚拟机数据不会进入广告系统

00:09:58.766 --> 00:10:00.400
这些保护措施很重要

00:10:00.500 --> 00:10:01.766
但它们仍需独立

00:10:01.766 --> 00:10:03.700
安全研究者长期验证

00:10:03.800 --> 00:10:05.600
一个架构图无法替代

00:10:05.600 --> 00:10:07.700
真实世界里的攻击检验

00:10:07.900 --> 00:10:09.966
更深的矛盾来自产品本身

00:10:10.733 --> 00:10:13.466
muse越了解用户服务就越准确

00:10:14.166 --> 00:10:16.200
它收集的长期上下文越多

00:10:16.200 --> 00:10:18.166
一次泄露的价值也越高

00:10:18.566 --> 00:10:20.800
普通聊天记录可能只有零散问题

00:10:20.900 --> 00:10:23.600
个人代理的记忆会把工作家庭

00:10:23.733 --> 00:10:26.733
健康消费与关系放进同一个地方

00:10:26.933 --> 00:10:28.500
攻击者得到的将是一份

00:10:28.500 --> 00:10:30.500
可以执行操作的人生档案

00:10:30.733 --> 00:10:32.700
安全虚拟机降低了风险

00:10:33.100 --> 00:10:35.000
却无法把风险降到零

00:10:35.133 --> 00:10:37.266
Meta要求用户相信的程度

00:10:37.500 --> 00:10:39.566
已经超过社交网络时代

00:10:39.866 --> 00:10:41.566
扎克伯格认为隐私

00:10:41.566 --> 00:10:43.366
反而会成为Meta的优势

00:10:44.100 --> 00:10:45.266
他的理由是

00:10:45.266 --> 00:10:48.300
公司花了十多年把Whatsapp建成全球

00:10:48.300 --> 00:10:51.100
规模最大的端到端加密通信系统之

00:10:51.100 --> 00:10:53.466
一已经积累了工程经验

00:10:53.866 --> 00:10:55.500
这个逻辑有技术基础

00:10:55.600 --> 00:10:57.900
也带着明显的商业反击意味

00:10:58.166 --> 00:10:59.566
Meta过去的隐私声誉

00:10:59.566 --> 00:11:01.200
是Muse最大的负债

00:11:01.566 --> 00:11:03.733
公司现在试图把最受质疑

00:11:03.733 --> 00:11:05.966
的地方改造成差异化卖点

00:11:06.500 --> 00:11:07.466
能否成功

00:11:07.533 --> 00:11:09.766
决定Muse会成为下一代入口

00:11:09.766 --> 00:11:11.966
还是昂贵的数据中心演示

00:11:12.300 --> 00:11:13.933
Muse背后的模型路线

00:11:13.933 --> 00:11:15.700
同样经历过一次失败

00:11:16.133 --> 00:11:17.300
扎克伯格承认

00:11:17.333 --> 00:11:20.000
他曾以为Meta在推荐广告和

00:11:20.000 --> 00:11:22.466
内容治理上的机器学习经验

00:11:22.533 --> 00:11:24.100
可以顺利复制到大

00:11:24.100 --> 00:11:26.933
语言模型LLAMA3表现不错

00:11:27.400 --> 00:11:29.566
他因此对LLAMA4过于乐观

00:11:29.733 --> 00:11:30.800
产品发布后

00:11:30.800 --> 00:11:33.600
团队发现进展轨迹已经偏离目标

00:11:33.900 --> 00:11:36.133
问题不只是模型榜单落后

00:11:36.133 --> 00:11:37.900
原有组织方式也无法

00:11:37.900 --> 00:11:40.000
支撑快速推进前沿能力

00:11:40.100 --> 00:11:42.400
随后发生的是一次激烈重组

00:11:43.533 --> 00:11:45.266
Meta投资scale AI

00:11:45.333 --> 00:11:47.500
并引入亚历山大王

00:11:47.800 --> 00:11:49.533
成立超级智能实验室

00:11:49.700 --> 00:11:51.333
又压缩团队规模

00:11:51.600 --> 00:11:54.166
扎克伯格开始强调人才密度

00:11:54.566 --> 00:11:57.366
认为前沿模型更像一项由少数

00:11:57.366 --> 00:12:00.600
顶尖研究者共同推进的科学工程

00:12:00.766 --> 00:12:03.300
团队人数太多会拉长沟通链条

00:12:03.466 --> 00:12:05.333
真正稀缺的是能够把整个

00:12:05.333 --> 00:12:07.666
训练过程放在脑中协同的人

00:12:08.266 --> 00:12:08.700
于是

00:12:08.700 --> 00:12:11.500
他亲自花大量时间招募研究人员

00:12:11.533 --> 00:12:13.066
让核心成员在物理

00:12:13.066 --> 00:12:14.866
空间上围绕自己工作

00:12:15.066 --> 00:12:16.933
算力投入也跟着扩大

00:12:17.200 --> 00:12:18.500
扎克伯格表示

00:12:18.600 --> 00:12:20.366
俄亥俄州的Prometheus

00:12:20.366 --> 00:12:22.300
吉瓦级集群已经上线

00:12:22.300 --> 00:12:24.500
并用于继续训练新模型

00:12:25.133 --> 00:12:27.600
公司还在建设多吉瓦计算能力

00:12:27.900 --> 00:12:30.866
Meta与许多纯AI实验室的区别

00:12:30.866 --> 00:12:33.666
在于它拥有庞大的广告现金流

00:12:33.800 --> 00:12:37.800
2025年公司收入达到约2,010亿美元

00:12:37.900 --> 00:12:40.200
2026年资本开支指引已经

00:12:40.200 --> 00:12:43.500
抬到1,300亿至1,450亿美元

00:12:43.866 --> 00:12:46.300
高利润社交业务正在为模型

00:12:46.366 --> 00:12:48.933
芯片和数据中心承担账单

00:12:48.966 --> 00:12:50.766
这就是Muse被称为最大

00:12:50.766 --> 00:12:52.700
AI投资的真正含义

00:12:52.866 --> 00:12:53.966
金额并没有全部

00:12:53.966 --> 00:12:55.666
写在一个产品项目里

00:12:56.100 --> 00:12:58.700
投资散布在人才收购与模型训练

00:12:58.700 --> 00:13:00.966
自研芯片及电力设施中

00:13:01.100 --> 00:13:04.000
也流向数据中心和消费者分发

00:13:04.200 --> 00:13:05.800
缪斯把这些部分连成了

00:13:05.800 --> 00:13:07.866
一项可以检验的商业计划

00:13:08.300 --> 00:13:10.533
模型能否长时间可靠工作

00:13:10.700 --> 00:13:12.766
安全系统能否挡住攻击

00:13:13.133 --> 00:13:15.300
免费额度能否形成习惯

00:13:15.500 --> 00:13:18.166
交易抽成能否覆盖推理成本

00:13:18.366 --> 00:13:19.933
每一项都会决定上

00:13:19.933 --> 00:13:22.266
千亿美元资本开支的回报

00:13:22.533 --> 00:13:25.200
Meta也在重新定义开放路线

00:13:25.733 --> 00:13:27.600
扎克伯格仍然主张维持

00:13:27.600 --> 00:13:29.566
强大的开放模型生态

00:13:29.700 --> 00:13:32.566
理由是更多研究者能够检查系统

00:13:32.733 --> 00:13:35.400
市场也不会被少数实验室控制

00:13:35.900 --> 00:13:37.166
他同时明确表示

00:13:37.266 --> 00:13:40.200
公司不会把所有先进成果全部开放

00:13:40.366 --> 00:13:42.200
Musebark通过Meta自有

00:13:42.200 --> 00:13:44.266
服务和API运行未来

00:13:44.300 --> 00:13:47.000
虽然计划发布开放权重版本

00:13:47.000 --> 00:13:49.566
个人代理的安全虚拟机社交

00:13:49.566 --> 00:13:52.766
分发和交易网络仍掌握在Meta手里

00:13:52.800 --> 00:13:54.900
开放模型负责扩大生态

00:13:55.300 --> 00:13:57.466
封闭产品负责形成收入

00:13:57.666 --> 00:13:59.733
两条路线可以同时存在

00:13:59.800 --> 00:14:01.733
这套立场来自扎克伯格

00:14:01.733 --> 00:14:03.900
对AI未来的三项判断

00:14:04.200 --> 00:14:07.200
他认为个人应该直接获得强大技术

00:14:07.466 --> 00:14:10.333
AI最重要的用途会是发明新事物

00:14:10.333 --> 00:14:12.400
而非单纯替代现有劳动

00:14:12.900 --> 00:14:14.533
长期安全还要依靠

00:14:14.533 --> 00:14:16.366
权力分散与相互制衡

00:14:16.500 --> 00:14:17.533
按照这个逻辑

00:14:17.733 --> 00:14:20.800
把最强模型长期锁在少数实验室里

00:14:20.800 --> 00:14:24.000
会让经济利益和安全决策同时集中

00:14:24.200 --> 00:14:26.766
Muse承担的政治叙事就是把

00:14:26.766 --> 00:14:28.933
高端能力送到个人手上

00:14:29.300 --> 00:14:30.966
让普通用户也能决定

00:14:30.966 --> 00:14:32.966
代理为哪些目标工作

00:14:32.966 --> 00:14:35.933
但Meta自己的做法没有完全走向开放

00:14:36.166 --> 00:14:37.400
扎克伯格承认

00:14:37.566 --> 00:14:40.200
盈利公司需要保留部分先进成果

00:14:40.466 --> 00:14:42.700
Muse开放给用户并不等于

00:14:42.700 --> 00:14:44.566
核心系统全部可检查

00:14:44.700 --> 00:14:47.200
外界能够研究开放权重模型

00:14:47.700 --> 00:14:50.333
却无法完整复现Meta内部的

00:14:50.333 --> 00:14:53.333
训练数据后训练流程代理

00:14:53.333 --> 00:14:56.400
群体学习和云端安全基础设施

00:14:56.933 --> 00:14:58.900
所谓把技术交给每个人

00:14:58.900 --> 00:15:00.500
在产品层面成立

00:15:00.500 --> 00:15:03.600
在控制层面仍然由平台设定边界

00:15:03.766 --> 00:15:06.166
这种张力会长期伴随muse

00:15:06.466 --> 00:15:08.200
扎克伯格还把开放生态

00:15:08.200 --> 00:15:10.000
与网络安全联系起来

00:15:10.366 --> 00:15:11.866
他举出的逻辑是

00:15:11.933 --> 00:15:14.133
攻击者拥有强大AI时

00:15:14.266 --> 00:15:17.300
防守方也需要同等级工具修补系统

00:15:17.666 --> 00:15:20.166
开放软件允许更多人审查

00:15:20.400 --> 00:15:22.133
漏洞更容易被发现

00:15:22.200 --> 00:15:24.200
这个判断有现实依据

00:15:24.333 --> 00:15:25.533
也需要条件

00:15:25.733 --> 00:15:28.800
高能力网络模型同时降低供给门槛

00:15:29.100 --> 00:15:31.000
个人和小机构未必拥有

00:15:31.000 --> 00:15:33.600
足够人才把工具转化成防御

00:15:34.366 --> 00:15:36.766
开放带来的净效果取决于防护

00:15:36.766 --> 00:15:39.466
工具能否比自动攻击更快普及

00:15:39.600 --> 00:15:42.600
这个组合比单纯开放LLAMA更现实

00:15:43.166 --> 00:15:45.466
模型权重逐渐商品化以后

00:15:45.566 --> 00:15:47.133
利润会向分发

00:15:47.166 --> 00:15:49.866
上下文和执行环境移动

00:15:50.066 --> 00:15:52.500
Muse拥有一台长期运行的电脑

00:15:52.500 --> 00:15:54.200
能够调用Meta生态

00:15:54.266 --> 00:15:56.266
也可能与其他代理协作

00:15:56.566 --> 00:15:59.300
即使竞争对手拿到性能相近的模型

00:15:59.466 --> 00:16:01.500
也很难迅速复制数十亿

00:16:01.500 --> 00:16:05.000
用户关系商家广告账户和支付连接

00:16:05.966 --> 00:16:08.600
Meta正在把护城河从谁的模型参数

00:16:08.600 --> 00:16:11.966
更多转向谁能让代理真正进入生活

00:16:12.166 --> 00:16:14.500
入口竞争还会延伸到智能眼镜

00:16:14.900 --> 00:16:16.100
手机上的代理必须

00:16:16.100 --> 00:16:17.700
等待用户掏出设备

00:16:17.766 --> 00:16:19.700
眼镜可以持续听到问题

00:16:19.800 --> 00:16:20.666
看到环境

00:16:20.666 --> 00:16:22.300
并在当下给出帮助

00:16:22.500 --> 00:16:25.500
Muse计划进入Meta智能眼镜以后

00:16:25.933 --> 00:16:28.766
代理可能获得现实世界的第一视角

00:16:28.966 --> 00:16:31.366
它可以记住用户刚看过的商品

00:16:31.400 --> 00:16:33.000
识别一张活动海报

00:16:33.166 --> 00:16:35.900
再把信息转成日程或购买任务

00:16:36.300 --> 00:16:37.766
便利会明显增加

00:16:37.966 --> 00:16:39.666
旁人的知情权和被

00:16:39.666 --> 00:16:41.800
记录风险也会随之升高

00:16:41.966 --> 00:16:44.300
扎克伯格认为智能眼镜的

00:16:44.300 --> 00:16:46.933
录制提示灯已经比手机更透明

00:16:47.566 --> 00:16:49.366
公众会像过去适应摄像

00:16:49.366 --> 00:16:51.700
手机那样逐渐适应这类设备

00:16:51.866 --> 00:16:54.066
这个类比只解释了技术扩散

00:16:54.166 --> 00:16:56.600
没有解决代理的持续分析能力

00:16:57.066 --> 00:16:59.700
手机录像通常由人主动开启

00:16:59.966 --> 00:17:02.000
带有个人记忆的AI眼镜

00:17:02.000 --> 00:17:04.466
可能随时把观察转成行动

00:17:04.700 --> 00:17:06.333
Meta需要回答的会从

00:17:06.333 --> 00:17:08.166
设备是否正在拍摄

00:17:08.500 --> 00:17:10.533
扩大到系统保留了什么

00:17:10.600 --> 00:17:11.700
推断了什么

00:17:11.733 --> 00:17:13.500
又替用户做了什么

00:17:13.733 --> 00:17:16.566
缪斯与Meta AI暂时也不会立即合并

00:17:16.933 --> 00:17:18.733
扎克伯格把Meta AI描述

00:17:18.733 --> 00:17:20.300
成快速问答工具

00:17:20.566 --> 00:17:23.800
Muse更重视长期理解与持续执行

00:17:23.966 --> 00:17:25.566
两者如果一直分开

00:17:25.933 --> 00:17:27.166
用户要在两个入口

00:17:27.166 --> 00:17:28.866
之间判断任务类型

00:17:29.100 --> 00:17:30.800
两者如果最终融合

00:17:31.100 --> 00:17:33.600
Meta就会把聊天记忆和

00:17:33.600 --> 00:17:35.700
行动放进同一账户体系

00:17:35.900 --> 00:17:38.000
前一种方案增加使用摩擦

00:17:38.200 --> 00:17:40.866
后一种方案增加数据集中程度

00:17:40.966 --> 00:17:42.500
产品最后如何收敛

00:17:42.866 --> 00:17:44.700
将直接影响隐私边界

00:17:44.866 --> 00:17:47.933
风险也随之从模型层转到制度层

00:17:48.133 --> 00:17:49.900
代理替用户谈价时

00:17:49.900 --> 00:17:51.366
究竟代表谁的利益

00:17:51.533 --> 00:17:53.700
如果平台从商家获得佣金

00:17:53.900 --> 00:17:56.166
它推荐的商品还能否保持中立

00:17:56.533 --> 00:17:58.666
当Muse管理Instagram广告

00:17:58.666 --> 00:18:00.166
又从交易中分成

00:18:00.500 --> 00:18:02.066
平台既控制流量

00:18:02.066 --> 00:18:04.000
也控制执行购买的代理

00:18:04.266 --> 00:18:06.900
短期看这能降低交易摩擦

00:18:07.100 --> 00:18:10.400
长期看它可能形成一层新的平台税

00:18:10.700 --> 00:18:12.966
消费者以为拥有自己的代理

00:18:13.200 --> 00:18:15.466
代理却运行在一家同时经营

00:18:15.466 --> 00:18:17.866
广告和市场入口的公司里

00:18:17.933 --> 00:18:20.166
扎克伯格描述的模式是

00:18:20.166 --> 00:18:22.166
让商家承担部分成本

00:18:22.600 --> 00:18:24.900
从而保持大规模免费使用

00:18:25.000 --> 00:18:28.400
这与Meta过去的广告模式有相似之处

00:18:28.600 --> 00:18:30.700
用户不用直接支付高价

00:18:30.800 --> 00:18:33.766
商业系统通过用户行为获得回报

00:18:33.966 --> 00:18:34.900
区别在于

00:18:35.300 --> 00:18:37.400
信息流只影响人看见什么

00:18:37.566 --> 00:18:40.466
代理能够替人做决定并完成行动

00:18:40.600 --> 00:18:42.066
推荐排序的偏差

00:18:42.066 --> 00:18:43.800
已经足以改变注意力

00:18:44.133 --> 00:18:46.900
执行代理的偏差还会改变资金流向

00:18:47.166 --> 00:18:49.533
监管者迟早会要求平台解释

00:18:49.533 --> 00:18:52.800
推荐佣金与代理决策之间的关系

00:18:53.066 --> 00:18:54.133
还有一个容易忽视

00:18:54.133 --> 00:18:56.066
的成本是本地社区

00:18:56.800 --> 00:18:58.733
数据中心需要大量电力

00:18:58.766 --> 00:19:02.000
土地冷却设施和熟练工人

00:19:02.166 --> 00:19:04.933
扎克伯格在访谈中把Meta与短期

00:19:04.933 --> 00:19:08.266
倒卖数据中心地块的投机者区分开

00:19:08.333 --> 00:19:11.400
强调公司会在当地经营数十年

00:19:11.466 --> 00:19:13.100
他举出路易斯安那州

00:19:13.100 --> 00:19:15.466
税收支持教师奖金的例子

00:19:15.766 --> 00:19:17.166
也提到培训光纤

00:19:17.166 --> 00:19:19.933
技术员电工和高级木工

00:19:20.166 --> 00:19:23.300
长期建设确实能够创造税收和就业

00:19:23.466 --> 00:19:26.566
但居民对电价水资源与基础设施

00:19:26.566 --> 00:19:29.133
负担的担忧不会因此自动消失

00:19:29.366 --> 00:19:31.533
Meta仍要用可核查的数据

00:19:31.533 --> 00:19:33.966
证明收益与成本如何分配

00:19:34.566 --> 00:19:37.300
Muse能否普及还取决于可靠性

00:19:37.500 --> 00:19:39.166
一个代理每完成10个

00:19:39.166 --> 00:19:42.133
步骤都有95%的成功率

00:19:42.666 --> 00:19:43.933
整个任务全部正确

00:19:43.933 --> 00:19:45.533
的概率只有约6成

00:19:45.766 --> 00:19:48.066
长链任务把小错误不断放大

00:19:48.200 --> 00:19:50.500
系统还会遇到网页变化登录

00:19:50.500 --> 00:19:52.966
失败库存不足和含糊指令

00:19:53.200 --> 00:19:55.400
Meta给主代理增加Sentinel

00:19:55.600 --> 00:19:57.566
最小权限和人工批准

00:19:57.800 --> 00:19:59.733
能够限制灾难性动作

00:19:59.800 --> 00:20:01.133
却会增加中断

00:20:01.733 --> 00:20:04.066
用户一旦需要频繁回来确认

00:20:04.300 --> 00:20:06.666
全天候代理的便利就会下降

00:20:06.766 --> 00:20:09.400
安全与自主之间没有免费的答案

00:20:09.466 --> 00:20:11.600
个人代理还会面对责任归属

00:20:12.333 --> 00:20:15.100
Muse替用户与商家协商价格时

00:20:15.266 --> 00:20:17.300
如果误解条件造成损失

00:20:17.400 --> 00:20:20.400
用户Meta和服务商要怎样分担

00:20:20.733 --> 00:20:24.100
代理自行生成代码连接陌生服务

00:20:24.500 --> 00:20:27.733
出现数据外泄又由谁证明操作过程

00:20:27.933 --> 00:20:30.600
传统应用的功能边界相对固定

00:20:30.766 --> 00:20:33.366
Muse会根据目标临时创建工具

00:20:33.600 --> 00:20:34.866
能力越灵活

00:20:35.000 --> 00:20:37.133
事故路径越难提前列举

00:20:37.366 --> 00:20:38.300
完整日志

00:20:38.666 --> 00:20:40.666
可撤销操作和清晰赔付

00:20:40.666 --> 00:20:43.466
机制会与模型能力同样重要

00:20:43.733 --> 00:20:45.366
stripe为Muse提供购买

00:20:45.366 --> 00:20:47.533
保护是这方面的第一步

00:20:47.700 --> 00:20:50.700
符合条件的交易可以获得遗失损坏

00:20:50.700 --> 00:20:54.500
保障降价保护免费退货和退货承诺

00:20:54.800 --> 00:20:56.533
一次性卡号也能减少

00:20:56.533 --> 00:20:58.300
真实支付信息暴露

00:20:58.533 --> 00:20:59.766
它解决的是商品

00:20:59.766 --> 00:21:01.566
交易中较常见的纠纷

00:21:02.133 --> 00:21:05.133
仍覆盖不了代理发错商业邮件

00:21:05.400 --> 00:21:07.300
调整广告预算或执行

00:21:07.300 --> 00:21:09.066
错误经营决策的损失

00:21:09.266 --> 00:21:10.933
Muse越深入小企业

00:21:10.966 --> 00:21:12.666
责任规则就越不能只

00:21:12.666 --> 00:21:14.666
停留在消费者退货层面

00:21:14.733 --> 00:21:17.200
这也是Muse Spark 1.3强调

00:21:17.200 --> 00:21:18.566
长程任务的原因

00:21:18.933 --> 00:21:21.300
Meta称新模型可以在混乱甚至

00:21:21.300 --> 00:21:24.100
互相冲突的资料里建立上下文

00:21:24.333 --> 00:21:25.866
发现计划缺口

00:21:26.066 --> 00:21:28.200
持续跟踪已经学到的内容

00:21:28.333 --> 00:21:31.733
它在编程任务上比1.2减少约20%

00:21:31.733 --> 00:21:34.800
的工具调用和25%的TOKEN消耗

00:21:35.266 --> 00:21:37.366
并会在指令含糊时提问

00:21:37.400 --> 00:21:39.733
在遇到阻碍时向用户求助

00:21:39.933 --> 00:21:42.000
那些看起来不够炫目的改进

00:21:42.333 --> 00:21:44.133
恰好决定代理能否从

00:21:44.133 --> 00:21:46.000
演示走向日常使用

00:21:46.200 --> 00:21:48.000
Meta的优势十分清楚

00:21:48.166 --> 00:21:50.500
它有足够现金建设基础设施

00:21:50.900 --> 00:21:53.066
有数十亿用户提供分发

00:21:53.133 --> 00:21:55.366
有Whatsapp承担通信入口

00:21:55.600 --> 00:21:58.966
有Instagram和Facebook连接兴趣与商家

00:21:59.200 --> 00:22:01.966
又有智能眼镜争夺下一代硬件

00:22:02.166 --> 00:22:03.866
竞争对手可能拥有更

00:22:03.866 --> 00:22:05.600
强的单次推理能力

00:22:05.966 --> 00:22:07.400
Meta却有机会掌握

00:22:07.400 --> 00:22:09.500
最丰富的连续使用场景

00:22:10.000 --> 00:22:12.666
个人代理需要看到生活的上下文

00:22:12.800 --> 00:22:15.866
这正是Meta20年来一直经营的资源

00:22:16.066 --> 00:22:18.933
现金流优势也可能变成纪律问题

00:22:19.666 --> 00:22:21.566
广告业务足够赚钱时

00:22:21.733 --> 00:22:24.933
公司能够容忍AI项目长时间不盈利

00:22:25.133 --> 00:22:27.866
也容易把规模本身误当成进展

00:22:28.000 --> 00:22:31.500
1,300亿至1,450亿美元资本开支

00:22:31.866 --> 00:22:33.566
覆盖AI与核心业务

00:22:33.933 --> 00:22:35.400
服务器会形成折旧

00:22:35.733 --> 00:22:38.566
电力合同和数据中心又是多年承诺

00:22:38.700 --> 00:22:41.266
如果Muse的活跃使用不足

00:22:41.700 --> 00:22:44.766
闲置或低效率算力仍会进入成本

00:22:44.900 --> 00:22:48.000
市场最终关注的不会只是模型排名

00:22:48.533 --> 00:22:50.666
而是每一美元基础设施

00:22:50.666 --> 00:22:52.866
能带来多少新增现金流

00:22:53.066 --> 00:22:54.900
meta过去在元宇宙上的

00:22:54.900 --> 00:22:56.800
经历已经提醒投资者

00:22:57.000 --> 00:23:00.133
长期技术愿景可能吞下巨额资金

00:23:00.266 --> 00:23:02.766
却迟迟无法形成大众市场

00:23:03.100 --> 00:23:04.700
muse比投显更有利

00:23:04.933 --> 00:23:06.933
因为它能直接借用手机

00:23:07.100 --> 00:23:09.133
Whatsapp和现有广告体系

00:23:09.266 --> 00:23:11.666
不需要用户先购买昂贵硬件

00:23:11.933 --> 00:23:13.566
它也比元宇宙更危险

00:23:13.733 --> 00:23:16.600
因为代理推理需要持续消耗算力

00:23:16.700 --> 00:23:18.166
用户使用越频繁

00:23:18.366 --> 00:23:19.666
运营成本越高

00:23:19.700 --> 00:23:21.800
规模增长只有配合单位

00:23:21.800 --> 00:23:24.266
经济改善才会变成真正优势

00:23:24.500 --> 00:23:26.500
扎克伯格押注交易分成

00:23:26.566 --> 00:23:28.966
正是在寻找这个单位经济答案

00:23:29.166 --> 00:23:30.800
订阅收入相对稳定

00:23:31.466 --> 00:23:34.466
却会把大量价格敏感用户挡在门外

00:23:34.966 --> 00:23:37.500
佣金模式让进入门槛下降

00:23:37.533 --> 00:23:41.100
也要求代理持续创造可量化价值

00:23:41.200 --> 00:23:43.766
若Muse只负责家庭安排和提醒

00:23:43.933 --> 00:23:45.466
交易收入可能很薄

00:23:45.566 --> 00:23:47.700
若他真正进入小企业经营

00:23:48.066 --> 00:23:49.600
收入空间会提高

00:23:49.866 --> 00:23:53.066
操作错误与利益冲突也会同步放大

00:23:53.500 --> 00:23:56.333
免费策略把增长问题解决在前面

00:23:56.733 --> 00:23:58.766
把治理问题推到了后面

00:23:58.800 --> 00:24:00.533
它的弱点也同样清楚

00:24:00.733 --> 00:24:03.866
用户是否愿意把更深的信息交给Meta

00:24:04.100 --> 00:24:06.300
远比某项基准测试重要

00:24:06.500 --> 00:24:08.800
模型落后可以继续投入追赶

00:24:08.900 --> 00:24:10.566
信任一旦再次受损

00:24:10.566 --> 00:24:12.600
很难靠更多GPU修复

00:24:13.000 --> 00:24:15.666
Muse的成功标准不会只是下载量

00:24:15.733 --> 00:24:18.966
用户要持续连接邮箱和支付工具

00:24:19.133 --> 00:24:21.166
让代理保存长期记忆

00:24:21.200 --> 00:24:23.366
并允许它代表自己行动

00:24:23.566 --> 00:24:26.666
任何一次大规模误操作或数据泄露

00:24:26.866 --> 00:24:28.500
都可能让整个市场对

00:24:28.500 --> 00:24:30.166
个人代理踩下刹车

00:24:30.466 --> 00:24:31.800
平台之外的服务能否

00:24:31.800 --> 00:24:33.800
配合也会决定体验

00:24:34.100 --> 00:24:35.566
Muse可以用浏览器

00:24:35.566 --> 00:24:37.200
代替用户操作网页

00:24:37.300 --> 00:24:39.866
可航空公司银行和电商

00:24:39.866 --> 00:24:42.166
平台不会无限接受自动代理

00:24:42.500 --> 00:24:43.300
登录验证

00:24:43.400 --> 00:24:45.700
反机器人规则与服务条款

00:24:45.700 --> 00:24:47.300
都可能让任务中断

00:24:47.666 --> 00:24:49.166
真正稳定的执行

00:24:49.300 --> 00:24:51.966
需要更多官方接口和责任协议

00:24:52.200 --> 00:24:54.366
Meta拥有巨大的谈判能力

00:24:54.900 --> 00:24:56.733
却仍要让外部平台相信

00:24:57.000 --> 00:24:59.000
开放交易入口得到的收益

00:24:59.000 --> 00:25:01.666
高于欺诈客服和合规成本

00:25:01.700 --> 00:25:03.400
个人代理的竞争最后

00:25:03.400 --> 00:25:05.500
会变成一场生态协调

00:25:05.900 --> 00:25:07.766
模型聪明只是入场券

00:25:07.933 --> 00:25:11.266
这种协调能力会直接决定产品上限

00:25:11.466 --> 00:25:15.466
所以Meta是一场把Meta所有优势与

00:25:15.466 --> 00:25:17.866
历史负债同时放大的豪赌

00:25:18.066 --> 00:25:19.866
广告现金流让公司有能力

00:25:19.866 --> 00:25:22.000
建设最昂贵的AI基础设施

00:25:22.333 --> 00:25:23.966
社交网络让产品可以

00:25:23.966 --> 00:25:25.600
迅速触达全球用户

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过去的隐私争议又让每

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一项授权都更难获得

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扎克伯格想把AI从回答

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机器变成行动机器

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把Meta从注意力平台推进到

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个人经济活动的操作层

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这场投资最终要接受三个检验

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第一

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Muse能不能稳定完成足够长的任务

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让普通人真正省下时间和金钱第二

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Meta能不能证明用户数据与广告

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利益之间存在可信的技术隔离

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第三交易抽成能不能在维持

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大规模免费使用的同时

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覆盖高昂算力

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三项只要缺一项

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Muse就可能变成资本

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开支不断扩大的入口

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三项同时成立

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Meta得到的将是一种比

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社交网络更深的控制力

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扎克伯格押注的未来里

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每个人都有一个持续工作的代理

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真正决定胜负的不会是

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他能说出多漂亮的答案

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而是用户敢不敢把钥匙交给他

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Meta已经把模型和数据中心

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支付与社交网络全部摆上桌面

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接下来最稀缺的资源只剩信任