Meta 剛剛發布了最新的財報，營收超預期，但是自由現金流轉負了。財報裡沒有體現的，是Meta 的個人 agent Muse 的數據。

從電話會上看，大家所有的問題基本上都是關於 muse 的，作為全美免費應用排行榜下載量第一、超過了 ChatGPT 的最新 AI 應用，Muse 確實是 Meta 現在在市場上最具有關注力的產品。我們一起來看一下扎克伯格對 Muse 的最新看法和對未來的佈局。

TL;DR

· Muse 已經跑通產品市場契合，現在的瓶頸是算力而不是需求。 六週內在美加就有 1000 萬人創建了 Muse，約 25% 的人每天在用，最大用例是購物（客單 200 美元以上，含旅行）；因為太吃算力，所以還沒全球鋪開。

· 下一階段就三件事：擴規模、賺收入、把算力成本打下來。 扎克伯格稱明年算力效率能提升 10 倍以上，收入規模起來後 Muse 就能盈利。

· 變現會比 Meta 以往的打法來得更早。 多數人免費用、按交易向商家抽傭，重度用戶和商家訂閱付費；不一開始就收費，是為了先把「人 + 商家」都在裡面的 Muse 網絡建起來。

· 企業是新增量。 近期靠模型 API、Muse Code 和 business agent，長期做「個人 agent 對接商家 agent」，並聯合 Sierra、Walmart、Stripe、Shopify 推 Personal Agent Protocol；商家普遍積極，但交互會從「agent 模擬人操作網頁」轉向許可式、結構化的對接。

· 廣告仍是主引擎，AI 是第二條曲線。 2027 年核心廣告業務仍有可觀增長空間（排序推薦 + Advantage+ 生成式創意工具），新 AI 業務 2027 年開始貢獻增量收入；小商家版 Muse 已在 9 月底上線，5 億小商家是現成的分發渠道。

· 錢和治理同時動手。 新設無投票權 C 類股，為融資、薪酬、併購留出工具，同時保住創始人主導；2027 年預算和資本開支還在很早期，具體指引留到 Q4 電話會，目前沒有融資計劃要宣布。

Muse 後續的用戶增長，最需要解決的限制是什麼——能力、模型效率還是算力？另外，你怎麼看 Meta 企業平台，它給企業客戶的核心價值是什麼？

Mark Zuckerberg: 先說 Muse。我提到過，美國和加拿大已經有超過 1000 萬人創建了 Muse，但目前最大的限制之一，是這項服務很吃算力，所以我們還沒有全球上線。一部分原因是我們想針對每個市場做優化，為此有一些變通的連接器方案；另一部分原因是我們想確保這件事做得高效。這裡面有利有弊。

好處是，六週內就有 1000 萬人註冊使用，而這個數字只來自美加少數幾個市場，這讓它顯得更驚人。如果真的鋪到更多市場，這個數字應該會顯著大於今天。反過來，我們必須把效率真正做上去，全球化才說得通，這是我們要做的一大塊工作。

算力效率在這件事上也很關鍵：我們要建足夠的算力，才能服務我們預期的 10 億以上用戶——前提是達成某些算力效率目標。這方面我們同樣有很多工作要做，也會是明年的限制因素之一。同時還要把圍繞它的生意建起來，一邊提升算力效率、一邊搭商業模式，才能讓這件事在商業上跑通，我對此是樂觀的。

再就是持續提升產品價值，這主要靠不斷開發新模型。所以我提到，Muse 首發是基於 Muse Spark，這也是目前免費檔的默認模型；Muse Wonder 已經上線，今天可以在付費檔用到，我們知道它表現好得多，所以正在做一個更高效的版本，好把它推給更多人。

可以想像，再迭代兩三代模型之後，智能水平和能力顯著提高、能幫人解決更多問題，同時還能以低得多的價格交付，那會釋放大得多的價值。

再說企業這塊，它和消費端是有聯繫的。近期主要的企業產品會是模型 API 和 Muse Code。商業 agent 我們已經做了一段時間，這三塊增長都很快。

更長期，我們希望形成一個 Muse agent 的商業網絡。一個是 business agent，前幾個季度講過，幫商家做銷售和客服。我們看到很多人今天已經在用 Muse 幫自己經營小生意，尤其是小商家。這裡的機會是做一個 agent，把開一門小生意裡那些繁瑣、耗時、但並不是人真正想做的部分自動化掉，我覺得這是件大事。另外，做一個能帶進不同企業環境裡工作的 Muse 版本，也會是件大事。

再往後，就是我說的 Muse 網絡：讓 Muse 不再是「單機遊戲」——不只是你有一個自己的 Muse，而是你的 Muse 能和親友的 Muse 協作；你想買東西時，不是打開那家商家的網站，而是直接和他們的 agent 對話。把這些都打通，會在規模上釋放巨大的價值。企業用途會是其中很大一塊，同時它也會給消費者帶來很大的效用提升，所以這兩邊我都很期待。

Susan Li: 我在企業這塊補充一點 Mark 的看法。AI 今天正在企業市場製造巨大的顛覆。就我們看到的，我們並不認為傳統企業軟件公司已經把這塊錢鎖死了；事實上這個領域今天一些領先的公司幾年前還不存在。那些公司在模型開發上投了很多，我們也一樣，而且我們的模型競爭力越來越強，可以服務我們所有用戶，包括小商家，也包括大企業。今天已經有 5 億商家在用我們的產品。我們確實相信 AI 會重塑企業的運作方式，各種規模的企業都會在軟件開發、生產力、銷售、市場、客服等環節用上 AI agent。

我們在這個市場有差異化的資產：模型、基礎設施、全球分發能力，以及與商家長期的關係。我們希望這會成為一條新的、多元化的經常性收入來源，能支撐多種商業模式，包括訂閱、按量的 API 與消息，以及其他收入線。我們預期這是一個需要多年發展的機會，我們會根據已被驗證的客戶需求和產品市場契合度來決定投入的規模。

Agent 電商推進時，會遇到一些聚合平台或商家不願意被 agent 接入的摩擦，你們打算怎麼解決？另外，隨財報宣布的新一類股票，讓你對資金來源和資本結構有什麼新想法？

Mark Zuckerberg: 目前我們看到的是，絕大多數商家對開通這件事非常積極，因為他們意識到這是一個新機會：既能提升對現有客戶的銷售和體驗質量，也可能帶來新客戶。整個商業生態裡，各家採納的節奏會不一樣，我們在這方面的生態策略也會跟著進展演化。但總體說，我們挺驚喜的——有大量商家不僅想搞清楚怎麼讓 Muse 更好地使用他們的服務，還主動來找我們做集成。這是個很好的信號。不是所有人都想當早期採用者，這沒關係，我們會按對方覺得合適的條件去合作。長期看，把這件事做好對所有人都有價值，目前我們的軌跡不錯。

Susan Li: 我認為 agent 會是未來現實的重要組成部分，所有人都得適應 agent 電商的新時代意味著什麼。我們顯然有很多商家很願意和我們合作，也有一些商家出於保護自身客戶關係的考慮，這是可以理解的。我們認為市場最終不會停留在「agent 像人一樣去操作每一個數字體驗」，長期會走向更加許可化、結構化的交互，包括經過認證的 API、經過批准的 agent 合作，或者消費者的個人 agent 與商家自己的 agent 直接通信。我們正在幫助建立支撐這種模式所需的標準。

本月早些時候，我們預覽了 Personal Agent Protocol，這是一個橫跨 Muse 和 Meta Business Agents 的開放標準，我們與 Sierra、Walmart、Stripe、Shopify 等產業夥伴一起在做。這個協議意在定義消費者的個人 agent 如何安全、可靠地與商家的 agent 交互，同時為商家和消費者雙方保留適當的控制權。再說一次，採納大概率是不均衡的、需要時間，近期我們預計很多體驗仍然是 AI 輔助，而不是完全自主。隨著可信的集成逐步建立、agent 證明自己能帶來增量價值和增量需求、並且能安全運行，我們預期會有越來越多的商家願意參與進來。

你的第二個問題是新一類股票的公告。我們要說明的是，設立這個新類別，目的是創造一種可公開交易的無投票權股票，可用於融資、員工薪酬、併購以及其他一般公司用途，同時保留現有 A、B 類股東的投票權。我們相信這個類別會維持我們創始人主導的結構，擴充我們的融資工具，讓我們有靈活性去投入 AI 帶來的、我們在業務各方面看到的空前勢頭。目前我們沒有具體的融資計劃要宣布，但我們認為先把合適的資本結構框架搭好是審慎的做法，可以確保我們能接觸到多元的資金來源。

走向更許可式、agent 對 agent 的交易之後，會真正解鎖什麼？另外 2027 年的費用和資本開支，有什麼能幫我們判斷的線索？

Susan Li: 先說 agent 生態會怎麼演化。我希望自己能預測得更準，但這需要一些時間，而且我同樣認為會不太均衡。不過可以確定的是，我今天用 Muse 時就感受很明顯：如果 Muse 能和另一側的商家 agent 更無縫地交互，體驗裡有很多部分會更好。比如 Muse 要代表我去給某個商家打電話，如果這通電話是由代表商家的 business agent 來接，對那家商家來說會更省事。

還有一點我覺得是 Muse 很獨特、也是產品體驗這麼好的原因之一，就是它為我表現出的主動性。我可以給它一個任務，它就去執行，即使中途遇到障礙、或者暫時找不到合適的東西，它也會自己另找一條路來幫我找。

這種由消費者 agent 或商家 agent 展現出來的主動性，會讓比今天更多的交易、更多的活動發生。今天是行動主要發生在潛在需求被明確表達出來的時候；而有了 agent，Muse 可以持續幫我找東西、定期給我更新我在找的東西、每個月給我推十本新書。agent 對商家也應該做類似的事，我覺得這會帶來一個新的、更主動的 agent 與 agent 交互框架的機會。

第二個問題是 2027 年。我們在明年的預算和產能規劃上還處在很早的階段。可以說，我們現在一邊在評估很多投資提案——它們在不同時間維度上都有不錯的回報特徵，一邊在想怎麼在整體預算和財務目標的框架內，盡可能多地為這些提案提供資金。但情況非常動態，而且現在還很早，所以在 Q4 電話會之前，我們沒有更具體、更量化的內容可以分享——按慣例，那是我們給出下一年指引的時候。

把新模型用到廣告系統裡，還有多少提升空間？明年的強勁增長是來自廣告，還是已經包含了一些 AI 帶來的增量收入？

Susan Li: 我們的廣告業務這些年來一直受益於兩代投入：一類是我們過去稱為傳統 AI 機器學習模型的持續投入，另一類是更近這一代模型。這裡有三個主題值得說。

第一，是我們在管線上本来就有的、比較傳統的效果改進路線圖，更接近「常規的機器學習工作」。這條管線依然穩健、健康。看 2027 年，我們同樣不提供展望，但我們在參與度和廣告兩側的投資與產品改進，讓我們有信心在整個 2027 年，核心業務仍有可觀的增長空間。這也順便回答了你的第二個問題：我們的排序和推薦管線是健康的。

第二，隨著我們向更偏 LLM 的 AI 基礎設施遷移，我們有一些新的研究賭注，用來更深入地推理人們的偏好、他們感興趣的東西，自然內容側和推薦側都包括。我們也預期能從這些研究裡獲得排序和推薦引擎上的收益。

第三，我們預期生成式 AI 工具會繼續擴展給廣告主的能力。這類工具對廣告主已經很有價值，我們會主要通過 Advantage+ 套件繼續加功能：讓廣告主更快、更順地生成創意，或者拿一張圖生成視頻、生成聲音，目的都是讓廣告對看到它的人越來越個性化。所以在這三件事上，我們都覺得有可觀的增長空間。

明年的收入增長，就像我說的，我們對明年在核心廣告和參與度上的預算投入感覺不錯。同時我們也在建幾個新的 AI 業務，我們預期它們在 2027 年開始貢獻增量收入，但更重要的是，它們長期能顯著做大規模。這些包括通過訂閱、交易、廣告來變現我們的 AI 產品，以及我們前面提到的做企業產品。所以我想說，這些機會很多都還很早期，我們近期的重點確實是把產品做扎實、實現產品市場契合、以及規模化的產品市場契合；不過我們過去在觸達數十億人、把業務做大规模上的記錄，讓我們對 AI 長期成為重要的收入多元化來源有信心。

Connect 之後，公司像是進入了新階段、一切圍繞 Muse 重構——這個判斷對嗎？另外，服務中小商家的產品要規模做起來，還需要做哪些工作？

Mark Zuckerberg: 一年多前我寫過那封把「個人超級智能」作為我們北極星的信。這其實和公司做了二十多年的事是一脈相承的：賦能個體、給人們表達的工具、讓人們按自己想要的方式連接。把它延伸到今天 AI 的工作上，我們認為，為下一代技術能做的最重要的事，就是把這項技術的力量交到每個人手裡，這就是個人超級智能的願景。

這件事我們已經做了一段時間，包括圍繞 MSL 的重啟、把實驗室建起來。很大程度上就是出於這個想法：我們需要專門把模型做得適合當個人 agent，只有自己擁有、自己構建、自己設計端到端的技術，才能做出最好的體驗。這既包括模型，也包括 agent。這個方向已經醞釀一段時間了。眼鏡的願景也是這個：我們想建下一代硬件平台，好把最好的端到端體驗交付給人們。這些現在開始匯到一起，未來幾年會更明顯。這些都是長期賭注。

我覺得這就是我們存在的意義：做長期的技術賭注，為全球數十億人端到端地設計最好的體驗。只要我們一直這樣做，長期看業務會自己照顧好自己，前提是我們繼續保持好的執行——團隊在這方面的表現讓我得很自豪。

Susan Li: Muse 面向小商家的版本是 9 月下旬上線的，你可以把它看作 Muse 的一次擴展，而不是一個獨立產品：它是現有 Muse app 裡的一組新技能和連接器，目標是幫小商家做運營、找新客戶。幾次點擊就能連上商家的 Instagram 賬號分析、Facebook 主頁或者 Meta 廣告賬戶，另外還有幾十個商家已经在用的第三方連接器，比如 Shopify、QuickBooks、Canva 等等。它已經能理解這家商家賣什麼、品牌是什麼調性、客戶在問什麼。

Muse 可以採取行動，包括分析廣告和內容表現、起草行銷活動和客戶回覆、把問題標出來。我們在積極聽取小商家用戶的回饋，弄清他們最主要的用例；我們看到他們用它做廣告優化、整理私訊、擴大銷售覆蓋、根據庫存和新品保持網站更新，還有用來做員工工作量的平衡。

我們在密切關注商家怎麼用 Muse，確保我們在 Muse 裡推出的新功能是有思考的、對中小商家最有用、最出活。我也想說，我們有獨特的觸點——我在開場時提到過，5 億自我認定為小商家的用戶；而且我們在消費產品上的很多投入，也會外溢出來幫助這些商家。我們有多個很好的渠道，可以在全球把這些機會呈現給小商家。這是一個我們已經擁有極強平台的地方，我們非常期待。我們也相信，向 AI 的轉變整體上也為我們在企業市場打開了新的機會。

Muse 今天的人均成本結構大概是什麼樣，往後這條成本曲線會怎麼降下來？你們在做什麼讓它降下來？

Susan Li: 關於 Muse 今天的成本結構，我們沒有具體數字可以分享，但它確實像 Mark 說的，很吃算力。把算力效率這件事抓到位，是我們既能擴大 Muse 規模、又能把它做成我們想要的那門生意的關鍵路徑之一。

我想效率這件事有幾個層面。比較近期的部分包括：利用非高峰時段或閒置的算力來跑一部分任務，用更小的模型跑某些任務；還有很多推理效率方面的工作要做，實質上都是為了更高的 GPU 利用率，以及產品側我們還能做的其他效率工作。

更長期看，隨著 LLM 規模繼續擴展，我們預期能用更少的 token 完成更多任務，也能依靠 AI 模型本身來幫我們改進跑模型所用的軟體效率。我覺得在我們的效率路線圖上還有很多工作，能幫我們把這條曲線壓下來；我們也預期 AI 技術進步的大趨勢在這件事上會幫我們實現更大的節省。

Muse 的變現，會不會因為成本更高而比 Meta 以往的「先做用戶、再上變現」更快？另外，你說的 25% 用戶、客單價 200 美元以上那個電商數據，包含旅行嗎？

Mark Zuckerberg: 我的猜測是，我們會比常規打法更早動手做變現，原因有兩個。一是我們說的這些數字的量級——無論成本還是機會——都讓「必須在變現上取得進展」變得重要，否則規模上不去。二是人們用 Muse 做的事情裡，電商佔了很大一塊。

回答你的問題，那個數據是包含旅行的。我們可能會把旅行當成一個不同的類別來看，但旅行確實是 Muse 最主要的用例之一：人們用它來規劃行程，規劃各種想買的東西，而這些是他們在我們 App 家族裡不太會去做的事。

我覺得這件事對我們交付用戶想要的消費者價值很重要。這麼做，我們也就能建立一個模式：從我們為人創造的價值裡，拿到一定比例。把這套賬算通我覺得非常關鍵，這樣我們才能繼續推進我們想要的算力建設，最終讓這項服務觸達所有人。

除了 Susan 剛才回答的那些，我還想補一點：我們看到的一個趨勢是，一年之後，我們應該能用一個小得多的模型、以很低的成本，交付今天 Muse Wonder 或者當前任何前沿模型同等水平的智能。如果這構成了人們認為足以讓 Muse 達到產品市場契合的某種基線，那我們就會靠持續的模型開發在這條效率線上繼續往前走。

不太確定的是：我不認為一年之後大多數人還會願意用今天這個水平的智能，因為模型那時也進步了。所以這些事我們都要做——收入那一側、以及各個方面的規模化，加上模型開發和效率提升，才能既有資金、也能支撐算力建設，最終觸達數十億人；而這，我們希望能盡快做到。

我們不一開始就向所有人收費，部分原因就是想把 Muse 網絡建起來。我們相信當有很多人、很多商家都在用 Muse 的時候，它對大家會更有價值，因為他們可以協作、可以一起做事。我覺得那是一個非常重要的狀態，也是我們很期待的。再說一次，我不認為世界上有很多公司有條件像我們這樣做成這件事。我們的位置很好，也打算非常激進地推進。

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