Meta 刚刚发布了最新的财报，营收超预期，但是自由现金流转负了。财报里没有体现的，是Meta 的个人 agent Muse 的数据。

从电话会上看，大家所有的问题基本上都是关于 muse 的，作为全美免费应用排行榜下载量第一、超过了 ChatGPT 的最新 AI 应用，Muse 确实是 Meta 现在在市场上最具有关注力的产品。我们一起来看一下扎克伯格对 Muse 的最新看法和对未来的布局。

TL;DR

· Muse 已经跑通产品市场契合，现在的瓶颈是算力而不是需求。 六周内在美加就有 1000 万人创建了 Muse，约 25% 的人每天在用，最大用例是购物（客单 200 美元以上，含旅行）；因为太吃算力，所以还没全球铺开。

· 下一阶段就三件事：扩规模、赚收入、把算力成本打下来。 扎克伯格称明年算力效率能提升 10 倍以上，收入规模起来后 Muse 就能盈利。

· 变现会比 Meta 以往的打法来得更早。 多数人免费用、按交易向商家抽佣，重度用户和商家订阅付费；不一开始就收费，是为了先把「人 + 商家」都在里面的 Muse 网络建起来。

· 企业是新增量。 近期靠模型 API、Muse Code 和 business agent，长期做「个人 agent 对接商家 agent」，并联合 Sierra、Walmart、Stripe、Shopify 推 Personal Agent Protocol；商家普遍积极，但交互会从「agent 模拟人操作网页」转向许可式、结构化的对接。

· 广告仍是主引擎，AI 是第二条曲线。 2027 年核心广告业务仍有可观增长空间（排序推荐 + Advantage+ 生成式创意工具），新 AI 业务 2027 年开始贡献增量收入；小商家版 Muse 已在 9 月底上线，5 亿小商家是现成的分发渠道。

· 钱和治理同时动手。 新设无投票权 C 类股，为融资、薪酬、并购留出工具，同时保住创始人主导；2027 年预算和资本开支还在很早期，具体指引留到 Q4 电话会，目前没有融资计划要宣布。

Muse 后续的用户增长，最需要解决的限制是什么——能力、模型效率还是算力？另外，你怎么看 Meta 企业平台，它给企业客户的核心价值是什么？

Mark Zuckerberg: 先说 Muse。我提到过，美国和加拿大已经有超过 1000 万人创建了 Muse，但目前最大的限制之一，是这项服务很吃算力，所以我们还没有全球上线。一部分原因是我们想针对每个市场做优化，为此有一些变通的连接器方案；另一部分原因是我们想确保这件事做得高效。这里面有利有弊。

好处是，六周内就有 1000 万人注册使用，而这个数字只来自美加少数几个市场，这让它显得更惊人。如果真的铺到更多市场，这个数字应该会显著大于今天。反过来，我们必须把效率真正做上去，全球化才说得通，这是我们要做的一大块工作。

算力效率在这件事上也很关键：我们要建足够的算力，才能服务我们预期的 10 亿以上用户——前提是达成某些算力效率目标。这方面我们同样有很多工作要做，也会是明年的限制因素之一。同时还要把围绕它的生意建起来，一边提升算力效率、一边搭商业模式，才能让这件事在商业上跑通，我对此是乐观的。

再就是持续提升产品价值，这主要靠不断开发新模型。所以我提到，Muse 首发是基于 Muse Spark，这也是目前免费档的默认模型；Muse Wonder 已经上线，今天可以在付费档用到，我们知道它表现好得多，所以正在做一个更高效的版本，好把它推给更多人。

可以想象，再迭代两三代模型之后，智能水平和能力显著提高、能帮人解决更多问题，同时还能以低得多的价格交付，那会释放大得多的价值。

再说企业这块，它和消费端是有联系的。近期主要的企业产品会是模型 API 和 Muse Code。商业 agent 我们已经做了一段时间，这三块增长都很快。

更长期，我们希望形成一个 Muse agent 的商业网络。一个是 business agent，前几个季度讲过，帮商家做销售和客服。我们看到很多人今天已经在用 Muse 帮自己经营小生意，尤其是小商家。这里的机会是做一个 agent，把开一门小生意里那些繁琐、耗时、但并不是人真正想做的部分自动化掉，我觉得这是件大事。另外，做一个能带进不同企业环境里工作的 Muse 版本，也会是件大事。

再往后，就是我说的 Muse 网络：让 Muse 不再是「单机游戏」——不只是你有一个自己的 Muse，而是你的 Muse 能和亲友的 Muse 协作；你想买东西时，不是打开那家商家的网站，而是直接和他们的 agent 对话。把这些都打通，会在规模上释放巨大的价值。企业用途会是其中很大一块，同时它也会给消费者带来很大的效用提升，所以这两边我都很期待。

Susan Li: 我在企业这块补充一点 Mark 的看法。AI 今天正在企业市场制造巨大的颠覆。就我们看到的，我们并不认为传统企业软件公司已经把这块钱锁死了；事实上这个领域今天一些领先的公司几年前还不存在。那些公司在模型开发上投了很多，我们也一样，而且我们的模型竞争力越来越强，可以服务我们所有用户，包括小商家，也包括大企业。今天已经有 5 亿商家在用我们的产品。我们确实相信 AI 会重塑企业的运作方式，各种规模的企业都会在软件开发、生产力、销售、市场、客服等环节用上 AI agent。

我们在这个市场有差异化的资产：模型、基础设施、全球分发能力，以及与商家长期的关系。我们希望这会成为一条新的、多元化的经常性收入来源，能支撑多种商业模式，包括订阅、按量的 API 与消息，以及其他收入线。我们预期这是一个需要多年发展的机会，我们会根据已被验证的客户需求和产品市场契合度来决定投入的规模。

Agent 电商推进时，会遇到一些聚合平台或商家不愿意被 agent 接入的摩擦，你们打算怎么解决？另外，随财报宣布的新一类股票，让你对资金来源和资本结构有什么新想法？

Mark Zuckerberg: 目前我们看到的是，绝大多数商家对开通这件事非常积极，因为他们意识到这是一个新机会：既能提升对现有客户的销售和体验质量，也可能带来新客户。整个商业生态里，各家采纳的节奏会不一样，我们在这方面的生态策略也会跟着进展演化。但总体说，我们挺惊喜的——有大量商家不仅想搞清楚怎么让 Muse 更好地使用他们的服务，还主动来找我们做集成。这是个很好的信号。不是所有人都想当早期采用者，这没关系，我们会按对方觉得合适的条件去合作。长期看，把这件事做好对所有人都有价值，目前我们的轨迹不错。

Susan Li: 我认为 agent 会是未来现实的重要组成部分，所有人都得适应 agent 电商的新时代意味着什么。我们显然有很多商家很愿意和我们合作，也有一些商家出于保护自身客户关系的考虑，这是可以理解的。我们认为市场最终不会停留在「agent 像人一样去操作每一个数字体验」，长期会走向更加许可化、结构化的交互，包括经过认证的 API、经过批准的 agent 合作，或者消费者的个人 agent 与商家自己的 agent 直接通信。我们正在帮助建立支撑这种模式所需的标准。

本月早些时候，我们预览了 Personal Agent Protocol，这是一个横跨 Muse 和 Meta Business Agents 的开放标准，我们与 Sierra、Walmart、Stripe、Shopify 等产业伙伴一起在做。这个协议意在定义消费者的个人 agent 如何安全、可靠地与商家的 agent 交互，同时为商家和消费者双方保留适当的控制权。再说一次，采纳大概率是不均衡的、需要时间，近期我们预计很多体验仍然是 AI 辅助，而不是完全自主。随着可信的集成逐步建立、agent 证明自己能带来增量价值和增量需求、并且能安全运行，我们预期会有越来越多的商家愿意参与进来。

你的第二个问题是新一类股票的公告。我们要说明的是，设立这个新类别，目的是创造一种可公开交易的无投票权股票，可用于融资、员工薪酬、并购以及其他一般公司用途，同时保留现有 A、B 类股东的投票权。我们相信这个类别会维持我们创始人主导的结构，扩充我们的融资工具，让我们有灵活性去投入 AI 带来的、我们在业务各方面看到的空前势头。目前我们没有具体的融资计划要宣布，但我们认为先把合适的资本结构框架搭好是审慎的做法，可以确保我们能接触到多元的资金来源。

走向更许可式、agent 对 agent 的交易之后，会真正解锁什么？另外 2027 年的费用和资本开支，有什么能帮我们判断的线索？

Susan Li: 先说 agent 生态会怎么演化。我希望自己能预测得更准，但这需要一些时间，而且我同样认为会不太均衡。不过可以确定的是，我今天用 Muse 时就感受很明显：如果 Muse 能和另一侧的商家 agent 更无缝地交互，体验里有很多部分会更好。比如 Muse 要代表我去给某个商家打电话，如果这通电话是由代表商家的 business agent 来接，对那家商家来说会更省事。

还有一点我觉得是 Muse 很独特、也是产品体验这么好的原因之一，就是它为我表现出的主动性。我可以给它一个任务，它就去执行，即使中途遇到障碍、或者暂时找不到合适的东西，它也会自己另找一条路来帮我找。

这种由消费者 agent 或商家 agent 展现出来的主动性，会让比今天更多的交易、更多的活动发生。今天是行动主要发生在潜在需求被明确表达出来的时候；而有了 agent，Muse 可以持续帮我找东西、定期给我更新我在找的东西、每个月给我推十本新书。agent 对商家也应该做类似的事，我觉得这会带来一个新的、更主动的 agent 与 agent 交互框架的机会。

第二个问题是 2027 年。我们在明年的预算和产能规划上还处在很早的阶段。可以说，我们现在一边在评估很多投资提案——它们在不同时间维度上都有不错的回报特征，一边在想怎么在整体预算和财务目标的框架内，尽可能多地为这些提案提供资金。但情况非常动态，而且现在还很早，所以在 Q4 电话会之前，我们没有更具体、更量化的内容可以分享——按惯例，那是我们给出下一年指引的时候。

把新模型用到广告系统里，还有多少提升空间？明年的强劲增长是来自广告，还是已经包含了一些 AI 带来的增量收入？

Susan Li: 我们的广告业务这些年来一直受益于两代投入：一类是我们过去称为传统 AI 机器学习模型的持续投入，另一类是更近这一代模型。这里有三个主题值得说。

第一，是我们在管线上本来就有的、比较传统的效果改进路线图，更接近「常规的机器学习工作」。这条管线依然稳健、健康。看 2027 年，我们同样不提供展望，但我们在参与度和广告两侧的投资与产品改进，让我们有信心在整个 2027 年，核心业务仍有可观的增长空间。这也顺便回答了你的第二个问题：我们的排序和推荐管线是健康的。

第二，随着我们向更偏 LLM 的 AI 基础设施迁移，我们有一些新的研究赌注，用来更深入地推理人们的偏好、他们感兴趣的东西，自然内容侧和推荐侧都包括。我们也预期能从这些研究里获得排序和推荐引擎上的收益。

第三，我们预期生成式 AI 工具会继续扩展给广告主的能力。这类工具对广告主已经很有价值，我们会主要通过 Advantage+ 套件继续加功能：让广告主更快、更顺地生成创意，或者拿一张图生成视频、生成声音，目的都是让广告对看到它的人越来越个性化。所以在这三件事上，我们都觉得有可观的增长空间。

明年的收入增长，就像我说的，我们对明年在核心广告和参与度上的预算投入感觉不错。同时我们也在建几个新的 AI 业务，我们预期它们在 2027 年开始贡献增量收入，但更重要的是，它们长期能显著做大规模。这些包括通过订阅、交易、广告来变现我们的 AI 产品，以及我们前面提到的做企业产品。所以我想说，这些机会很多都还很早期，我们近期的重点确实是把产品做扎实、实现产品市场契合、以及规模化的产品市场契合；不过我们过去在触达数十亿人、把业务做大规模上的记录，让我们对 AI 长期成为重要的收入多元化来源有信心。

Connect 之后，公司像是进入了新阶段、一切围绕 Muse 重构——这个判断对吗？另外，服务中小商家的产品要规模做起来，还需要做哪些工作？

Mark Zuckerberg: 一年多前我写过那封把「个人超级智能」作为我们北极星的信。这其实和公司做了二十多年的事是一脉相承的：赋能个体、给人们表达的工具、让人们按自己想要的方式连接。把它延伸到今天 AI 的工作上，我们认为，为下一代技术能做的最重要的事，就是把这项技术的力量交到每个人手里，这就是个人超级智能的愿景。

这件事我们已经做了一段时间，包括围绕 MSL 的重启、把实验室建起来。很大程度上就是出于这个想法：我们需要专门把模型做得适合当个人 agent，只有自己拥有、自己构建、自己设计端到端的技术，才能做出最好的体验。这既包括模型，也包括 agent。这个方向已经酝酿一段时间了。眼镜的愿景也是这个：我们想建下一代硬件平台，好把最好的端到端体验交付给人们。这些现在开始汇到一起，未来几年会更明显。这些都是长期赌注。

我觉得这就是我们存在的意义：做长期的技术赌注，为全球数十亿人端到端地设计最好的体验。只要我们一直这样做，长期看业务会自己照顾好自己，前提是我们继续保持好的执行——团队在这方面的表现让我很自豪。

Susan Li: Muse 面向小商家的版本是 9 月下旬上线的，你可以把它看作 Muse 的一次扩展，而不是一个独立产品：它是现有 Muse app 里的一组新技能和连接器，目标是帮小商家做运营、找新客户。几次点击就能连上商家的 Instagram 账号分析、Facebook 主页或者 Meta 广告账户，另外还有几十个商家已经在用的第三方连接器，比如 Shopify、QuickBooks、Canva 等等。它已经能理解这家商家卖什么、品牌是什么调性、客户在问什么。

Muse 可以采取行动，包括分析广告和内容表现、起草营销活动和客户回复、把问题标出来。我们在积极听取小商家用户的反馈，弄清他们最主要的用例；我们看到他们用它做广告优化、整理私信、扩大销售覆盖、根据库存和新品保持网站更新，还有用来做员工工作量的平衡。

我们在密切关注商家怎么用 Muse，确保我们在 Muse 里推出的新功能是有思考的、对中小商家最有用、最出活。我也想说，我们有独特的触点——我在开场时提到过，5 亿自我认定为小商家的用户；而且我们在消费产品上的很多投入，也会外溢出来帮助这些商家。我们有多个很好的渠道，可以在全球把这些机会呈现给小商家。这是一个我们已经拥有极强平台的地方，我们非常期待。我们也相信，向 AI 的转变整体上也为我们在企业市场打开了新的机会。

Muse 今天的人均成本结构大概是什么样，往后这条成本曲线会怎么降下来？你们在做什么让它降下来？

Susan Li: 关于 Muse 今天的成本结构，我们没有具体数字可以分享，但它确实像 Mark 说的，很吃算力。把算力效率这件事抓到位，是我们既能扩大 Muse 规模、又能把它做成我们想要的那门生意的关键路径之一。

我想效率这件事有几个层面。比较近期的部分包括：利用非高峰时段或闲置的算力来跑一部分任务，用更小的模型跑某些任务；还有很多推理效率方面的工作要做，实质上都是为了更高的 GPU 利用率，以及产品侧我们还能做的其他效率工作。

更长期看，随着 LLM 规模继续扩展，我们预期能用更少的 token 完成更多任务，也能依靠 AI 模型本身来帮我们改进跑模型所用的软件效率。我觉得在我们的效率路线图上还有很多工作，能帮我们把这条曲线压下来；我们也预期 AI 技术进步的大趋势在这件事上会帮我们实现更大的节省。

Muse 的变现，会不会因为成本更高而比 Meta 以往的「先做用户、再上变现」更快？另外，你说的 25% 用户、客单价 200 美元以上那个电商数据，包含旅行吗？

Mark Zuckerberg: 我的猜测是，我们会比常规打法更早动手做变现，原因有两个。一是我们说的这些数字的量级——无论成本还是机会——都让「必须在变现上取得进展」变得重要，否则规模上不去。二是人们用 Muse 做的事情里，电商占了很大一块。

回答你的问题，那个数据是包含旅行的。我们可能会把旅行当成一个不同的类别来看，但旅行确实是 Muse 最主要的用例之一：人们用它来规划行程，规划各种想买的东西，而这些是他们在我们 App 家族里不太会去做的事。

我觉得这件事对我们交付用户想要的消费者价值很重要。这么做，我们也就能建立一个模式：从我们为人创造的价值里，拿到一定比例。把这套账算通我觉得非常关键，这样我们才能继续推进我们想要的算力建设，最终让这项服务触达所有人。

除了 Susan 刚才回答的那些，我还想补一点：我们看到的一个趋势是，一年之后，我们应该能用一个小得多的模型、以很低的成本，交付今天 Muse Wonder 或者当前任何前沿模型同等水平的智能。如果这构成了人们认为足以让 Muse 达到产品市场契合的某种基线，那我们就会靠持续的模型开发在这条效率线上继续往前走。

不太确定的是：我不认为一年之后大多数人还会愿意用今天这个水平的智能，因为模型那时也进步了。所以这些事我们都要做——收入那一侧、以及各个方面的规模化，加上模型开发和效率提升，才能既有资金、也能支撑算力建设，最终触达数十亿人；而这，我们希望能尽快做到。

我们不一开始就向所有人收费，部分原因就是想把 Muse 网络建起来。我们相信当有很多人、很多商家都在用 Muse 的时候，它对大家会更有价值，因为他们可以协作、可以一起做事。我觉得那是一个非常重要的状态，也是我们很期待的。再说一次，我不认为世界上有很多公司有条件像我们这样做成这件事。我们的位置很好，也打算非常激进地推进。

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