即使在此刻。
全球超过 35 亿人正在与 Mark Zuckerberg 的 AI 互动，而他们甚至没有意识到这一点。
大多数人想用 AI 时会“打开”ChatGPT 或 Claude。他们特意启动一个应用，输入一个问题。这是使用 AI 的标准方式。
但 Zuckerberg 的想法恰恰相反。
我先给你结论。
对他来说，AI 不是你要“打开”的东西。而是你要溶解到人们已经存在的地方。
它就在 Instagram 私信里。在 WhatsApp 聊天中。在 Facebook 搜索栏里。在广告背后。在眼镜里面。用户甚至不会想“我要用 AI”，但 AI 已经在那里了。这与 Elon Musk 的“把 AI 连接到汽车和机器人”的策略完全不同。
这是一篇长文，所以如果你想稍后回顾，建议[收藏]。
说实话，这并非一个遥远世界的故事。我曾是小学老师，也是个零编程经验的个体经营者。然而，我把 Instagram 内容团队的外包成本从每月 700 美元降到了几乎为零。其核心思想实际上与 Zuckerberg 的想法如出一辙。我们一步步拆解。
1. 核心理念：“个人超级智能”
Zuckerberg 有一个愿景，叫做“人人拥有个人超级智能”。
只看字面，感觉太宏大，难以把握。但分解到实践层面，它的意思是：
AI 不应只是一个“回答问题的实体”，而应是一个理解个人背景的伙伴。Meta 解释说，AI 正朝着理解个人“背景”的方向发展，比如历史、兴趣和人际关系。
这里，Google 式的 AI 擅长“组织世界信息”。OpenAI 式的 AI 擅长“回答一切问题的通用智能”。Musk 式的 AI 擅长“移动物理世界”。而 Zuckerberg 式的 AI 擅长理解人们的兴趣、关系、购买行为和社群。虽然它们都是“AI”，但瞄准的关键点完全不同。
个人可以直接模仿这一点。
想想你让外包人员做一项工作。如果你只说“做好点”，永远得不到好东西。只有你提供了你的目的、偏好、过往失败和判断标准后，才能得到你期望的结果。AI 也一样。不要每次都从头开始咨询，而是提供你的背景。把 AI 从“陌生的顾问”升级为“了解你背景的秘书”。
打磨提示词是之后的事。知识才是王道。那些不提供背景的人，连一个聪明 AI 的一半潜力都发挥不出来。
2. Meta 最强大的武器是“分发”，而非“模型”
谈到 AI，大家都在担心“哪家公司的模型最聪明”。但 Zuckerberg 真正的强项不在模型本身的智能。
而是拥有交付 AI 的“场所”。这就对了。
根据 2025 年第四季度财报，每天有 35.8 亿人使用 Meta 的应用。Facebook 和 WhatsApp 各有超过 20 亿日活用户。Meta 解释说，Meta AI 已覆盖超过 200 个国家和地区，在印度和印度尼西亚通过 WhatsApp 使用，在美国通过 Facebook 使用。
无论 AI 多聪明，如果用户不打开它，就没用。反过来，如果 AI 就放在每天打开的 App 的搜索栏、帖子界面或私信里，用户无需费力就会使用。在“打造最强模型的竞赛”进行的同时，还有一场关于“在哪里、给谁、在什么时机让他们使用”的竞赛。
因此，AI 实施首先要考虑的不是“用哪个 AI”。而是把 AI 放在哪个接触点上。
对于创作者来说，只用 AI 写帖子是浪费。把它放在人们移动的每个地方：评论回复、私信处理、规划、再编辑旧帖、粉丝分析。对于店铺来说，把它放在产品描述、初步预约处理、回答常见问题里。那些把 AI 隔离在“工作空间之外”的人，是在战斗的同时把最美味的位置空着。而你不同。把 AI 嵌入到人们接触的流程中。
3. 用开放模型“Llama”掌控基础
Llama 是 Meta AI 战略中不可或缺的部分。Zuckerberg 公开表示“开源 AI 是未来之路”，并免费发布模型。
最新的 Llama 4 有两个模型：Scout 和 Maverick。两者都使用 MoE（混合专家模型——一种将多个专家 AI 捆绑在一起、只唤醒必要部分的系统）。Scout 总参数量为 109B，有 16 位专家；Maverick 总参数量为 400B，有 128 位专家。然而，两者在任何时候都只有 17B 被激活。它的设计理念是快速且便宜，因为不需要唤醒所有人，只唤醒负责人。
Zuckerberg 在此的意图很明确。他试图抓住一个可以自行修改的基础，而不仅仅是“借用和使用”AI。
这对个人来说也很有共鸣。
如果你把所有事情都交给外部 AI，你就会被每一次价格变动、规格变化或使用限制所摆布。一开始用 ChatGPT 或 Claude 还行。但当你认真投入工作后，你会想要“为自己调整”。这时，你自己的“基础”——提示词、知识库、模板和工作流程的集合——就开始发挥作用了。
停留在 AI 用户层面的人，和转变成为 AI 设计者的人，有着天壤之别。没有基础的人，每次 AI 稍有变化都得从头开始。而有基础的人，可以在其上反复构建。
4. “AI 工作室”——让 AI 成为自我延伸的理念
Meta 的 AI 工作室是一个任何人都可以创建自己 AI 角色的系统。Meta 解释说，创作者可以创建 AI 作为自己的延伸，来处理粉丝互动。
这揭示了 Zuckerberg 风格的一个重要方向。AI 不是“一个庞大的通用人格”，而是会为每个人或品牌分化。
如果你是教练，把你的教练理念、语气和常见问题输入 AI。如果你是店铺，给它营业时间、菜单、预约方式和常见问题的答案。然后，AI 就开始作为你的“分身”运转。
然而，这里最重要的是给 AI 赋予“个性”和“边界”。回答什么，不回答什么。用什么语气说话。在什么节点转交给人类。没有这种设计的 AI 会沦为一个粗鲁的自动回复。
我明确地说：AI 失败不是因为能力低。而是因为没有给它边界，它迷失了。那些把 AI 视为“替我搞定一切的东西”的人，永远害怕出事故。而那些把 AI 设计成“延伸我的思考和判断标准的东西”的人，可以放心地授权。
5. 商业 Agent：“把私信变成销售、服务和预约的场所”
Meta 还发布了一个名为 Business Agent 的系统。它允许企业在 WhatsApp、Instagram 和 Messenger 上将问题处理、产品推荐、预约、销售以及转交给人处理的工作委托给 AI。
这非常实用。原因很简单：许多企业的销售是由“对话”决定的，而不是“页面”。
顾客在购买前总会犹豫。适合我吗？能预约吗？可以退货吗？现在买吗？人类无法处理所有事情，而如果回复晚了，顾客那一刻就离开了。当 AI 进入这里，私信就不再只是一个咨询窗口，而是变成了一个 24 小时的服务、销售和预约场所。
你是把 AI 停留在“写文章的工具”上，还是把它放在“销售产生的对话”中，这其中的差别超乎想象。
不过，说实话。让一切自动化是危险的。如果 AI 错误地回答了价格、库存或发货日期，你会立刻失去信任。所以，要提前决定好“交给 AI 的范围”、“转交人类的条件”以及“绝不让它回答的领域”。只有那些留出空白就跑的人，以后才会吃苦头。
6. 广告 AI：主战场已从“精细操作”转向“输入素材的质量”
很容易忘记，但 Meta 是全球最大的广告公司之一。2025 年，近 97% 的收入来自广告。所以，谈论 Zuckerberg 的 AI 不可能不谈广告。
Meta 正在推出 GEM（AI 生成广告推荐的基础模型）和 Advantage+ Creative（AI 自动创建广告变体）。简而言之，我们已进入一个 AI 自己完成广告优化的时代。
从业者从中得到的启示很明确。未来的广告不是靠调整细粒度定向设置或手动竞价就能赢的游戏。而是靠那些能提供易于 AI 学习的“优质输入”的人才能赢。
广告管理者的工作从“摆弄按钮的人”转变为“向 AI 提供优质素材、优质假设和优质数据的人”。分离诉求轴。将痛点具体化。完善产品图片。正确反馈转化数据。不要纠结于短期波动，给 AI 学习期。
这不仅仅限于广告。有人把所有东西丢给 AI 然后抱怨，也有人先准备好易于 AI 判断的素材再交给它。只有后者才能发挥出 AI 的全部力量。
7. AI 眼镜：“把 AI 从口袋移到眼睛和耳朵”的战略
Zuckerberg 目前正投入巨大精力在 AI 眼镜上。在财报中，他甚至称其为“这一愿景的终极形态”。
事实上，799 美元的 Meta Ray-Ban Display 眼镜在镜片内显示画面，Meta AI 会响应，甚至还能进行路线导航和翻译。此外，名为 Neural Band 的手环可以通过读取细微的指尖动作电信号来操作。销量同比增长了三倍，Zuckerberg 称其为“历史上增长最快的消费电子产品之一”。
▼ 图③：Meta Ray-Ban Display + Neural Band 产品图（来自 Meta 官方新闻室）。或者财报幻灯片中显示“3 倍销量”的截图。
目标是智能手机之后的下一个界面。使用智能手机，你需要打开屏幕、输入字符、切换应用。使用眼镜，你可以边看边听。边走路边提问。边做饭边查步骤。边购物边比较。使用 AI 的门槛被降到了最低。
这个想法也直接适用于个人 AI 使用。你越降低使用 AI 的门槛，AI 就越能进入你的生活。AI 不只是输入长篇提示词。用语音跟它说话。让它直接读取截图或照片。记录和整理你在移动中想到的东西。
那些抱着“必须在键盘上写出完美指令”的想法的人，离 AI 更远。AI 对于降低门槛的人来说，会变成日常习惯。
8. 甚至内部工作方式也重塑为“AI 原生”
Zuckerberg 的 AI 不仅用于面向用户的产品。它已经进入了 Meta 内部的工作方式。
在财报中，他们解释说，通过引入 AI 编码工具，每位工程师的产出从 2025 年初增长了 30%。对于重度用户来说，同比增长了 80%。Zuckerberg 还说过：以前需要大团队的项目，现在开始可以由一个高能力的个人来完成。
这是我今天最想传达的核心。
未来组织中有效的方式不是“大量的人”。而是一个人能借助 AI 发挥多大的杠杆作用。
说实话。我就是活生生的证人。一个零编程经验的前小学老师。抚养三个孩子。然而，我把 Instagram 内容团队的外包成本从每月 700 美元降到了几乎为零。写脚本、图片创作、研究——我把过去依赖人的角色交给了 AI。我得以把腾出的时间花在我本应做的战略和判断上。
这不是天赋。我只是把 Zuckerberg 在他的公司里做的事情，在个人规模上复制了一遍。定好规格。让 AI 创建。让 AI 检查。人类专注于需求、优先级和最终判断。不是用 AI“取代”人，而是把一个人的生产力拉升到“团队水平”。这种思维转变是一切的开端。
9. 不过，说实话，Zuckerberg 式的 AI 也存在风险
到目前为止我写了优势，但并非全是好消息。
AI 越贴近个人，数据使用、隐私、依赖、错误答案、冒充以及 Agent 不当销售等问题就越大。Meta 自己也试图通过推出对话即时消失的私人 AI 聊天功能来回应这种焦虑。
此外，在 2026 年 7 月的报告中提到，Zuckerberg 本人也在内部承认“AI Agent 的进展比预期慢”。换句话说，即使在 Meta 的规模下，Agent 的实际应用也并非一帆风顺。
从中得到的教训不是“别对 AI 期望太高”。要有所期望。但始终要搭配验证、权限管理、交接和隐私设计。明确说明 AI“能做什么”和“不能做什么”。重要判断由人类做最终检查。提前准备好出问题时的补救措施。
那些把 AI 当成“魔法”而全盘托付的人，迟早会出事。只有那些把 AI 看作“需要设计和驯服的基础设施”的人，才能长期持续使用它。
总结：AI 不是你要“打开”的，而是你要“放置”的
用一句话总结 Mark Zuckerberg 的 AI 利用技巧：
将 AI “嵌入”人类生活流程和连接中的技术。
Musk 把 AI 连接到汽车、机器人和计算基础。Zuckerberg 把 AI 连接到私信、广告、创作者、眼镜和对话。因此，我们应该学习的不是“如何像 Meta 一样造一个巨型 AI”。而是思考“在我的工作中把 AI 放在哪里，才能改变人们的行为”。
我把今天就能见效的原则浓缩为五点：
- 不要把 AI 锁在单独的 App 里。把它放在你每天使用的地方。
- 不要向 AI 提一次性问题。提供你的背景（就像给外包人员的指令一样）。
- 不要把一切都交给 AI。设计个性、边界和交接条件。
- 不要只满足于用 AI 发一条帖子。把它从帖子 → 互动 → 私信 → 销售 → 改进连接起来。
- 不要止步于 AI 用户；转变为拥有自己基础（知识库、模板）的设计者。
我称之为“放置的复利”。每次你把 AI 放在正确的位置，其效果会在下个月、下下个月不断累积。放置错误的人，无论 AI 多聪明，都发挥不出它一半的潜力。
如果你今天只做一件事：在你工作中“人们流动最多”的地方选一个，把 AI 放在那里。仅此而已，下个月的风景就会开始改变。
参考资料/来源
- Meta “Meta Reports Fourth Quarter and Full Year 2025 Results”（2026 年 1 月）/ 2025 年第四季度财报电话会议记录及演示资料（35.8 亿日活用户，Facebook/WhatsApp 各自超 20 亿，广告收入，利润率等）
- Meta AI “The Llama 4 herd” 官方博客（Scout 109B/16 专家，Maverick 400B/128 专家，17B 激活，MoE）
- Meta “Meta Ray-Ban Display: AI Glasses With an EMG Wristband” 官方新闻室（799 美元，Neural Band，镜内显示屏）
- Meta “个人超级智能”愿景 / AI 工作室、Meta Business Agent、Advantage+ Creative、GEM 官方公告
- Reuters 及其他媒体报道（2026 年 7 月，Zuckerberg 关于 AI Agent 进展的内部言论）
- *数据截至各公告/报告发布时。最新规格和价格可能有变。
