就在此刻，此时此刻。
全球超过 35 亿人正在与马克·扎克伯格的 AI 互动，而他们自己却浑然不知。
大多数人使用 AI 时，会"打开"ChatGPT 或 Claude。他们会特意去启动一个应用并输入问题。这是使用 AI 的标准方式。
但扎克伯格的想法恰恰相反。
我先告诉你结论。
在他看来，AI 不是你需要"打开"的东西。而是你要"融入"人们已经身处其中的东西。
它存在于 Instagram 私信中。它存在于 WhatsApp 的对话里。它存在于 Facebook 的搜索栏中。它存在于广告背后。它甚至存在于眼镜里。
用户甚至不会想"我要用 AI 了"，但 AI 已经在那里了。
这与埃隆·马斯克"将 AI 与汽车和机器人连接"的做法是截然不同的制胜策略。
这篇文章很长，所以我建议你[保存]起来，方便以后回顾。
说实话。
这不是一个遥远世界的故事。
我曾经是一名小学老师，一个没有任何编程经验的个体经营者。
然而，我却能将每月 10 万日元的外包成本降到几乎为零。
而这种思维的核心，实际上与扎克伯格的想法如出一辙。
让我们一步步来剖析。
1. 核心哲学："个人超级智能"
扎克伯格有一个愿景，叫做"为每个人提供个人超级智能"。这基于他在 2025 年 7 月发布的一封信。
在信中，他划清了界限："这与集中自动化所有工作的路线不同。" 当 OpenAI 和马斯克倾向于"全面自动化"时，扎克伯格则押注于"个人能力的延伸"。即使是同样的超级智能，押注的方向也是相反的。
这些话听起来宏大，可能不会立刻产生共鸣。但将其分解到实践层面，看起来是这样的：
AI 不应该只是一个"回答问题的实体"，而应该是一个了解一个人背景的伙伴。Meta 解释说，AI 将朝着理解个人"背景信息"的方向发展，例如个人的历史、兴趣和人际关系。
以下是具体的目标：谷歌式的 AI 擅长"组织世界信息"。OpenAI 式的 AI 擅长"无所不答的通用智能"。马斯克式的 AI 擅长"驱动物理世界"。而扎克伯格式的 AI 则擅长理解人们的兴趣、人际关系、购买行为和社群。
虽然都是"AI"，但目标完全不同。
个人可以直接模仿这一点。
想想你让外包商做一项工作时的情况。如果你只说"好好干"，你永远得不到好的结果。只有在你提供了你的目标、偏好、过去的失败经历和判断标准之后，你才能得到你想要的东西。
AI 完全一样。
不要再每次都从零开始咨询，提供你的背景信息。将 AI 从"未知的顾问"升级为"了解你背景的秘书"。
优化提示词是之后的事情。
知识为王。 不提供背景信息的人，连一个聪明 AI 一半的潜力都发挥不出来。
2. 最强大的武器是"分发渠道"，而非"模型"
谈到 AI，每个人都在担心"哪家公司的模型最聪明"。但扎克伯格真正的优势并不在于模型本身的智能程度。
而在于拥有能够"交付" AI 的"场所"。这很关键。
在 2025 年第四季度财报中，每天使用 Meta 旗下应用的人数（家庭日活跃用户）达到 35.8 亿。这大约占世界人口的 40%。大约 40% 的人类每天都会打开一个 Meta 应用。根据 Meta 的解释，Meta AI 已经覆盖超过 200 个国家和地区，通过 WhatsApp 在印度和印度尼西亚使用，通过 Facebook 在美国使用。
无论 AI 有多聪明，如果用户不打开它，就不会被使用。
相反，如果 AI 存在于人们每天打开的应用的搜索栏、发布界面或私信中，它就能在零成本的情况下被使用。
当存在"构建最强模型的竞赛"时，也存在一场关于"让用户在什么地方、为了什么目的、在什么时刻使用 AI"的竞赛。
因此，在实施 AI 时首先要考虑的不是"使用哪个 AI"。而是"在哪个接触点放置 AI"。
如果你是一名创作者，只将 AI 用于撰写帖子是一种浪费。把它放在人们移动的每一个地方：评论回复、私信处理、规划、重新编辑过去的帖子、粉丝分析。如果你有店铺，把它放在产品描述、初步预订处理、常见问题解答中。
那些把 AI 隔离在"工作场所之外"的人，是在打仗时把最美味的阵地拱手让人。
你不一样。将 AI 嵌入到人们接触的流程中。
3. 用开放模型 "Llama" 掌控 AI 基础
Llama 是 Meta AI 战略中不可或缺的一部分。扎克伯格公开表示"开源 AI 是未来发展之路"，并免费发布了模型。
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 1090 亿，包含 16 个专家；Maverick 总参数量为 4000 亿，包含 128 个专家。然而，两者在任何时候都只有 170 亿参数实际工作。
它们不会唤醒所有专家，只移动负责人。这就是它又快又便宜的原因。这就是设计。
扎克伯格在这里的意图很明确。
他不想仅仅停留在"借用和使用" AI 的层面。他正在努力掌握那些可以自行修改的基础设施。
这对个人也同样适用。
如果你完全依赖外部的 AI，你每次都会被价格变动、规格变化和使用限制所左右。最初使用 ChatGPT 或 Claude 没问题。但随着你对工作越来越认真，你"为自己调整"它的愿望就会出现。
这时，你自己的"基础"——你的提示词、知识、模板和工作流程集合——就开始发挥作用了。
那些止步于 AI 用户的人和那些转型为 AI 设计师的人之间存在着天壤之别。
没有基础的人，每当 AI 稍有变化，就得从头开始。有基础的人，可以一次次地在上面继续构建。
4. "AI Studio" —— 让 AI 成为你自身延伸的想法
Meta 的 AI Studio 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，并将粉丝互动交给它处理。
这展示了扎克伯格风格的一个重要方向。
AI 不是"一个巨大的、通用的个性"，而是会为每个人或品牌分裂出来。
如果你是一名教练，你将你的教学理念、语气和常见问题解答注入 AI。如果你是一家店铺，你给它营业时间、菜单、预订方式以及常见问题的答案。然后，AI 就作为你的"化身"开始运作。
然而，这里有一件最重要的事情。
那就是赋予 AI "个性"和"边界"。
回答什么，不回答什么。用什么语气说话。在什么情况下移交给人工。没有这种设计，AI 只会沦为粗制滥造的自动回复。
我可以肯定地说。
AI 无法工作，不是因为它能力不足。而是因为它没有被赋予边界，迷失了方向。
那些认为 AI 是"能代替我做所有事情的东西"的人，总会害怕出事故。那些把 AI 设计成"延伸我的思想和判断标准的东西"的人，可以放心地委托它做事。
5. 商业 Agent：将私信变成销售、服务和预订的场所
Meta 还发布了一个名为 Business Agent 的系统。它允许公司在 WhatsApp、Instagram 和 Messenger 上将问题处理、产品推荐、预订、销售和人工交接交给 AI。
这非常实用。
原因很简单：许多企业的销售额是由"对话"决定的，而不是"页面"。
顾客在购买前总会犹豫。它适合我吗？我能预订吗？可以退货吗？我现在应该买吗？人类不可能处理所有事情，如果回复慢了，顾客就会当场离开。
当 AI 介入这里时，私信就从单纯的咨询窗口变成了 24 小时客服、销售和预订的场所。
你是止步于将 AI 用作"写文章的工具"，还是将其置于"销售诞生的对话"中？
这里的差异比你想象的要大得多。
不过，说实话。自动化一切是危险的。
如果 AI 自信地给出了错误的价格、库存或发货日期，你会立刻失去信任。所以，要提前确定好"交给 AI 的范围"、"移交给人工的条件"和"绝不允许 AI 回答的领域"。
只有那些在留有这个空白地带时就匆忙运行的人，将来才会吃苦头。
6. 广告 AI：主战场已从"精细操作"转向"输入素材的质量"
很容易被忽视的是，Meta 是全球最大的广告公司之一。2025 年总收入为 2010 亿美元（同比增长 22%）。其中，广告收入为 1961.8 亿美元，占比高达 97.6%。这几乎完全是一家靠广告运营的公司。因此，谈论扎克伯格的 AI 就不能不谈广告。
Meta 正在推出 GEM（用于 AI 生成广告推荐的基座模型）和 Advantage+ Creative，后者可以让 AI 自动创建广告变体。简而言之，我们进入了一个 AI 自己做广告优化的时代。
从业者从中可以学到的是很清楚的。
未来的广告不是通过繁琐的细分定位设置或手动竞价来赢得的游戏。这是一场由那些能够提供易于 AI 学习的"优质输入"的人获胜的游戏。
广告经理的工作正从"精细调整按钮的人"转变为"向 AI 提供优质素材、良好假设和有效数据的人"。
分离诉求轴。让痛点具体化。清理产品图片。正确回传转化数据。不要被短期波动所困扰，给 AI 一个学习期。
这不限于广告。
只有那些准备易于 AI 判断的素材，而不是把一切都扔给 AI 然后抱怨的人，才能发挥出 AI 的全部潜力。
7. AI 眼镜：将 AI 从口袋移到眼睛和耳朵的战略
扎克伯格目前正在投入巨大精力开发 AI 眼镜。在财报电话会议上，他甚至称其为"这个愿景的终极形态"。
事实上，2025 年 9 月发布的售价 799 美元的"Meta Ray-Ban Display"在镜片内显示画面，Meta AI 可以响应，甚至还能进行导航和翻译。此外，Neural Band（一种读取肌肉电信号的 EMG 方法）允许仅通过微小的手指动作进行操作。
智能眼镜的势头是真实存在的；Ray-Ban Meta 在 2025 年售出了约 700 万副。扎克伯格在财报电话会议上表示，销量同比增长了两倍，称其为"历史上增长最快的消费电子产品之一"。
其目标是成为继智能手机之后的下一代界面。
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，你可以看到的同时听到。你可以边走边问。你可以在做饭时调出步骤。你可以在购物时进行比较。
使用 AI 的门槛被降低到了极致。
这种想法也直接适用于个人的 AI 应用。
你降低使用 AI 的门槛越低，AI 就越能融入你的生活。AI 不仅仅是输入长篇提示词。用你的声音跟它说话。让它直接读取截图或照片。记录并在移动时整理你想到的事情。
那些紧绷着"我必须用键盘写出完美的指令"的想法的人，离 AI 越来越远。
对于降低门槛的人来说，AI 成为了日常生活的一部分。
8. 重塑内部工作方式，使其成为"AI 原生"
扎克伯格的 AI 不仅仅用于面向用户的产品。它已嵌入 Meta 内部的工作方式中。
在财报电话会议上，他们解释说，随着 AI 编码工具的引入，每位工程师的产出从 2025 年初增加了 30%。对于重度用户，同比增长了 80%。扎克伯格说：以前需要大型团队的项目，现在开始可以由一位非常有才华的个人来完成。
这是我今天最想传达的精髓。
未来组织中有效的不是"人数"。而是一个人能借助 AI 发挥多大的杠杆效应。
说实话。我就是活生生的见证者。
一个没有任何编程经验的前小学老师，抚养着三个孩子。
然而，我却将我 Instagram 发帖团队的外包成本从每月 10 万日元降到了几乎为零。
文案撰写、图片创作、研究——我把我过去需要请人做的工作，一个一个角色地交给了 AI。我得以将空闲时间花在我本应专注的战略和判断上。
这不是天赋。
我只是把扎克伯格在他公司做的事情，缩小到个人规模复制了一遍。
决定规格。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，而是将一个人的生产力提升到"团队水平"。
这种思维转变是一切的开端。
9. 但老实说，扎克伯格风格的 AI 也存在风险
我已经写了它的优势，但并非都是好消息。
AI 离个人越近，数据使用、隐私、依赖性、错误答案、冒充和 Agent 错误销售等问题就越大。Meta 本身正试图通过发布对话即时消失的私人 AI 聊天功能来回应这些担忧。
此外，据 TechCrunch 等媒体报道，在 2026 年 7 月 2 日的内部全体会议上，扎克伯格本人也承认"AI 代理的进展在过去四个月没有像预期那样加速"。Meta 在那一年刚刚裁掉了约 8000 人（约占员工的 10%），并将 7000 人调到了 AI 部门。
即使在 Meta 的规模下，Agent 的实际应用也并非直线推进。
然而，他将此定位为"时机问题"，而非"方向错误"，并继续表示"更有意义的结果将在 3 到 6 个月内出现"。他并未失去信心。
这里的教训不是"不要对 AI 期望太高"。
要怀有期望。但始终将验证、权限管理、交接和隐私设计作为一个整体来设置。
清楚地说明 AI "能做什么"和"不能做什么"。让人类对重要判断进行最终检查。提前准备好在它出错时进行修正的方法。
那些认为 AI 是"魔法"而把一切都扔给它的人，最终会出事故。
只有那些将 AI 视为"需要设计和驯服的基础设施"的人，才能长期持续地使用它。
总结：AI 不是要"打开"的东西。而是要"放置"的东西。
我将马克·扎克伯格的 AI 使用技巧总结为一句话。
将 AI "嵌入"人类生活和联系流程中的技术。
马斯克将 AI 与汽车、机器人和计算基础连接起来。扎克伯格将 AI 与私信、广告、创作者、眼镜和对话连接起来。
因此，我们应该学习的不是"制作像 Meta 这样的巨型 AI"。而是在我们自己的工作中思考"把 AI 放在哪里才能改变人们的行为"。
我将今天就能见效的原则压缩成五点：
- 不要把 AI 锁在单独的应用里。把它放在你每天使用的地方。
- 不要向 AI 提一次性问题。提供你的背景信息（就像给外包商的指令一样）。
- 不要把一切都交给 AI。设计个性、边界和交接条件。
- 不要满足于用 AI 制作一条帖子。将其连接从发帖 → 反应 → 私信 → 销售 → 改进。
- 不要止步于 AI 用户；要成为拥有自己基础（知识、模板）的设计师。
我称之为"放置的复利"。
每次你把 AI 放在正确的位置，它的效果就会在下个月、下下个月不断积累。
放置位置错误的人，无论 AI 多聪明，都无法发挥其一半的潜力。
如果你今天只做一件事。
从你工作中选择一个"人们最常移动的地方"，尝试把 AI 放在那里。
仅仅如此，下个月的风景就会开始改变。
最后
感觉如何？
我在本文中谈到的"设计 AI 放置位置"的理念，是我在整个业务中实践的。脚本、图片、研究、访谈后处理——我在每个位置都放置了专门的 AI，让一切持续运转。我无法回到过去事事亲力亲为的日子。
并且，限时提供，我将作为其基础的"20 个福利"一次性全部送出。
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听起来像谎言，对吧？但这是真的。
如何获取很简单。首先加入下面的 LINE 公开聊天。
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让我再说一次。
需要的不是技术。只是设计 AI "放置位置"的视角。
为什么不在今天结束那种拥有一个聪明 AI 却不知如何处理它的疲惫呢？
参考文献/来源
- Meta "Meta 公布第四季度及 2025 年全年业绩" (2026 年 1 月 28 日) / Q4 2025 财报电话会议记录
- Meta AI "Llama 4 族群" 官方博客
- Meta "Meta Ray-Ban Display：带 EMG 腕带的 AI 眼镜" 官方新闻室 / EssilorLuxottica 财报
- Meta "为每个人提供个人超级智能" 信函 (2025 年 7 月)
- Forbes "世界亿万富翁榜单（实时）"
- TechCrunch、Reuters 及其他报道（2026 年 7 月 2 日，扎克伯格在内部全体会议上关于 AI 代理进展的讲话）
*数值为各公告/报告发布时的数据。最新规格和价格可能会有所变动。
