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文 | 藤本竖
9月底，在Meta的年度开发者大会上，一个留着鲻鱼头的年轻人，穿着二手店淘来的迷彩T恤，踩着一双洞洞鞋登台演讲。
有人猜，这身看着平平无奇的衣服，恐怕又是什么几千美元的奢侈品。当事人却亲自出来澄清：T恤30美元，洞洞鞋60美元，连5美元的内裤也报了价。
29岁，站在Meta的舞台上，他没穿西装，也没摆出什么精英架势，看着像刚从办公室出来，顺路参加了场发布会。他叫Alexandr Wang，中文名：汪滔。
MIT辍学生、创业公司老板，再加上一笔数百亿元人民币的投资，他被媒体包装成了“传奇天才少年”。不过，这个年轻人如今已经是Meta的首席AI官，连图灵奖得主杨立昆，也一度成了他的下属。
一双洞洞鞋，为什么在他脚上走出了虎虎生风、一日千里、恍如隔世？
小扎看上他，杨立昆不服？
2013年，Facebook成立FAIR，也就是它的基础AI研究团队，请杨立昆来掌舵。之后十年，它在计算机视觉、自监督学习等领域积累深厚，还做出了PyTorch。Facebook和Instagram的推荐、广告系统，也早就用上了AI。
2023年推出的Llama，又让Meta在开放模型领域有了一席之地。可Meta始终无法坐稳头等交椅，OpenAI、Anthropic和Google DeepMind总是不断推出新模型，把开发者的注意力吸引过去，Meta刚追上，别人又往前跑了。
2025年4月，Llama 4发布，原本落后的局面变成了一场危机。夸大成绩、仓促发布、不够透明，各种质疑接踵而至。业内不少人直接把它称作失败之作。Meta则否认操控测试成绩，把部分表现问题归因于早期漏洞。
Meta不缺钱，不缺技术，缺的是业务，缺少一个有商业头脑的人。于是在2025年6月，Meta宣布向Scale AI投资约143亿美元，取得约49%的经济权益，同时把创始人和部分员工挖了过来，而汪滔就是Scale的创始人。汪滔加入Meta后，担任首席AI官。
汪滔为什么肯离开自己创办的公司？在Core Memory访谈中，他谈到两个原因：算力，以及扎克伯格。
他判断，下一阶段的AI，会把拥有大量算力的公司和其他公司分开。在Meta，他能做一些在Scale根本没条件做的事情。小扎又愿意全力投入，两人在“个人超级智能”的方向上达成了一致，真是一对苦命鸳鸯。
可一个靠人工标注做生意的年轻老板，怎么就被请来带领Meta做最前沿的AI了？难道因为他不烧心？
一位Scale前经理说：“汪滔很会招人，也很会做生意。这个计划能不能成功，谁知道呢？他可能组建出一支更好的AI团队，也可能失败。但这件事，总得找个人来做。”
研究人员的反应，就没这么热络了。《财富》采访的一位Meta AI研究员，直接说：“不可能。”在他看来，汪滔是个商人，没有深厚的模型研发资历。另一位曾在FAIR工作的研究员也说：“大家不会轻易接受他。”
杨立昆说得更直接。他离职后接受采访，批评汪滔年轻、缺乏科研经验，不知道什么能吸引研究人员，也不知道什么会让他们反感。“你不能指挥一个研究员做什么，你更不能指挥像我这样的研究员做什么。”
杨立昆一直怀疑，靠大语言模型能不能走到超级智能。虽然扎克伯格仍表示支持世界模型研究，但杨立昆直言，新招来的那群人“已经完全被LLM洗脑了”。
汪滔后来回应，希望大家之间的私人恩怨能慢慢消散。至于有人说他不懂工程，在Scale更像个销售员，他直接否认：自己以前就是硅谷的软件工程师。
所以，小扎到底找来了个什么人？
全家读博，他偏要退学？
1997年，汪滔出生在美国新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯。这个地方，你可能没听说过。但如果看过《奥本海默》，应该对洛斯阿拉莫斯国家实验室不陌生。他的父母都是物理学家，也都曾在这家实验室工作，科学研究从小就围着他转。
他接受《财富》采访时说：“在我的家乡，几乎每个人的父母都在国家实验室工作。我身边的成年人都是科学家。他们都承诺，要用自己的科学知识和技术能力，保障美国的长期安全。”
“我从小就觉得，什么都有可能。”汪滔说，自己从小就想“在某一个领域发光发热”。父母是出色的科学家，他也想在一个领域做到顶尖。只不过，他选了计算机。
但小时候的他，也没那么高瞻远瞩。他最初参加数学竞赛，理由很朴素：只要进MATHCOUNTS数学竞赛前四，就能免费到佛罗里达的迪士尼世界参加全国比赛。一个六年级的孩子，平时很少离开新墨西哥州，能去迪士尼，这诱惑谁顶得住？于是，他报名、准备，最后拿了第四名，如愿去了迪士尼。
后来，他参加过一些面向青少年的夏令营。组织者和演讲者里，有一些人，日后都成了AI行业的重要人物。他在YC访谈中回忆：“我大概16岁的时候，就接触到了一个想法：我这一生最值得做的事情，可能就是AI和AI安全。”
这照片是你吗？不，不是我
高中还没毕业，汪滔就已经去了硅谷，在金融科技公司Addepar和问答网站Quora做工程工作。别的同学还在课堂上写编程作业，他已经跟着工程师做产品、做系统，解决公司的实际问题了。
后来，他进了MIT，学习数学、计算机和机器学习。其间，他做过一个无厘头的项目：给宿舍冰箱装摄像头，想让AI认出到底是谁拿走了自己的食物。结果，摄像头装上了，识别却老出错。“我很快就发现，一切都卡在数据上。不管你想让AI做什么，都得靠数据让它学会。”这也为后来的Scale AI埋下了伏笔。
他形容从工作、上大学到创业的那三年：“我想做什么，几乎每天都在变。感觉自己一直在‘对着消防栓喝水’。”“去一家公司工作，非常有价值。因为只在外面看，你根本想不到一家公司到底怎么运转。上大学也很重要，它给了你很大的自由，去探索自己感兴趣的东西。”
2016年3月，AlphaGo战胜李世石，让他彻底坐不住了。
“这件事真的发生了。”几个月后，他开始创业。父母起初很担心，家里两位哥哥都有博士学位，偏偏他读了一年大学就要走。他当时承诺：“我会回去的，先把这件技术上的事情做一做，然后回去把大学读完。”这个承诺到现在也没有兑现，当然，他也压根没想过要兑现。
AI无法取代的是化妆师
人工标注，标出个亿万富翁？
2016年，19岁的汪滔和同样在Quora工作过的郭如意一起创业。两人最初想做的，是面向医生的聊天机器人。多年后，主持人问：你们当时懂医生的工作吗？他回答：“完全不懂。只是觉得，医疗听起来好像很贵。”
那时正赶上一轮聊天机器人热潮，年轻团队也想找个场景，把AI用进去。汪滔回头看，觉得这很像年轻创业者常犯的毛病：前几个想法，总和别人的差不多。约会软件、社交产品，大家都想做，却没弄清自己究竟擅长什么。
做了一两个月，负责辅导两人的YC合伙人贾里德·弗里德曼，把他们叫到一边：“伙计们，我不确定这个方向继续做下去，能做出什么成果。”汪滔说：“这恰恰是我们当时最需要听到的真话。”弗里德曼后来回忆，他们最初的想法，和最终做出来的项目差得很远，第一个夏天，大部分时间都花在弄清楚到底要做什么上。
贾里德·弗里德曼（Jared Friedman）
汪滔也承认：“我们当时很迷茫。”但他看到了一个问题：聊天机器人要真正好用，需要大量数据，也需要大量人工。“我突然想，为什么不直接做这个？给那些聊天机器人公司提供数据，提供语言数据和人工处理的数据。”
于是他们转向数据标注，在一批发展迅速、手头有钱的自动驾驶创业公司里，找到了客户。最初的工作，就是帮公司把图片一张张标出来，告诉AI这个框里是车，那个框里是行人，这条线是车道边界。听着没什么技术含量，做起来却很麻烦。自动驾驶公司需要大量数据，还得保证它们足够准确。
不过，投资人未必买账。融资时，哪怕财务数据不错，他们还是会问：“这是门好生意吗？能做多久？别人能不能轻易复制？”对此，汪滔的看法是：“他们自己从来没训练过模型，所以我猜，他们根本不懂。”
一位前经理说，他们每天有长达两小时的会议，“逐一审查每一个客户账户”。不是所有人都喜欢这么开会。但他后来承认：“现在回头看，这确实逼着每个人把事情做得更严谨。”
Scale AI团队合影
公司有上千名员工后，汪滔仍然亲自审批招聘，数据交付前还要抽查。他把这种执拗叫作“质量是分形的”。说白了，上面不在意细节，下面也会跟着不在意。
随着公司发展，两位联合创始人之间也出现了矛盾。据《财富》采访的一位知情人士所说，董事会站在汪滔这边，由他担任CEO。
郭如意则在2018年离开公司，她回忆说，是汪滔提出由他担任CEO，理由是“他更适合担任一家API公司的门面”。（说人话就是，他更会炒作、立人设）郭如意同意了。“我不看重头衔，对交接没有意见。”
Lucy Guo（郭如意）
后来，AI行业的风向变了，随着模型的升级，对标注质量的要求也水涨船高。Scale也跟着扩展业务，开始做大模型训练数据、模型评测和人类反馈。随着AI热潮席卷而来，它成了顶尖AI实验室的重要供应商。汪滔也跻身全球最年轻的白手起家亿万富翁之列。
人怕出名猪怕壮，公司做大了，背后的劳动问题也逐渐引起关注。Scale在全球雇佣了数万名合同工，做数据标注、图像审核。《福布斯》报道，Scale通过Remotasks组织了庞大的海外外包队伍。许多工人的时薪不到1美元。为了控制成本，公司在东南亚和非洲建立培训设施。
牛津大学研究人员在2022年的评估中发现，Remotasks在10项标准里，只满足两项最低要求。Scale则表示，公司致力于支付足以维持生活的工资。（问就是能活，反正死不了）
汪滔对此表示，这些工人对构建强大的AI系统“非常重要”。他们确实重要，但在年轻富豪的故事里，常常只有一个人站在台前，机器的聪明却需要许多人的劳动来垫底。
小扎的143亿，值吗？
进入Meta后，汪滔把管理创业公司的那套方法，带进了AI部门。Meta成立TBD Lab，专门研发最前沿的模型，从OpenAI、Google等公司高价挖人，也压缩了原有的管理层级。
他相信，一支规模小、技术强、层级少的团队，能在很短时间里完成很多事情。他总结了三个办法：给每位研究员更多算力，提高人才密度，再做一些大胆的研究尝试。一言以蔽之——裁员，原有AI团队约600个岗位被裁，而高薪请来的新团队，和原来的研究团队之间，出现了裂缝。
据《华尔街日报》报道，TBD成员的特殊待遇，引起了部分员工的不满。有些人的薪酬方案高达数亿美元。团队的工作高度保密，连办公区域都要有特殊权限才能进去。
他想做的，是“个人超级智能”，让数十亿人每人都有一个为自己量身定做的AI。它了解你的处境，帮你实现目标，让你有能力去做以前做不到的事。
Muse就是这套想法的产品入口。2026年4月，Meta推出汪滔团队的首个模型Muse Spark。发布时，他向彭博社承认，它还没达到领先前沿模型的水平。Spark只是早期成果，更大的模型还在后面。
直到9月8日，Meta正式推出Muse。上线后，它登上苹果美国应用商店排行榜第一名。汪滔还亲自下场，为产品造势。他在X上发布、转发了数十张吉祥物Jolly的梗图。
10月12日，Meta又发布了Muse Wonder和Muse Wonder Full，继续提升智能体和编程能力。路透社报道，当天下午Meta股价上涨约4%。
“我们一直在想，怎么让人有能力去做以前连想都不敢想的事。如果所有事情都变得容易实现，全世界的人会去做什么？”在他看来，瓶颈已经不在模型进步得有多快，而在于怎么把技术用到更多地方。即使模型从今天起不再变强，现有技术也足够在未来几十年里，改变经济和世界的运转方式。
华裔之光，照谁别问
讲到这里，可能会有读者觉得汪滔是华人的骄傲，就像获得菲尔兹奖的王虹、邓煜一样。实际上，汪滔虽然是华裔，但他的国家利益坐标，始终是美国。《福布斯》采访中，他说：“我深信两件事：第一，AI能带来很大的好处，应该尽可能广泛地应用。第二，我们必须确保美国处于领导地位。”
在SRS访谈中，他把芯片、能源、数据和算法，放进中美竞争的框架里。他的设想是，数据中心可以建在其他国家，但应该由美国拥有和运营，这样美国仍能保持控制，他把AI视为美国外交和长期战略的一部分。
在YC访谈中，他强调，中国在能源、数据和制造业上有优势。他拿机器人举例，美国团队能写出好的软件，但深圳的供应链，能用更低成本把硬件做出来，这种能力将会影响美国的国防和国家安全，必须要警惕。
Scale还参与美军的Thunderforge项目，用AI辅助军事规划。汪滔在访谈中谈到与印太司令部合作，并声称，智能体可以大幅缩短规划所需的时间。
离谱的是，汪滔把中国能够追赶美国的部分原因归于间谍活动，比如前谷歌工程师丁林伟盗取技术资料。但实际上，在2026年8月20日，法官已经判决丁林伟的七项“经济间谍”指控无罪：控方没有充分证明，他在盗取资料时，意图或明知自己的行为会让中国政府受益。裁定还指出，他并未真正用这些资料搭建自己的超级计算技术。
他还声称，美国各大顶尖大学、科技公司和AI实验室里，都有很多中国公民，大约六分之一的在美中国学生获得中国政府奖学金，这些学生必须向“联络人”报告自己的发现和所学，否则奖学金就会被撤销。（有没有留子站出来证明一下，没领到国补的记得找汪滔要）
说到DeepSeek，他进一步追问：“这些东西，有多少是他们自己想出来的？又有多少，是通过非常高水平的间谍行动，窃取美国的商业秘密，再回到中国实现的？”
2025年1月，他给特朗普写公开信，开宗明义：“美国必须赢得AI战争。”信里谈政府怎么用AI、怎么建设能源、怎么培养人才，也明确表示，Scale愿意成为政府的合作伙伴。
不过，最近谈Muse时，他又说，自己改变了对中国的看法。过去他非常担心中国，如今觉得，把中国描绘成一个过于可怕的对手，并不合适。双方都不希望失去对技术的控制，因此有合作的基础。
结尾
在技术方面，汪滔当然不如杨立昆，但他是一个优秀的商人，杰出的管理者，汪滔的本事，在于把人、钱和技术组织起来。他也承认自己的边界：“我当然不是AI研究员，也不是产品设计师。我没法把实验室里的每一份工作都做一遍。”他现在更像教练：“我的工作，是帮大家确定方向，发现团队里特别出色的人，再给他们环境和资源，让他们把能力发挥出来。”
至于屁股坐在哪边，已经很清楚了。他的父母是从中国移居美国的物理学家，曾在洛斯阿拉莫斯国家实验室参与涉密及武器相关研究。他在美国出生、长大，从小接触的，就是科学与美国国家安全紧密相连的环境。
他有能力，也有野心，这既源自他个人的天赋，更源自家庭提供的平台和资源。
END
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