「Alexander Wang」最新访谈：现在是文明级别的超级机会

在YC Startup School 2026的舞台上，Scale AI创始人、Meta AI负责人Alexander Wang分享了他从新墨西哥州少年到19岁创办Scale、再到执掌Meta超级智能实验室的完整旅程。他用亲身经历告诉台下数千名创业者：什么是真正的非共识信念、什么是系统思维、以及为什么现在是文明级别的创业机会。

以下是他的演讲全文：

一、从新墨西哥到硅谷：一条不确定的路

Alexander在新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯长大——也就是奥本海默后来出名的地方。“但它真的是荒郊野外。”

他从小就参加数学竞赛和计算机科学竞赛，但“我想做真正伟大的事情，但具体怎么走、走哪条路并不清楚。”

他有一个朋友特别热衷于编程，高中毕业后在硅谷找到了Palantir的实习。“他对我产生了很大的影响。”高中毕业后，Alexander来到硅谷，在Quora工作了一年——那是他的间隔年。

“我十七到十九岁的这段时间，感觉自己一直在变化。我确切想做什么一直在变，因为我从身边的人身上学到了太多，感觉就像在用消防水管喝水。”

他总结了两个重要的建议：

“第一，在公司工作真的很有价值。从外面看，你根本不知道公司是如何运作的、不知道真正建造东西是什么样、不知道迭代是什么样、不知道一群人如何做决策。”

“第二，去MIT上学真的很重要。它给了我很多机会去探索什么是有趣的。”

正是在MIT，他开始训练自己的第一个模型，玩当时刚出世的TensorFlow，并最终萌生了Scale的想法。一年后，他申请了YC。“当时能进YC感觉像个奇迹。”

二、当你被说“这行不通”时，那正是你需要听到的

Alexander的YC故事有一个关键的转折点。

“我们最初的想法是构建一个AI代理来帮助人们获得医疗保健。这个想法最终一定会实现，但当时时机不对。”

团队花了一两个月在这个方向上，直到YC合伙人Jared Friedman把他们拉到一边说：“伙计们，我不知道这是否能成。”

“那正是我们需要听到的话。”

他们回到起点，重新思考机会在哪里，然后提出了Scale。当时的想法很简单：训练AI模型需要三样东西——计算、代码和数据。前两样你可以在网上按个按钮就能得到，但数据没有有效的方法获取。

“这看起来太明显了，这一定是未来。”

但有意思的是，在Scale最初的好几年里，数据仍然非常“不性感”。每次去融资，尽管数据很好、收入很高，VC们总是很怀疑：“我不知道这是不是好生意，它能持久吗？”

“很滑稽的是，没有一个投资者训练过模型，所以他们真的不明白。而那些当初拒绝我们、对AI潜力非常悲观的投资者，今天却在写文章说数据有多关键、是AI领域最大的商业机会之一。”

三、非共识信念：你不能随波逐流

Alexander强调了创业者最核心的能力：发展出一套别人都不认同的信念。

“我认为如果你看看世界上所有最成功的公司，它们都是在核心理念流行之前很久就开始了。它们默默无闻地耕耘了很多年，直到那个想法或那个领域成为共识。”

“你成功的唯一途径，就是比别人早很多年识别出这些关于世界的真相。你不能根据周围所有人的言论来做商业决策。如果你太随大流，你会被彻底搞糊涂，最终一事无成。”

“你必须发展出自己的指南针，自己判断未来会是什么样子——因为其他人只会让你困惑。”

四、从Scale到Meta：这是一次文明级别的机会

如今，Alexander同时运营着Scale AI（他创立的公司）和Meta的超级智能实验室（他一年前加入）。当被问及“现在创办公司是什么感觉”时，他的回答非常有冲击力：

“我认为这是文明史上千载难逢的机会——成为一个梦想家，拥有远见和抱负，通过建造令人惊叹的东西来塑造未来世界的面貌。”

他的逻辑是：瓶颈不再是AI模型本身的进步。“如果模型从今天起完全没有改进，仍然会有几十年的经济变革和世界运作方式的颠覆。”

关于他过去一年在Meta的经历，他坦率地承认：“Llama 4没有走上Meta所需的发展轨迹。我加入后，我们做了一次零基重建，从零开始建立一个完整的前沿实验室。”

九个月内，他们发布了Mu Spark 1.1，然后又用两个月发布了Mu Image和更多版本。

他分享了几点关键感悟：

第一，人才密度极为重要。“人才密度是会自我复利的——你拥有的优秀人才越多，更多最优秀的人才就想加入你。”

第二，前沿AI工作是科学研究。“我们在探索能用这些模型做什么、如何推动它们、它们能达到什么边界。这需要与互联网产品完全不同的思维模式和运营模式。”

第三，系统的核心是能够与指数增长同步。“我们需要像对待一个有机体一样对待实验室——它能够随着生态系统中所有指数级增长一起成长。”

五、个人超级智能：扩大每个人的自主权

Alexander阐述了Meta对超级智能的愿景——这个想法最初来自Mark Zuckerberg一年前的一份内部备忘录：

“我们相信全世界数十亿人都将拥有一个适应他们、为他们量身定制的超级智能——它能让他们实现目标、了解他们的上下文，并最终成为他们自主权的放大器。”

他特别强调了一个概念：“我们经常思考的是自主权扩展——如何帮助人们完成他们以前想都不敢想的事情。如果一切都变得容易，世界上每个人会做什么？”

在生态系统层面，他们不相信“AI控制世界”的总体化愿景。“我们相信这将增强一个非常广泛的生态系统。Meta平台上有2亿家企业，我们认为这个数字应该随着创造力的爆发和AI工具的使用增长到数十亿。”

“最终这将是一个充满活力的生态系统——商业代理与个人代理协同工作，完全由AI超级驱动。”

六、关于开源：让每个人都用得起

Alexander提到了一个关键的成本优势：“Mu Spark 1.1与Opus性能相当，但便宜了8倍。”

“我不相信一个世界——这些模型贵到只有最富有的开发者和公司才能获得配给。让每个人都能使用这项技术、用它来建造任何他们想建的东西，这很重要。”

他认为，最好的AI产品还没有被开发出来。“AI生态系统中的每一波浪潮都比上一波大十倍。第一波是自动驾驶汽车，然后是LLM和聊天机器人，再然后是编码代理——每一波都比前一波大十倍。我们正处在这个陡峭的曲线上。”

七、系统思维永远不会过时

当被问及“在AI时代，年轻人应该学什么”时，Alexander给出了一个直率的回答：

“系统性和严谨的思维仍然极其重要。抽象层在变化——以前我们写代码，现在是如何协调代理，然后是如何让一百万个代理协同工作，再然后是如何让一万亿个代理协同工作。”

“系统的组织方式在变，但系统思维本身永远不会过时。所以我认为完全放弃底层技术能力是错误的——你需要系统思维，也需要能够操作。”

他提到一件有趣的事：“斯坦福计算机科学专业的入学人数实际上下降了两位数百分比，因为人们担心AI会取代编程。我觉得这有点疯狂——你仍然需要那些技能才能创造出好的代理。”

八、给十八岁的自己：培养内在指南针

最后，Alexander被问到“如果给十八岁的自己发一封电报，你会说什么？”

“归结起来就是：发展你自己的内在指南针，关于未来会如何发展，并对此有强烈的信念。因为你会被噪音淹没，人们会给你各种胡说八道，这会非常混乱、非常困难。尤其是当你年轻、没有经验的时候，对你所相信的东西有真正的信念会非常困难。”

“但这是最重要的事。”

“还要尝试识别世界上那个指数是什么——那个曲线最陡峭、持续时间最长的指数。几十年前是摩尔定律，现在是AI的进步，但未来还会有更多这样的陡峭曲线。”

“这些曲线的起点可能很无聊，甚至看起来不那么有趣。当我开始做Scale的时候，我们在YouTube视频里做猫检测器——很难解释那将是我们这个时代最重要的技术。但它就在那个令人难以置信的指数上。”

在YC的舞台上，Alexander Wang讲述了一个关于信念的故事——不是关于天赋或运气，而是关于在所有人都觉得“数据不性感”时坚持十年、关于被VC拒绝后依然前行、关于从识别猫到打造“数字神”的指数曲线。对于台下的创业者们，他的信息很明确：找到那个曲线，建立信念，然后——不要被噪音淹没。

本文来自微信公众号“后浪进化星球”，作者：Mark，36氪经授权发布。