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置顶各位即友👋
我是Ivan，THEP.AI 的创始人。
在京东、大疆、顺丰做了10年产品营销，和认识14年的朋友（前Instacart/Oracle工程师），用AI解决视频的一个千亿级的真问题。
用多模态AI，把视频内容的商业增长从"玄学"变成"科学"。
THEP.AI = AI驱动的视频增长引擎
✅ 30分钟，将一场直播转化为高潜能的短视频增长矩阵
✅ 官网：www.thepai.net
操作手册和用户群：
fcnaosnd3was.feishu.cn
电商团队的"增长罗盘"——在信息洪流中锁定商业增长的确定性。
📈 最新进展
1.0版本上线，有早期付费客户，对接200W+精准渠道客户。
客户成果：
天猫TOP卖家：内容生产效率提升10倍+
东南亚跨境电商：AI剪辑片段完播率比人工高30%
技术护城河：正在构建"数据飞轮"——已合作百万电商客户，搭建了AI的聪明脑子
🤝 我们在寻找
投资人朋友：
种子轮融资中，寻找不只是给钱的合作伙伴。如果你：
对AI应用层商业化有深刻洞察
看好To B/SaaS出海市场潜力
认可"产品驱动增长+数据飞轮"的长期价值
一起聊聊？
招团队伙伴：
📍 上海徐汇区具身智能创新中心
急招：后端工程师实习生（可转正）
Java/Spring构建高可用AI系统
直接向CTO汇报，深度参与核心开发
和顶级工程师一起成长
跨境电商、MCN、内容增长资源丰富
相信AI能重塑行业
各种灵活合作可能性
💭 一些思考
创业就是深度自我修行。分享几个思考：
关于创业：
如何从传统行业跨界互联网，建立"技术驱动"产品思维
最好的产品不是功能最多的"工具箱"，而是能为结果负责的"专家顾问"
关于成长：
"输出>输入"：每天一条短视频，拆解AI应用，重塑15年学习习惯
很高兴在即刻认识大家！
无论是想聊AI视频增长、出海电商、产品从0到1，还是单纯想分享创业路上的酸甜苦辣，都欢迎私信或评论区交流～
Let's build something amazing together 🚀
我是Ivan，THEP.AI 的创始人。
在京东、大疆、顺丰做了10年产品营销，和认识14年的朋友（前Instacart/Oracle工程师），用AI解决视频的一个千亿级的真问题。
用多模态AI，把视频内容的商业增长从"玄学"变成"科学"。
THEP.AI = AI驱动的视频增长引擎
✅ 30分钟，将一场直播转化为高潜能的短视频增长矩阵
✅ 官网：www.thepai.net
操作手册和用户群：
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电商团队的"增长罗盘"——在信息洪流中锁定商业增长的确定性。
📈 最新进展
1.0版本上线，有早期付费客户，对接200W+精准渠道客户。
客户成果：
天猫TOP卖家：内容生产效率提升10倍+
东南亚跨境电商：AI剪辑片段完播率比人工高30%
技术护城河：正在构建"数据飞轮"——已合作百万电商客户，搭建了AI的聪明脑子
🤝 我们在寻找
投资人朋友：
种子轮融资中，寻找不只是给钱的合作伙伴。如果你：
对AI应用层商业化有深刻洞察
看好To B/SaaS出海市场潜力
认可"产品驱动增长+数据飞轮"的长期价值
一起聊聊？
招团队伙伴：
📍 上海徐汇区具身智能创新中心
急招：后端工程师实习生（可转正）
Java/Spring构建高可用AI系统
直接向CTO汇报，深度参与核心开发
和顶级工程师一起成长
跨境电商、MCN、内容增长资源丰富
相信AI能重塑行业
各种灵活合作可能性
💭 一些思考
创业就是深度自我修行。分享几个思考：
关于创业：
如何从传统行业跨界互联网，建立"技术驱动"产品思维
最好的产品不是功能最多的"工具箱"，而是能为结果负责的"专家顾问"
关于成长：
"输出>输入"：每天一条短视频，拆解AI应用，重塑15年学习习惯
很高兴在即刻认识大家！
无论是想聊AI视频增长、出海电商、产品从0到1，还是单纯想分享创业路上的酸甜苦辣，都欢迎私信或评论区交流～
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27 75
openclaw 还是玩具，Claude code 要取代白领了：
早上花2小时修好了 OpenClaw，
修完想了5分钟，
然后开始写这篇文章。
Linux为什么是免费的？
因为你的时间毫无价值。
对比 Claude code，几分钟做好在各种渠道的 PPT
你选哪个？
mp.weixin.qq.com
早上花2小时修好了 OpenClaw，
修完想了5分钟，
然后开始写这篇文章。
Linux为什么是免费的？
因为你的时间毫无价值。
对比 Claude code，几分钟做好在各种渠道的 PPT
你选哪个？
mp.weixin.qq.com
4 00
李诞养小龙虾的方式像Garry（YC CEO）
Garry Tan 用 7500 行提示词，做了一件前所未有的事
——三件事放在一起，让我突然看清楚了一些东西。
以及，这改变了我对自己在做什么的理解
第一件事：
Y Combinator 的 CEO Garry Tan，花了不知道多少时间，写了一个叫 gstack 的工具。说是工具，其实是一本书——7501 行提示词，14 个 AI 技能模块，覆盖从产品构想到代码上线的每一个环节。它被他挂在 GitHub 上，任何人都可以下载，任何 AI 都可以读懂。
第二件事：
上海有一个叫 Shawn Pang 的创业者，也做了一套类似的东西，叫 startup-founder-skills。同样是教 AI 怎么帮创业者——分析竞品、做市场调研、写融资材料。
第三件事：
我自己。我是一个 AI 视频创业者，每天用 AI 生成几千条视频，同时自己编程。我不雇人，但我的产能相当于一支小团队。我在用 AI 工具复制自己的判断力，一条一条，每天重复。
这三件事，讲的是同一件事——但大多数人还没看出来那件事究竟是什么。
一、先看两个人的不同
Garry Tan 和 Shawn Pang 都在做"教 AI 做事"的工具，但他们的思路，天差地别。
Shawn 的方式，像一本教科书。他把自己对创业的理解写进去：竞品分析要看哪些维度、招聘信息里藏了什么战略信号、市场调研要按什么步骤来。他把知识喂给 AI，AI 照着输出。
Garry 的方式，像一套执行系统。他不告诉 AI"创业应该怎样"，他告诉 AI"审查应该怎么进行"。
举个例子。gstack 里有一条规则，叫 AskUserQuestion 格式。AI 每次向人类提问，必须强制遵守四步：
先说清楚现在在做什么项目、在哪个分支
用一个聪明的 16 岁少年能听懂的语言解释问题（不能用术语，不能提函数名）
给出你的明确推荐，并说明原因
给出 A/B/C 三个选项
原文这样写道（gstack SKILL.md，第 53 行）：
"Explain the problem in plain English a smart 16-year-old could follow. No raw function names, no internal jargon, no implementation details."
他甚至补充："假设用户已经 20 分钟没有看这个窗口了。如果你自己都需要读源码才能理解你的解释，那你的解释就太复杂了。"
这不是在教 AI 创业知识。这是在给 AI 颁布一部宪法，规定它在和人类互动时必须遵守的礼仪和格式。
两者的本质差异：
Shawn 把领域知识装进 AI，AI 帮你知道。
Garry 把执行过程装进 AI，AI 帮你做到。
知识，会过时。过程，更有韧性。所以 gstack 更强——不管你在做什么行业的产品，它都能介入。它是通用的，而对方是垂直的。
二、Garry 写了什么让人汗毛竖起的东西
gstack 里有六条隐藏在代码底部的"哲学宪法"。它们会被自动注入到每一个 AI 任务的开头，就像开会前先让 AI 宣誓一样。
第一条：煮沸湖水（Boil the Lake）
gstack 原文（Completeness Principle 章节）：
"AI-assisted coding makes the marginal cost of completeness near-zero. When you present options: If Option A is the complete implementation and Option B is a shortcut — always recommend A."
翻译成人话：以前我们走捷径，是因为时间贵。现在 AI 在，时间不贵了，不要再走捷径。
这条规则彻底颠覆了工程师的本能。我们学了一辈子"够用就行"、"80/20 原则"，但在 AI 时代，这个本能反而成了拖累。
第二条：报错是给机器看的，不是给人类看的
每一条报错信息，必须能让 AI 读懂并知道下一步怎么做。如果一条报错只能给人类看，它就是失败的。
这一条，是对整个软件工程传统的一次安静的革命。过去的报错是写给坐在电脑前熬夜的程序员的。未来的报错，是写给循环运行的 AI 的。受众变了，设计哲学就变了。
第三条：让它去死（Let it Crash）
服务器不要试图自我修复。一旦崩溃，立刻退出。下一条命令进来的时候，冷启动一个全新的实例。
极端的清醒：比起精心设计的错误恢复机制，冷重启更可靠。因为 AI 时代，重启的成本几乎为零，而修复半死不活的进程，才是真正的风险。
第四条：假意图等于谎言
所有延后的工作，必须写进 TODOS.md。模糊的意图等于谎言。不写下来，就等于不存在。
第五条：做减法
你最大的价值，是决定不做什么。如果一个界面元素无法靠自己的功能"赚回"它占据的屏幕空间，就砍掉它。
第六条：用 16 岁少年的语言说话
复杂不是智慧，清晰才是。
（顺便一提：这篇文章本身，就是在第六条宪法的要求下写成的——用不需要查词典的语言，告诉你我看到了什么。这不是风格，这是纪律。）
三、但大多数人误读了这件事
有一种流行的解读：gstack 是工程师文明写给 AI 的最后一封情书——一份遗书，标志着人类工程师作为主角的时代已经结束。
我认为这个解读恰好反了。
gstack 不是遗书。gstack 是人类历史上第一个完整的"个人意志可执行化"样本。
区别是什么？
遗书是告别。"可执行化样本"是一种新的存在形式——Garry Tan 没有在交接班，他在复制自己。他把 20 年积累的工程判断、审美标准、对话礼仪，全部写成了 AI 可以运行的代码。
AI 不只是在阅读 gstack。AI 是在运行 Garry Tan 的判断力。
这是两件完全不同的事。
以前，只有 Garry 在 YC 的会议室里，才能接触到 Garry 的思维方式。现在，任何人都可以 git clone，然后把他的判断力嵌进自己的工作流里。
这不是人类智慧的终点。这是人类智慧第一次摆脱了时间和身体的限制，开始无限运行。
四、那么，人去哪里？
有一个比喻我觉得部分对，部分错。
人先在场上打球，后来传球给 AI，后来做教练，最后——坐到了观众席。
这个比喻描述了大多数人的轨迹，我认为它是准确的。
但它漏掉了第四种人。
不是运动员，不是教练，也不是观众——而是决定今晚谁上场、打什么战术的人。
我每天生产几千条 AI 视频，不是因为我找到了一个更好的内容生产工具，而是因为我已经把自己的判断力——什么样的内容值得做、哪个话题现在最重要、什么节奏能留住观众——变成了可以重复执行的参数。
我不是在用 AI 工具。我在运行自己意志的复制品。
这就是 gstack 真正在做的事，也是它真正的意义：不是告别，而是示范——示范一个人如何把自己的判断力变成可无限执行的系统。
尾声：四种位置，你在哪里？
位置代表在做什么最高峰Garry Tan用最精密的方式，把个人意志编码成可执行系统球馆通道大多数工程师感到背后有凉风，但还没走出去观众席离开了写代码但还在看感到世界在变，自己的角色在缩小指挥室AI 时代的创造者不写球，不看球，而是决定球怎么打
没有哪个位置是错的。只是时间，让人站在了不同的地方。
但有一件事是确定的：
gstack 这 7501 行提示词，不管你是工程师、创业者、还是普通人——它证明了一件此前没有被证明过的事：
一个人的判断力，可以被编码，可以被运行，可以被任何人安装。
这不是结束。这是开始的样子。
[工具注：gstack by Garry Tan — github.com | startup-founder-skills by Shawn Pang — github.com…]
Garry Tan 用 7500 行提示词，做了一件前所未有的事
——三件事放在一起，让我突然看清楚了一些东西。
以及，这改变了我对自己在做什么的理解
第一件事：
Y Combinator 的 CEO Garry Tan，花了不知道多少时间，写了一个叫 gstack 的工具。说是工具，其实是一本书——7501 行提示词，14 个 AI 技能模块，覆盖从产品构想到代码上线的每一个环节。它被他挂在 GitHub 上，任何人都可以下载，任何 AI 都可以读懂。
第二件事：
上海有一个叫 Shawn Pang 的创业者，也做了一套类似的东西，叫 startup-founder-skills。同样是教 AI 怎么帮创业者——分析竞品、做市场调研、写融资材料。
第三件事：
我自己。我是一个 AI 视频创业者，每天用 AI 生成几千条视频，同时自己编程。我不雇人，但我的产能相当于一支小团队。我在用 AI 工具复制自己的判断力，一条一条，每天重复。
这三件事，讲的是同一件事——但大多数人还没看出来那件事究竟是什么。
一、先看两个人的不同
Garry Tan 和 Shawn Pang 都在做"教 AI 做事"的工具，但他们的思路，天差地别。
Shawn 的方式，像一本教科书。他把自己对创业的理解写进去：竞品分析要看哪些维度、招聘信息里藏了什么战略信号、市场调研要按什么步骤来。他把知识喂给 AI，AI 照着输出。
Garry 的方式，像一套执行系统。他不告诉 AI"创业应该怎样"，他告诉 AI"审查应该怎么进行"。
举个例子。gstack 里有一条规则，叫 AskUserQuestion 格式。AI 每次向人类提问，必须强制遵守四步：
先说清楚现在在做什么项目、在哪个分支
用一个聪明的 16 岁少年能听懂的语言解释问题（不能用术语，不能提函数名）
给出你的明确推荐，并说明原因
给出 A/B/C 三个选项
原文这样写道（gstack SKILL.md，第 53 行）：
"Explain the problem in plain English a smart 16-year-old could follow. No raw function names, no internal jargon, no implementation details."
他甚至补充："假设用户已经 20 分钟没有看这个窗口了。如果你自己都需要读源码才能理解你的解释，那你的解释就太复杂了。"
这不是在教 AI 创业知识。这是在给 AI 颁布一部宪法，规定它在和人类互动时必须遵守的礼仪和格式。
两者的本质差异：
Shawn 把领域知识装进 AI，AI 帮你知道。
Garry 把执行过程装进 AI，AI 帮你做到。
知识，会过时。过程，更有韧性。所以 gstack 更强——不管你在做什么行业的产品，它都能介入。它是通用的，而对方是垂直的。
二、Garry 写了什么让人汗毛竖起的东西
gstack 里有六条隐藏在代码底部的"哲学宪法"。它们会被自动注入到每一个 AI 任务的开头，就像开会前先让 AI 宣誓一样。
第一条：煮沸湖水（Boil the Lake）
gstack 原文（Completeness Principle 章节）：
"AI-assisted coding makes the marginal cost of completeness near-zero. When you present options: If Option A is the complete implementation and Option B is a shortcut — always recommend A."
翻译成人话：以前我们走捷径，是因为时间贵。现在 AI 在，时间不贵了，不要再走捷径。
这条规则彻底颠覆了工程师的本能。我们学了一辈子"够用就行"、"80/20 原则"，但在 AI 时代，这个本能反而成了拖累。
第二条：报错是给机器看的，不是给人类看的
每一条报错信息，必须能让 AI 读懂并知道下一步怎么做。如果一条报错只能给人类看，它就是失败的。
这一条，是对整个软件工程传统的一次安静的革命。过去的报错是写给坐在电脑前熬夜的程序员的。未来的报错，是写给循环运行的 AI 的。受众变了，设计哲学就变了。
第三条：让它去死（Let it Crash）
服务器不要试图自我修复。一旦崩溃，立刻退出。下一条命令进来的时候，冷启动一个全新的实例。
极端的清醒：比起精心设计的错误恢复机制，冷重启更可靠。因为 AI 时代，重启的成本几乎为零，而修复半死不活的进程，才是真正的风险。
第四条：假意图等于谎言
所有延后的工作，必须写进 TODOS.md。模糊的意图等于谎言。不写下来，就等于不存在。
第五条：做减法
你最大的价值，是决定不做什么。如果一个界面元素无法靠自己的功能"赚回"它占据的屏幕空间，就砍掉它。
第六条：用 16 岁少年的语言说话
复杂不是智慧，清晰才是。
（顺便一提：这篇文章本身，就是在第六条宪法的要求下写成的——用不需要查词典的语言，告诉你我看到了什么。这不是风格，这是纪律。）
三、但大多数人误读了这件事
有一种流行的解读：gstack 是工程师文明写给 AI 的最后一封情书——一份遗书，标志着人类工程师作为主角的时代已经结束。
我认为这个解读恰好反了。
gstack 不是遗书。gstack 是人类历史上第一个完整的"个人意志可执行化"样本。
区别是什么？
遗书是告别。"可执行化样本"是一种新的存在形式——Garry Tan 没有在交接班，他在复制自己。他把 20 年积累的工程判断、审美标准、对话礼仪，全部写成了 AI 可以运行的代码。
AI 不只是在阅读 gstack。AI 是在运行 Garry Tan 的判断力。
这是两件完全不同的事。
以前，只有 Garry 在 YC 的会议室里，才能接触到 Garry 的思维方式。现在，任何人都可以 git clone，然后把他的判断力嵌进自己的工作流里。
这不是人类智慧的终点。这是人类智慧第一次摆脱了时间和身体的限制，开始无限运行。
四、那么，人去哪里？
有一个比喻我觉得部分对，部分错。
人先在场上打球，后来传球给 AI，后来做教练，最后——坐到了观众席。
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位置代表在做什么最高峰Garry Tan用最精密的方式，把个人意志编码成可执行系统球馆通道大多数工程师感到背后有凉风，但还没走出去观众席离开了写代码但还在看感到世界在变，自己的角色在缩小指挥室AI 时代的创造者不写球，不看球，而是决定球怎么打
没有哪个位置是错的。只是时间，让人站在了不同的地方。
但有一件事是确定的：
gstack 这 7501 行提示词，不管你是工程师、创业者、还是普通人——它证明了一件此前没有被证明过的事：
一个人的判断力，可以被编码，可以被运行，可以被任何人安装。
这不是结束。这是开始的样子。
[工具注：gstack by Garry Tan — github.com | startup-founder-skills by Shawn Pang — github.com…]
5 02
真正懂AI的人是拼多多
一只羊兄: 拼多多整活😄 整机器人陪聊老年人
0 00
弥勒佛多久接班？还早着呢，得等大约五十六亿七千万年（有些经典算五十七亿六千万年）！
根据《弥勒上生经》《弥勒下生经》等大乘经典，弥勒菩萨（阿逸多）现在住在兜率天内院说法度众。他的天寿是四千年，而兜率天一天等于人间四百年，换算下来就是这个超长的数字。等时间到了，人间寿命会从现在慢慢减到十岁、再增到八万四千岁（经过好几个小劫的增减），那时世界太平无灾，他才会从兜率天降生人间，在龙华树下顿悟成佛，举办“龙华三会”度化九十多亿众生，正式接释迦牟尼佛的班，把娑婆世界变成净土。
根据《弥勒上生经》《弥勒下生经》等大乘经典，弥勒菩萨（阿逸多）现在住在兜率天内院说法度众。他的天寿是四千年，而兜率天一天等于人间四百年，换算下来就是这个超长的数字。等时间到了，人间寿命会从现在慢慢减到十岁、再增到八万四千岁（经过好几个小劫的增减），那时世界太平无灾，他才会从兜率天降生人间，在龙华树下顿悟成佛，举办“龙华三会”度化九十多亿众生，正式接释迦牟尼佛的班，把娑婆世界变成净土。
1 20
2 02
单条视频的收益数字，$26,930。
折合人民币约 19 万。
来源：一条 15 秒的推特视频。不是课程，不是矩阵，不是持续运营。
发出这条视频的人叫 Charlie Curran，英国导演，22.6 万粉丝。
视频用的是 Seedance 2.0，内容是星球大战人物做 AI meme。之前seedance2.0的事情聊过：迪士尼：诉讼字节10亿，给OpenAI 10亿—AI版权战，第三次互联网版权的机会点
大多数人在论坛上一样，觉得他是靠AI真实性强"运气踩上了热点"。
这个判断，完全错了。
一、这件事为什么发生在 2026 年，而不是 2023 年
不理解背景，你看不懂这 $26,930 的来源。
2023 年，AI 视频靠"技术奇观"赚钱——只要视频够逼真，你就能获得关注。
2024 年，这个逻辑死了。
Seedance 2.0、Gen-4、Wan 2.1——顶级工具在 6 个月内集体拉平。高保真生成变成了入场券，不再是竞争优势。
基线不产生溢价。
能产生超额收益的，从此只剩两件事：审美制高点，和文化套利。
Charlie 这条视频，两件事同时做对了。
二、第一层：审美制高点
核心逻辑：用高维审美对低维容器进行降维打击。
Charlie 是好莱坞级别的商业片导演。光比控制、景深调度、人物动作的帧率设计——这套训练来自电影工业最顶层。
他把这套高维审美，装进了"表情包"这个低维容器。
配文只写了一句："Prompt: Sum up the AI discourse in a meme - make sure it's retarded and gets 50 likes."（当然是假的）
格式是廉价的。执行是奢侈品级别的。
这个落差产生了一种精准的心理效果：不是"AI 好厉害"，而是"这个人随手一玩，比我认真做的好两个数量级"。
感受到这一点的人，不会只是点赞——他们会截图，转发，@给所有做视频的朋友。
这是 $26,930 的前置条件。
mp.weixin.qq.com
折合人民币约 19 万。
来源：一条 15 秒的推特视频。不是课程，不是矩阵，不是持续运营。
发出这条视频的人叫 Charlie Curran，英国导演，22.6 万粉丝。
视频用的是 Seedance 2.0，内容是星球大战人物做 AI meme。之前seedance2.0的事情聊过：迪士尼：诉讼字节10亿，给OpenAI 10亿—AI版权战，第三次互联网版权的机会点
大多数人在论坛上一样，觉得他是靠AI真实性强"运气踩上了热点"。
这个判断，完全错了。
一、这件事为什么发生在 2026 年，而不是 2023 年
不理解背景，你看不懂这 $26,930 的来源。
2023 年，AI 视频靠"技术奇观"赚钱——只要视频够逼真，你就能获得关注。
2024 年，这个逻辑死了。
Seedance 2.0、Gen-4、Wan 2.1——顶级工具在 6 个月内集体拉平。高保真生成变成了入场券，不再是竞争优势。
基线不产生溢价。
能产生超额收益的，从此只剩两件事：审美制高点，和文化套利。
Charlie 这条视频，两件事同时做对了。
二、第一层：审美制高点
核心逻辑：用高维审美对低维容器进行降维打击。
Charlie 是好莱坞级别的商业片导演。光比控制、景深调度、人物动作的帧率设计——这套训练来自电影工业最顶层。
他把这套高维审美，装进了"表情包"这个低维容器。
配文只写了一句："Prompt: Sum up the AI discourse in a meme - make sure it's retarded and gets 50 likes."（当然是假的）
格式是廉价的。执行是奢侈品级别的。
这个落差产生了一种精准的心理效果：不是"AI 好厉害"，而是"这个人随手一玩，比我认真做的好两个数量级"。
感受到这一点的人，不会只是点赞——他们会截图，转发，@给所有做视频的朋友。
这是 $26,930 的前置条件。
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1 00
凌晨一点五十三分，门洛帕克总部的那间会议室从来没有专属的名字。但在 Meta 的内部传说里，它有一个非正式的绰号：鱼缸。
这晚，被叫进鱼缸的除了老面孔，还多了一个年轻人。
Andrew Bosworth（Boz），Meta 首席技术官。Chris Cox，首席产品官。以及坐在最边上、看起来最接近极客而非高管的 Alex Wang。这位 Scale AI 的创始人，如今是 Meta 整个 AI 数据飞轮和底座能力运转最核心的参谋与外脑。
发消息的是 Mark。消息只有一行："Fishbowl. Now."
扎克伯格进来的时候，没拿电脑，走到白板前没有坐下。
"我刚刚挂了电话。"他说，"Peter 打来的。"
没人需要问 Peter 是谁。大家都知道，那是 OpenClaw 的创始人。
过去三个月，硅谷的收购案像疯了一样。Meta 刚刚出手拿下了 Manus，昨天又把 Moltbook 的团队连锅端了。但在马克眼里，这些买到的都只是漂亮的"外壳"和"社交层"。
"Peter 在电话里问我，花了这么多钱买应用层，有没有想清楚底座到底缺什么？"
扎克伯格掏出手机，放在桌上。
"我问了 Meta AI 一个问题：
mp.weixin.qq.com
这晚，被叫进鱼缸的除了老面孔，还多了一个年轻人。
Andrew Bosworth（Boz），Meta 首席技术官。Chris Cox，首席产品官。以及坐在最边上、看起来最接近极客而非高管的 Alex Wang。这位 Scale AI 的创始人，如今是 Meta 整个 AI 数据飞轮和底座能力运转最核心的参谋与外脑。
发消息的是 Mark。消息只有一行："Fishbowl. Now."
扎克伯格进来的时候，没拿电脑，走到白板前没有坐下。
"我刚刚挂了电话。"他说，"Peter 打来的。"
没人需要问 Peter 是谁。大家都知道，那是 OpenClaw 的创始人。
过去三个月，硅谷的收购案像疯了一样。Meta 刚刚出手拿下了 Manus，昨天又把 Moltbook 的团队连锅端了。但在马克眼里，这些买到的都只是漂亮的"外壳"和"社交层"。
"Peter 在电话里问我，花了这么多钱买应用层，有没有想清楚底座到底缺什么？"
扎克伯格掏出手机，放在桌上。
"我问了 Meta AI 一个问题：
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