图片来源：a16z

Z Highlights：

• 现在如果我想听音乐，我第一反应是：“我要用哪个服务？Spotify还是Tidal？”但这其实不是我真正的需求。我的真实意图是：“我想听这首歌。”我希望只要说出来，AI就能帮我搞定。

• 更大的问题其实是“接纳风险”（adoption risk）。人们是否真的愿意接受这类技术？是否愿意学习全新的交互方式？我们都经历过打字学习曲线，如今手机操作对我们来说已经成了本能。那么问题来了——人们愿意为了这些新模态再重新学一套东西吗？对他们来说，值不值？

• 这其实是一个经典的“Commoditize your complements”策略（ZP注：商品化互补品，是一种商业策略，意指将与自己产品互补的商品变得廉价或普及，从而增加自身产品的需求）。我们的核心产品会因为AI而变得更好。但就算所有人都能用上同一套开源模型，他们也没法做出我们的产品。这种结构性的非对称对我们是有利的。

• 过去我一直认为生态缺口是最大的风险，但现在AI可能反而是那个“银弹”。如果未来AI本身就是主界面，它就跟设备天然绑定，不再需要依赖传统App来构建生态。

• 你得下定决心，停下手头其他事，把时间、资源、人力都投入进去，才能真的把未来造出来。我们现在就在做这件事。

Andrew Bosworth是Meta的首席技术官，主管Reality Labs团队。David George是a16z的普通合伙人，负责领导公司的Growth投资团队。本文系Andrew Bosworth与David George在a16z Growth团队的访谈栏目AI Revolution中的访谈实录。

内容消费的未来

David George：我们直接切入正题吧——五年后、十年后，我们会以什么样的方式来消费内容？

Andrew Bosworth：说十年，我反倒更有把握。到那时候，我们接收内容的方式绝不会只是掏出手机。AR 眼镜有很大机会成为主流入口。而且我希望在沉浸式体验这块，我们能有更好的解决方案。

现在如果你想要沉浸感，比如去Sphere那种场馆——很棒，但全世界只有一个，还在拉斯维加斯，得专门安排一趟行程去体验。

有没有更轻量、随时可达的方式？比如我想跟我爸一起看比赛，而且真的有坐在场边的感觉。我们当然可以买票去现场，但有没有替代方案？我觉得是有的。换句话说，我对未来十年里出现更多“非手机式”的内容入口持乐观态度。

五年这个时间节点会更微妙一些。到时候的智能眼镜、AI眼镜、带显示的眼镜应该会挺不错。有些会是高端款，体验极佳；也会有一些是分辨率一般、但全天候佩戴、始终在线的版本。你可能不会拿它们来干活，但用来快速浏览信息、处理碎片内容，会非常顺手。

我们正面临一个光谱：一端是极致但昂贵的体验，无法普及；另一端是体验不够丰富但始终可用的产品。真正令人兴奋的是——人们能开始接触到以前根本无法实现的那类内容交互方式，而MR和VR正在开启这种可能性。

把技术趋势转化为真正的产品体验

David George：你在把重大技术变迁转化为产品体验方面一直做得非常出色。在Facebook，你参与打造了News Feed，它本质上融合了社交、移动端，以及早期的AI。

Andrew Bosworth：我和Meta的团队之所以能做成一些事，是因为我们真的沉浸在用户的问题里。人们到底在做什么？他们真正想要的是什么？

从这个出发点看问题，你会自然选择手边最合适的技术工具。这能帮你更清晰地判断什么工具有效，也能让你更早看出趋势的本质。如果你一开始就盯着某项技术，容易陷入某个风口，甚至在技术退潮时也不愿承认，反而错过下一个机会。

David George：对，那种时候你就不是在解决产品问题，而是为了技术而做技术。

Andrew Bosworth：完全同意。只有当你真正聚焦在实际问题上——哪怕这些问题不那么“高大上”——你才能做出真正有价值的产品。这也是为什么现在的AI革命让我感觉特别不一样：它解决了真实的痛点，哪怕也带来了新的挑战，但它是一次底层能力的大扩展。

现在的AI确实有问题，比如真实性、算力、成本……但这些问题可解。而更难得的是：它可以适用于非常广的领域。过去的技术突破通常是局部优化：这里快一点，那里便宜一点。但这一次是整体体验都被拉升了。

我现在用到的每一个界面、解决的每一个问题，都在被这波技术刷新。这非常罕见。其实我和Mark早就判断这波技术革命一定会来——只是没想到会来得这么快，我们原本以为还得等十年。

我们当时预期，最先发生变化的应该是界面层的革命。大概从2015年起，手机的形态就已经到顶了。它可能是我们用过最成功的计算平台，但下一步一定要更自然：通过眼睛、耳朵获取信息，通过“意图”来表达，而不是靠键盘和触屏。

所以我们得用上头部，因为需要接入用户的视觉和听觉。还需要某种神经接口，或者其它能让用户表达意图的方式。

这个方向我们已经想了十年了。但现实情况是——我们这代工程师几乎都是在现有范式中长大的，整个系统——包括App模型、交互设计——都是“默认值”。是的，我们从鼠标走向触控，但本质还是“直接操作”（direct manipulation），这个范式从60年代就没有变过。

交互模态没变，而这本身是有代价的。因为我们已经太擅长当前这套工具了。

挑战就变成：我们要造出一种全新的硬件，它不仅得能力强、体验好，还得足够轻、好看、价格可接受——而这一切过去都不存在。可这还只是问题的一半，另一半更难：我该怎么用它？

我用手机已经用得非常熟练了，几乎变成身体和意图的延伸了。你要做的不是取代它，而是让体验变得更轻、更自然。那是一座大山。

就在我们还在攻这座山的时候，AI来了。两年前，它突然就到了，远比我们预期的早。这是个巨大的机会：它可以让我们更轻松地实现“意图驱动交互”。

今天的AI确实还不是完整的交互接口。我还没法完全靠它操控设备。但它已经能理解我的模糊表达，从庞大的信息语料中推理出明确的动作。

离真正可控还有距离，但我们清楚方向在哪里。更重要的是：现在我们不再是单打独斗地爬山，而是背后有了顺风助力。

尤其在交互设计这块，我们终于有可能打造出一种真正理解上下文的智能Agent——它知道你正在看什么、听到什么、身边发生了什么，并据此做出推断和响应。

Reality Labs的演进与“后手机”世界的构想

David George：我们来聊聊Reality Labs和你们在做的产品体系。从Quest头显、智能眼镜，到更远期的Orion（我也体验过），这些产品是怎么一步步演进的？它们分别面向哪些市场？未来会趋同还是分化？

Andrew Bosworth：最开始我们做Ray-Ban Meta项目的时候，目标很清晰——就是一款智能眼镜。那时硬件已经基本定型，离量产只有六个月。然后Llama 3发布了，团队立刻决定：“不行，我们得加上AI。”

于是它变成了AI眼镜。外形本身就是对的，算力、音频系统也都准备好了。我们只是加了一层能

力：你可以直接和眼镜对话。

去年12月，我们通过

早期体验项目推出了“Live AI”功能。你可以启动一次30分钟的实时会话（续航极限），眼镜能“看到”你所看到的内容。

从纸面规格看，Ray-Ban Meta和上一代Ray-Ban Stories差别不大。但我想强调的是——硬件差不多，交互体验却是另一层次。

等你用上Orion，也就是我们完整形态的AR眼镜，你就会真正开始想象“后手机时代”的生活。如果这个设备够轻、续航够久、外观够好——我可以一整天都戴着它。所有我需要的信息和功能都在那里。

再叠加上AI能力，比如你体验过的那个早餐食材的Demo。

图片来源：Orion官网

David George：对，我看着一堆食材，说：“Hey Meta，我能做点什么？”然后它直接给出了菜谱，非常惊艳。

Andrew Bosworth：这就是Orion的方向。最初它其实没集成AI，结构和手机很像：包含打电话、发邮件、信息、游戏、刷Instagram Reels等一套标准App模式。

但我们现在更兴奋的，是把一个理解现实世界的智能助手叠加进来。它不仅理解你点了什么、说了什么，还理解你当下所处的真实环境。它能把“我此刻需要什么”和“我眼前发生了什么”连接起来。

这个思路是反转App模式的：不再是“帮我打开Instagram”，而是“我现在有空，想看看我喜欢的球队最近有什么精彩瞬间”——主动场景驱动，而不是应用驱动。

不过说到底，硬件的难度是真的高。成本也是真的难控。你想挑战手机这个霸主地位，必须准备充分。

手机是我们日常的核心。它控制家、车、工作……所有东西。整个世界已经围绕手机重新建构了——就连我家的冰箱都有配套的手机App。虽然有点荒谬，但它真的存在。

从十年视角看，这些设备一定会走向普及。但从五年视角看，即使我们做得完美，取代手机也几乎是不可能完成的任务。

后手机时代的过渡桥梁

David George：是啊，确实很难想象脱离现有操作系统的生活状态。那么在这个中间阶段呢？假设硬件已经够强、市场也开始接受了，那它要不要和手机绑定？你对“是否要依赖手机”这件事有什么明确立场吗？

Andrew Bosworth：手机的优势太明显了——它已经是我们生活的核心了。而且整个开发者生态都围绕它构建，是个非常理想的锚点设备。

但我们发现：一旦不再用触控来控制，App本身就不该是原来的样子。这不是个新观点。早期移动端有很多失败的尝试——我们自己也踩过坑——当时就是简单地把Web内容往手机上搬。

我们当时的想法是：“那就把网页放到手机上呗。”但问题在于：网页那一套并不原生于手机的交互逻辑。UI布局、信息组织方式、交互节奏都不合适。所以我们失败了，哪怕那款产品在Web上是历史级的爆款。

David George：听起来像是“拟物化设计 vs. 原生设计”的争论。

Andrew Bosworth：对，本质是一样的道理。开发者生态固然重要，功能多也有价值，但一旦你把界面投射到3D空间里、试图用手势操作它而不是触屏，所有交互逻辑都得重写。你不再有精确的点击点，没有原生的语音接口，也没有适配这类场景的设计语言和开发工具。

所以站在硬件层面，手机平台确实是一个稳定的出发点；但在软件层面，它反而成了一种限制。

我们对合作持开放态度。随着硬件的成熟，我们也想看看平台方的态度会如何演变。毕竟，很多用户还是会愿意花1200美元买旗舰手机，他们肯定也希望能无缝接入其他设备。我也希望主流平台能继续支持这类组合式体验。

Andrew Bosworth：我现在最关注的一个问题是：整个App模式会不会被AI彻底颠覆。我们一开始在设想这些新设备时，其实延续的还是很“手机式”的App架构——只是输入方式变了。

但AI可能会彻底翻转这套逻辑。

举个例子，现在如果我想听音乐，我第一反应是：“我要用哪个服务？Spotify还是Tidal？”但这其实不是我真正的需求。我的真实意图是：“我想听这首歌。”我希望只要说出来，AI就能帮我搞定。

它应该知道我已经订阅了哪个服务，或者哪家延迟更低、音质更好；如果这首歌不在我常用的平台上，它也应该能说：“另外一个平台有，要不要试试看？”——整个过程不该是我来选App，而应该由系统理解我想做什么，然后自动匹配服务。

但我们过去几十年用的计算方式，都是先选App，再解决问题，所以才变成今天这个样子。

David George：这是个颇具颠覆性的观点。

Andrew Bosworth：其实这不仅仅是穿戴设备的问题，连手机也一样。如果你今天重新设计一部手机，你还会照现在这样搞一个App Store吗？我觉得不会。

今天我们要解决一个问题，第一步不是去描述需求，而是选供应商。这个过程本身就带来很多限制。

但随着AI的“Agent能力”（agentic reasoning）越来越强，我们会越来越依赖它代劳，甚至在我们没有主动操作时也能帮我们处理任务。早期这可能更多是知识类的工作。

但等到真正落到消费场景里，用户会很快遇到瓶颈：他们会问AI：“你能帮我做这个吗？”AI回答：“我不行。”

这其实就是金矿——用户根本不知道他们其实在试图使用某个App，但需求已经非常明确了。我们可以把这种被动暴露出来的用户意图反馈给开发者：“每天有十万人在问这个问题。虽然他们不知道自己在找你这个服务，但这就是你的机会。如果你能对接上这个请求流，就能激活一波真实需求。”

甚至AI本身可以完成转化链路：“这个服务需要付费，要继续吗？”不管是订个流媒体会员，还是找个水管工人——都可以。这其实是在构建一种新型市场，不是靠某个产品经理在会议室里拍脑袋设计App，而是直接来源于真实世界的需求与失败，再由开发者来填补这些空白接口”。

David George：这个终局对用户来说非常诱人——如果能绕开品牌溢价，那太好了。

Andrew Bosworth：是的，但这也会非常混乱。它会催生一个全新的市场，竞争核心不再是品牌，而是性能和效率。品牌的存在感被弱化了——这对依赖品牌忠诚度的公司来说是个挑战。

用户不会在意音乐来自哪个平台，只要能顺利播放，他们就满意了。但品牌当然希望你在意，他们希望你建立情感连接。

David George：确实，有些场景你可能还在意品牌，但很多时候根本不会。

Andrew Bosworth：没错。以前App是为了抢你的注意力，所以品牌很重要。但如果未来是“我只想听一首好歌”，那决定要素就变成了交付质量。这对用户是利好——性价比变得更重要。但对公司来说，这会非常痛。

而且这还带来了另一个核心问题：你得非常信任AI，或者说，信任背后分发AI的人。

如果不同公司都提供AI服务，用户需要相信——这个推荐不是因为AI收了钱，而是它真心对我好。如果它背后被买通，只推荐利润最高的路径，那就彻底失去了价值。

David George：听起来这已经和现在的数字体验完全不是一个逻辑了。

Andrew Bosworth：是的，但你已经能看到它的早期雏形。有些公司现在已经在跟AI平台对接任务执行。但也有人说：“我不想让机器人来搞定这事，我要人流量直接导到我这来。”对他们来说，能不能拥有需求是生死问题。

这可能会变得很混乱，但从用户视角看，如果我们能避免付出品牌税，那就是更好的未来。

AI时代的“性能 vs. 价格”竞争

David George：这个转型过程会很混乱，但大概也是不可避免的。一旦用户进入那种由AI主导的高频交互循环，企业根本没得选——用户已经在那里了。肯定会有一些团队想抢先进入这个新世界，靠性能和价格打败那些有品牌护城河的旧势力。你觉得这种情况最早会在哪些领域发生？

Andrew Bosworth：这是个好问题。应该还是跟搜索量直接相关。其实我们已经有类似的历史案例了——早期Web时代Google的崛起就是模板。

在那之前，互联网的流量分发是靠索引目录，比如Yahoo、靠链接网络结构。想获得流量，你得想办法让别人给你导链接。但Google用了几年时间就颠覆了整个模型——一切都变成了“你在搜索流里排第几”。

谁能占据用户搜索的入口，谁就能定义行业格局。

David George：比如旅游行业，最典型。

Andrew Bosworth：对，旅游被颠覆得特别快。从旅行社是标配到旅行社基本消失，几乎就是几年之内发生的。

David George：而竞争核心也转向了执行效率——谁价格低、转化快，谁就能活。

Andrew Bosworth：是的。只不过现在SEO已经卷到一种很失控的状态了，体验反而变差了。尤其叠加AI后，这种现象更严重了。

David George：完全同意，现在的SEO更像是在同系统博弈，不是在服务用户。

Andrew Bosworth：对，最初它是一个“平权机制”（flattening effect），现在又变成一座座高墙——谁出得起钱，谁能买曝光位。这是一个很典型的警示故事：AI未来也可能走上这条路。

不过，我们眼前还是会经历一个黄金期。搜索流会直接揭示出用户的真实需求，开发者会快速跟进、构建新服务。各个垂直领域都会陆续“被翻盘”，消费者能在很短时间内体验到更好的解决方案。

但等到这些领域走向稳定态，游戏机制又会重新显现出来。

David George：那就是衰退期的开始。这也将是对AI系统的真正考验——它到底能不能避免落入“卷SEO、卖广告”的老套路。

开源、Llama，以及“商品化互补品”的战略思路

David George：我们换个话题。你在推动开源这件事上走得很前，能聊聊你们在这方面的战略吗？你理想中的AI模型市场结构会是怎样的？

Andrew Bosworth：Llama是从FAIR（Fundamental AI Research，Meta公司的基础研究团队）孵化出来的。FAIR从一开始就是坚持开源的，这也是为什么我们能吸引到很多顶级研究者。他们相信跨团队协作能让技术进展更快。

而且也不只是我们在做开源。Transformer论文最早是Google发的；而自监督学习这个方向，我们也做出了重要贡献。可以说，现在这个领域的进步，大家都是在共同推动。

我们发布最初版本Llama的时候，几乎所有主流模型都是开源的。但随后行业风向转了，大家开始转向闭源。但在那之前，行业的共识是：如果你做出了一个有价值的模型，你会开源它，让更多人用、也让别人验证。

Llama 2是一个重要的转折点。当时我们做出了一个明确的选择——我本人非常支持这个决定，Mark（Zuckerberg）也很认同，并公开写文章表态过。

我们的观点是：模型应该开源。

理由有两个：

第一，这样整个行业才能走得更快。真正颠覆性的创新，往往不是出自大实验室，而是一些小团队。你看中国的DeepSeek，他们压力很大，但却在Memory Architecture（记忆架构）等底层方向上做出了突破，效果非常惊人。

第二，这其实是一个经典的“Commoditize your complements”策略（ZP注：商品化互补品，是一种商业策略，意指将与自己产品互补的商品变得廉价或普及，从而增加自身产品的需求）。

我们的核心产品会因为AI而变得更好。这就是我们为什么这些年一直在AI上大投入。不管是推荐系统，还是WhatsApp里那种基于语义的搜索交互——只要底层AI能力上来了，体验就会提升。

但就算所有人都能用上同一套开源模型，他们也没法做出我们的产品。这种结构性的非对称对我们是有利的。

所以说，让基础模型变得商品化，对我们来说就是一个对商业有利的选择。同时，如果市面上有一批高性价比、甚至免费的模型，也能带动整个生态系统向上——不论是对创业者、学术界，还是对我们这个平台方来说，都是好事。

David George：所以这是一个商业模式和社会进步方向天然一致的例子？

Andrew Bosworth：是的。我们对“开放研究”的信念，和我们在业务上的定位，本质上是完全一致的，没有任何冲突。

后手机时代的风险与阻力

David George：我们聊点现实的。哪些因素会真正拖慢这场转型的进度？硬件瓶颈、AI能力、视觉系统、分辨率？开发者生态和原生应用我们也提过。你觉得哪些是线性问题，哪些是真正的风险点？

Andrew Bosworth：我们面临的是真实的“发明风险”（invention risk）——有可能我们想做的事情，当前技术根本还做不到，不只是我们，任何团队都做不到。

但话说回来，我认为已经有了可验证的窗口。你也看过Orion，说明这事是有可能实现的。现在的挑战是如何把成本降下来、材料做得更好。所以确实存在技术风险，但更大的其实是“接纳风险”（adoption risk）。

人们是否真的愿意接受这类技术？是否愿意学习全新的交互方式？我们都经历过打字学习曲线，如今手机操作对我们来说已经成了本能。那么问题来了——人们愿意为了这些新模态再重新学一套东西吗？对他们来说，值不值？

还有一个是生态风险。假设我们硬件造出来了，但只能发邮件、刷Reels——这显然不够。用户要的是一整套完整的日常使用场景都能支持，而不只是几个碎片功能。

不过说实话，我们对现在硬件的发展方向是有信心的；而在社会接受度这块，最近也比过去任何时候都更乐观。以前这点还不确定，但自从Ray-Ban Meta眼镜推出之后，我们明显感受到：人们对这类产品的接受度在提高。

当然，这里面也藏着很多复杂的社会与监管问题。你想想，我们现在手里这个设备，等于是一个超级感知机器：你的视觉更强了、听力更敏锐、记忆也更完备。

比如两年后我在街上遇到你，我记得我们录过一期播客，但我一时想不起你名字。这时候我能不能直接问设备：“我们在哪见过？他是谁？”——这类记忆增强行为是否可以接受？

这不是技术问题，而是伦理边界问题。它是你的脸，如果我大脑记得住，你不会觉得被侵犯；但如果是机器告诉我的，就变得模糊了。这条分界线在哪里？

这类隐私与社会规范上的模糊地带，是可能让整个愿景脱轨的关键风险。

David George：确实，越界的后果可能不仅仅是挨个批评，而是整个品类都被封杀。

Andrew Bosworth：没错。一旦在社会层面失控，整个技术路线可能就直接凉了。核能技术其实就是这样的案例——几十年被封锁的原因，现在回头看，其实没那么不可控，是叙事搞砸了，是忽视公众感受的后果。

所以我们现在对“技术能不能做出来”这块是相对有把握的；而在社会接受度这块，也比过去好很多了。但要说完全没问题？远远没有。

过去我一直认为生态缺口是最大的风险，但现在AI可能反而是那个“银弹”。

如果未来AI本身就是主界面，它就跟设备天然绑定，不再需要依赖传统App来构建生态。而且就算还只是Ray-Ban Meta（还没到Orion），已经有不少公司找我们，希望在上面做东西，超出预期。

它现在还不算一个平台，算力几乎没有，存储空间也极小。但我们已经和Be My Eyes合作了，它能帮助视障用户实时识别并导航现实世界，效果非常惊艳。

这只是一个小窗口，却能看到AI+可穿戴设备的巨大潜力。而市场的反应，比我们预期还要正面。

所以说，现在这个阶段，终于是顺风了。在经历了八九年的逆风之后，哪怕只来了一年顺风，我也毫不犹豫地接受它。

David George：还远没到庆祝胜利的时候，但确实走到了一个新阶段。

Andrew Bosworth：对，还是很难，一切随时都有可能失败。

David George：我特别赞同你从“发明风险”讲起。很多事，哪怕技术层面真的能做出来，不代表它会跑起来。

Andrew Bosworth：完全同意。我想说两点。

首先，Mark（Zuckerberg）真的值得肯定。他是真的相信AI——而我们整个团队也一样。我们不是跟风，我们是有明确信念的人。Mark深信这就是下一代计算平台，而这事不可能自然而然地发生。

它不会因为时间够久、技术足够成熟就自动到来。必须有人亲自把它做出来。正如我们首席科学家Michael Abrash常说的那样——“技术的必然性”是个神话。你不能指望某天它自然降临。

你得下定决心，停下手头其他事，把时间、资源、人力都投入进去，才能真的把未来造出来。我们现在就在做这件事。

这也是我们和其他人的本质区别——我们真的相信。对我来说，这可能是我一生中最重要的工作。

这是一个Xerox PARC级别的时代节点（ZP注：Xerox PARC（Palo Alto研究中心）是计算机史上的传奇机构，发明了图形界面、鼠标等奠定现代计算范式的技术），是一次重新定义人机交互方式的机会。这就像当年Licklider提出的人机协同（human-in-the-loop，HITL）——而现在我们终于看到AI正在把这个想法落地。

这种机会非常罕见，不是每一代技术人都能遇上的。可能一两代才出现一次。而我们这次不想错过。

我们会全力以赴。我们可能会失败，但绝不会因为信心不够或者努力不够而失败。

David George：很棒。感谢你今天的分享。

Andrew Bosworth：谢谢。

原文：What Comes After Mobile? Meta’s Andrew Bosworth on AI and Consumer Tech

https://www.youtube.com/watch?v=qEjTz2ZmxHI

编译：Kun Yang，关注AI对齐和AI Agent等科技领域。欢迎交流。

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（文：Z Potentials）