Meta单月暴涨36%背后:AI助手Muse上线5天登顶,扎克伯格身价超越戴尔成全球第四富

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09-25 16:03

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16. Meta一天涨近12%,扎克伯格一天多出250亿美元!   9月21日,Meta在资本市场上演了一场久违的狂飙。据美国《福布斯》网站报道,当地时间9月21日,Meta股价飙升近12%,其创始人马克·扎克伯格的净资产估计达到2536亿美元,约合人民币1.70万亿元,单日增长250亿美元,约合人民币1674.58亿元。   截至当天收盘,Meta每股报741.245美元,总市值1.89万亿美元。   扎克伯格在福布斯实时亿万富翁排行榜上排第六,比第五名谷歌联合创始人谢尔盖·布林的2681亿美元少约145亿美元。   一天多出250亿美元,这种造富速度,放在传统行业几乎不可想象,但在AI叙事里,它就这样发生了。   资本为什么突然兴奋?   表面看,是富国银行当地时间9月21日把Meta目标价从640美元上调到796美元,并维持增持评级,以迎接本周晚些时候的Meta Connect大会。   实际上呢,是投资者对Meta本月初推出的个人AI助手Muse抱有信心。Muse不是只会陪聊的机器人,它可以预订旅行、发送电子邮件、管理联网家居设备。扎克伯格把它描述为在Meta平台上实现“个人超级智能”的一步。   CNBC当地时间21日援引Sensor Tower数据说,Muse在9月8日上线后短短五天内,下载量就超过了ChatGPT,成为美国iOS平台下载量最高的免费应用。   截至当地时间本周一,Muse自发布以来累计下载量已超过250万次。   不过,AI应用最容易出现“五天爆红、五周冷清”的局面了,OpenAI的Sora、Meta的Vibes AI视频工具,都曾有过类似热闹,后者在去年9月Meta AI应用首次推出时,还帮助推动过下载增长,但最终都没有一直站在爆款位置。   Muse现在最需要证明的,不是能不能在下载榜上赢ChatGPT一次,而是用户会不会天天用,会不会让它替自己花钱、做决定。   富国银行也把Muse的使用统计数据,看作需要关注的关键指标。   这个判断很实在,因为下载量是面子,使用频率和任务完成率才是里子。   我的看法是,Meta这轮上涨,市场买的应该是“AI代理分发权”。   过去Meta靠广告把用户注意力卖给商家,未来如果Muse能替用户订机票、发邮件、开关灯、买东西,它就变成了用户与商业世界之间的新中介。   其实呢,就是Meta想从“广告平台”升级成“代理平台”,从卖注意力转向卖决定权。   富国银行赶在Meta Connect大会前上调目标价,本质上是在给这个想象加价。   但大会前抢跑,也意味着大会如果拿不出真本事,股价很可能“利好出尽”。796美元的目标价,已经把Meta市值往2万亿美元以上推,这个位置不便宜。   当然,Meta有别人羡慕的优势。   它手里有社交网络和硬件入口,能把Muse低成本推到几十亿用户面前,这是OpenAI们很难复制的。   但隐私、数据授权、第三方平台是否愿意被代理、监管会不会盯上,都是硬问题。   如果Muse只活在手机里,它和ChatGPT的差别没有那么大;如果它装进智能眼镜等硬件,变成随身的“个人超级智能”,那才是Meta真正的王牌。   可一旦AI代理订错票、发错邮件、买错东西,责任算谁的?这不是小问题。

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23. 细思极恐!算法把好友关进同个牢笼:资本正用饲料吞噬你的认知 很多经常互发视频的好友都会撞见一个诡异的现象:你刚兴冲冲转发过去的内容,对方早在半天前就刷到了。对方觉得绝妙的段子发给你,你也早已阅览完毕。 大多数人把这种现象归结为“我们太默契了”。 但如果从商业和资本的视角去拆解,这绝非什么心有灵犀,而是一场精密策划的心智圈养。 平台底层的推荐机制,正在通过抓取社交关系,悄无声息地吞噬掉整个群体的认知独立性。 算法从来不需要真正认识某一个人,它要做的只是给用户打上精细的商业画像标签。 当两个人建立好友关系且互动频繁、关注领域高度重叠时,系统便会判定两人属于同一类数据模型,进而将符合这组画像的内容批量推送到彼此的屏幕前。 更残酷的是,用户每一次下意识的转发、点赞与评论,本质上都是在为平台的算力模型提供免费的打标服务,反向帮助算法确认:它的推送再次精准收割了受众的时长。 这种机制颠覆了人类传统社交的底层价值。 传统社交贵在“交换差异”,朋友聚会各自带来不同维度的外部信息,借此击碎彼此的认知盲区。 然而在推荐算力的操控下,分享这一动作被异化成了“确认相同”。 过去人们常说的“信息茧房”,不过是将单个人锁在狭窄的单间里。 而如今资本运作下的算法更为精明:它把房间稍稍扩建,将趣味相仿、三观相近的朋友一并圈禁在同一个集体牢笼中。 那些真正具有深度、需要严肃思辨的高价值信息,只要不在算法设定的流水线路径上,就会被永久阻隔在高墙之外。 这种群体圈养的背后,是平台追求注意力变现效率的必然结果。 推荐算法投喂的内容,本质上是顺应人性懒惰的数字饲料。 系统精密记录每一次点击停顿与情绪起伏,目的是将人无限期扣留在低阻力的思维舒适区内,以便资本将这部分廉价时长打包变现。 想要保卫个人的认知资产,唯一的破局之道,就是主动做空信息流,退回到结构化的严肃书籍中去。 书籍与推荐算法存在根本性的逻辑分歧:信息流顺应个人偏好,书籍则忠实于学科体系。 以一本严谨的货币史为例,作者为了论述清楚一个经济规律,必须客观陈列敌对学派的争论、前人理论的缺陷以及残酷的史实碰撞。 这些严密的逻辑构架,绝不会因为读者的喜好而随意妥协。 信息流只会带人走向封闭,不断加固既有的偏见;而一本好书,会强行拉着读者去往未知的思维旷野,去啃硬骨头,去接受认知层面的剧烈颠覆。 当身边的社交圈都在算法的饲养下走向均质化与平庸,敢于从信息流中抽身、重新在经典体系中开辟视野的人,才能在这场无声的认知收割中完成真正的突围。

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