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　　主持人：当然，这算是个幸福的烦恼。不过回到成本问题，你刚才提到的担忧，也是我关心的，就是模型推理的成本。这些算力资源你可以留给自己用，也可以给外部用户，确实需要权衡。还有个疑问，你们花了几十亿训练模型，怎么才能让这些钱花得更值、回报更高呢？很多投资者觉得你们做API业务能赚钱，估计也是冲着这个来的。另外听说好多公司用Llama模型尝到了甜头，他们是不是该多分担点训练成本呢？你们有没有打算找他们合作，会有公司愿意一起掏钱吗？

　　主持人：我确实想聊聊你们的整体开源策略。一方面，作为行业的观察者，我非常感谢你们的开源举措，你们通过技术开放策略，系统性消除了阻碍AI大规模应用的非理性障碍，加速了实用化进程。另一方面，包括Meta在内的大公司，一直是开源领域的主要贡献者。你曾把Llama比作“开放计算项目”（Open Compute Project），在那个项目中，全球数据中心采用你们的标准，硬件制造商按标准生产，最终都为你们的盈利助力。而你们并不是数据中心提供商，这些都是额外的收益。所以对于Llama，我的问题是开源带来的经济回报是什么？尤其是当你们考虑“或许我们确实需要对模型进行自有适配”时，这仅仅是品牌建设吗？还是说研究人员喜欢开源模式？特别是经济层面的回报。

　　主持人：是的，我想继续。我想聊聊Meta AI，但在我看来还有两个潜在的支柱（或可能成为支柱的方向）。我们之前提到过元宇宙，我认为生成式AI将成为元宇宙的关键。因为即使是屏幕上的游戏，我们在“游戏资产”（如角色、场景等）的创造上也遇到了瓶颈，比如制作成本太高，而生成式AI能解决这个问题。还有一点，用户在这些应用中的体验场景就像一块完整的画布，每一个“像素”都可能被“变现”。比如看到一个网红，她身上的每一件物品都能被识别、标注，链接到对应的商品，只要品牌方注册了相关服务。我觉得你们就像“消费者领域的微软”。微软之所以能持续成功，是因为他们掌握了分发渠道，连接了所有人，而你们拥有类似的“数字分发网络”。正如你所说，未来人们空闲时间更多，花在这些应用上的时间更长，变现方式多种多样。既然如此，为什么还需要专门做一个Meta AI和独立应用呢？