Muse企服版刚成立，百亿美金上市企业CEO就跳槽加入

就在刚刚，Meta对外宣告成立全新业务部门Meta Enterprise Platform，计划将Muse智能体、Meta Business Agent、Muse API、Muse Code等一系列产品整合，面向企业和开发者进行销售。

通俗来讲，这是近期走红的个人AI助手Muse的企业服务版本。凭借Muse在消费端市场的热度，Meta意图借此拓展B端领域的庞大商机。

几乎在同一时间，一位上任尚不足一年的上市公司CEO，听闻这一消息后选择离职，转而加入扎克伯格的团队，负责推广Muse的企业版产品。

9月28日，MongoDB突然发布公告，CEO兼总裁Chirantan “CJ” Desai即刻辞职，并加盟Meta，担任首席企业平台官，直接向扎克伯格汇报。Desai在MongoDB的任职时间还未满一年。此消息一经披露，MongoDB股价在盘中一度下挫约18%。

MongoDB原本定于9月29日举办投资者日活动，向市场阐述其长期战略、AI产品以及增长机遇。然而，就在活动前一天，公司突然失去了这位到任仅一年的CEO，不得不请回前任CEO Dev Ittycheria临时接管。

作为一家市值高达200亿美元的上市企业，MongoDB自身也在大力押注AI数据基础设施。其Atlas数据库、搜索功能、向量检索以及实时数据处理能力，正是企业构建AI应用所需的基础组件。

MongoDB公布的第二季度财报显示，其营收为7.718亿美元，同比增长30%；其中，与Atlas相关的收入为5.659亿美元，同比增长约29%。此外，公司还上调了全年营收指引，预计将达到29.9亿至30.3亿美元。

在这个时间节点，Desai离开MongoDB，转而投奔Meta去销售Muse的企业版本，这足以表明Meta构建的AI生态体系具有极大的吸引力。

01  Muse同样需要强化B端能力

根据Sensor Tower的最新数据，Muse的日活跃用户数约为180万，但日收入仅约1.5万美元。按照订阅价格粗略推算，付费用户的渗透率大概在1%至2%之间。日活跃用户数仍在持续增长，但日收入已经触及高点并开始回落。

这种分化或许只是短期现象，但它依然揭示了Muse当前最核心的隐患——并非AI能力不足，而是使用场景的频次过低。

典型的Muse应用场景通常包括：查找可取消的订阅、整理过往一年的账单、比较保险方案、处理报税事务、预订机票、取消行程等个人事务。用户确实愿意将这些任务交由AI代理处理，因为它能为用户节省数小时时间，甚至直接省下一笔开销。

然而，在AI的高效运作下，个人任务往往需要积累数月，才值得启动一次Muse来完成。这便形成了一个典型的矛盾：单次使用价值极高，但使用频率却非常低。

这与ChatGPT的商业模式有所不同。ChatGPT可用于写作、搜索、编程、学习、文件总结等，用户几乎每天都能产生新的需求。单次使用的价值或许不高，但“高频需求乘以高频使用”的模式足以支撑持续的订阅。

Muse需要做的，是将一次性任务转变为长期的管理行为。

例如，在产品设计上，Muse已经开始补足这方面的能力。它会记住用户所关心的事情，并根据过往信息主动提出建议。用户只需提及一次某位朋友的饮食禁忌，之后组织晚餐时，Muse便能调用这一信息；用户在Instagram上保存了菜谱，Muse可以据此生成购物清单。

这意味着Muse不再仅仅是一个“有事才打开”的工具，而是试图成为一个能够持续管理个人生活的AI代理。

在Connect大会上，Meta新增了Walmart、Best Buy、American Eagle、Sephora、Ulta、Wayfair等零售连接器，并引入了Shop Pay和PayPal支付方式；旅行场景接入了Expedia，日常采购接入了Instacart；工作场景则增加了Notion、Granola、GitHub和Box。

连接器与支付功能的引入，意在改变Muse的商业模式，为其带来除订阅之外更广阔的营收想象空间。Muse正在从“高价值的一次性工具”，转变为“低摩擦、持续运行的个人AI基础设施”。

但消费级产品依然存在一个上限：用户愿意为此支付多少费用。

苹果和谷歌迟早会推出更系统级的AI代理。苹果拥有iPhone、Mac、Apple Watch、AirPods、App Store以及大量原生应用；谷歌则拥有Chrome、Gmail、Maps、YouTube、Android和Google Drive。

从理解用户，到调用服务，再到完成支付，它们都拥有比普通AI应用更完整的入口和系统权限。

Muse提供了一个重要方向，但它远非最终形态。

更大的问题在于Meta自身。

2026年第二季度，Meta营收为608亿美元，同比增长28%；总成本和费用达到420亿美元，同比增长55%；同期资本开支为310.8亿美元。公司预计全年资本开支将达到1300亿至1450亿美元。

这些资金被投入数据中心、芯片、模型训练和基础设施。

AI已经开始改善Meta的推荐系统、广告效果和用户活跃度，但这些收益仍不足以单独解释不断攀升的投入。扎克伯格需要一种规模更大、价格更高、能够直接体现在账单上的收入来源。

因此，Meta开始将Muse背后的能力向企业销售。

在7月的财报电话会议上，扎克伯格提到，Meta的企业机会包括API、商业智能体、开发者工具，甚至直接出售算力。他也承认，服务企业是Meta过去并不熟悉的“另一种能力”。

9月28日，Meta成立了Meta Enterprise Platform，计划将Muse、Meta Business Agent、Muse API、Muse Code等技术打包成可供企业和开发者采购的产品。

这使得Muse与企业平台之间形成了一种分工：Muse解决的是消费级AI的使用频率和订阅问题；Enterprise Platform解决的则是Meta在人工智能投资上的客单价和回报问题。

前者要让用户每天使用，后者要让企业长期付费。

模型是底层基础，智能体是入口，连接器是执行网络，算力是基础设施，而企业合同才是实际的收入来源。

02 大模型企业进入商业操盘手时代

大模型公司正在更换关键人才。

早期，行业争夺的是首席科学家、模型架构师和算力专家。如今，当模型能力逐渐转化为产品后，谁能将产品卖出好价钱成为关键。

这也是Meta为何要从MongoDB挖来Desai的原因。

Desai在ServiceNow工作了近8年，曾担任总裁和首席运营官，参与推动公司年化收入从15亿美元增长至超过100亿美元；之后，他负责Cloudflare的产品与工程；2025年11月，他接替Dev Ittycheria，成为MongoDB的CEO。

他的职业履历是典型的B端产品增长模型：理解复杂产品、建立客户关系、推动销售组织、完成大规模部署，并将产品转化为长期合同。

这正是Meta过去相对欠缺的能力。

Meta Enterprise Platform的任务并非再做一个聊天机器人，而是将模型、智能体、API、算力和商业工具重新包装成企业能够采购的产品。

这也是Desai这类人才的价值所在。

他可以帮助Meta理解企业为何购买、为何拒绝，以及什么样的AI产品才能从一次性项目转变为长期合同。

OpenAI在不到一年内连续调整企业营收负责人，也足以说明问题。

2026年8月，OpenAI任命Dali Rajic为新任首席营收官。Rajic此前曾任Wiz总裁兼首席运营官、Zscaler总裁和AppDynamics首席客户与营收官。OpenAI给他的任务描述非常直接：建立下一阶段所需的“营收运营系统”。

这类任命与挖科学家是两种不同的组织动作。

科学家负责将能力边界推得更远，营收负责人则负责将客户边界拓宽。前者决定模型能做什么，后者决定企业愿意为什么付费。

挖人之战的背后，是财务数据变化所驱动的这场人才转变的速度。

2025年12月，OpenAI任命前Slack CEO、Salesforce前高管Denise Dresser为首席营收官，负责企业业务和客户成功。当时，OpenAI披露已有超过100万家企业客户，包括沃尔玛、摩根士丹利、Intuit、Databricks等。

到了2026年4月，OpenAI披露，企业收入已占总收入的40%以上，并计划在年底前接近消费业务的收入规模。Codex周活跃用户达到300万，API每分钟处理超过1500亿个Token。

当企业收入占比超过40%，公司内部最重要的问题就不再是模型能否上线，而是销售团队如何扩大、客户如何续费、使用量如何增长，以及每个客户最终能贡献多少收入。

Anthropic也在沿着类似路径扩大企业业务。

公司披露，2026年初以来，Claude Code的企业订阅数量增长了约4倍，企业客户贡献的收入已超过Claude Code总收入的一半。

毕竟，科学家决定了AI模型能力的技术天花板，而商业操盘手则掌握着这项技术进入商业进程的损益表。