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该来的，还是来了。

就在凌晨，Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）被曝正计划离职创业。消息一出，科技圈瞬间引爆。




这位卷积神经网络之父，这位被尊称为“AI教父”的顶尖学者，竟在Meta豪掷千亿美金猛攻AI的紧要关头选择离开。更令人震惊的是，这不仅仅是一次普通的人事变动，而是一场酝酿已久的“理念决裂”，一场关乎AI未来走向的“灵魂之战”。

大语言模型究竟是通往超级智能的捷径，还是一条注定走不通的“死路”？

AI的未来应该建立在更多的文本数据上，还是应该让机器真正理解物理世界？

这些问题，如今随着杨立昆的出走，被赤裸裸地摆在了整个行业面前。

权力更迭：当“AI教父”被迫向“90后”汇报

据知情人士透露，杨立昆的离开，并非一时冲动，而是一场早有预兆的“静默革命”。

一切始于扎克伯格的“焦虑”。 面对其最新一代Llama模型表现不及预期、Meta AI聊天机器人反响平平的现实，以及来自OpenAI和谷歌的强势竞争，这位一向沉稳的CEO也开始坐立不安。

他的回应简单而直接：频繁调整AI部门架构、成立神秘的TBD实验室、开出令人咋舌的亿元薪酬包疯狂挖角…… 当“快速商业化”成为唯一目标时，长期基础研究就成为了第一个牺牲品。

而压垮骆驼的最后一根稻草，或许正是那场引发业内哗然的“权力洗牌”。

今年夏天，扎克伯格斥资143亿美元招揽Scale AI及其创始人、年仅28岁的汪滔（Alexandr Wang），并由他统领新成立的“Meta超智能实验室”。一夜之间，原本向首席产品官汇报的杨立昆，被划归这位年轻后辈麾下。

这一人事变动，被外界普遍解读为公司“重产品、轻研究”战略急转弯的明确信号。对于习惯于长期探索、追求学术自由的杨立昆而言，这种快速变动的环境和汇报关系的调整，无疑是难以接受的。

“一场历史性失误”：来自“外场”的评论

杨立昆计划离职的消息一出，社交媒体和分析师圈立刻炸开了锅，许多评论都将矛头直指Meta近期的战略失误和内部动荡。

分析师Jukan调侃道：“杨立昆真要离开Meta了？哈哈，我一点都不意外。试想，堂堂AI教父，最后得向一个年轻那么多的小老板汇报，这谁受得了？换我我也走！”




Hyperbolic Labs联合创始人兼CTO Yuchen Jin也点评称：“这一结果在扎克伯格斥资150亿美元收购汪滔的公司，并让杨立昆向其汇报工作时，便已埋下伏笔。”

网友Chubby写道：“杨立昆的离开并不令人感到意外。此前，他在公司内部的资源持续被削减，核心职权也遭调整，此举实则已预示了如今的结局。”




网友arian ghashghai更是直言：“这是Meta的历史性失误！我相当肯定，那些剥夺科研权力的愚蠢重组加速了杨立昆等人离开的决定。”




投资评论员Oguz O. | Capitalist评论称：“杨立昆的离去，对Meta的看空意义远超资本开支增加等财务因素。作为现代AI的奠基人之一……失去他，是Meta难以估量的巨大损失。”

理念决裂：LLM是“死路”，世界模型才是未来？

杨立昆的离职，更深层的原因在于他与扎克伯格在AI发展“路线图”上的根本性分歧。

扎克伯格当前正全力押注大语言模型，并为此投入巨资。而杨立昆长期以来一直公开质疑这一发展路径，他认为，尽管这类模型“具有一定实用价值”，但永远无法实现人类水平的推理和规划能力，这让他与扎克伯格的AI愿景愈发显得格格不入。

在今年9月的哈佛演讲中，杨立昆更是直言不讳：“我们永远无法仅通过文本训练达到人类水平的AI，尽管某些硅谷CEO说得天花乱坠，但那根本不会发生。”

他甚至在今年2月的一次访谈中预言，“当前的生成式AI范式并非终极答案，未来3到5年内需要新的范式”，认为行业正走在不可持续的道路上。

杨立昆心中的答案，是“世界模型”（World Models）。 它不让AI只学文本，而是通过视频和空间数据，去学习世界运作的内部模型，形成对环境的内部理解，从而真正理解物理世界的因果与逻辑。这条路更慢、更难，却可能通向真正的通用人工智能。

杨立昆曾坦言，这种系统可能还需要十年时间才能完全成型。据知情人士透露，他的创业计划正是要继续聚焦并推进他在“世界模型”领域的研究。

杨立昆并非孤军奋战。斯坦福大学的李飞飞已为其初创公司World Labs筹集了约2.3亿美元，同样致力于赋予AI“空间智能”；谷歌DeepMind以及英伟达也都在积极布局这一领域。杨立昆的入局，预示着AI界围绕“文本至上”与“物理智能”的技术路线之争，将进入白热化阶段。

“AI宗师”养成记：从LeNet到图灵奖

现年65岁的杨立昆，其学术履历堪称辉煌。

杨立昆1960年7月8日出生于法国蒙莫朗西附近，在工程师父亲的鼓励下从小对电子设备着迷。这份早期好奇心引领他进入巴黎ESIEE工程学院，于1983年获电气工程文凭，随后在巴黎第六大学攻读计算机科学博士学位，他于1987年完成了关于连接主义学习模型的博士论文，提出了训练神经网络的反向传播算法的早期形式。

当神经网络还被学界视为“异端”时，他毅然投身其中，先于杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）探索反向传播算法。在贝尔实验室，他开发出能让计算机以模仿人类视觉方式处理视觉信息的突破性技术卷积神经网络（CNN），特别是成功识别手写数字并彻底改变计算机视觉领域的LeNet架构。其手写数字识别系统效果显著，NCR从20世纪90年代中期开始将其部署于银行支票读取机，一度处理全美10%-20%的支票。杨立昆还主导开发了DjVu图像压缩技术，助力互联网档案馆等数字图书馆在线分发扫描文档。

2013年12月，杨立昆加入Facebook（后更名为Meta），担任基础AI研究实验室（FAIR）的创始主任，并至今仍担任纽约大学教授。 2019年，他与辛顿、约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）共同获得图灵奖，以表彰他们的突破性工作使深度神经网络成为现代计算的关键组成部分。

Meta困局：千亿美金为何留不住“最强大脑”？

杨立昆的离开，是Meta AI部门一年来数次“地震级”动荡的缩影。

这一年，Meta的AI部门架构经历了数次令人眼花乱坠的重组，而扎克伯格的频繁变阵，暴露了其战略上的深度焦虑。

这种持续动荡是对接连内部危机的直接反应：Llama研究论文过半作者在论文发表数月内离职，Meta AI研究副总裁乔尔·皮诺（Joelle Pineau）离职加入加拿大AI初创公司Cohere。 10月份，Meta更是在AI研究部门裁员约600人，以期降低成本、提升产品推出速度。而扎克伯格的频繁变阵，暴露了战略上的深度焦虑。

为快速补强，Meta开启“钞能力”模式，不惜以数亿美元高薪（甚至九位数薪酬包）从竞争对手处挖角顶尖人才，例如今年7月聘请了OpenAI的ChatGPT联合创始人赵晟佳为Meta超级智能实验室首席科学家。

然而，这种激进的“收购或挖角”策略并未带来稳定，甚至引起了一些公司元老的不满。有多名离职员工透露，随着公司优先考虑商业化导向的AI团队，FAIR正经历“缓慢死亡”。 包括Meta AI研究副总裁乔尔·皮诺（Joelle Pineau）在内的多位核心人才相继离职。 今年10月份，Meta更是在AI研究部门裁员约600人。

这促使Meta的战略发生转向，不再单纯依赖内部模型，而是采取了与AI图像公司Midjourney合作的“全方位策略”，正如汪滔所阐释：“为确保Meta能为用户提供最佳产品，我们需要采取无所不包的方法。”

对Meta而言，失去其最负盛名的AI大脑，对其能否引领下一波AI创新浪潮提出了严峻质疑。杨立昆的地位无可替代，他不仅是高管，更是整个AI领域的“智力支柱”。他的离开将使Meta更难吸引那些渴望学术自由与稳定长期愿景的顶尖研究人才，而这些特质正是Meta一直难以维持的。

华尔街也对此高度关注，投资者要求扎克伯格证明其在“成为AI领域领导者”过程中投入的数百亿美元能够带来实质回报。在今年10月下旬，扎克伯格暗示明年AI支出可能超过1000亿美元后，Meta股价应声暴跌12.6%，市值蒸发近2400亿美元。

未来之战：世界模型能否重塑AI格局？

杨立昆的创业，注定是一场孤独而远大的征程。他选择的“世界模型”，不追求短期的性能刷榜，而是要重构AI理解世界的底层逻辑。这条路可能需要十年，但他义无反顾。

而对Meta来说，失去杨立昆不仅是人才的流失，更是其在基础研究领域灵魂的剥离。当算力成为新货币，什么才是留住天才的最终答案？这或许是扎克伯格需要思考的问题。（小小）

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