該來的，還是來了。

就在凌晨，Meta首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）被曝正計劃離職創業。消息一出，科技圈瞬間引爆。

這位卷積神經網絡之父，這位被尊稱為“AI教父”的頂尖學者，竟在Meta豪擲千億美金猛攻AI的緊要關頭選擇離開。更令人震驚的是，這不僅僅是一次普通的人事變動，而是一場醞釀已久的“理念決裂”，一場關乎AI未來走向的“靈魂之戰”。

大語言模型究竟是通往超級智能的捷徑，還是一條注定走不通的“死路”？

AI的未來應該建立在更多的文本數據上，還是應該讓機器真正理解物理世界？

這些問題，如今隨著楊立昆的出走，被赤裸裸地擺在了整個行業面前。

權力更迭：當“AI教父”被迫向“90后”匯報

據知情人士透露，楊立昆的離開，并非一時沖動，而是一場早有預兆的“靜默革命”。

一切始于扎克伯格的“焦慮”。 面對其最新一代Llama模型表現不及預期、Meta AI聊天機器人反響平平的現實，以及來自OpenAI和谷歌的強勢競爭，這位一向沉穩的CEO也開始坐立不安。

他的回應簡單而直接：頻繁調整AI部門架構、成立神秘的TBD實驗室、開出令人咋舌的億元薪酬包瘋狂挖角…… 當“快速商業化”成為唯一目標時，長期基礎研究就成為了第一個犧牲品。

而壓垮駱駝的最后一根稻草，或許正是那場引發業內嘩然的“權力洗牌”。

今年夏天，扎克伯格斥資143億美元招攬Scale AI及其創始人、年僅28歲的汪滔（Alexandr Wang），并由他統領新成立的“Meta超智能實驗室”。一夜之間，原本向首席產品官匯報的楊立昆，被劃歸這位年輕后輩麾下。

這一人事變動，被外界普遍解讀為公司“重產品、輕研究”戰略急轉彎的明確信號。對于習慣于長期探索、追求學術自由的楊立昆而言，這種快速變動的環境和匯報關系的調整，無疑是難以接受的。

“一場歷史性失誤”：來自“外場”的評論

楊立昆計劃離職的消息一出，社交媒體和分析師圈立刻炸開了鍋，許多評論都將矛頭直指Meta近期的戰略失誤和內部動蕩。

分析師Jukan調侃道：“楊立昆真要離開Meta了？哈哈，我一點都不意外。試想，堂堂AI教父，最后得向一個年輕那么多的小老板匯報，這誰受得了？換我我也走！”

Hyperbolic Labs聯合創始人兼CTO Yuchen Jin也點評稱：“這一結果在扎克伯格斥資150億美元收購汪滔的公司，并讓楊立昆向其匯報工作時，便已埋下伏筆。”

網友Chubby寫道：“楊立昆的離開并不令人感到意外。此前，他在公司內部的資源持續被削減，核心職權也遭調整，此舉實則已預示了如今的結局。”

網友arian ghashghai更是直言：“這是Meta的歷史性失誤！我相當肯定，那些剝奪科研權力的愚蠢重組加速了楊立昆等人離開的決定。”

投資評論員Oguz O. | Capitalist評論稱：“楊立昆的離去，對Meta的看空意義遠超資本開支增加等財務因素。作為現代AI的奠基人之一……失去他，是Meta難以估量的巨大損失。”

理念決裂：LLM是“死路”，世界模型才是未來？

楊立昆的離職，更深層的原因在于他與扎克伯格在AI發展“路線圖”上的根本性分歧。

扎克伯格當前正全力押注大語言模型，并為此投入巨資。而楊立昆長期以來一直公開質疑這一發展路徑，他認為，盡管這類模型“具有一定實用價值”，但永遠無法實現人類水平的推理和規劃能力，這讓他與扎克伯格的AI愿景愈發顯得格格不入。

在今年9月的哈佛演講中，楊立昆更是直言不諱：“我們永遠無法僅通過文本訓練達到人類水平的AI，盡管某些硅谷CEO說得天花亂墜，但那根本不會發生。”

他甚至在今年2月的一次訪談中預言，“當前的生成式AI范式并非終極答案，未來3到5年內需要新的范式”，認為行業正走在不可持續的道路上。

楊立昆心中的答案，是“世界模型”（World Models）。 它不讓AI只學文本，而是通過視頻和空間數據，去學習世界運作的內部模型，形成對環境的內部理解，從而真正理解物理世界的因果與邏輯。這條路更慢、更難，卻可能通向真正的通用人工智能。

楊立昆曾坦言，這種系統可能還需要十年時間才能完全成型。據知情人士透露，他的創業計劃正是要繼續聚焦并推進他在“世界模型”領域的研究。

楊立昆并非孤軍奮戰。斯坦福大學的李飛飛已為其初創公司World Labs籌集了約2.3億美元，同樣致力于賦予AI“空間智能”；谷歌DeepMind以及英偉達也都在積極布局這一領域。楊立昆的入局，預示著AI界圍繞“文本至上”與“物理智能”的技術路線之爭，將進入白熱化階段。

“AI宗師”養成記：從LeNet到圖靈獎

現年65歲的楊立昆，其學術履歷堪稱輝煌。

楊立昆1960年7月8日出生于法國蒙莫朗西附近，在工程師父親的鼓勵下從小對電子設備著迷。這份早期好奇心引領他進入巴黎ESIEE工程學院，于1983年獲電氣工程文憑，隨后在巴黎第六大學攻讀計算機科學博士學位，他于1987年完成了關于連接主義學習模型的博士論文，提出了訓練神經網絡的反向傳播算法的早期形式。

當神經網絡還被學界視為“異端”時，他毅然投身其中，先于杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）探索反向傳播算法。在貝爾實驗室，他開發出能讓計算機以模仿人類視覺方式處理視覺信息的突破性技術卷積神經網絡（CNN），特別是成功識別手寫數字并徹底改變計算機視覺領域的LeNet架構。其手寫數字識別系統效果顯著，NCR從20世紀90年代中期開始將其部署于銀行支票讀取機，一度處理全美10%-20%的支票。楊立昆還主導開發了DjVu圖像壓縮技術，助力互聯網檔案館等數字圖書館在線分發掃描文檔。

2013年12月，楊立昆加入Facebook（后更名為Meta），擔任基礎AI研究實驗室（FAIR）的創始主任，并至今仍擔任紐約大學教授。 2019年，他與辛頓、約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）共同獲得圖靈獎，以表彰他們的突破性工作使深度神經網絡成為現代計算的關鍵組成部分。

Meta困局：千億美金為何留不住“最強大腦”？

楊立昆的離開，是Meta AI部門一年來數次“地震級”動蕩的縮影。

這一年，Meta的AI部門架構經歷了數次令人眼花亂墜的重組，而扎克伯格的頻繁變陣，暴露了其戰略上的深度焦慮。

這種持續動蕩是對接連內部危機的直接反應：Llama研究論文過半作者在論文發表數月內離職，Meta AI研究副總裁喬爾·皮諾（Joelle Pineau）離職加入加拿大AI初創公司Cohere。 10月份，Meta更是在AI研究部門裁員約600人，以期降低成本、提升產品推出速度。而扎克伯格的頻繁變陣，暴露了戰略上的深度焦慮。

為快速補強，Meta開啟“鈔能力”模式，不惜以數億美元高薪（甚至九位數薪酬包）從競爭對手處挖角頂尖人才，例如今年7月聘請了OpenAI的ChatGPT聯合創始人趙晟佳為Meta超級智能實驗室首席科學家。

然而，這種激進的“收購或挖角”策略并未帶來穩定，甚至引起了一些公司元老的不滿。有多名離職員工透露，隨著公司優先考慮商業化導向的AI團隊，FAIR正經歷“緩慢死亡”。 包括Meta AI研究副總裁喬爾·皮諾（Joelle Pineau）在內的多位核心人才相繼離職。 今年10月份，Meta更是在AI研究部門裁員約600人。

這促使Meta的戰略發生轉向，不再單純依賴內部模型，而是采取了與AI圖像公司Midjourney合作的“全方位策略”，正如汪滔所闡釋：“為確保Meta能為用戶提供最佳產品，我們需要采取無所不包的方法。”

對Meta而言，失去其最負盛名的AI大腦，對其能否引領下一波AI創新浪潮提出了嚴峻質疑。楊立昆的地位無可替代，他不僅是高管，更是整個AI領域的“智力支柱”。他的離開將使Meta更難吸引那些渴望學術自由與穩定長期愿景的頂尖研究人才，而這些特質正是Meta一直難以維持的。

華爾街也對此高度關注，投資者要求扎克伯格證明其在“成為AI領域領導者”過程中投入的數百億美元能夠帶來實質回報。在今年10月下旬，扎克伯格暗示明年AI支出可能超過1000億美元后，Meta股價應聲暴跌12.6%，市值蒸發近2400億美元。

未來之戰：世界模型能否重塑AI格局？

楊立昆的創業，注定是一場孤獨而遠大的征程。他選擇的“世界模型”，不追求短期的性能刷榜，而是要重構AI理解世界的底層邏輯。這條路可能需要十年，但他義無反顧。

而對Meta來說，失去楊立昆不僅是人才的流失，更是其在基礎研究領域靈魂的剝離。當算力成為新貨幣，什么才是留住天才的最終答案？這或許是扎克伯格需要思考的問題。