兩位圖靈獎得主同時唱反調，大模型是死胡同？

11月19日，圖靈獎得主、Meta首席AI科學家Yann LeCun宣布年底走人，扔下Zuckerberg那650億美元的AI預算不要了，轉身要自己開公司搞“世界模型”。

幾乎同一時間，OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever也在播客里甩出同款說辭：拼GPU的時代，結束了。

兩位深度學習教父級人物，在一周內不約而同唱反調，這是看到了什么咱們老百姓看不見的東西？

LeCun 2013年就進Facebook（Meta前身），一手創建了FAIR實驗室，拿過圖靈獎，妥妥的AI圈頂流。

結果今年10月，Meta先在AI部門裁了600人，FAIR占了5%。然后Zuckerberg空降了個比LeCun小37歲的年輕人當他頂頭上司，Scale AI那個聯合創始人，叫Alexandr Wang。

這還不算完。Zuckerberg把Meta的AI戰略徹底掉頭，砍掉長期研究，轉向快速出產品搶市場。

用LeCun自己的話說，就是從自由探索精神，變成了LLM（大語言模型）軍備競賽。??

道不同不相為謀，LeCun選擇分道揚鑣，走之前扔下一句話：大語言模型這條路是死胡同。

你可能要問了，LLM不是現在最火的嗎？ChatGPT、Claude哪個不是LLM？怎么突然就成死胡同了？

這事得從頭說。過去五年，整個硅谷都在玩scaling，說白了就是堆算力。

買更多GPU，喂更多數據，把模型參數從千億懟到萬億，benchmark測試分數就能往上躥。

這套路確實管用，GPT-3到GPT-4，性能肉眼可見地在漲。

但LeCun看出門道了。他說，你讓LLM預測下一個詞，它能預測得飛起，寫詩作文樣樣行。可你讓它干點實際的，比如開車，做家務，裝配零件，全傻眼。

為什么？因為LLM只會玩文字游戲，根本不懂真實世界怎么運作。

他舉了個例子：一個十幾歲的孩子，20小時就能學會開車。但咱們到現在，連Level 5的自動駕駛都搞不出來。一個小孩第一次就能清理餐桌，把碗筷裝進洗碗機，可AI連個能干家務的機器人都沒做出來。

這差距在哪？孩子靠的是對物理世界的直覺，摔幾次東西就懂重力，跳幾次就知道高度，這些LLM統統學不會。它只會背文字，不會看世界。

LeCun的新公司要搞的世界模型，就是讓AI像嬰兒一樣，通過視覺、觸覺、感官去理解世界運作的規律。不是預測下一個詞，是預測“我做了這個動作，接下來會發生什么”。

聽著玄乎，但你看最近的動向就明白了。

Google 11月21日挖來波士頓動力的前CTO，要把Gemini改造成通用機器人控制平臺。

OpenAI 5月以65億美元收購了Jony Ive聯合創辦的AI硬件公司io，無屏AI硬件原型預計最早2026年底問世。

還有那個Figure AI，做人形機器人的，估值已經飆到390億美元。

你發現沒？大廠都在悄悄轉向，從對話框往機器人跑。

可這邊扎克伯格還在死磕LLM。Meta 2025年AI投入650億美元，亞馬遜、微軟、Google、Meta四家加起來，今年capex支出3610億美元，同比暴漲58%。（數據來源：發現報告）

Sutskever在播客里把這事說透了：2020到2025是scaling時代，因為這個詞太有力量，它告訴公司你只需要買更多GPU，這是低風險投資。”

言外之意，資本喜歡確定性，哪怕這條路通向懸崖，只要能寫進PPT，錢就敢往里砸。

現在問題來了，如果兩位圖靈獎得主都說這路走不通，那全球AI基建投資，統計到2030年確認的3-4萬億美元，最后會燒成什么？

LeCun的答案很明確，LLM還會繼續迭代，畢竟已經燒了幾千億，總得回點本。

但長期的技術制高點，不在這條路上。真正的AGI，不會困在對話框里跟你聊天，而會出現在能開車、做家務、裝配芯片的機器人身上。

到那時候，今天這些史上最強LLM的排行榜，大概會像2010年代的手機跑分一樣，看著熱鬧，但沒人在乎誰比誰多0.3%的perplexity分數。

聲明：本文內容均經過嚴謹考證，少部分素材由AI工具輔助核實。文章旨在傳遞正能量，無低俗和不良引導。
參考信源：36氪歐洲站-剛剛，Yann LeCun官宣離職創業，瞄準高級機器智能AMI
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