北京
出品 | 網易科技
作者 | 小小
編輯 | 王鳳枝
“硅谷太傲慢了，他們無法想象好的創意會來自中國。”
離開Meta之后，楊立昆（Yann LeCun）對老東家和整個美國科技界的抨擊，已經從單純的“技術路線”上升到了“文化心態”。
他繼續警告行業已陷入“LLM崇拜”的死胡同，更一針見血地指出，這種傲慢與偏見正在讓美國變得盲目。在巨頭們忙著“筑墻”封閉時，他公開力挺以中國為代表的開源路徑，直言那才是通往安全與進步的真正坦途。
01.從“奠基者”到“批判者”：楊立昆為何炮轟硅谷？
楊立昆的故事，本身就是一部AI簡史。早在20世紀70年代，當大多數研究者還對“神經網絡”嗤之以鼻時，這位年輕的巴黎學生就篤信其潛力。幾十年后，正是這項技術驅動了人臉識別、自動駕駛，并成為了ChatGPT等大語言模型的基石。作為“AI三巨頭”之一，他無疑站在了行業的頂峰。
然而，這位功成名就的科學家，卻在2025年11月選擇離開工作了十余年的Meta，開始了自己的創業之旅。
他直言不諱地指出，整個硅谷乃至AI產業，都已經“走火入魔”。“每個人都在挖同一條戰壕，他們互相挖角工程師，以至于沒有資源去嘗試不同的路徑。”
在楊立昆看來，盡管LLM在編程、文本生成等特定領域表現出色，但其能力存在明顯的“天花板”。它們無法真正理解世界，無法預測行動后果，更無法進行規劃和持續推理，而這些正是實現人類水平智能（AGI）乃至超級智能所必需的。
楊立昆把重金押注LLM的競賽比作一場無法抵達終點的狂奔，認為行業**“正走向死胡同”**。
有網友對他的判斷表示贊同，認為現在的AI也就是能完成些任務，但一旦出錯就是真金白銀的損失，規模一上來就容易翻車，遠沒到“放心大膽用”的階段。這恰好呼應了楊立昆關于錯誤會像“高速公路上連環撞車”一樣堆積的擔憂。
02.硅谷“優越感”何在？或被中國彎道超車
在痛批硅谷傲慢時，楊立昆反復拿中國舉例，以此來敲打那些自我感覺良好的美國同行。他不僅認為更具創造力的中國公司可能率先突破超級智能，更警告美國公司可能因戰略短視而將領先地位拱手讓人。
“好的想法正來自中國。”他坦率地指出，許多富有創造力的中國公司可能會捷足先登。
更重要的是，在當下許多美國公司因安全和競爭擔憂而收緊開源策略時，中國團隊仍在積極擁抱開源。他警告，如果美國選擇封閉，“中國競爭對手”將能更快地追趕上來。
這種論調也引發了一些網友的感慨：一方可能更務實地逼近突破，另一方卻把大量資源投向了可能并不高效的方向。
另一條評論則更直接地指出現狀：“目前最好的開源LLM課程來自中國。這可不好。”這些評論折射出部分人對當前競爭態勢的焦慮。
03.開放還是封閉？一場關于“安全”的激烈交鋒
面對“開源是否會幫助地緣政治對手”的質疑，楊立昆在日內瓦的“AI向善峰會”上給出了強硬回擊。
他認為，限制研究以遏制對手，最終只會“搬起石頭砸自己的腳”。“他們會得到技術，只是稍晚一點，而我們卻拖慢了自己的腳步。”
他堅信，開源才是更安全、更有利的路徑，理由有三：
· 其一，開放能吸引全球最聰明的大腦共同加速進步；
· 其二，多樣性可以防止未來被少數幾個由AI中介的封閉系統所壟斷，讓用戶像選擇新聞源一樣選擇AI的“偏好”；
· 其三，開源讓更多人能審查技術、識別風險，而不是將力量集中在少數巨頭手中。
他甚至提出了一個更宏大的構想：通過國際合作，共同訓練基礎模型，建立共享的全球知識庫，同時維護各自的數據主權與安全。
04.新征途：用“世界模型”治愈醫療健康
離開Meta后，楊立昆將全部精力投入了新公司AMI Labs。這家公司的方向，正是他口中LLM的替代路徑：世界模型。
與LLM主要處理文本不同，世界模型旨在通過分析視頻、空間數據等多模態信息，讓AI系統構建起對真實世界的內部理解，從而能夠預測、規劃和推理。
值得注意的是，楊立昆選擇了一位醫療健康AI背景的CEO，亞歷克斯·勒布倫（Alex LeBrun）。這明確傳遞了一個信號：醫療健康將是AMI Labs的核心試驗場。
這是因為，醫療領域對可靠性、安全性和可控性的要求是頂級的，而LLM的“幻覺”問題在此是致命缺陷。楊立昆解釋，世界模型能讓AI系統像人類一樣預測行動后果，并在安全護欄內規劃任務，這有望解鎖診斷輔助、手術規劃、個性化治療等全新應用。
AMI Labs計劃在一年內推出可用的初步產品，并與產業伙伴（首個就是勒布倫的醫療AI公司Nabla）緊密合作，將技術落地。
05.未來之戰：是延續狂熱，還是擁抱新范式？
楊立昆的出走與批判，像一面鏡子，照出了當前AI繁榮背后的隱憂與分歧。
一面是資本和巨頭驅動、聚焦于LLM scaling的“主流賽道”，另一面則是以楊立昆為代表的、追求更本質智能突破的“探索路徑”。
楊立昆不僅是在否定一條技術路線，更是在挑戰一種思維惰性：那種認為只要堆算力、堆數據就能解決一切的簡單粗暴。
有網友將他的行動解讀為“離開了Meta，選擇了WAR（戰爭）”，認為他正押注世界模型能戰勝大型語言模型。
他還稱：“我們一直在犯同樣的錯誤：在某個狹窄領域看到‘超人’結果，就立刻大喊‘AGI’！”這恰恰點明了當前業界可能存在的盲目與浮躁。
這位“AI教父”的背影告訴我們：真正的進化，從來不是在舒適區里的延續，而是向未知領域的縱身一躍。
比賽遠未結束。當泡沫退去，誰在裸泳，誰在造船，時間會給出最公正的答案。
本文來源：網易科技報道
責任編輯：
王鳳枝_NT2541
