齐鲁晚报·齐鲁壹点 魏银科
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图源Meta 官网
当全球AI界仍在热议PyTorch之父Soumith Chintala将于本月17日离开Meta的消息时,又一颗重磅炸弹落下:65岁的图灵奖得主杨立昆计划离开效力12年的Meta,创办自己的AI初创公司。消息公布后,Meta盘前市值单日蒸发约1400亿人民币,开盘后跌幅持续扩大。
这位被尊称为“卷积神经网络之父”的科学家,不是简单地换一份工作,而是带着他对人工智能发展路径的深刻思考,向当前以大语言模型(LLM)为主导的AI发展模式发起的挑战。一周之内,市值超过1.5万亿美元的Meta接连失去两位AI领域核心领袖,标志其AI战略转型进入阵痛期,也折射出全球 AI 行业技术路线与商业逻辑的深层撕裂。
Meta的AI战略重心已转移
杨立昆出生在法国,名字原文为Yann Le Cun,姓氏为Le Cun,因在美国常被误缩写为Y.L.Cun,于是把LeCun合写在一起。中文译名原为扬·勒丘恩,华人AI圈一直亲切地称他为“杨乐康”,他本人听闻后,干脆自己给自己取了中文名字——杨立昆。
杨立昆于2013年加入Meta并创立FAIR实验室,十二年来一直专注于基础人工智能研究。在杨立昆主导的FAIR实验室生态中,Soumith Chintala团队开发了PyTorch这一全球广泛应用的深度学习框架,并为Meta赢得了学术声誉。
然而,2025年以来,扎克伯格对Meta的AI战略进行了根本性调整。今年夏天,扎克伯格完成了一笔总额达143亿美元的交易,聘请28岁的数据标注初创公司Scale AI创始人汪滔(Alexandr Wang)领导新成立的超级智能团队,同时Meta获得了Scale AI公司49%的股权。
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组织架构的重新安排导致杨立昆的汇报关系发生变化,从原本向首席产品官克里斯·考克斯汇报,转变为向更年轻的汪滔汇报。 这一变动被解读为对这位AI元老的“降级”安排。
同时,扎克伯格组建了名为TBD Lab的特别项目团队,通过高达1亿美元的薪酬包从OpenAI、谷歌等竞争对手处挖角人才,加速开发下一代大语言模型。 这一系列举措明显将资源从长期基础研究转向了短期产品开发。
扎克伯格当前的战略重心是全力押注大语言模型,以期在开发更强大AI系统方面与OpenAI、谷歌等竞争对手抗衡。 这一转向源于Meta近期遭遇的挫折:其最新发布的Llama 4模型表现不及竞争对手,而Meta AI聊天机器人也未能赢得用户青睐。
然而,杨立昆长期以来一直公开质疑大语言模型的发展路径。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。
在FAIR任职期间,杨立昆专注于开发被称为“世界模型”的全新一代AI系统。这些系统旨在通过视频和空间数据来理解物理世界,最终实现类人级别的推理与环境理解能力,即杨立昆提出的高级机器智能(AMI)。 杨立昆曾坦言,要完全构建出这一架构可能还需要十年时间。
FAIR已成人才流失重灾区
杨立昆的离职并非孤立事件。这家市值高达1.6万亿美元的科技巨头,近期已经历多轮高管变动和组织架构调整。
FAIR实验室已成为Meta战略调整的重灾区。今年10月,Meta在AI部门裁员约600人,旨在降低成本并提升产品推出速度。而据报道,这些裁员主要针对FAIR等基础研究团队,Meta在今夏新招募的顶尖AI人才,特别是TBD实验室的员工,并未受到波及。
今年5月,Meta AI研究副总裁乔尔·皮诺离职加入加拿大AI初创公司Cohere。更早之前,参与Meta开源大模Llama研发的多名核心研究人员也已纷纷离职。
AI行业正分裂成两大阵营?
杨立昆的离职和创业计划,象征着AI行业正分裂为两大阵营:一方是以OpenAI、谷歌和转型后的Meta为代表的“LLM 阵营”,追求短期技术突破与商业变现,不惜投入巨额资金争夺算力和人才,闭源模式成为主流选择;另一方则是以杨立昆为代表的“世界模型阵营”,坚持长期基础研究,试图通过理解物理世界构建更高级的AI系统。这一阵营并非孤军奋战,斯坦福大学李飞飞团队、谷歌DeepMind、英伟达等机构已形成协同布局,共同推动技术演进。
杨立昆的创业计划将继续聚焦于推进他在“世界模型”领域的研究。 据知情人士透露,他已在为新项目开展早期融资洽谈。
有网友将杨立昆的离职称作杰夫·辛顿离开谷歌的“回声”。 这些AI先驱们的选择,似乎表明学术界与商业公司之间的路线分歧正在加剧。
杨立昆的离职也引发了人们对Meta未来的担忧。在扎克伯格投入数百亿美元追求AI领导地位之际,失去一位AI领域的奠基人,无疑是对Meta学术声誉和研究能力的重大打击。威斯康星大学计算机科学教授Pedro Domingos在社交媒体上发文称,杨立昆对Meta的价值为300亿美元,是扎克伯格为汪滔支付的2倍。
杨立昆的下一站将是创办一家专注于“世界模型”的AI初创公司。而对于Meta,扎克伯格面临的挑战不仅是如何弥补这位图灵奖得主离去留下的空白,更是在短期商业回报与长期技术突破之间找到平衡点。
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