“叛离”Meta，65岁AI宗师的“最后一战”｜一周人物

来源：中国企业家杂志

双方选择“分而不裂”，以投资代替分歧，在新的结构下继续共同探索AI的未来。

文｜《中国企业家》记者 孔月昕

编辑｜马吉英

图片来源｜视觉中国

11月20日，图灵奖得主、Meta AI首席科学家杨立昆（Yann LeCun）在领英上正式宣布，自己将于年底离开工作了12年的Meta。

这位“AI教父”还在帖子中透露，自己正在创建一家新的初创公司，继续他过去数年与团队推进的高级机器智能研究计划。新公司的目标是构建能理解物理世界、具备持久记忆、推理并能规划复杂动作序列的系统。

杨立昆的离职，也折射出他与Meta首席执行官扎克伯格在AI战略上的深刻分歧。在Meta全力押注大语言模型（LLM），加速商业化落地的同时，杨立昆则长期坚持其“世界模型”研究路线，并愿意为此投入十年甚至更长的时间。

尽管存在理念分歧，双方却展现出了成熟务实的一面，开辟了一条“第三条路线”。杨立昆在公开感谢扎克伯格等高管的同时，更关键的是宣布Meta将直接成为其新公司的合作伙伴。这意味着双方选择“分而不裂”，以投资代替分歧，在新的结构下继续共同探索AI的未来。

技术狂人

1960年，杨立昆出生于法国巴黎附近，他的父亲是一位航空工程师，受其影响，他从小便对科学和工程产生浓厚兴趣，经常亲手制作飞机模型和电子玩具。17岁时，杨立昆拥有了第一台个人电脑，并借此自学编程，掌握了扎实的计算机技能。

杨立昆大学就读于巴黎高等电子与电气工程师学校，并于1983年获得工程师学位。在校期间，除了应用数学与物理学，他还广泛阅读神经科学与机器学习文献，逐步明确了自己在可学习机器方面的研究方向。

随后，他进入巴黎第六大学攻读计算机科学，并于1987年取得博士学位。毕业后，他前往多伦多大学辛顿实验室担任博士后研究员。

1988年，杨立昆加入AT&T公司的贝尔实验室，这也成为其职业生涯的重要转折点。他在该实验室主导开发了卷积神经网络（CNN），使计算机能够模仿人类视觉处理图像信息。美国国家现金出纳机公司（NCR）自90年代中期起将这项技术用于银行支票读取机，该技术巅峰时期处理了全美10%~20%的支票。

杨立昆

1989年，杨立昆将卷积神经网络的理论与实践进一步结合，提出了革命性的LeNet模型。然而，受限于当时硬件与算法条件，神经网络研究陷入低谷，资本支持减弱，导致杨立昆与团队的研究被迫中断长达六年。

在这段“人工智能的第二次寒冬期”，杨立昆并没有被挫折“打倒”，反而收拾心情转而去主持开发了DjVu图像压缩技术。

直至1998年，他正式发布LeNet-5模型，这是世界上第一个完整的卷积神经网络，为后来的深度学习革命奠定了坚实基础。

2003年，杨立昆加入纽约大学担任教授，并创立了数据科学中心。2013年，应Meta（Facebook）创始人马克·扎克伯格邀请，他加入该公司，牵头组建并领导FAIR实验室（基础人工智能研究实验室）。

在杨立昆倡导的“开放研究”模式下，FAIR展现出强劲的创新能力：2015年发布ResNet，突破深度网络训练瓶颈；2016年推出PyTorch，成为深度学习主流开源框架；2017年在计算机视觉与自然语言处理领域均取得重大进展。2019年，杨立昆与约书亚·本吉奥、杰弗里·辛顿共同获得图灵奖。

不过，杨立昆与扎克伯格的“蜜月期”并未持续太久。早在2018年，扎克伯格就“撸掉”了其FAIR负责人职务，并任命原应用机器学习部门（AML）的负责人统管两个AI团队。杨立昆则转任首席AI科学家，更专注于科研。

到了2022年，Meta全面转向元宇宙，FAIR被并入新成立的Reality Labs，辅助AR/VR产品研发。两年后，随着Meta推出AI原生应用Meta AI，公司又将FAIR划归产品部门，与专注生成式AI的Gen AI团队共同推进产品化。这一系列调整使团队逐渐承担起产品压力，原先承诺的自由研究氛围被自上而下的项目与KPI所取代。

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分道扬镳

在ChatGPT引爆行业初期，Meta凭借开源LLaMA系列模型迅速构建了庞大的开发者生态，与OpenAI、谷歌的封闭路线形成鲜明对比，这帮助Meta在大模型竞赛中站稳了脚跟。

然而，作为Meta的AI首席科学家，杨立昆始终对大语言模型（LLM）的技术路线持保留态度，并在多个场合发表过对LLM技术路线的质疑。

在今年3月的美国2025年联合数学会议上，他在演讲中再次强调，“仅靠文本训练，我们无法实现达到人类水平的AI”；他主张通过“联合嵌入预测架构”（JEPA）构建“世界模型”，打造具备长期记忆和推理能力的系统，并建议放弃“生成式模型”。

对于这一技术路线，杨立昆自己也强调，如果未来五到十年里把“世界模型”的相关难题解决了，就有望构建真正智能的、能够规划和推理的AI系统。实现这一想法的唯一办法就是让底层的平台保持“开源”。他强调自己是开源AI的铁杆支持者，但这与扎克伯格如今在AI领域的战略和技术路线几乎完全相悖。

对扎克伯格而言，他需要的是能够立即投入应用的技术，而非五年后才可能见效的理念。尤其在今年发布的Llama 4表现未达预期后，扎克伯格更加迫切地寻求能够快速见效的产品方案。

于是在这之后，Meta进一步推进其AI战略，并在组织架构上实施了一次重大调整。公司斥资143亿美元投资了数据标注与治理公司Scale AI，获得其49%股权，并以此为基础组建了“超级智能实验室”（MSL），将原有的FAIR团队、基础模型团队及各应用AI团队全部整合进该实验室。

与此同时，Meta从Scale AI挖角了28岁的首席执行官汪滔（Alexandr Wang），由其出任首席AI官，并邀请前GitHub首席执行官纳特·弗里德曼（Nat Friedman）负责产品团队。

这次重组背后的核心逻辑十分明确，让研究更直接地服务于产品落地，使科学家的工作更紧密地围绕商业目标展开。过去FAIR团队享有的“相对独立的研究环境”被逐渐削弱，如今他们必须配合产品迭代的节奏，其研究方向也被要求聚焦于“个人AI助手”等具体业务目标。此外，Meta加强了对FAIR团队论文发表的内部审核，这与杨立昆所倡导的开放、开源理念产生了直接冲突。据The Information报道，杨立昆曾强烈反对这项新的审核制度，甚至在今年9月因不满而一度考虑辞职以示抗议。

今年10月，Meta再次对人工智能部门实施大规模裁员，约600名员工被裁，其中以FAIR实验室为代表的长期基础研究团队成为“重灾区”，包括强化学习专家田渊栋在内的多位核心研究人员也在此次调整中离开。值得注意的是，此轮裁员并未波及同年夏季新招募的顶尖AI人才，尤其是由汪滔直接管理的TBD实验室成员。

耐人寻味的是，在裁员发生的同一天，杨立昆在社交媒体上发布了与吴恩达（Andrew Ng）的合照，并公开与备受争议的Llama 4项目进行切割。他澄清道，自己除了早期间接参与Llama 1的开源推广外，自2023年初以来，Llama 2、3及4均由TBD实验室负责推进；而他本人仍在FAIR工作，专注于研究超越大语言模型的下一代AI系统。

扎克伯格主导的组织变革，其刀锋虽未直指杨立昆，却通过决策权的重构，实质上边缘化了他在关键项目中的角色，这或许也是他最终选择与Meta体面分手的重要原因之一。

不过，65岁的杨立昆并未选择就此隐退，而是开启了自己的创业征程。他的创业也并非从零起步，其团队长期深耕的“世界模型”已在视频预测、物理推理等关键技术上取得突破，且多位原FAIR实验室的核心成员预计将随他一同投身新事业。

凭借其在人工智能领域的学术声望与行业影响力，杨立昆的创业项目早已吸引多家顶级投资机构关注。据媒体报道，有相关知情人士透露，他已与数家全球一线基金展开融资洽谈，初步估值已达10亿美元量级。

在AI产业面临技术路线抉择与顶尖人才争夺深层矛盾的当下，杨立昆的离职创业不仅标志着一代“学院派”研究领袖的转身，更可能为整个AI行业带来新的技术路线竞争与生态变量。

参考文献：

《Meta AI裁员裁到大动脉，600人包括田渊栋，杨立昆疑似切割岌岌可危》，腾讯科技

《Meta“宫斗”大戏惊天骇浪！90后上位，AI教父杨立昆负“气”出走！》，网易科技

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