两位图灵奖得主同时唱反调，大模型是死胡同？

11月19日，图灵奖得主、Meta首席AI科学家Yann LeCun宣布年底走人，扔下Zuckerberg那650亿美元的AI预算不要了，转身要自己开公司搞“世界模型”。

几乎同一时间，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever也在播客里甩出同款说辞：拼GPU的时代，结束了。

两位深度学习教父级人物，在一周内不约而同唱反调，这是看到了什么咱们老百姓看不见的东西？

LeCun 2013年就进Facebook（Meta前身），一手创建了FAIR实验室，拿过图灵奖，妥妥的AI圈顶流。

结果今年10月，Meta先在AI部门裁了600人，FAIR占了5%。然后Zuckerberg空降了个比LeCun小37岁的年轻人当他顶头上司，Scale AI那个联合创始人，叫Alexandr Wang。

这还不算完。Zuckerberg把Meta的AI战略彻底掉头，砍掉长期研究，转向快速出产品抢市场。

用LeCun自己的话说，就是从自由探索精神，变成了LLM（大语言模型）军备竞赛。⚔️

道不同不相为谋，LeCun选择分道扬镳，走之前扔下一句话：大语言模型这条路是死胡同。

你可能要问了，LLM不是现在最火的吗？ChatGPT、Claude哪个不是LLM？怎么突然就成死胡同了？

这事得从头说。过去五年，整个硅谷都在玩scaling，说白了就是堆算力。

买更多GPU，喂更多数据，把模型参数从千亿怼到万亿，benchmark测试分数就能往上蹿。

这套路确实管用，GPT-3到GPT-4，性能肉眼可见地在涨。

但LeCun看出门道了。他说，你让LLM预测下一个词，它能预测得飞起，写诗作文样样行。可你让它干点实际的，比如开车，做家务，装配零件，全傻眼。

为什么？因为LLM只会玩文字游戏，根本不懂真实世界怎么运作。

他举了个例子：一个十几岁的孩子，20小时就能学会开车。但咱们到现在，连Level 5的自动驾驶都搞不出来。一个小孩第一次就能清理餐桌，把碗筷装进洗碗机，可AI连个能干家务的机器人都没做出来。

这差距在哪？孩子靠的是对物理世界的直觉，摔几次东西就懂重力，跳几次就知道高度，这些LLM统统学不会。它只会背文字，不会看世界。

LeCun的新公司要搞的世界模型，就是让AI像婴儿一样，通过视觉、触觉、感官去理解世界运作的规律。不是预测下一个词，是预测“我做了这个动作，接下来会发生什么”。

听着玄乎，但你看最近的动向就明白了。

Google 11月21日挖来波士顿动力的前CTO，要把Gemini改造成通用机器人控制平台。

OpenAI 5月以65亿美元收购了Jony Ive联合创办的AI硬件公司io，无屏AI硬件原型预计最早2026年底问世。

还有那个Figure AI，做人形机器人的，估值已经飙到390亿美元。

你发现没？大厂都在悄悄转向，从对话框往机器人跑。

可这边扎克伯格还在死磕LLM。Meta 2025年AI投入650亿美元，亚马逊、微软、Google、Meta四家加起来，今年capex支出3610亿美元，同比暴涨58%。（数据来源：发现报告）

Sutskever在播客里把这事说透了：2020到2025是scaling时代，因为这个词太有力量，它告诉公司你只需要买更多GPU，这是低风险投资。”

言外之意，资本喜欢确定性，哪怕这条路通向悬崖，只要能写进PPT，钱就敢往里砸。

现在问题来了，如果两位图灵奖得主都说这路走不通，那全球AI基建投资，统计到2030年确认的3-4万亿美元，最后会烧成什么？

LeCun的答案很明确，LLM还会继续迭代，毕竟已经烧了几千亿，总得回点本。

但长期的技术制高点，不在这条路上。真正的AGI，不会困在对话框里跟你聊天，而会出现在能开车、做家务、装配芯片的机器人身上。

到那时候，今天这些史上最强LLM的排行榜，大概会像2010年代的手机跑分一样，看着热闹，但没人在乎谁比谁多0.3%的perplexity分数。

声明：本文内容均经过严谨考证，少部分素材由AI工具辅助核实。文章旨在传递正能量，无低俗和不良引导。
参考信源：36氪欧洲站-刚刚，Yann LeCun官宣离职创业，瞄准高级机器智能AMI
智源社区-OpenAI最新硬件2026年底亮相！狂挖苹果20+老将，首款神秘设备或将颠覆iPhone