四川
在AI行业所有人都在争抢下一个十亿参数大模型的时候，图灵奖得主、AI教父杨立昆选择了逆流而行。
杨立昆，在最新深度播客里，再次抛出一连串颠覆行业的重磅判断：
大语言模型有用，但绝不是通往真正智能的道路；像素预测本质是死路；LLM天生存在内生性安全缺陷；OpenAI们终将成为下一个Sun Microsystems；而 JEPA 架构，将会在五年内成为智能系统的绝对主流！
这不是他第一次说这句话，但这一次，背景完全不同了。
2025年底，杨立昆卸下了在Meta担任基础人工智能研究首席科学家的职务。2026年3月，他创立了AMI Labs，并在短时间内完成了超过10亿美元的融资。
这意味着，他不再只是站在场外批评，而是把自己的判断变成了一张真金白银的赌注。
他在播客里的每一句话，都需要被放在这个背景下重新理解。
他说，硅谷已经陷入严重的"羊群效应"。所有人都在挖同一条战壕，因为没有任何一家公司敢于承受"落后竞争对手"的风险，所以大家最终选择了同一个最保险的方向，那就是继续堆参数、继续扩大语言模型规模。
但他认为这条路本质上是错的。语言处理相对于真实世界来说过于简单。LLM非常擅长语言，但现实世界比语言复杂得多，而且语言里几乎没有关于物理世界运作方式的有效信息。
他还提到了机器人领域正在流行的VLA路线，也就是视觉加语言模型直接控制机器人动作。他的判断简洁而直接：VLA路线基本上已经宣告失败。
杨立昆在播客里以略带玩笑的口吻说出了那句话："五年内，JEPA模型将全面统治。"
JEPA的全称是联合嵌入预测架构（Joint Embedding Predictive Architecture），这是他自己提出并在Meta FAIR期间持续推进的研究方向，也是他创立AMI Labs之后最核心的技术路线。
JEPA和LLM的根本区别在于预测目标的不同。
LLM的本质是预测下一个词，它的世界观是建立在语言序列上的。JEPA的目标是在抽象的表示空间中做预测，它试图让模型形成对世界的内部表征，理解事物之间的关系和因果，而不仅仅是学会用语言描述它们。
他还专门谈到了Llama开源大模型，这是Meta旗下最知名的产品之一，也是全球最广泛使用的开源语言模型。他说出了一个让很多人意外的判断：他对Llama没有任何实质性的贡献。
这句话与其说是自我否定，不如说是一种切割，他在清晰地告诉外界，他的方向从来都不在这里。
杨立昆在这次播客里还抛出了另一个判断，将OpenAI比作Sun Microsystems。
Sun曾经是计算机行业最耀眼的公司之一，工作站市场的绝对领导者，技术实力无可置疑。但它对开源的态度摇摆不定，最终在Linux和廉价x86服务器的浪潮中被彻底边缘化，2010年被Oracle收购，基本上消失了。
杨立昆的意思是，OpenAI在闭源这条路上走得越深，就越接近这个命运。他的逻辑是：开源模型的迭代速度不会永远落后于闭源，而开源的生态一旦形成，是任何单一公司的护城河都无法抵挡的。
DeepSeek的崛起，已经让这个预测有了某种提前验证的味道。
他还专门提到了LLM的内生性安全缺陷。他认为，基于LLM的智能体系统本质上是不可靠的，因为语言模型没有对世界的真实理解，它的"推理"更接近模式匹配而非真正的逻辑推断，这让它在高风险应用场景中存在根本性的不稳定因素。
到2027年初，他预测，这件事会对所有人变得显而易见，范式必须转变。
这个时间节点是否会应验，现在没有人知道。但有一件事已经很确定：当一个拿到十亿美元融资、亲自下场创业的图灵奖得主说出这些话，它就不再只是学术观点，而是一个值得整个行业认真对待的产业判断。
他可能是对的，也可能不是。但在所有人都挤在同一条战壕里的时候，至少有人选择了站出来，指向另一个方向。
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