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圖靈獎得主楊立昆揭秘離開Meta的真正原因

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2025年11月,科技圈炸了個大新聞。

64歲的圖靈獎得主楊立昆,在Meta干了12年后突然辭職。

辭職原因挺直白,就是不愿向29歲的亞歷山大?王匯報工作。



本來想說說楊立昆在Meta的高光時刻,但后來發(fā)現(xiàn),這場離職的直接導(dǎo)火索,全是扎克伯格的一筆天價收購。

扎克伯格花140億收購了ScaleAI49%的股份,就為了讓這家公司的前CEO亞歷山大?王,來領(lǐng)導(dǎo)Meta新成立的超級智能實(shí)驗(yàn)室。

ScaleAI主要做的是數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù),從沒真正搞過大規(guī)模AI模型。

讓這樣一位年輕人來領(lǐng)導(dǎo)核心實(shí)驗(yàn)室,還要讓楊立昆這樣的學(xué)術(shù)泰斗向他匯報,這在業(yè)內(nèi)引發(fā)了不少質(zhì)疑。



楊立昆一開始還裝得滿不在乎,說Facebook工程師平均年齡才27歲,自己年齡是他們兩倍。

可當(dāng)被問到“是不是第一次被年輕人指揮”時,他就藏不住情緒了,冷笑著說“你不能命令研究人員做什么,更不能命令像我這樣的研究人員”。

這波架構(gòu)調(diào)整不是憑空來的。在此之前,Meta的AI研發(fā)就已經(jīng)有了分歧。

楊立昆主導(dǎo)開發(fā)的Llama模型,曾經(jīng)是開源AI領(lǐng)域的標(biāo)桿,不少中小公司都靠它做二次開發(fā)。



但2025年4月推出的Llama4,一經(jīng)發(fā)布就成了笑柄,被罵是過時的失敗之作。

楊立昆把責(zé)任推給了扎克伯格的施壓,說團(tuán)隊本來有很多新想法,結(jié)果為了求穩(wěn),全選了那些已經(jīng)被證明有效的做法。

如此看來,扎克伯格另起爐灶成立新實(shí)驗(yàn)室,其實(shí)是早就想在AI路線上“換道”了。

這事兒根本不是簡單的職場權(quán)斗,核心是兩種AI發(fā)展路線的正面碰撞。



楊立昆深耕神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)十年,他堅定認(rèn)為,現(xiàn)在主流的大語言模型(LLM)是條死胡同,再怎么折騰也沒法媲美甚至超越人類能力。

在他看來,AI的未來在“世界模型”。



但楊立昆在2025年2月的巴黎AI行動峰會上,把這個概念重新推到了聚光燈下,還預(yù)測三到五年內(nèi),世界模型就能超越基于變壓器的LLM。

可扎克伯格不這么想。他雖然欣賞楊立昆的世界模型研究,卻沒打算投入太多。

他更愿意押注LLM,畢竟這種技術(shù)已經(jīng)被證明有效,能幫Meta在AI競賽中快速搶占市場。

從行業(yè)大環(huán)境來看,2025年全球企業(yè)的AI投資大多流向了生成式AI,大家都在追求短期回報。



扎克伯格的選擇,其實(shí)是當(dāng)下很多科技巨頭的通病。

楊立昆的離職,其實(shí)是整個AI行業(yè)矛盾的一個縮影。

現(xiàn)在的AI行業(yè),到處都是追求短期商業(yè)成功的壓力,愿意沉下心搞長期技術(shù)探索的企業(yè)越來越少。

Meta的動作也能說明問題。



2025年10月,Meta裁掉了AI部門600名員工,亞歷山大?王不斷鞏固自己的領(lǐng)導(dǎo)地位。

不少研究人員看不慣這種只重短期利益的做法,紛紛從新實(shí)驗(yàn)室離職,有的甚至轉(zhuǎn)投了OpenAI等競爭對手。

楊立昆也沒閑著,離職后立馬創(chuàng)辦了自己的初創(chuàng)公司,專門搞世界模型。

據(jù)報道,這家還沒正式推出的公司,目標(biāo)估值已經(jīng)到了30億到50億美元,計劃融資5億歐元。



他自己當(dāng)執(zhí)行董事長,就是想找回在Meta后期失去的研究自由。

毫無疑問,現(xiàn)在沒法判斷LLM和世界模型誰對誰錯。

扎克伯格押注LLM,是為了當(dāng)下的市場份額,楊立昆堅守世界模型,是為了AI的長遠(yuǎn)突破。

這兩種選擇沒有絕對的優(yōu)劣,只有時間能給出答案。



但有一點(diǎn)很明確,楊立昆的離開,給所有科技巨頭提了個醒。

要想在AI領(lǐng)域真正領(lǐng)跑,光靠砸錢和搶人沒用,平衡好短期商業(yè)目標(biāo)和長期技術(shù)探索,尊重科研人員的自由,才是關(guān)鍵。

而對于楊立昆這樣的學(xué)者來說,離開Meta未必是壞事,至少不用再為了迎合企業(yè)需求,放棄自己堅持多年的研究方向了。

你覺得未來AI會走哪條路?是LLM繼續(xù)稱霸,還是世界模型后來居上?



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