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梁克刚
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猫眼影戏记者 袁锦贵 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
出品 | 网易科技
作者 | 小小
编辑 | 王凤枝
“硅谷太狂妄了，他们无法想象好的创意会来自中国。”
脱离Meta之后，杨立昆（Yann LeCun）对老店主和整个美国科技界的抨击，已经从纯粹的“手艺蹊径”上升到了“文化心态”。
他继续忠言行业已陷入“LLM敬重”的死胡同，更一针见血地指出，这种狂妄与私见正在让美国变得盲目。在巨头们忙着“筑墙”关闭时，他果真力挺以中国为代表的开源路径，直言那才是通往清静与前进的真正坦途。
01.从“涤讪者”到“批判者”：杨立昆为何炮轰硅谷？
杨立昆的故事，自己就是一部AI简史。早在20世纪70年月，当大大都研究者还对“神经网络”嗤之以鼻时，这位年轻的巴黎学生就深信其潜力。几十年后，正是这项手艺驱动了人脸识别、自动驾驶，并成为了ChatGPT等大语言模子的基石。作为“AI三巨头”之一，他无疑站在了行业的巅峰。
然而，这位功成名就的科学家，却在2025年11月选择脱离事情了十余年的Meta，最先了自己的创业之旅。
他直言不讳地指出，整个硅谷以致AI工业，都已经“走火入魔”。“每小我私家都在挖统一条战壕，他们相互挖角工程师，以至于没有资源去实验差别的路径。”
在杨立昆看来，只管LLM在编程、文本天生等特定领域体现精彩，但其能力保存显着的“天花板”。它们无法真正明确天下，无法展望行动效果，更无法举行妄想和一连推理，而这些正是实现人类水平智能（AGI）以致超等智能所必需的。
杨立昆把重金押注LLM的竞赛比作一场无法抵达终点的狂奔，以为行业**“正走向死胡同”**。
有网友对他的判断体现赞许，以为现在的AI也就是能完成些使命，但一旦蜕化就是真金白银的损失，规模一上来就容易翻车，远没到“定心大胆用”的阶段。这恰恰呼应了杨立昆关于过失会像“高速公路上连环撞车”一样群集的担心。
02.硅谷“优越感”何在？或被中国弯道超车
在痛批硅谷狂妄时，杨立昆重复拿中国举例，以此来敲打那些自我感受优异的美国偕行。他不但以为更具创立力的中国公司可能率先突破超等智能，更忠言美国公司可能因战略短视而将领先职位拱手让人。
“好的想法正来自中国。”他坦率地指出，许多富有创立力的中国公司可能会捷足先登。
更主要的是，在当下许多美国公司因清静和竞争担心而收紧开源战略时，中国团队仍在起劲拥抱开源。他忠言，若是美国选择关闭，“中国竞争敌手”将能更快地追遇上来。
这种论调也引发了一些网友的感伤：一方可能更务实地迫近突破，另一方却把大宗资源投向了可能并不高效的偏向。
另一条谈论则更直接地指泛起状：“现在最好的开源LLM课程来自中国。这可欠好。”这些谈论折射出部分人对目今竞争态势的焦虑。
03.开放照旧关闭？一场关于“清静”的强烈交锋
面临“开源是否会资助地缘政治敌手”的质疑，杨立昆在日内瓦的“AI向善峰会”上给出了强硬回手。
他以为，限制研究以阻止敌手，最终只会“搬起石头砸自己的脚”。“他们会获到手艺，只是稍晚一点，而我们却拖慢了自己的脚步。”
他坚信，开源才是更清静、更有利的路径，理由有三：
· 其一，开放能吸引全球最智慧的大脑配合加速前进；
· 其二，多样性可以避免未来被少数几个由AI中介的关闭系统所垄断，让用户像选择新闻源一样选择AI的“偏好”；
· 其三，开源让更多人能审查手艺、识别危害，而不是将实力集中在少数巨头手中。
他甚至提出了一个更弘大的构想：通过国际相助，配合训练基础模子，建设共享的全球知识库，同时维护各自的数据主权与清静。
04.新征途：用“天下模子”治愈医疗康健
脱离Meta后，杨立昆将所有精神投入了新公司AMI Labs。这家公司的偏向，正是他口中LLM的替换路径：天下模子。
与LLM主要处置惩罚文本差别，天下模子旨在通太过析视频、空间数据等多模态信息，让AI系统构建起对真实天下的内部明确，从而能够展望、妄想和推理。
值得注重的是，杨立昆选择了一位医疗康健AI配景的CEO，亚历克斯·勒布伦（Alex LeBrun）。这明确转达了一个信号：医疗康健将是AMI Labs的焦点试验场。
这是由于，医疗领域对可靠性、清静性和可控性的要求是顶级的，而LLM的“幻觉”问题在此是致命缺陷。杨立昆诠释，天下模子能让AI系统像人类一样展望行动效果，并在清静护栏内妄想使命，这有望解锁诊断辅助、手术妄想、个性化治疗等全新应用。
AMI Labs妄想在一年内推出可用的起源产品，并与工业同伴（首个就是勒布伦的医疗AI公司Nabla）细密相助，将手艺落地。
05.未来之战：是延续狂热，照旧拥抱新范式？
杨立昆的出走与批判，像一面镜子，照出了目今AI昌盛背后的隐忧与不同。
一面是资源和巨头驱动、聚焦于LLM scaling的“主流赛道”，另一面则是以杨立昆为代表的、追求更实质智能突破的“探索路径”。
杨立昆不但是在否定一条手艺蹊径，更是在挑战一种头脑惰性：那种以为只要堆算力、堆数据就能解决一切的简朴粗暴。
有网友将他的行动解读为“脱离了Meta，选择了WAR（战争）”，以为他正押注天下模子能战胜大型语言模子。
他还称：“我们一直在犯同样的过失：在某个狭窄领域看到‘超人’效果，就连忙大叫‘AGI’！”这恰恰点明晰目今业界可能保存的盲目与急躁。
这位“AI教父”的背影告诉我们：真正的进化，历来不是在恬静区里的延续，而是向未知领域的纵身一跃。
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