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黄莹
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猫眼影戏记者 木塞 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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