大人物罵大人物的場景，對普羅大眾來說比神仙公開打架還好看。神仙打架不免波及凡人，大人物對罵兩句又精彩又安全，多看看說不定還能增廣見聞抬高素養。AI界的大宗師兼大網紅楊立昆，指斥Anthropic老闆達里歐·阿莫迪(Dario Amodei)“不懂經濟”、辛頓“比達里歐還不懂經濟”，就如此走紅了。起因是此前阿莫迪在接受美國佛克斯新聞網採訪時例行宣稱：“1-5年內，50%的入門級律師、諮詢業者、金融業者將會被徹底掃除出就業市場。”平心而論，阿莫迪宣佈某行業或全行業的從業者有一半會被AI頂掉，現在已經是一種規律性自然現象。太陽明天照舊會升起，川普下條推文會以驚嘆號結尾，阿莫迪本季度會再次宣佈近半數白領將被AI替代。不過這次數月前採訪的切片最近被楊立昆看見，這位老資格玩網人不會慣著誰，指名道姓在社交媒體上轉發開罵：“達里歐錯了，他對技術革命在勞力市場的影響根本一無所知。關於這個話題，大家不要聽他的，也不要聽信奧特曼、班吉歐、辛頓，或者我。大家要採信畢生都在研究此領域的經濟學家們。”然後他列舉了五名知名經濟學家。楊立昆再接再厲，前兩天看到“AI教父”傑佛瑞·辛頓上播客時說“AI將頂替體力和腦力工作崗位”的切片，再次銳評：“我跟辛頓感情很好。但他對技術革命在勞力市場的影響，理解的比達里歐還少。再次強調：就算AI科學家再厲害，大家也不要聽信他們在這個話題上的意見。AI大廠CEO關於勞力經濟學的話就更別聽了。大家要採信名聲可信、專業精通的經濟學家。”圖註：大佬銳評大佬然後他再次列舉了同樣的五名經濟學家。楊立昆這些話，字面上非常客觀正確。不過細究下去，可就有意思了。楊立昆自己對AI在就業市場的影響其實很有看法，而且他列舉的那些經濟學家將近一半不見得會支援他的看法。01楊立昆雖然告訴大家不要聽信他關於“AI勞動經濟學”的看法，但如果有網友不同意他的看法，他反駁起來不客氣。楊立昆的觀點，是和AI末日論針鋒相對的樂觀派觀點：技術進步帶來的工作崗位變動是暫時的，從不會帶來長期大規模失業潮。持這種觀點的人這幾年一直強調，人類史上所有技術進步和革命，讓生產率大幅提高後，有的過時行業和崗位會消失，但更多更掙錢的行業和崗位會出現。本次AI飛躍和史上其他技術革命相比。沒有性質上的大區別。搞笑哏圖：“AI支持者和AI反對者的交集，是在推特上和楊立昆吵架。”跟貼網友裡很多懷疑楊立昆的推薦，因為大家都知道，經濟學家時常預測不準經濟走向。楊立昆反駁起來很尖銳：“因為一個經濟學諾貝爾獎得主曾經在一個話題上出錯，就覺得所有經濟學家一直會出錯，你這邏輯不行啊。”有網友疑惑：“聽經濟學家做啥呢？我睜眼看世界就可以了。天天都是AI讓大公司裁人的消息，名單長到列不過來。”楊立昆反駁：“失業潮的成因有很多，AI適合扮演為這些成因背鍋的角色。當下國際貿易中的不確定性，可能是更有力的原因。”有網友表示：“楊老師你會不會搞錯了？AI跟之前的技術飛躍不一樣，它的能力在開始代替人類主體性啊。”楊立昆力駁：“不！AI在定性意義上，和此前所有技術革命並無二致。阿莫迪那些人把AI呈現得性質和過去技術飛躍完全不同，以顯得自己的成就巨大。他們不是在自我陶醉，就是因利益糾葛而立場不客觀。”網友們紛紛表示，AI對當下經濟局面的影響，聽信AI從業者，可能比聽信經濟學家要好點。畢竟從業者在一線工作、有即時反饋，聽經濟學家的話可能會錯失機會。楊立昆對這些網友的回覆都是挖苦：“你這話說的，就跟說物理學家錯失了內燃機引擎的商機一樣。”“科技公司CEO對勞動經濟學的瞭解，就和一級方程式車隊領隊對熱力物理學的瞭解差不多少。”“這就跟說‘一級方程式車手是最好的物理學家’一樣，蠢不可言。”02楊立昆推薦的五名經濟學家，他們關於AI和就業的觀點，值得採信麼？曾在北美幾家科技大廠供職的經濟學博士孫縉薔（化名），回答我的這個問題：楊立昆列舉的五位經濟學家，和他自己的檔次相當，都是行內的泰斗、宗師、巨擘。然而經濟學界的老人家不一定能趕上新時代，更別說老人家們不一定都深度瞭解過AI行業。“咖位都很大，但是有點太大了。這些老教授，年紀又大、整天各種學術事務又太忙、離矽谷又遠，觀念落後一些很正常。”而且這五名經濟學家，在AI議題上，只有兩個是和楊立昆一邊的樂觀派。其中，楊立昆的法國老鄉、去年獲得諾貝爾經濟學獎的菲利普·阿吉翁的立場中立。達龍·阿西莫格魯與大衛·奧托這對教職搭檔，對AI的就業影響抱有保守的、消極的看法。只有艾瑞克·布萊恩約弗森與安德魯·麥卡菲這對研究搭檔，對AI的就業影響抱有積極的、樂觀的看法。菲利普·阿吉翁雖然靠“創新與經濟增長”的課題拿了諾獎，但當下基本沒有對AI表態過。他的社交媒體帳號明說了是學生們在打理，日常發佈內容也是同行教職任免動態和新書廣告。圖註：“趁網紅老鄉轉發的熱度，給自己同事的新書打個廣告”艾瑞克·布萊恩約弗森與安德魯·麥卡菲，他們的AI樂觀派觀點，按孫縉薔博士的看法，有些過於樂觀。布萊恩約弗森作為這些經濟學家裡，研究課題離AI最近的一個，持續鼓吹AI帶來的改變既正面、又普惠。並且各個行業越是資歷淺的新人，越能從AI改進中得益。“為了增益日常生活體驗，數百萬人將會擁抱AI。”圖註：布萊恩約弗森稱“人工智慧應該改稱為個人智能增幅器”然而孫縉薔稱自己聽過布萊恩約弗森參加過的座談會節目，其中一直強調“AI對淺資歷者生產力幫助最大”。此觀點和孫縉薔在業界的身體感覺有衝突，於是他細讀了布萊恩約弗森在座談會上引用的論文依據，結果發現那些論文的研究對象全是人工客服呼叫中心。孫縉薔表示，呼叫中心是當代大企業架構中，極少數依賴於個人能力發揮、而非團隊協同作業的部分。這種強調單打獨鬥的崗位，自然是新手靠AI指導/幫忙一下，工作改進最大。但大多數要求團隊協同作業的經濟崗位，需要資深者帶領資淺者工作，在分工中獲得最大的工作效益。資淺者們積累經驗後成為資深者，整體改善勞力市場的水準。現在AI直接把資淺者入門上手的簡單工作頂了，很難說對職場新人是種普惠性幫助。達龍·阿西莫格魯與大衛·奧托，他們的AI負面觀點，按孫縉薔博士的看法，又太過輕視現在AI的發展速度和深度。阿西莫格魯和奧托兩人，現在是MIT經濟學系的頂樑柱、“技術與勞力市場”課題的實際負責人。孫縉薔稱，這兩位宗師從1990年代就開始做“自動化的生產率改善”這課題，過去形成的思維定式也被用來理解現在的AI大潮。然而AI發展快成這樣，老觀點不改改可能沒法適用於新形勢。所以現在阿西莫格魯說起AI，基本沒有好話。他和奧托基本沿用過去自己團隊的觀點，認為經濟體的自動化程度加深後，因技術變革而失業的工作者即使再就業，即便算入技術進步溢出的好處，仍然有實質的收入減少。至於“AI會降低全社會的集體智識”，阿西莫格魯說這種話的頻率，比阿莫迪渲染AI末日的頻率低得有限。圖註：“達龍上個月又說AI讓大家變笨了”即使阿西莫格魯不說AI壞話時，也沒有在誇AI。比如2024年秋天的論文《AI簡明宏觀經濟學》裡，阿西莫格魯表示AI不會造成大範圍永久性失業，因為“十年內AI能提升的全要素生產率不會超過0.66%”。這個腔調，很難不讓人聯想到同是諾獎得主的羅伯特·索洛和保羅·克魯格曼。1987年，索洛說：“你可以在每一個地方看到電腦，唯獨在生產力統計中看不到。” 1998年，克魯格曼說：“到2005年左右，網際網路對經濟的影響不會大於傳真機。”圖註：克魯格曼翻車語錄03楊立昆推薦的法國老鄉菲利普·阿吉翁，過去幾十年做的是“熊彼特增長模型”，將熊彼得祖師的“創造性破壞”觀點建模。熊彼得1942年在著作中闡述“創造性破壞”時，說每次這種變化，都會創造出為數眾多的小贏家、少數的超級大贏家，以及許多明顯的輸家。從ChatGPT面世起就開始用、給鄰居大媽電腦裝Claude的經濟學者、芝加哥大學教授艾歷克斯·伊馬斯，最近參考了這個觀點：大家擔憂的不是未來能不能贏，大家擔憂的是現在會不會輸。在出席播客節目時，伊馬斯說：“假設AI能復刻之前各次技術革命的就業改善，大家要注意一點。你在專著上看到農業和製造業就業收縮、服務業就業劇增的歷史曲線圖，時間跨度是好幾十年。如果AI在五年內複製這個效果，社會現在的焦慮就有必要馬上轉換成托底的公共政策。”也就是說，今人與歷史上受技術衝擊的勞動者們，分享的不是相似的實際境遇，而是相似的心理體驗：痛感和聲音最大的群體不是當時生活最苦的群體，而是收入跌幅比例最大、生活狀況變動幅度最強的群體。大家並沒有真的被新技術完全擠出就業市場，最慘是轉行。轉行的成本、波折時不可避免的陣痛、之後的收入降低，幾乎全攤在受衝擊群體的每個個人頭上。技術進步如果要讓這群輸家為以後的社會改善在當下墊付代價，太欠缺善意了。至於那個行業、那些人會成為輸家，伊馬斯在播客上表示他也不知道。唯一能確認的是AI已經給就業市場的訊號帶來強烈擾動，成因機制和未來影響現在無法確定。如此不篤定，是因為伊馬斯說現在從“AI暴露度”猜失業的方法壓根就是鬼扯。在MIT刊物的報導中，伊馬斯認為當下的“AI暴露度”方法，只有熱度，完全罔顧稀缺性和彈性這些基礎經濟學因子。伊馬斯教授舉例：假使有個程式設計師，供職的公司主產品是高端約會app。該程式設計師用AI 程式設計工具，現在一天能完成過去三天的工作量。好了，現在僱主花一份工資，能買到三份產出。那麼問題來了：這個程式設計師的工作崗位保得住嗎？生產率提升一般會讓產品降價。在當下的市場環境裡，老闆會把這部分收益轉化為投資，並降價酬賓避免競爭對手領先。降價後的產品會吸引更多顧客。但顧客會多多少呢？如果約會app的日活使用者能多幾百萬，豈止這個程式設計師的飯碗能保住，公司還會考慮擴招。如果增長量微弱，這個程式設計師就會被裁。將此例的思路規範化，就是“AI暴露度”反映不出的真正關鍵因子：AI暴露後的價格彈性和需求稀缺性的具體數值。這種經濟學基礎資料現在沒有，官方統計部門沒開列，OpenAI和GoogleDeepmind也剛招經濟學專業人才做這個。AI對社會整體、對你個人來說是禍是福，連業務過硬的經濟學者都不知道，我更無法告訴你。我要有那鐵口直斷的信心、前知禍福的能耐，在2012年就跟朋友上了比特幣的大船，現在也不用寫稿掙錢了。我唯一能確定的，就是自媒體上任何AI對單一國家經濟和就業市場的影響預測，如果超過一年以上的就要打大大的問號，超過三年以上的基本可以當成玄幻網文，提供的是心理按摩而非事實資訊。如果你想成為AI發展處理程序中那少部分大贏家，最好先問問自己：你2012年上了加密貨幣的大船嗎？如果賺到錢，2020年代前放進冷錢包和法幣資產了嗎？2015-2016年有沒有跟著漲價去庫存的時代潮流買房？2020年代前脫手解套了嗎？此刻，很難不像前幾年某位官方發言人一樣，引用一句“答案在風中飄”。 (字母榜)

AMI聯合創始人中，華人佔比1/3。智東西3月10日報導，今天，圖靈獎得主、前Meta首席科學家楊立昆（Yann LeCun）聯合創辦的世界模型創企AMI Labs官宣融資10.3億美元（約合人民幣70.87億元），並宣佈公司將“正式啟動”。本輪融資由凱輝創新、Bezos Expeditions（亞馬遜創始人貝佐斯的家族投資公司）等五家機構和天使投資人共同領投，戰略投資者包括輝達、豐田創投、淡馬錫等知名企業，其他投資者包括Google前CEO Eric Schmidt、三星等。另據TechCrunch報導，這筆融資對AMI Labs的投前估值為35億美元（約合人民幣240.82億元），投後估值暫未披露。AMI Labs於今年1月正式成立，總部位於巴黎（這也是楊立昆的出生地）。楊立昆在AMI擔任董事長一職，而AI醫療公司Nabla的聯合創始人Alexandre LeBrun擔任AMI的首席執行長。在接受TechCrunch採訪時，LeBrun稱：“我的預測是‘世界模型’將成為下一個熱門詞彙，六個月後，每家公司都將自稱為世界模型以籌集資金。”▲Alexandre LeBrunAMI的聯合創始人陣容豪華，前Meta AI研究科學家、紐約大學助理教授謝賽寧擔任首席科學官；香港科技大學電子與電腦工程系及電腦科學與工程系教授馮雁（Pascale Fung）擔任首席研究與創新官；前Meta歐洲區副總裁Laurent Solly擔任AMI首席營運官；前Meta AI研究總監Michael Rabbat擔任全球模型副總裁。▲從左到右：謝賽寧、馮雁、Laurent Solly、Michael Rabbat官網顯示，AMI正在研發正在一種能夠學習現實世界感測器資料抽象表示、忽略不可預測細節、並在表徵空間中進行預測的模型，該系統能理解現實世界、有持久記憶、能夠推理和規劃並且安全可控，可應用於工業過程控制、自動化、可穿戴裝置、機器人、醫療健康等對可靠性、可控性和安全性要求較高的場景。▲AMI官網目前，AMI在巴黎、紐約、蒙特利爾和新加坡都設有辦公室，其官網上正在招聘AI科學家、工程師等崗位。LeBrun還透露，AMI會將大量程式碼開源，“我們認為開源時進展更快，建立社區和研究生態系統符合我們的最大利益。”結語：世界模型融資熱度攀升但仍處早期驗證階段誠如AMI首席執行長LeBrun所言，世界模型賽道的融資熱度的確在攀升。就在2月19日，李飛飛的空間智能創企World Labs也宣佈完成一筆10億美元（約合人民幣68.8億元）的融資，投後估值達50億美元（約合人民幣344.0億元）。不過，無論是世界模型還是空間智能，當前都處於從0到1的理論探索與早期驗證階段。世界模型能否真正成為AI的下一波浪潮，仍需等待技術與時間給出的答案。 (智東西)

一紙離職信，震動矽谷AI版圖。2025年11月20日，圖靈獎得主、被譽為“AI教父”之一的楊立昆（Yann LeCun）在領英上發表告別辭，宣佈將於年底離開效力12年的Meta。這位曾一手締造FAIR（基礎人工智慧研究實驗室）輝煌的宗師級人物，在65歲之際選擇重新出發，追尋關於“世界模型”的未竟理想。楊立昆的離去，標誌著Meta AI戰略路線徹底轉向：從FAIR所代表的學院派長期理想主義，全面倒向以產品化與商業落地為導向的實用主義。這一歷史性轉身的背後，是Meta內部早已展開的權力重組。就在數月前，年僅30出頭的華人科學家趙晟佳（Shengjia Zhao）——前OpenAI核心開發者——空降Meta，引發組織震動。趙晟佳的加盟充滿戲劇性：入職不到30天便萌生去意，祖克柏親自以“首席科學家”頭銜與天價薪酬極力挽留。他的“上位史”，成為矽谷AI人才爭奪白熱化的真實縮影。當圖靈獎得主楊立昆選擇離開堅守12年的Meta，當30歲的趙晟佳以超一億美金年薪空降矽谷，這場看似簡單的新老交替背後，是一場關乎AI技術路線、企業戰略與文化認同的深層博弈。從OpenAI到Meta，從清華園到矽谷，這位年輕科學家的選擇不僅改變著個人命運，更在重塑科技巨頭間的權力天平。圖源：Shengjia Zhao 的 X清華少年到史丹佛博士的進階翻開趙晟佳的履歷，一條近乎完美的頂尖學者成長路徑徐徐展開。2012年，他考入清華大學機械工程系，後因對電腦的濃厚興趣轉至電腦系，於2016年取得學士學位。在清華的四年裡，他的視野遠不限於課堂。2014年，趙晟佳赴美國萊斯大學交換學習，這段經歷徹底打開了他的學術視野：課堂講座常延續至深夜討論，各類想法在交流中不斷被檢驗、挑戰與完善。更重要的是，他在跨文化、跨學科的協作中，學會了以多元視角理解和推進科研。本科畢業後，他將目光投向了矽谷。2016年，趙晟佳進入史丹佛大學攻讀電腦科學博士，師從Stefano Ermon教授。在六年的博士生涯中，他全心投入深度生成模型、變分推斷等前沿方向。其代表作《InfoVAE: Balancing Learning and Inference in Variational Autoencoders》於2019年發表在AAAI，至今引用量已超23000次，成為該領域的里程碑論文。博士期間，他幾乎囊括了各類頂尖獎項：ICLR 2022傑出論文獎、Google卓越獎學金、高通創新獎（QinF）、摩根大通博士獎學金等。（趙晟佳的教育經歷）然而，真正讓他在全球AI領域聲名鵲起的，是在OpenAI的三年。2022年6月博士畢業後，趙晟佳作為技術團隊成員加入OpenAI。當時ChatGPT尚未面世。他不僅是ChatGPT、GPT-4、GPT-4.1的早期核心開發者，更是OpenAI推理模型體系的關鍵奠基者——主導了“o1”與後續“o3”系列的研究。“o1”在AI業界的影響堪稱技術核爆。它將思維鏈從理論概念轉化為可規模化部署的產品，使AI從機率性的語言續寫工具，躍升為具備類人邏輯推理能力的系統。這一突破迅速引發Google、DeepSeek、xAI等全球頂尖實驗室的跟進。與此同時，他還領導OpenAI的合成資料團隊，在行業深陷高品質資料匱乏的困境中，建構了一套可複製、可擴展的資料生成範式。可以說，在Meta向他伸出橄欖枝之前，趙晟佳已是當代生成式AI技術範式的重要建構者之一。他掌握了業內競相追逐的“新型擴展範式”——對於急於在AGI賽道實現反超的祖克柏而言，他無疑是必須爭取的關鍵人才。三十天離職危機今年夏天，Meta陷入了前所未有的焦慮與混亂。公司寄予厚望的Llama 4模型發佈後表現平平，更因"性能評測造假"爭議而聲譽受損。面對OpenAI和Google的持續領跑，以及中國AI實驗室在開源領域的快速追趕，祖克柏決定放手一搏。他斥資143億美元收購資料標註巨頭Scale AI，並任命其28歲的創始人Alexandr Wang為Meta首席人工智慧官。隨後，旨在整合公司所有AI資源的"Meta超級智能實驗室"（MSL）正式成立，標誌著Meta向AGI發起了全面衝刺。為了給MSL配備頂尖人才，Meta開啟了一場瘋狂的挖角行動。祖克柏不僅親自向目標研究人員傳送邀請郵件，還安排他們在其太浩湖莊園進行面談。Meta開出了高達九位美元的薪酬方案，其中部分offer的有效期僅有幾天。正是在這樣的背景下，趙晟佳被Meta從OpenAI成功挖來。更引人注目的是，圍繞著他迅速集結了一支實力雄厚的華人科學家團隊：團隊成員包括前OpenAI多模態後訓練研究負責人畢樹超、前OpenAI感知技術研究負責人及Gemini多模態部門聯合創始人余家輝、OpenAI o3-mini和o1-mini的核心開發者任泓宇、前OpenAI電腦視覺專家常慧雯，以及前Google DeepMind高級研究科學家翟曉華。祖克柏為這支夢之隊承諾了頂級資源支援。據悉，趙晟佳和MSL團隊將能夠使用計畫於2026年建成的"普羅米修斯"計算叢集，該叢集擁有高達1000兆瓦的電力供應，足以支撐前所未有的超大規模AI訓練。然而，這段"聯姻"在開始後不久就面臨危機。據多家媒體報導，趙晟佳加入Meta僅數日，就遭遇了嚴重的管理混亂和文化衝突。MSL內部資源分配不公、官僚作風盛行，承諾的算力資源遲遲未能兌現，這讓習慣OpenAI高效科研環境的趙晟佳深感不適。知情人士透露，趙晟佳當時已決定離開，甚至與老東家OpenAI達成了回歸協議，並簽署了入職檔案。這一消息對祖克柏而言無異於當頭一棒。若這位重金聘請的頂尖人才在入職不到一個月就重返競爭對手，不僅將使Meta顏面盡失，更將對其重振AI雄心的計畫造成致命打擊。為留住趙晟佳，祖克柏展現了驚人的決斷力。他直接介入，打破常規，授予趙晟佳"Meta超級智能實驗室首席科學家"頭銜，並正式確立其領導地位，要求其直接向自己和Alexandr Wang匯報。祖克柏更在Threads上高調宣佈這一任命，特別強調趙晟佳是實驗室的聯合創始人，"從第一天起就是我們的首席科學家"。這不僅是一次薪酬留人，更是一次地位與權力的鄭重承諾。最終，趙晟佳選擇留下，成為Meta AI版圖中僅次於祖克柏和Alexandr Wang的第三號關鍵人物。權力更迭暗戰趙晟佳最終選擇留下，但Meta的內部動盪遠未平息。事實上，MSL的成立與趙晟佳的迅速上位，恰恰催化了Meta新舊勢力更替下的深層矛盾。儘管趙晟佳被成功挽留，同期加入的其他頂尖人才卻未能適應。據外媒報導，與趙晟佳同期加盟的兩位前OpenAI研究員——Ethan Knight與Avi Verma，在入職不到一個月內相繼離職，重返OpenAI。來自GoogleDeepMind的研究科學家Rishabh Agarwal也在短短數月後選擇離開。對這些頂尖研究者而言，Meta雖能提供豐厚的薪酬，卻難以復現他們理想的科研環境。一位離職員工坦言：“人才終將流向能產生共鳴的地方。缺乏內在凝聚力的體系，終會從內部瓦解。”與此同時，管理層的“低齡化”與信任危機逐漸浮現。統管Meta AI全域的Alexandr Wang年僅28歲，此前並無人工智慧領域的研究經驗，其背景主要來自營運資料標註公司Scale AI。這種“外行領導內行”的局面，在內部引發了諸多資深科學家的困惑與不滿。有內部人士透露，Alexandr Wang所帶來的Scale AI高管團隊與Meta原有體系格格不入，管理方式簡單直接，甚至導致Meta與Scale AI在資料合作層面出現裂痕。更深遠的影響體現在FAIR實驗室的邊緣化。在MSL成立前，由楊立昆一手打造的FAIR實驗室一直是Meta AI的金字招牌。然而在新架構下，FAIR被整體併入MSL體系。儘管楊立昆名義上仍保留FAIR首席科學家頭銜，但在匯報關係上，這點陣圖靈獎得主需要向28歲的Alexandr Wang匯報。儘管祖克柏與楊立昆本人均公開否認角色變化，但在外界看來，隨著公司資源全面向以產品化為導向的MSL傾斜，堅持“世界模型”長線研究的FAIR團隊，實際上已失去對Meta核心AI戰略的主導權。Llama 4的失利成為壓垮駱駝的最後一根稻草，也成為楊立昆選擇體面離開的導火索。儘管雙方在分手聲明中保持了極大的克制，甚至達成了投資合作的“第三條道路”，但楊立昆的離去，無疑標誌著Meta AI那個充滿理想主義的學術時代正式落幕。面對重重挑戰，Meta正嘗試踩下剎車。據《金融時報》獲得的內部備忘錄顯示，Meta已暫停MSL除關鍵崗位外的所有招聘，以期在制定新戰略的同時更審慎地規劃未來。而這一切的挑戰，恰恰發生在個人能力與時代機遇碰撞的關鍵節點。對趙晟佳而言，出任首席科學家僅僅是開端。他不僅需要帶領團隊在技術上追趕GPT-4、打造更強大的Llama 5，更要在Meta複雜的官僚體系與文化衝突的夾縫中，為祖克柏找到通往AGI的可行路徑。而這場權力更迭的意義，早已超越了趙晟佳個體職業生涯的起落。它對應出整個AI產業在理想與現實間的艱難平衡，也預示著科技巨頭在AGI征程上更加激進的投資邏輯。這位90後華人科學家必須證明：超一億美金的薪酬背後，是與之匹配的遠見與實力。在趙晟佳按下"普羅米修斯"叢集啟動鍵的那一刻，一場新的AI競賽已經悄然開始。 (首席商業評論)

一紙離職信，震動矽谷AI版圖。2025年11月20日，圖靈獎得主、被譽為「AI教父」之一的楊立昆（Yann LeCun）在領英上發表告別辭，宣佈將於年底離開效力12年的Meta。這位曾一手締造FAIR（基礎人工智慧研究實驗室）輝煌的宗師級人物，在65歲之際選擇重新出發，追尋關於「世界模型」的未竟理想。楊立昆的離去，標誌著Meta AI戰略路線徹底轉向：從FAIR所代表的學院派長期理想主義，全面倒向以產品化與商業落地為導向的實用主義。這一歷史性轉身的背後，是Meta內部早已展開的權力重組。就在數月前，年僅30出頭的華人科學家趙晟佳（Shengjia Zhao）——前OpenAI核心開發者——空降Meta，引發組織震動。趙晟佳的加盟充滿戲劇性：入職不到30天便萌生去意，祖克柏親自以「首席科學家」頭銜與天價薪資極力挽留。他的“上位史”，成為矽谷AI人才爭奪白熱化的真實縮影。當圖靈獎得主楊立昆選擇離開堅守12年的Meta，當30歲的趙晟佳以超一億美金年薪空降矽谷，這場看似簡單的新老交替背後，是一場關乎AI技術路線、企業戰略與文化認同的深層博弈。從OpenAI到Meta，從清華園到矽谷，這位年輕科學家的選擇不僅改變著個人命運，更在重塑科技巨頭間的權力天秤。圖源：Shengjia Zhao 的 X清華少年到史丹佛博士的進階翻開趙晟佳的履歷，一條近乎完美的頂尖學者成長路徑徐徐展開。2012年，他考入清華大學機械工程系，後因對電腦的濃厚興趣轉至電腦系，於2016年取得學士學位。在清華的四年裡，他的視野遠遠不限於課堂。2014年，趙晟佳赴美國萊斯大學交換學習，這段經歷徹底開啟了他的學術視野：課堂講座常延續至深夜討論，各類想法在交流中不斷被檢驗、挑戰與完善。更重要的是，他在跨文化、跨學科的協作中，學會了以多元視角理解和推進科學研究。本科畢業後，他將目光投向了矽谷。2016年，趙晟佳進入史丹佛大學攻讀電腦科學博士，師從Stefano Ermon教授。在六年的博士生涯中，他全心投入深度生成模型、變分推斷等前沿方向。其代表作《InfoVAE: Balancing Learning and Inference in Variational Autoencoders》於2019年發表在AAAI，至今引用量已超23000次，成為該領域的里程碑論文。博士期間，他幾乎囊括了各類頂尖獎項：ICLR 2022傑出論文獎、Google卓越獎學金、高通創新獎（QinF）、摩根大通博士獎學金等。趙晟佳的教育經歷然而，真正讓他在全球AI領域聲名鵲起的，是在OpenAI的三年。2022年6月博士畢業後，趙晟佳加入OpenAI為技術團隊成員。當時ChatGPT尚未問世。他不僅是ChatGPT、GPT-4、GPT-4.1的早期核心開發者，也是OpenAI推理模型體系的關鍵奠基者——主導了「o1」與後續「o3」系列的研究。「o1」在AI業界的影響堪稱技術核爆。它將思維鏈從理論概念轉化為可規模化部署的產品，使AI從機率性的語言續寫工具，躍升為具備類人邏輯推理能力的系統。這項突破迅速引發Google、DeepSeek、xAI等全球頂尖實驗室的跟進。與此同時，他也領導OpenAI的合成資料團隊，在業界深陷高品質資料匱乏的困境中，建構了一套可複製、可擴展的資料生成範式。可以說，在Meta向他伸出橄欖枝之前，趙晟佳已是當代生成式AI技術範式的重要建構者之一。他掌握了業內競相追逐的「新型擴展範式」——對於急於在AGI賽道實現反超的祖克柏而言，他無疑是必須爭取的關鍵人才。三十天離職危機今年夏天，Meta陷入了前所未有的焦慮與混亂。公司寄予厚望的Llama 4模型發佈後表現平平，更因"性能評測造假"爭議而聲譽受損。面對OpenAI和Google的持續領跑，以及中國AI實驗室在開源領域的快速追趕​​，祖克柏決定放手一搏。他斥資143億美元收購資料標註巨頭Scale AI，並任命其28歲的創始人Alexandr Wang為Meta首席人工智慧長。隨後，旨在整合公司所有AI資源的"Meta超級智慧實驗室"（MSL）正式成立，標誌著Meta向AGI發起了全面衝刺。為了讓MSL配備頂尖人才，Meta開啟了一場瘋狂的挖角行動。祖克柏不僅親自向目標研究人員傳送邀請郵件，還安排他們在其太浩湖莊園進行面談。Meta開出了高達九位美元的薪酬方案，其中部分offer的有效期僅有幾天。正是在這樣的背景下，趙晟佳被Meta成功從OpenAI挖來。更引人注目的是，圍繞著他迅速集結了一支實力雄厚的華人科學家團隊：團隊成員包括前OpenAI多模態後訓練研究負責人畢樹超、前OpenAI感知技術研究負責人及Gemini多模態後訓練研究負責人畢樹超、前OpenAI感知技術研究負責人及Gemini多模態部門聯合創始人餘家輝、OpenAI o3-mini和o1-mini的核心開發者任泓宇、前OpenAI電腦視覺專家常慧雯，以及前Google DeepMind高級研究科學家任涇宇、前OpenAI電腦視覺專家常慧雯，以及前Google DeepMind高級研究科學家。祖克柏為這支夢之隊承諾了頂級資源支援。據悉，趙晟佳和MSL團隊將能夠使用計劃於2026年建成的"普羅米修斯"計算叢集，該叢集擁有高達1000兆瓦的電力供應，足以支撐前所未有的超大規模AI訓練。然而，這段"聯姻"在開始後不久就面臨危機。據多家媒體報導，趙晟佳加入Meta僅數日，就遭遇了嚴重的管理混亂和文化衝突。MSL內部資源分配不公、官僚作風盛行，承諾的算力資源遲遲未能兌現，這讓習慣OpenAI高效科研環境的趙晟佳深感不適。知情人士透露，趙晟佳當時已決定離開，甚至與老東家OpenAI達成了回歸協議，並簽署了入職檔案。這消息對祖克柏而言無異於當頭一棒。若這位重金聘請的頂尖人才在入職不到一個月就重返競爭對手，不僅將使Meta顏面盡失，更將對其重振AI雄心的計劃造成致命打擊。為留住趙晟佳，祖克柏展現了驚人的決斷力。他直接介入，打破常規，授予趙晟佳"Meta超級智慧實驗室首席科學家"頭銜，並正式確立其領導地位，要求其直接向自己和Alexandr Wang匯報。祖克柏更在Threads上高調宣佈這項任命，特別強調趙晟佳是實驗室的聯合創始人，"從第一天起就是我們的首席科學家"。這不僅是一次薪酬留人，更是一次地位與權力的鄭重承諾。最終，趙晟佳選擇留下，成為Meta AI版圖中僅次於祖克柏與Alexandr Wang的第三號關鍵人物。權力更迭暗戰趙晟佳最終選擇留下，但Meta的內部動盪遠未平息。事實上，MSL的成立與趙晟佳的快速上位，恰恰催化了Meta新舊勢力更替下的深層矛盾。儘管趙晟佳被成功挽留，同期加入的其他頂尖人才卻未能適應。據外媒報導，與趙晟佳同期加盟的兩位前OpenAI研究員——Ethan Knight與Avi Verma，在入職不到一個月內相繼離職，重返OpenAI。來自GoogleDeepMind的研究科學家Rishabh Agarwal也在短短數月後選擇離開。對這些頂尖研究者而言，Meta雖能提供豐厚的薪酬，卻難以復現他們理想的科學研究環境。一位離職員工坦言：“人才終將流向能產生共鳴的地方。缺乏內在凝聚力的體系，終會從內部瓦解。”與此同時，管理階層的「低齡化」與信任危機逐漸浮現。統管Meta AI全域的Alexandr Wang年僅28歲，先前並無人工智慧領域的研究經驗，其背景主要來自營運資料標註公司Scale AI。這種「平信徒領導內行人」的局面，在內部引發了諸多資深科學家的困惑與不滿。有內部人士透露，Alexandr Wang所帶來的Scale AI高階主管團隊與Meta原有體系格格不入，管理方式簡單直接，甚至導致Meta與Scale AI在資料合作層面出現裂痕。更深遠的影響體現在FAIR實驗室的邊緣化。在MSL成立前，由楊立昆一手打造的FAIR實驗室一直是Meta AI的金字招牌。然而在新架構下，FAIR被整體併入MSL體系。儘管楊立昆名義上仍保留FAIR首席科學家頭銜，但在匯報關係上，這點陣圖靈獎得主需要向28歲的Alexandr Wang匯報。儘管祖克柏與楊立昆本人均公開否認角色變化，但在外界看來，隨著公司資源全面向以產品化為導向的MSL傾斜，堅持「世界模型」長線研究的FAIR團隊，實際上已失去對Meta核心AI戰略的主導權。Llama 4的失利成為壓垮駱駝的最後一根稻草，也成為楊立昆選擇體面離開的導火線。儘管雙方在分手聲明中保持了極大的克制，甚至達成了投資合作的“第三條道路”，但楊立昆的離去，無疑標誌著Meta AI那個充滿理想主義的學術時代正式落幕。面對重重挑戰，Meta正嘗試踩下剎車。據《金融時報》獲得的內部備忘錄顯示，Meta已暫停MSL除關鍵崗位外的所有招聘，以期在製訂新戰略的同時更審慎地規劃未來。而這一切的挑戰，恰恰發生在個人能力與時代機遇碰撞的關鍵節點。對趙晟佳而言，出任首席科學家只是開始。他不僅需要帶領團隊在技術上追趕GPT-4、打造更強大的Llama 5，更要在Meta複雜的官僚體係與文化衝突的夾縫中，為祖克柏找到通往AGI的可行路徑。而這場權力更迭的意義，早已超越了趙晟佳個體生涯的起落。它對應出整個AI產業在理想與現實間的艱難平衡，也預示著科技巨頭在AGI旅程上更為激進的投資邏輯。這位90後華人科學家必須證明：超一億美金的薪酬背後，是與之匹配的遠見與實力。在趙晟佳按下"普羅米修斯"叢集啟動鍵的那一刻，一場新的AI競賽已經悄悄開始。 （創業邦）

雙方選擇“分而不裂”，以投資代替分歧，在新的結構下繼續共同探索AI的未來。11月20日，圖靈獎得主、Meta AI首席科學家楊立昆（Yann LeCun）在領英上正式宣佈，自己將於年底離開工作了12年的Meta。這位“AI教父”還在帖子中透露，自己正在建立一家新的初創公司，繼續他過去數年與團隊推進的高級機器智能研究計畫。新公司的目標是建構能理解物理世界、具備持久記憶、推理並能規劃複雜動作序列的系統。楊立昆的離職，也折射出他與Meta首席執行官祖克柏在AI戰略上的深刻分歧。在Meta全力押注大語言模型（LLM），加速商業化落地的同時，楊立昆則長期堅持其“世界模型”研究路線，並願意為此投入十年甚至更長的時間。儘管存在理念分歧，雙方卻展現出了成熟務實的一面，開闢了一條“第三條路線”。楊立昆在公開感謝祖克柏等高管的同時，更關鍵的是宣佈Meta將直接成為其新公司的合作夥伴。這意味著雙方選擇“分而不裂”，以投資代替分歧，在新的結構下繼續共同探索AI的未來。01 技術狂人1960年，楊立昆出生於法國巴黎附近，他的父親是一位航空工程師，受其影響，他從小便對科學和工程產生濃厚興趣，經常親手製作飛機模型和電子玩具。17歲時，楊立昆擁有了第一台個人電腦，並借此自學程式設計，掌握了紮實的電腦技能。楊立昆大學就讀於巴黎高等電子與電氣工程師學校，並於1983年獲得工程師學位。在校期間，除了應用數學與物理學，他還廣泛閱讀神經科學與機器學習文獻，逐步明確了自己在可學習機器方面的研究方向。隨後，他進入巴黎第六大學攻讀電腦科學，並於1987年取得博士學位。畢業後，他前往多倫多大學辛頓實驗室擔任博士後研究員。1988年，楊立昆加入AT&T公司的貝爾實驗室，這也成為其職業生涯的重要轉折點。他在該實驗室主導開發了摺積神經網路（CNN），使電腦能夠模仿人類視覺處理圖像資訊。美國國家現金出納機公司（NCR）自90年代中期起將這項技術用於銀行支票讀取機，該技術巔峰時期處理了全美10%~20%的支票。楊立昆1989年，楊立昆將摺積神經網路的理論與實踐進一步結合，提出了革命性的LeNet模型。然而，受限於當時硬體與演算法條件，神經網路研究陷入低谷，資本支援減弱，導致楊立昆與團隊的研究被迫中斷長達六年。在這段“人工智慧的第二次寒冬期”，楊立昆並沒有被挫折“打倒”，反而收拾心情轉而去主持開發了DjVu圖像壓縮技術。直至1998年，他正式發佈LeNet-5模型，這是世界上第一個完整的摺積神經網路，為後來的深度學習革命奠定了堅實基礎。2003年，楊立昆加入紐約大學擔任教授，並創立了資料科學中心。2013年，應Meta（Facebook）創始人馬克·祖克柏邀請，他加入該公司，牽頭組建並領導FAIR實驗室（基礎人工智慧研究實驗室）。在楊立昆倡導的“開放研究”模式下，FAIR展現出強勁的創新能力：2015年發佈ResNet，突破深度網路訓練瓶頸；2016年推出PyTorch，成為深度學習主流開源框架；2017年在電腦視覺與自然語言處理領域均取得重大進展。2019年，楊立昆與約書亞·本吉奧、傑佛瑞·辛頓共同獲得圖靈獎。不過，楊立昆與祖克柏的“蜜月期”並未持續太久。早在2018年，祖克柏就“擼掉”了其FAIR負責人職務，並任命原應用機器學習部門（AML）的負責人統管兩個AI團隊。楊立昆則轉任首席AI科學家，更專注於科研。到了2022年，Meta全面轉向元宇宙，FAIR被併入新成立的Reality Labs，輔助AR/VR產品研發。兩年後，隨著Meta推出AI原生應用Meta AI，公司又將FAIR劃歸產品部門，與專注生成式AI的Gen AI團隊共同推進產品化。這一系列調整使團隊逐漸承擔起產品壓力，原先承諾的自由研究氛圍被自上而下的項目與KPI所取代。02 分道揚鑣在ChatGPT引爆行業初期，Meta憑藉開源LLaMA系列模型迅速建構了龐大的開發者生態，與OpenAI、Google的封閉路線形成鮮明對比，這幫助Meta在大模型競賽中站穩了腳跟。然而，作為Meta的AI首席科學家，楊立昆始終對大語言模型（LLM）的技術路線持保留態度，並在多個場合發表過對LLM技術路線的質疑。在今年3月的美國2025年聯合數學會議上，他在演講中再次強調，“僅靠文字訓練，我們無法實現達到人類水平的AI”；他主張通過“聯合嵌入預測架構”（JEPA）建構“世界模型”，打造具備長期記憶和推理能力的系統，並建議放棄“生成式模型”。對於這一技術路線，楊立昆自己也強調，如果未來五到十年裡把“世界模型”的相關難題解決了，就有望建構真正智能的、能夠規劃和推理的AI系統。實現這一想法的唯一辦法就是讓底層的平台保持“開源”。他強調自己是開源AI的鐵桿支持者，但這與祖克柏如今在AI領域的戰略和技術路線幾乎完全相悖。對祖克柏而言，他需要的是能夠立即投入應用的技術，而非五年後才可能見效的理念。尤其在今年發佈的Llama 4表現未達預期後，祖克柏更加迫切地尋求能夠快速見效的產品方案。於是在這之後，Meta進一步推進其AI戰略，並在組織架構上實施了一次重大調整。公司斥資143億美元投資了資料標註與治理公司Scale AI，獲得其49%股權，並以此為基礎組建了“超級智能實驗室”（MSL），將原有的FAIR團隊、基礎模型團隊及各應用AI團隊全部整合進該實驗室。與此同時，Meta從Scale AI挖角了28歲的首席執行官汪滔（Alexandr Wang），由其出任首席AI官，並邀請前GitHub首席執行官納特·佛里曼（Nat Friedman）負責產品團隊。這次重組背後的核心邏輯十分明確，讓研究更直接地服務於產品落地，使科學家的工作更緊密地圍繞商業目標展開。過去FAIR團隊享有的“相對獨立的研究環境”被逐漸削弱，如今他們必須配合產品迭代的節奏，其研究方向也被要求聚焦於“個人AI助手”等具體業務目標。此外，Meta加強了對FAIR團隊論文發表的內部稽核，這與楊立昆所倡導的開放、開源理念產生了直接衝突。據The Information報導，楊立昆曾強烈反對這項新的稽核制度，甚至在今年9月因不滿而一度考慮辭職以示抗議。今年10月，Meta再次對人工智慧部門實施大規模裁員，約600名員工被裁，其中以FAIR實驗室為代表的長期基礎研究團隊成為“重災區”，包括強化學習專家田淵棟在內的多位核心研究人員也在此次調整中離開。值得注意的是，此輪裁員並未波及同年夏季新招募的頂尖AI人才，尤其是由汪滔直接管理的TBD實驗室成員。耐人尋味的是，在裁員發生的同一天，楊立昆在社交媒體上發佈了與吳恩達（Andrew Ng）的合照，並公開與備受爭議的Llama 4項目進行切割。他澄清道，自己除了早期間接參與Llama 1的開源推廣外，自2023年初以來，Llama 2、3及4均由TBD實驗室負責推進；而他本人仍在FAIR工作，專注於研究超越大語言模型的下一代AI系統。祖克柏主導的組織變革，其刀鋒雖未直指楊立昆，卻通過決策權的重構，實質上邊緣化了他在關鍵項目中的角色，這或許也是他最終選擇與Meta體面分手的重要原因之一。不過，65歲的楊立昆並未選擇就此隱退，而是開啟了自己的創業征程。他的創業也並非從零起步，其團隊長期深耕的“世界模型”已在視訊預測、物理推理等關鍵技術上取得突破，且多位原FAIR實驗室的核心成員預計將隨他一同投身新事業。憑藉其在人工智慧領域的學術聲望與行業影響力，楊立昆的創業項目早已吸引多家頂級投資機構關注。據媒體報導，有相關知情人士透露，他已與數家全球一線基金展開融資洽談，初步估值已達10億美元量級。在AI產業面臨技術路線抉擇與頂尖人才爭奪深層矛盾的當下，楊立昆的離職創業不僅標誌著一代“學院派”研究領袖的轉身，更可能為整個AI行業帶來新的技術路線競爭與生態變數。 (中國企業家雜誌)

Meta裁人削減投入，或是楊立昆離職創業重要原因。智東西11月20日消息，今早，現年65歲的圖靈獎得主、Meta AI首席科學家、深度學習泰斗楊立昆在領英上宣佈，自己將於年底從Meta離職，計畫創辦一家專注於先進機器智能研究項目（AMI）的初創公司，目標是建構能理解物理世界、具備持久記憶、推理並能規劃複雜動作序列的系統。楊立昆在帖子裡提到，新創企將分析網路資料之外的資訊，以更好地呈現物理世界及其屬性，未來他會進一步介紹新公司。Meta將成為其新創業公司的合作夥伴。▲楊立昆在領英上發佈的原帖他還在帖子下方配上了自己之前和Meta創始人、CEO馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）的合照。▲祖克柏（左）、楊立昆（右）AMI指的是高級機器智能（Advanced Machine Intelligence），這一概念最早由楊立昆提出，他曾解釋說這就是Meta對AGI的內部代號，AMI藍圖聚焦於理解物理世界、具備常識、持久記憶、能夠推理和規劃，且可控且安全的系統。今年11月，Meta已損失兩位頂尖大佬，此前PyTorch之父Soumith Chintala發佈長文宣佈自己將於11月17日正式離開Meta，他在Meta工作11年，領導PyTorch團隊近八年。楊立昆2013年加入Meta並領導基礎人工智慧研究實驗室（FAIR），一直致力於AI的長期研究，如今其將結束在Meta的12年工作生涯。知情人士透露，Meta多年來對FAIR的裁員和其他削減，以及新的AI團隊加入，是楊立昆離職的重要原因。01.在Meta任職12年曾提出AMI才是AI終極目標楊立昆2013年加入Meta並領導基礎人工智慧研究實驗室（FAIR），一直致力於AI的長期研究，其中5年在Meta擔任FAIR創始董事，7年擔任Meta首席AI科學家。他稱，FAIR的建立是其最自豪的非技術成就。楊立昆在帖子中感謝了Meta創始人、CEO馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg），Meta CTO安德魯·博斯沃斯（Andrew Bosworth），Meta首席產品官克里斯·考克斯（Chris Cox）和前Meta CTO對FAIR以及AMI項目的支援。但他沒有提及最近被祖克柏招募、風頭正盛的Meta超級智能團隊負責人汪滔（Alexandr Wang）。2013年前後，Meta和Google等大公司開始大力招募像楊立昆這樣的高級學者，以帶領公司相關團隊開展能為核心業務和產品帶來增益的前沿電腦科學研究。楊立昆與Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）、Geoffrey Hinton（傑佛瑞·辛頓）是2018年ACM圖靈獎的獲得者，以表彰其“使深度神經網路成為計算關鍵組成部分的概念和工程突破”，他們三人經常被合稱為“深度學習之父”。這些進步目前已成為現代計算的基石，並為當前的AI熱潮鋪平了道路。▲深度學習之父但如今，楊立昆在AI開發上的做法逐漸與Meta相悖。Meta和OpenAI等科技公司投入數十億美元開發基礎模型作為推動先進計算發展的一部分。楊立昆的觀點則是，這些現有的大模型雖然強大，但對世界的理解有限 ，研究人員需要新的計算架構來打造在某些任務上與人類相當甚至超越人類的軟體，這種概念被稱為通用人工智慧（AGI）。他認為，AI系統旨在從互動和經驗中學習、進化以更好地完成特定任務或適應新環境。我們不應苦於打造一個什麼都能做的人工智慧，而應專注於開發在特定領域中表現出色和適應能力的系統，從而帶來實際效益並增強人類能力。今年6月，楊立昆曾在巴黎VivaTech 2025大會上提出一項雄心勃勃的路線圖，旨在實現先進機器智能（Advanced Machine Intelligence，AMI），核心是通過一款視訊預測模型V-JEPA V2克服三大核心AI挑戰：理解物理世界、推理和規劃。他提到，V-JEPA是最早能夠真正學習物理世界行為的系統之一。與早期嘗試在像素層面預測視訊幀的方法不同，V-JEPA通過預測視訊內容的抽象表示來學習，這是其進步的關鍵。▲V-JEPA可預測視訊中人物行為因此，他的離職或許與Meta CEO馬克·祖克柏 （Mark Zuckerberg） 試圖從根本上改革該公司的AI營運模式相關。02.Meta裁人削減投入或是楊立昆離職創業重要原因祖克柏的轉變是在Meta發佈Llama 4之後開始的，該模型的性能比Google、OpenAI和Anthropic最先進的產品要差，而其Meta AI聊天機器人也未能獲得消費者青睞。這使得他確定Meta已經落後於競爭對手，因此祖克柏決定放棄楊立昆領導的FAIR的長期研究工作，轉而專注於更快推出模型和AI產品。今年夏天，祖克柏斥資143億美元（折合人民幣約1000億元）聘請了28歲的資料標記初創公司Scale AI的創始人汪滔（Alexandr Wang），並讓他領導Meta組建新的“超級智能”團隊。此外Meta還受收購了Scale AI 49%的股份。▲汪滔（Alexandr Wang）此外，祖克柏還邀請了前GitHub CEO首席執行官納特·佛里曼擔任Meta超級智能實驗室產品團隊負責人，前OpenAI研究員趙晟佳（Shengjia Zhao）擔任Meta超級智能實驗室首席科學家。今年10月，Meta在AI部門裁掉600餘人，其中包括不少曾 協助楊立昆啟動FAIR部門的成員。此外，楊立昆很少與超級智能接觸，知情人士稱，超級智能團隊目前負責Meta Llama AI模型的開發，這些模型最初是在FAIR內部開發的，且這一新團隊不同於此前楊立昆的開源策略，他們更傾向於採取封閉的方式。楊立昆官宣創業的帖子下方，網友對其新創業項目充滿期待，有人稱他正在幫人類大忙、迫不及待想看到下一代AI在理解物理世界方面會有更多進步。03.結語：楊立昆創業牽手Meta，平衡技術路線分歧Meta AI團隊近日來變動不斷，祖克柏親自出馬開天價薪酬從各路大模型頂尖團隊挖人，還裁員為其新超級智能團隊運行鋪路。再加上如今楊立昆這一等級的頂尖大佬離職，讓局勢更添變數。這一系列變動也凸顯出AI產業在技術路線選擇與頂尖人才爭奪方面的深層矛盾。從技術路線的選擇來看，Meta堅持自研基礎模型，楊立昆看好能理解物理世界的世界模型，如今他親自下場創業，並與Meta建立一定合作關係，或許是當下平衡兩條技術路線的有效解法。 (智東西)

上次說到，AI大神楊立昆一心想打造一個能理解物理世界的AI模型，那就是世界模型，在這一點上，他和AI教母李飛飛的方向是一致的。作為史丹佛大學電腦科學系的首席教授，和史丹佛“以人為本AI研究院”的聯席院長，李飛飛在史丹佛官網上的資料顯示，她正處於休假狀態。就是在李飛飛休假期間，她創辦了自己的新公司，名叫World Labs，這是李飛飛非常想做的事情，也是她認定的、AI該有的未來。那就是世界模型。具體而言，那是一個理解現實物理世界，擁有空間智能，會推理3D空間的智能AI系統。在最新一篇一萬多字的論文中，李飛飛指出，現在的AI其實是處於黑箱狀態，AI的世界不是立體的、3D的，只是平面的一連串字元。即使現在的AI再博學，無所不通，它仍然只是大語言模型，LLM，Large Language Model，只會說，沒有空間智能。現在AI，其核心能力是理解和生成人類語言，那是通過演算法，算力和資料，這三個要素訓練而成。而所謂的資料並非現實世界原來的樣子。如同當年李飛飛創辦ImageNET資料庫，教會AI識別圖片一樣，所有給AI投喂的資料，都經過人類的標註，使用AI能識別的字元。資料是平面的，一切如你所知，AI不知道，酒杯碎了，紅酒會灑在地面上。AI不知道，貓咪為什麼能躲在櫃子後方，不被看到。而且AI的空間是錯亂的，不連貫的。李飛飛的首要目標，就是讓AI學會自己建構一個空間，一個遵循物理規律的3D世界。一旦AI的這個虛擬世界，成長的現實世界無二，空間智能成熟，立體化的AI也將真正走進人類世界，成為真正的人類助手。那這就會是AI的未來。李飛飛說，如同北極星的指引，這一場探索，我們一起去追尋。 (後知說)

據《金融時報》援引知情人士消息，AI圈知名大佬楊立昆已告知同事，再過幾個月他就要離開Meta公司，創辦自己的公司了。楊立昆是圖靈獎得主，也是AI領域的頂尖研究者。他致力於打造自己眼中的下一代AI系統。但是他的離職，也必定會成為Meta公司乃至整個AI行業的一個重要轉折點。2025年11月5日，楊立昆博士在倫敦聖詹姆斯宮出席2025年度伊麗莎白女王工程獎招待會。圖片來源：Yui Mok / Pool—Getty Images楊立昆今年65歲，他於2013年12月加入Facebook，擔任基礎AI研究室（FAIR）創始主任。他從2003年起在紐約大學任教，目前仍擔任該校的銀級教授。楊立昆的學術成就十分傲人。最為人熟知的，就是他在上世紀80年代末研發出了摺積神經網路，特別是他開發的LeNet架構能夠成功識別手寫字體，掀起了一場電腦視覺領域的革命。2019 年，他與傑佛瑞・辛頓、約書亞・本吉奧三人因在深度學習領域的突破性貢獻而被授予圖靈獎。而正是這三人在理論上的奠基，才使深度神經網路成為當代電腦科學的一項核心技術。在電腦科學領域的早期成就楊立昆1960年7月8日出生在法國的蘇瓦西蘇蒙莫朗西。他父親是一名工程師，因而他從小就對電子裝置產生了興趣。後來他考入了巴黎高等電子與電工技術工程師學院（ESIEE Paris），於1983年獲得電氣工程文憑。隨後他在巴黎第六大學攻讀電腦科學博士學位，1987年發表了一篇關於連接學習機制的博士論文，他在論文中提到了一種早期形式的利用反向傳播演算法訓練神經網路的方法。不過在那個時代，搞神經網路還被認為是一個不切實際的任務。博士畢業後，楊立昆在多倫多大學與傑佛瑞・辛頓共事，進行了一年博士後研究，然後於1988年加入了AT&T公司的貝爾實驗室。正是在那裡，他研發出了摺積神經網路——這一突破性技術能讓電腦能夠以模擬人類視覺的方式處理圖像資訊。他的手寫數字識別系統效果顯著，美國國家現金出納機公司（NCR）從90 年代中期開始，將該技術應用於銀行支票讀取機，最高峰時期處理了全美國10%至20%的支票。楊立昆還主持研發了DjVu圖像壓縮技術，該技術讓網際網路檔案館等數位圖書館能夠線上分發掃描文件。之後，他曾在NEC研究所短暫任職，後加入紐約大學。Meta的離職潮目前，Meta公司正在試圖對其AI戰略進行全面調整。今年6月份，Meta向資料標註公司Scale AI投資143億美元，並聘請該公司CEO、28歲的美籍華人汪滔領導該公司新成立的部門“Meta超級智能實驗室”。這次重組對楊立昆本人也有一些影響，他之前要向Meta的首席產品官克里斯・考克斯匯報工作，現在卻要向汪滔匯報工作了。這次結構調整，也反映出了Meta公司內部更深層的戰略分歧。目前，Meta的Llama 4模型未達預期，Meta在AI上整體落後於OpenAI和Google等競爭對手，在此背景下，Meta的老闆馬克・祖克柏傾向於加快部署大語言模型和AI產品，而楊立昆之前曾公開表示，他對大語言模型持懷疑態度，因為他認為大語言模型永遠無法達到人類等級的推理和規劃能力。據《金融時報》報導，楊立昆的創業計畫還初在洽談融資的初期階段。他的新公司主要聚焦於他所謂的“世界模型”——這種模型是通過學習視訊和空間資料，來對環境產生內在理解，而非單純依賴文字資料。他此前經表示，這種系統旨在模擬因果場景並預測結果，但它可能需要十年左右的時間才能成熟。Meta的戰略轉型也並不是一帆風順的。今年早些時候，Meta的多名前員工曾對《財富》透露，由於公司資源向商用AI傾斜，導致長期研究受到忽視，FAIR實驗室現在實際上已處在一種半死不活的狀態。Llama模型原始研究論文的作者有超過一半在論文發表後數月內離開了Meta。今年10月份，Meta裁撤了AI部門的大約600個崗位。因此，儘管楊立昆的離職是一項重大人事變動，但它也突顯了行業內的一個核心分歧——在當下的AI行業中，不同產品的競爭日趨激烈，而究竟那條路才能達到最終所謂的“通用型人工智慧”（AGI），AI研究者在其中又應扮演什麼樣的角色，人們的看法是存在明顯差異的。（財富FORTUNE）