那個固執(zhí)的法國老頭走了，帶走了硅谷最后的理想主義

作者 | 王啟隆

出品丨AI 科技大本營（ID：rgznai100）

2026 年 1 月，硅谷的風有點冷。

65 歲的 Yann LeCun（楊立昆）離職 Meta 創(chuàng)業(yè)還沒一個月，就炮轟起了他的老東家，和那位他看不起的小將 Alexandr Wang。

雖然 LeCun 離開的新聞已經(jīng)有一段時間，但如果你從 2013 年就開始關注這家公司，關注這群人，你會明白，這事實際上宣告了一個時代的徹底終結(jié)。那個大廠愿意花重金養(yǎng)著一群科學家，讓他們在一個叫 FAIR（Facebook AI Research）的象牙塔里，不計成本、不問產(chǎn)出、只為探索“智能本質(zhì)”的時代，結(jié)束了。

取而代之的，是 Alexandr Wang 這種年輕狠角色的上位，是“暴力美學”，是“別跟我談哲學，把算力堆上去”，是赤裸裸的商業(yè)變現(xiàn)。

回首 2025 年，咱們公眾號的爆款文章就獻給了 LeCun。當時他在英偉達 GTC 大會意氣風發(fā)，懟天懟地：

2026 年開篇，我們聊聊這個倔強的法國人，是怎么把 Meta 推上神壇，又是怎么在 AI 狂飆突進的這兩年，變成了一個孤獨的“異類”。

扎克伯格“三顧茅廬”

把時鐘撥回到 2013 年。

那時候的 Facebook 還不是后來那個深陷泥潭的巨獸，它年輕、生猛，正急著把全世界都連上網(wǎng)。扎克伯格那時候其實也還不是“蜥蜴人”形象（小扎大致經(jīng)歷了三個階段：大學生階段、“機器人”階段和現(xiàn)在解除危機之后放飛自我的階段），他意識到了一件事：單純靠寫代碼、堆功能，搞不定未來的社交網(wǎng)絡。他需要更聰明的東西，他需要 AI。

但他沒去找工程師，他找了個教書匠。

Yann LeCun 當時在紐約大學過得挺滋潤。作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）之父，他在學術圈地位極高，雖然那是深度學習爆發(fā)的前夜，主流學界甚至還有點看不起神經(jīng)網(wǎng)絡，覺得那是“煉金術”。但扎克伯格眼光毒辣，他看準了 LeCun。

那時候的談判很有意思。LeCun 根本不想去加州，不想去那個滿是程序員和產(chǎn)品經(jīng)理的帕洛阿托。他對扎克伯格說：我不搬家，我要留在紐約，而且我還要繼續(xù)在 NYU 帶學生。

扎克伯格答應了。

這不僅是答應了一個工作地點的問題，這是一個信號：Facebook 愿意為了科學，打破商業(yè)公司的規(guī)矩。

于是，F(xiàn)AIR 誕生了。它的全稱是 Facebook AI Research，注意那個 R，Research。在很長一段時間里，這里是全世界 AI 研究員的耶路撒冷。

LeCun 把一種完全不同的基因帶進了這家商業(yè)公司。他不是來當“打工人”的，他是來在公司內(nèi)部建“大學”的。

在很長一段時間里，F(xiàn)AIR 都是硅谷的一個異類。當你走進 FAIR 的辦公室，你感覺不到那種趕著發(fā)版本的緊張感，滿白板推導的都是數(shù)學公式，討論的都是神經(jīng)科學的最新發(fā)現(xiàn)。LeCun 就像這個象牙塔的校長，他保護著這群聰明人不受產(chǎn)品經(jīng)理的騷擾。

那時候的 LeCun 相信，只要把最聰明的人聚在一起，搞清楚智能的原理，商業(yè)價值是水到渠成的事情。

但他可能沒想到，這種“無為而治”的黃金時代，會因為一場技術路線的意外突變，而走向終結(jié)。

保護傘

說到 LeCun 在 Meta 的貢獻，有人可能會脫口而出：“他搞了 PyTorch！”

把 PyTorch 的代碼功勞歸在 LeCun 頭上，是對 Soumith Chintala、Adam Paszke 這些真正英雄的不敬。LeCun 并沒有親自去寫 PyTorch 的底層算子，他甚至在早期還更偏愛那個基于 Lua 語言的 Torch。

右為 PyTorch 之父 Soumith Chintala

但是，如果說沒有 LeCun，PyTorch 絕對活不到今天。

故事是這樣的。2016 年左右，Google 的 TensorFlow 簡直是統(tǒng)治級的存在。它嚴謹、工業(yè)化、但也極其難用，寫代碼像是在填表格。而在 FAIR 內(nèi)部，一群年輕的研究員受夠了這種束縛，他們想要一個靈活的、符合 Python 直覺的工具，哪怕只是為了自己做實驗爽一點。

這就是 PyTorch 的雛形。

在任何一家正常的商業(yè)公司，這種“重復造輪子”的項目通常會被高層叫停。“Google 已經(jīng)有了標準答案，你們?yōu)槭裁匆速M資源搞這個？”

是 LeCun 擋在了前面。

他雖然不寫代碼，但他極度懂研究員的心理。他知道，科學發(fā)現(xiàn)需要的是靈活性，而不是工業(yè)界的“標準化”。

所以在加入 FAIR 的時候，LeCun 就做了一件更重要的事：在公司內(nèi)部都在推崇工業(yè)級框架（Caffe2）的時候，他動用自己的政治資本，為 PyTorch 以及所有這些看起來像是“ 研究員玩具”項目撐起了一把保護傘——他堅持 FAIR 的所有產(chǎn)出必須默認開源，正是這種近乎偏執(zhí)的開放策略，讓 PyTorch 得以在圍墻之外野蠻生長，最終反噬了原本的行業(yè)標準。

這個決定在當時看來是瘋狂的。等于說是 Meta 剛找了個大佬進來，花錢養(yǎng)人，做出來的工具免費送給全世界，包括競爭對手用。

但后來的故事我們都知道了。學術界發(fā)生了一場史無前例的“大遷徙”。因為 PyTorch 太好用了，太符合人類直覺了，短短幾年內(nèi)，頂級會議上 80% 的論文都轉(zhuǎn)投了 PyTorch 陣營。Google 的 TensorFlow 在學術界幾乎被連根拔起。

LeCun 構(gòu)建了一個“保護區(qū)”。在這個保護區(qū)里，工程師的直覺優(yōu)于 KPI，社區(qū)的繁榮優(yōu)于公司的短期利益。

這是 LeCun 哲學的第一次勝利，也是最輝煌的一次。他證明了，通過贈予（開源），你可以獲得比掠奪（封閉）更大的權(quán)力——定義標準的權(quán)力。

去年 LeCun 可能接受過不下百來次采訪，我們整理了大概十來篇左右，但哪怕是這樣，他提到那個經(jīng)典比喻的次數(shù)也在半數(shù)以上：“AI 不如貓”。

隨著 2018 年圖靈獎的加冕，LeCun 的聲望達到了頂峰。但危機，往往就潛伏在鮮花著錦的時刻。

分歧的種子，埋在對“智能”本質(zhì)的理解上。

LeCun 是一個堅定的“物理主義者”。他喜歡拿貓做比喻，這個比喻后來被媒體引用了無數(shù)次，甚至成了黑粉攻擊他的靶子。而這個比喻大家應該也已經(jīng)耳朵聽出繭了。

他的邏輯是這樣的：一只貓，它的腦容量很小，它不會說話，也沒有讀過整個互聯(lián)網(wǎng)的文本。但是，貓知道如果它跳起來，它會落回地面；它知道如果杯子被推下桌子，會碎掉；它知道被遮住的老鼠并沒有消失，而是躲在了后面。

貓擁有一個“世界模型”。它理解物理規(guī)律，理解因果關系。

LeCun 認為，這才是智能的基石。

而當時正在悄然崛起的 GPT（生成式預訓練變換器）路線，走的是另一條路：預測下一個詞。

LeCun 對此嗤之以鼻。在很多次內(nèi)部會議和公開演講中，他都表達了同一個觀點：“大語言模型（LLM）是在作弊。”

他覺得，LLM 并沒有真正理解它在說什么。它只是看過太多人類的廢話，統(tǒng)計出了詞語出現(xiàn)的概率。它不知道“重力”是什么，它只知道“重力”這個詞后面通常跟著“牛頓”或者“蘋果”。

“如果你只是通過預測下一個詞來訓練 AI，你永遠無法達到人類的智能水平，甚至連貓都不如。”

這句話，在 2019 年聽起來是振聾發(fā)聵的真知灼見。

在 2022 年 ChatGPT 發(fā)布前夜，聽起來像是老一輩科學家的固執(zhí)。

而在 ChatGPT 席卷全球之后，這句話在很多人眼里，變成了“酸葡萄”心理，甚至變成了阻礙 Meta 發(fā)展的“絆腳石”。

你能想象那種孤獨嗎？

全世界都在為 ChatGPT 的流暢對話而瘋狂，資本在狂歡，媒體在造神。只有 LeCun 一個人站在風中，大聲疾呼：“這只是花哨的自動補全！這是死胡同！我們應該去搞 JEPA（聯(lián)合嵌入預測架構(gòu)）！我們應該去搞能看懂視頻的模型！”

他就像那個指出皇帝沒穿衣服的小孩，但問題是，所有人都覺得這件“隱形衣”太暖和了，沒人愿意脫下來。

關鍵在于，你也不確定到底誰是對的。我們只知道大模型是“現(xiàn)在”，而世界模型是不是“未來”呢？顯然，很多人認為這不是當下需要關心的事情。

2023 年，Meta 陷入了至暗時刻。

OpenAI 成了新的霸主，Google 緊隨其后。Meta？人們覺得它已經(jīng)掉隊了，甚至有人嘲笑 Meta 還在搞那個沒人看的“元宇宙”。

這時候，Llama 誕生了。

這事兒極其諷刺。Llama 本質(zhì)上就是一個 LLM，用的就是 LeCun 最看不上的 Transformer 架構(gòu)，做的就是他覺得“沒有前途”的預測下一個詞的任務。

但作為首席 AI 科學家，LeCun 必須做出選擇。是堅持自己的學術潔癖，看著公司在 AI 浪潮中沉沒？還是暫時放下偏見，用自己的影響力去推一把這個并不完美的方案？

LeCun 選擇了后者。但他用自己的方式重塑了 Llama。

他再次祭出了他的殺手锏：開源。

當 OpenAI 變得越來越 Close（封閉），當 Google 還在猶豫不決時，LeCun 極力游說扎克伯格：“既然我們在先發(fā)優(yōu)勢上輸了，那就把桌子掀了。把模型送給所有人，讓全世界的開發(fā)者幫我們優(yōu)化，把 OpenAI 的護城河填平。”

這一招“借刀殺人”玩得極其漂亮。

Llama 1 的泄露（無論是意外還是有意），Llama 2 和 3 的高調(diào)發(fā)布，讓 Meta 瞬間回到了牌桌中心。LeCun 在推特上搖旗吶喊，儼然成了開源 AI 的精神領袖。

隨著 Llama 的成功，F(xiàn)AIR 的性質(zhì)變了。

以前，這里是探索未知的樂園。現(xiàn)在，這里變成了 Llama 的“煉丹房”。所有的算力、所有的人才，都被抽調(diào)去訓練更大的模型、清洗更多的數(shù)據(jù)。

決裂

壓死駱駝的最后一根稻草，叫 Alexandr Wang。

2025 年的硅谷，風向已經(jīng)徹底變了。可能是 DeepSeek 燒了一把火，開源不再是獨屬于 Meta 的優(yōu)勢，御三家 OpenAI、Anthropic 和 Google 也在這一年推出了一個比一個牛的模型，不再有人談論“AI 向善”，不再有人談論“可解釋性”，此外還有個詞叫“對齊”，也沒人再聊了。

大家只談論一件事：AGI（通用人工智能）何時到來？誰先到達？

扎克伯格急了。他在 2025 的賽道上落后了，同時也覺得 LeCun 太慢了，太“學術”了。他需要狼性，他需要有人能把 AI 變成印鈔機。

隨后的“Llama 4 Maverick 刷榜門”不過是這場權(quán)力更迭的注腳。為了在榜單上壓過 GPT-5，新團隊對模型進行了極其針對性的微調(diào)。在科學家眼里，這是學術造假；在商人眼里，這是“市場策略”。

LeCun 拒絕為這個模型背書。

于是，扎克伯格花了 143 億美元，大量裁員又招人，引進了 Scale AI，并讓 28 歲的 Alexandr Wang 空降成為首席 AI 官（CAIO）。

這是一個極具象征意義的時刻。

Alexandr Wang 是誰？他是硅谷最年輕的億萬富翁，做數(shù)據(jù)標注起家。他的哲學簡單粗暴：Scale is all you need（規(guī)模就是一切）。只要數(shù)據(jù)足夠多，算力足夠大，暴力美學就能解決所有問題。

當 Wang 走進 Meta 的會議室，坐在原本屬于 LeCun 的位置上時，兩種文明發(fā)生了劇烈碰撞。

一個圖靈獎得主，一個定義了現(xiàn)代 AI 的泰斗，要向一個比自己孫子輩大不了多少、滿腦子只有 KPI 和算力堆疊的年輕人匯報工作。

他在公司內(nèi)部的權(quán)限被一點點剝離。他的老部下被調(diào)離核心崗位，換上了 Wang 帶來的“青年近衛(wèi)軍”。他引以為傲的開放文化，被嚴格的保密協(xié)議取代。發(fā)論文？先經(jīng)過法務部和產(chǎn)品部審核，看看會不會泄露商業(yè)機密。

LeCun 成了 Meta 內(nèi)部的一個圖騰，一個吉祥物。大家依然尊敬他，叫他“祖師爺”，但沒人再聽他的技術路線了。

正如他在最新采訪所反復強調(diào)的，路線分歧，正是他出走的最大原因。離職，對 LeCun 來說，或許是一種解脫。

他終于可以不用再看股價行事，不用再忍受產(chǎn)品經(jīng)理的催促，不用再和那些不懂反向傳播原理卻滿口 AGI 的人爭論。

他的新公司AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs）設在布魯克林，離 NYU 很近。規(guī)模不大，幾十個人，都是跟隨他多年的死忠粉。

他們的目標？依然是那個該死的、迷人的、尚未被攻克的“世界模型”。

有人說，LeCun 輸了。他輸給了 Transformer，輸給了 LLM，輸給了資本的暴力美學。

也有人說，Meta 贏了。他們終于擺脫了學術包袱，可以全速沖刺商業(yè)化了。

但我總覺得，事情沒那么簡單。

在硅谷的歷史長河中，像施樂帕羅奧多研究中心（Xerox PARC）、貝爾實驗室這樣的地方，雖然最終都衰落了，但它們點燃的火種，照亮了后面幾十年的路。

FAIR 的這十三年，就是 AI 時代的貝爾實驗室。

LeCun 走了，帶走了硅谷最后的理想主義。他留下了一個強大的 PyTorch 生態(tài)，留下了開源的火種，也留下了一個巨大的問號：

如果智能的本質(zhì)真的不僅僅是預測下一個詞，如果我們現(xiàn)在這條瘋狂燒錢的路真的走錯了，那么未來某一天，當我們在一堆廢話生成的垃圾山上迷路時，會不會有人想起，曾有一個倔強的法國老頭，指著另一條長滿荊棘的小路說：“嘿，真理可能在那邊。”

那時候，我們可能會無比懷念這個“不夠聰明”的老頭。

附錄：那些被遺忘的“LeCun 時刻”

在大家只記得 Llama 的今天，我想列幾個我覺得真正定義了 LeCun 在 Meta 時期的瞬間，不是為了懷舊，是為了記住。

• 2016 年的 PyTorch 動員會：當時沒有任何 KPI，就是一群工程師想做一個好用的工具。LeCun 給的支持是：“做你們覺得對的事。”

• 2019 年的 RoBERTa：當所有人都在吹捧 BERT 時，F(xiàn)AIR 的人靜下心來，用更嚴謹?shù)膶嶒灨嬖V大家，BERT 沒訓練好，我們可以做得更好。這是科研的尊嚴。

• 2021 年的 DINO：在自監(jiān)督學習還不火的時候，LeCun 就在推這個。他堅信 AI 不需要人類打標簽也能看懂世界。那個模型生成的注意力熱力圖，美得像藝術品。

• 每一次他在推特上的“回懟”：不管是懟馬斯克，還是懟索菲亞機器人。那不是傲慢，那是他對“科學真實性”的最后防守。

再見，F(xiàn)AIR 的黃金時代。你好，那個我們也看不懂的未來。