图灵奖得主、被视为深度学习三巨头之一的LeCun（杨立昆）被爆将从META（其实我更喜欢叫Facebook，FB）离职。
这个消息很劲爆，直接导致FB股价重挫：市值在盘前交易中蒸发了1.5%，逾200亿美金。
中文世界反应也很快，我一大早起来，已经阅读到好几篇相关报道。
但有句讲句，这些文章的调性和立场，我个人是不大以为然的。
二
杨立昆在深度学习中的地位显赫，这一点都不假。他还有一个著名的标签：LLM唱衰者。他对大语言模型（LLM）的大大不以为然，是他重要的人设标签。他主张的路线是世界模型。
我不是AI行业的专家，我以我浅薄的理解来表述一下对这两条路线分歧的简单认知，如有不妥之处，请留言指正。
大语言模型的核心是概率预测，而世界模型的核心是因果推理。前者依靠大量文本分析（所以称为大语言）进行统计相关性学习，后者则依靠学习物理规律和因果关系。
举个例子：
当你和一个大语言模型说“我把鸡蛋扔到地上，会怎么样”，它会从大量文本数据中发现鸡蛋会碎，因为全世界的文本大概率得出这个结果。这是文本统计的结果，而非它真正理解了重力等物理规律。
但当你和一个世界模型提出同样的问题，它同样会得出鸡蛋会碎、会飞溅的结论，但它是通过模拟鸡蛋轨迹速度、撞击时蛋壳应力变化、模拟流体力学飞溅等一系列物理规律和因果关系得出的。
看上去，世界模型确实更高级，更“AI”一点。
LeCun在今年9月还公开表示：“我们永远无法仅通过文本训练达到人类水平的AI，尽管某些硅谷CEO说得天花乱坠，但那根本不会发生。”
三
但问题来了，为什么当前AI圈主流是大语言模型，而不是世界模型？
道理其实很简单：世界模型的理想很美好，现实却很骨感。
比如，世界模型是如何学习物理规律、因果关系的？答案是海量的高质量视频。是高质量，不是随随便便的视频。这些高质量视频并非指高清画质，而是具备丰富物理规律信息、多维度标注、时空一致性的结构化视频数据。这样的数据虽然不算少，但相较于大语言模型依赖的海量文本，数量差距悬殊。
再比如，计算资源需求极大，远超大语言模型。训练一个世界模型可能需要比训练GPT-4多几个数量级的计算资源。
因此LeCun自己也承认，这是一件长期的事，还要十年——这番话出自2022年。
接下来一个问题顺理成章：META，或者说扎克伯格，是不是有足够的长期主义来慢慢熬出世界模型？
有些声音，无论是媒体还是社交网络网友，都认为小扎缺乏长期主义精神。
但事实恐怕未必如此。
四
邓小平有名言：“科技是第一生产力。”这话当然没错，但说法略显含混，容易误导。学术上讲，科技是自变量，生产力是因变量，但中间还有个重要的中间变量：科学技术需要转化，否则只是纸上专利。
转化怎么做？靠研发（Research and Development）。很多企业都有研发部门和预算，特别是高科技领域，研发投入往往决定竞争力，投入不足会愧对高科技企业的招牌。
但你可能注意到，企业配置科研部门的相对较少。科研机构更多见于高校等非盈利单位。
这是因为研发和科研虽有“研”字，但含义大不相同。
研发的核心是整合最优资源，产生满足某种需求的解决方案（比如产品），以换取收入和利润。研发的前提是有需求（或创造需求），且有明显的“木桶效应”，方案受限于最短板，必须考虑现实情况。
科研则不必围绕需求，核心是推动已知世界前进一小步，即找到突破口。科研不必考虑现实中能否转换为产品或收入，更强调局部长板效应：突破就算赢，配套不成熟不影响科研价值。
五
如果企业想搞科研，它必须处于超级垄断地位，能躺着赚钱。LeCun曾服务过的贝尔实验室便是这一典范，曾经财力充足，做了很多开创性发明。
但超级垄断者面临诸多批评，最终贝尔实验室被拆解。LeCun加入贝尔时间(88-96)正处于第一次拆解（84年）后、第二次彻底拆解（96年）前。第二次拆解生成朗讯，供养不起像LeCun这样的顶级科研人才。
互联网公司鼎盛时，无论美中，常招揽顶级科学家（高校教授）入团队。表面看是公关举动提升形象，实质科研人才进入企业需身份转变。顶级科研人才最难转变：他们为推动人类知识突破而生，不愿日复一日计算利润。
当企业由鼎盛转向降本增效，科研和研发的差异导致尴尬局面。
六
LeCun于2013年12月加盟Meta（当时名为Facebook），担任基础人工智能研究实验室（FAIR）创始主任。这时FB正风光无限。
老实说，我觉得小扎已经孵化十余年，不算没耐心。更重要的是，作为顶流科技公司，追随他人的路径（即大语言模型）多少有些面子问题。
未来世界模型可能更有前途，但当下显然大语言模型更成熟。FAIR最高峰规模达400人，这反映小扎愿意投入资金。
2025年，FB对AI部门大改组，成立超级智能实验室（MSL），FAIR被并入且经历重大裁员。基础研究字样已不复存在。
小扎此举难说高明，亦无可厚非，只是手法稍失体面。未来他可能证明是错的，但多数商业领袖会做出类似稍显体面的选择。
韩信背水一战置之死地后生被赞叹，但背水一战后死的案例恐怕百倍千倍。
七
据传LeCun打算创业。
我一个八世同堂群友骆轶航说，“我不觉得LeCun能创好业，他最适合的就是科学家。”对此我深以为然。科研应归科研，研发应归研发。
顺便说一句，深度学习三巨头中，辛顿开过公司，几个月后被谷歌收购加入，这难算完整创业；本吉奥曾参与创业Element AI，联创头衔名义上有，但主要负责技术顾问和学术资源整合。
- 这家好莱坞公司提供了全新的影视工业AI解决方案
- 杨立昆离职META，吃瓜有感
- 谷歌推出「私有AI计算」：确保数据隐私安全
- 谷歌投入3000万美元发布AI教育计划
- 前小米高管崔宝秋入局家庭服务机器人，多家顶级VC竞逐
- AI表格纷争，钉钉率先卷出千万热行
https://news.sina.cn/ai/2025-11-12/detail-infxcqia6342397.d.html
