AI巨头转向：从语言模型到世界模型

2025年11月19日，图灵奖得主Yann LeCun宣布将离开Meta，转而创办一家专注于Advanced Machine Intelligence（AMI）的新公司。

这并非普通的高管离职，而是一次技术路线的重大转变。

（CNBC：Yann LeCun即将离职，创立自己的初创公司）

这位图灵奖得主没有加入LLM（大语言模型）的竞赛，而是投身于一个被忽视多年的领域：世界模型。

LeCun直言不讳地称LLM是通往人类智能的“死胡同”。

在11月23日的一场题为《Do LLMs Understand?》的公开对话中，他明确指出：LLM擅长语言表达，但缺乏对真实世界的理解。

几乎同时，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever也在11月25日的播客中提出：“Just Add GPUs”的时代已结束。

在短短一周内，两位深度学习先驱不约而同地对主流路线提出质疑。

这不是偶然，而是技术路线集体转向的信号：后LLM时代正在成形。

第一节 | 为什么他说大模型是死胡同？

在讨论世界模型之前，我们首先要了解为什么Yann LeCun会将LLM称为“死胡同”。

他给出的答案比外界所认为的更系统。

① 模型越来越大，但理解没有跟上

LeCun表示：LLM在语言层面表现不错，但它们并不理解世界。没有常识，也没有因果关系，只是大量统计相关性的堆叠。

换句话说：规模能让模型更像会说话的人，但不能让它更像懂世界的人。

② LLM的能力天花板，已经在实验室里显露

他在公开对话中强调：性能正在饱和。更大的模型不一定带来更高的真实智能。

③ 语言只是副产品，物理世界才是智能核心

他的核心观点是：语言是人类智能的副产品，不是核心机制。

第二节 | 世界模型：下一代AI要如何看世界？

如果语言模型无法理解世界，那么如何建造真正的智能？

LeCun的答案是：让AI学会看世界。

① 什么是世界模型？

LeCun解释说：我们用预测下一个词来训练语言模型，是因为语言中词汇有限。但真实世界无限丰富，预测像素级别的未来根本不成立。

第三节 | 不只LeCun：另一个方向也在探索

在质疑LLM这条路的，不只LeCun一个人。Sutskever也认为，缩放时代已经结束，下一代智能需要新的架构基础。

第四节 | 一场转向，正在发生

① 工业界的悄然转向

虽然LLM仍在快速发展，但一些关键变化已经在发生。