精選解讀｜當楊立昆把「世界模型」搬出 Meta，AI 的下一場賭注不再只是把語言做得更像人
精選解讀｜當楊立昆把「世界模型」搬出 Meta，AI 的下一場賭注不再只是把語言做得更像人
金融時報的訪談把一句話講得很直白：他離開的不是一家公司，而是一套對「智能從何而來」的共識
你以為這是人事新聞，其實是研究路線正式「換容器」
如果把近幾年 AI 的主旋律濃縮成一句話，大概是「語言模型把世界描述得越來越像人」。但楊立昆（Yann LeCun）在金融時報的訪談裡，顯然想把讀者帶往另一個方向：真正的智能不是更會說話，而是更會學習，並且能在不確定的環境裡建立可推演的理解。這句話聽起來像哲學，直到它被落成一個更具體的行動：離開 Meta，成立以「進階機器智慧」為名的新創，並保留與 Meta 的合作關係。當研究路線開始以公司作為外壳，市場就很難再把它當成一場學術辯論。
01｜不是反對大模型，而是反對「只靠語言就能理解世界」的假設
外界很容易把這件事讀成「深度學習大師不看好大型語言模型」，甚至把焦點放在個人風格或組織政治。然而可更精準的讀法是：楊立昆一直在推一條「世界模型」路線，主張 AI 要能從觀察中學到世界如何運作，並在抽象表徵空間裡做預測與規劃，而不是把所有能力都押在文字接龍式的生成。Meta 的研究團隊曾以 V-JEPA 描述一種從影片訊號學習的路徑，強調以預測缺失或被遮蔽的內容來學到更「貼地」的表徵；這種敘事與他在較早的立場論文中談的可配置預測世界模型、內在動機、分層式架構等概念互相對齊。
02｜離開並不等於切割，而是把高不確定性移到更能承受不確定性的地方
路透社的報導提供了一個很關鍵、但常被忽略的細節：他一方面要離開 Meta，一方面又表明 Meta 會成為合作夥伴。這不是傳統「分手」劇本，更像把一條長期但高風險的研究路線，從大公司既有的產品節奏與內部資源競爭中抽離，搬到一個更適合承擔長線押注的容器裡，同時保留與平台方的連結與選項。換句話說，楊立昆可能正在做的不是「反主流」，而是「讓主流有辦法繼續下注」：大公司保留合作權與商業化入口，新創承接研究方法與組織節奏。
03｜當「執行董事長」成為角色設計，研究自由被寫進治理結構
TechCrunch 的報導把組織設計講得更直白：楊立昆對外確認新創名稱，並說自己是執行董事長，執行長由 Alexandre LeBrun 擔任。這種分工本身就很有訊號意義。它等於把「研究自由」用治理結構固定下來：他保留路線與方法的主導權，同時讓公司在對外合作、募資與營運上能以執行長為中心推進。這也呼應金融時報訪談摘要所描繪的性格線索：他更像研究型的長線押注者，而不是把自己鎖進日常營運的人。
04｜高估值不是榮耀，是把「驗收」拉到更前面
綜合外媒的說法指出，這間新創在正式對外推出前，就已在討論大額募資與相當高的估值。對外界來說，最直觀的反應是「AI 泡沫又要加溫」。但若把它放回楊立昆的路線主張，資本其實同時帶來兩種相反力量：一方面，它替世界模型路線提供了資源與注意力，讓一條原本需要長時間醞釀的方法能更快聚集人才與算力；另一方面，它也把驗收壓力提早，因為市場不會只接受「這很重要」，而是會追問「什麼時候能在真實場景裡站得住」。路透社在同一則脈絡中提到的應用方向，例如機器人與運輸，也等於把它推向一個更難靠敘事取勝的戰場：真實世界的錯誤成本更高，測試也更不留情面。
05｜大型語言模型已在加速整合多模態，世界模型是否只是換個名字？
若站在另一個角度，懷疑並非沒有道理。大型語言模型也正在吸收影像、語音與影片，並透過工具使用、規劃能力與代理式工作流程，向「可行動」的方向靠攏。那麼，世界模型是否只是多模態大模型的另一種表述？這裡的差異可能不在輸入型態，而在學習目標與可控性：楊立昆路線更強調以預測為核心、在抽象空間建構可推演的世界表徵，並以分層結構承接不同時間尺度的規劃；這與「用生成式目標把所有能力揉在一起」的路線，在工程上會走向不同的系統設計與驗收方式。你不需要在此刻就選邊，但你需要意識到：兩條路線一旦進入產品化與採購語言，就會在「怎麼驗收」這一題上分出勝負。
總結｜他要推的不是下一個模型，而是下一種「把智能做成系統」的方法
把零散訊號合在一起看，楊立昆離開 Meta 的訊號，不在於一位科學家是否創業，而在於平台公司開始用更明確的權力與期限，把 AI 的路線分成「短期必須交付」與「長期可能改寫能力邊界」兩條軌道。當 Meta 一方面成立「超級智慧」體系、把組織匯報線重排，另一方面又選擇與外部新創合作，代表產業正在把研究辯論，轉譯成資源配置與風險切割的治理問題。
而楊立昆的動作更像一種「把理論落地」的組織化嘗試：先透過金融時報的訪談把立場講清楚，再透過路透社與科技媒體的報導讓外界知道公司形態、合作關係與角色分工，最後把這條路線放到資本與應用場景的聚光燈下。這並不保證世界模型會贏，但它意味著 AI 產業的下一場賭注，可能不再只是把語言做得更像人，而是把「學習、預測、規劃、行動」做成可被驗收、可被採購、也可被組織長期維護的一套系統。
接下來值得關注的不是抽象的「會不會出現超級智慧」，而是三個可觀測訊號：一，新創的募資與合作模式是否落地，並形成可持續的研發節奏；二，世界模型路線是否能產出可被外部採用的系統或評估方式，而不只停留在論文敘事；三，Meta 內部「超級智慧」組織的資源是否持續集中到單一路線、以及企業採購是否開始把 AI 能力寫進續約與責任條款。真正值得追問的，是資金是否正在自我強化某條敘事、採購是否正在改寫驗收語言、以及資本投入能否連到可被檢核的產出，而不只停在估值。當這個問題被寫進公司治理與合作合約裡，它就不再只是研究圈的辯論，而會逐步變成企業與平台必須面對的路線選擇。
參考資料：
Computer scientist Yann LeCun: ‘Intelligence really is about learning’
Yann LeCun to leave Meta, launch AI startup focused on Advanced Machine Intelligence
Meta's Yann LeCun targets $3.5 billion valuation for new AI startup, FT reports
Yann LeCun confirms his new 'world model' startup, reportedly seeks $5B+ valuation
A Path Towards Autonomous Machine Intelligence
V-JEPA: The next step toward advanced machine intelligence
文/ InfoAI 編輯部
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