核心观点 - 图灵奖得主Yann LeCun宣布离开Meta，创办专注于先进机器智能的新公司，标志着AI技术路线可能发生重大集体转向[1][2] - Yann LeCun和OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever在一周内先后质疑大语言模型主流路线，认为“拼算力”时代结束，后LLM时代正在成形[3][8][31] - 下一代AI的竞争焦点将从模型规模和训练数据转向新架构的发明以及系统的强大与可控性[31][32][39] 对LLM的批判 - LLM被Yann LeCun称为通往人类智能的“死胡同”，因其缺乏对真实世界的理解、常识和因果关系，仅是统计相关性的堆叠[3][5] - 模型规模增大带来语言流畅度提升，但世界理解力未同步跟上，Meta的Llama 4在真实场景中表现远不如基准测试即为例证[5] - LLM能力在实验室显露天花板，性能趋于饱和，更大模型不一定带来更高真实智能，继续堆算力边际收益越来越低[6][7][8] - LLM的核心缺陷在于无法进行多步骤推理、长期规划和具身交互，智能本质是行动能力而非语言能力[12][13] - 语言被视为人类智能的副产品而非核心机制，真正的智能应源于对物理世界的建模、预测和行动[9][10][11] 世界模型与JEPA架构 - Yann LeCun提出的下一代AI路径是构建“世界模型”，让AI能从多模态输入中构建对世界的内部理解，并基于此预测和行动[14][15] - 世界模型的关键在于让AI具备类似人类和动物的抽象内部投影能力，以理解重力、速度、距离等物理概念[15] - LeCun推动的新架构是联合嵌入预测架构，其与LLM的核心差异在于处理多模态数据、预测抽象状态变化及结合表征学习与因果建模[16][17][26] - JEPA架构的学习模式是让AI在模拟环境中自主互动，从中提取因果关系并形成持续记忆，最终具备规划行动能力，不依赖更多token而依赖更好的世界模型[19][20][21] 后LLM时代的技术路线分歧 - Yann LeCun押注世界模型方向，目标是让AI具备对物理世界的理解和行动能力，判断10年内会出现具身AGI原型[25][28] - Ilya Sutskever押注安全超智能方向，关注点在解决AI系统的泛化脆弱性，确保AI能力提升过程中的安全可控[25][29] - 两位先驱代表了后LLM时代的两个主要方向：架构创新派和安全优先派[30] 工业界的动向与影响 - 工业界出现悄然转向迹象：OpenAI确认首个AI硬件原型已完成，计划2年内发布无屏幕AI设备[34] - Google挖来波士顿动力前CTO，推动Gemini成为通用机器人控制平台，目标是让同一模型适配任何形态的机器人[34] - 李飞飞的World Labs融资2.3亿美元后发布商业产品Marble，Figure AI估值达390亿美元，Tesla Optimus计划2026年量产，显示下一代AI将不局限于对话框[35][36][37] - 新架构的突破需要时间，LeCun预估需几年到十年，Sutskever预估需5到20年，当前LLM仍是主流应用基础[38][39][40] - 对创业者和开发者的启示包括：不要迷信模型规模、垂直场景存在机会、开源路线重要以及需做好长期准备[41][42][43][44]