2025 年 11 月,Yann LeCun 离开他一手创办、执掌十二年的 Meta FAIR。四个月后,他带着欧洲史上最大的一笔种子轮融资归来——10.3 亿美元,投前估值 35 亿美元。这一次,他赌的不是更大的模型,而是一整套与 LLM 分道扬镳的架构:JEPA。
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LeCun 押注:LLM 靠逐词预测,永远到不了超级智能;真正的答案是 JEPA——在抽象表征空间里预测世界接下来会变成什么样,而不是生成每一个词或每一个像素。
反共识洞察:十亿美元和图灵奖的信誉,买到的是一个被允许失败四五年的实验室,而不是一个已经验证过的答案。
2025 年 11 月 19 日,Yann LeCun 在 LinkedIn 上确认:他将离开执掌十二年的 Meta。这不是一次普通的高管离职——LeCun 2013 年加入公司(彼时还叫 Facebook),一手创办 Facebook AI Research(FAIR)并出任五年创始主任,此后七年担任公司首席 AI 科学家,是深度学习黄金时代最具标志性的人物之一。他在告别信里写道,"创立 FAIR 是我最引以为豪的非技术成就"。CNBC 的报道称,他将创办一家专注于"高级机器智能"(Advanced Machine Intelligence)的新公司。
真正让这次离职成为一桩公案的,是随后曝光的一场三小时对话。据 Implicator.ai 转述的 Financial Times 专访,LeCun 在巴黎餐厅与记者畅谈时,揭开了 Meta 内部关于 Llama 4 的一桩丑闻——公司发布的基准测试成绩"被稍微注了点水"(results were fudged a little bit),团队为不同测试项挑选不同的模型版本来拼凑分数,事情曝光后 Mark Zuckerberg"真的动了怒,对所有牵涉其中的人都失去了信任"。The Decoder 将这次离职形容为一次"你休想告诉我这样的研究者该做什么"式的公开决裂。
离开 Meta 仅四个月后,2026 年 3 月 9 日,LeCun 与联合创始人 Alexandre LeBrun 官宣:他们的新公司 Advanced Machine Intelligence Labs(AMI Labs)完成了 10.3 亿美元种子轮融资,投前估值 35 亿美元(投后约 45.3 亿美元)。TechCrunch 称这是欧洲历史上金额最大的种子轮,全球范围内仅次于 Thinking Machines Lab 此前创下的 20 亿美元纪录,远超此前欧洲纪录保持者 Mistral AI 2023 年 3.85 亿欧元 A 轮融资。Crunchbase News
领投方包括法国的 Cathay Innovation、美国的 Greycroft、伦敦的 Hiro Capital、德国的 HV Capital,以及 Jeff Bezos 个人投资载体 Bezos Expeditions。跟投名单同样惊人:Nvidia、新加坡主权基金 Temasek、三星、丰田风投、法国国家投资银行 Bpifrance、韩国 SBVA(注资 3500 万美元),个人投资者中还有前 Google CEO Eric Schmidt、企业家 Mark Cuban、万维网发明人 Tim 与 Rosemary Berners-Lee 夫妇、风险投资人 Jim Breyer,以及法国电信大亨 Xavier Niel。Sifted 这笔钱背后是一层清晰的欧洲主权叙事:LeCun 明确表示 AMI 的巴黎总部和欧洲身份是刻意为之,是少数几家既非美国也非中国血统的前沿实验室之一;法国总统 Emmanuel Macron 也公开为此站台,称这是"人工智能的新篇章"。io+
AMI 押注的技术,不是更大的 Transformer,而是 LeCun 早在 2022 年——ChatGPT 问世之前——就提出的联合嵌入预测架构(Joint Embedding Predictive Architecture,JEPA)。二者的分野是根本性的:LLM 在离散的词元序列上做下一词预测;JEPA 则在抽象表征空间里预测"世界接下来会变成什么样",而不去生成每一个像素或每一个词——LeCun 反复强调,这"明确地不是生成式 AI"。MIT Technology Review
LeCun 的论证方式一贯直白。他常用一个例子:把一支笔立起来松手,一个蹒跚学步的孩子知道它会倒,却猜不出往哪个方向倒——所以孩子不会去猜;而 LLM 会给出一个统计上说得通的答案,却并不真正理解物理规律,据此他断言"LLM 在机器人领域基本没用"。2026 年 5 月,他在 Bloomberg《The Close》节目上把判断进一步量化,预言 LLM 将在五年内于绝大多数应用场景中"基本过时",并建议博士生不要再把 LLM 当作研究重心。Crypto Briefing
有意思的是,执掌 AMI 日常运营的不是 LeCun 本人。LeCun 出任执行主席,真正的 CEO 是法国健康科技公司 Nabla 的创始人 Alexandre LeBrun——他同时保留 Nabla 董事长兼首席 AI 科学家的身份。管理团队中还包括前 Meta 研究科学总监、现任 AMI 世界模型副总裁 Mike Rabbat,前 Google DeepMind 研究员、现任首席科学官谢赛宁(Saining Xie),以及前 Meta AI 研究高级总监、现任首席研究与创新官 Pascale Fung。Sifted 公司在巴黎、纽约、新加坡、蒙特利尔四地设有办公室,启动时团队规模约十余人。
第一个应用场景选择了医疗:Nabla 已宣布与 AMI 建立独家战略合作,率先接入其世界模型技术,目标是把 Nabla 现有的语音记录助手升级为能自主处理转诊、排期、保险核查等多步骤工作流的"能动性"临床 AI 系统。Nabla 但 LeBrun 自己也坦承了时间表的残酷:"AMI 是一个非常有野心的项目,因为它从基础研究做起——这不是那种三个月能发产品、六个月有营收、十二个月做到千万美元年经常性收入的应用型 AI 创业公司。"他预计世界模型技术要一年左右才能进入实际产品。值得注意的是,Meta 并未参与这轮融资,但双方保持着非正式的研究合作关系。MIT Technology Review
"我相信 Meta 有很多人——包括 Alex——都希望我不要跟全世界说,LLM 从超级智能这个目标来看基本上是一条死胡同。但我不会因为某个人觉得我错了就改变想法。我没有错。作为科学家的操守不允许我这么做。"
— Yann LeCun,接受 Financial Times 采访,引自 Implicator.ai,2026 年 1 月(文中"Alex"普遍被解读为现掌管 Meta AI 业务的 Alexandr Wang)
LeCun 的赌注建立在一个尚未被验证的前提上——JEPA 能在复杂真实任务上超越 LLM。目前最直接的技术证据来自 Meta 此前发布的 V-JEPA 2:一个 12 亿参数、用超过百万小时无标注视频训练出的视觉世界模型,在机器人抓取任务上取得了看似可观的成绩——简单够取任务成功率 100%,抓杯子 60%,复杂的拾取放置任务成功率在 50%~80% 之间,且能零样本泛化到从未见过的机械臂和环境上,规划速度比 Nvidia Cosmos 快 30 倍。但 Meta 自己发布的三个新物理推理基准——IntPhys 2、MVPBench、CausalVQA——却显示,人类在这些任务上能拿到 85%~95% 的正确率,而目前最强的 AI 模型仍远远落后,尤其是在因果和反事实推理上。Meta AI
2026 年 5 月,LeCun 团队发表的两篇 arXiv 论文试图正面回应"JEPA 尚未证明自己"的质疑——一篇给出"什么条件下 JEPA 能学到忠实的世界模型"的形式化证明,另一篇则用实证基准测量当前实现与那个标准之间的差距。但即便是支持者也承认,这两篇论文都没有证明 AMI 能按既定时间表交付可部署的世界模型:前者是有条件的形式化结果,后者的实证范围也仅限于模拟环境和一组既有基线。Tech Times 更根本的问题在于概念本身可能被混为一谈:LeCun 也许是对的——LLM 确实缺了一块通向真正智能的拼图;但"JEPA 是不是那块正确的拼图",是完全不同的另一个问题,这两件事经常被人们混淆。Optim VC 行业里,Sam Altman、Dario Amodei、Demis Hassabis 等大多数领军人物仍不认同 LeCun 的判断——这是一场真实的、尚未有定论的科学分歧,而不是已被验证的结论。LeBrun 本人也承认了商业化路径上的不对称风险:OpenAI 从 GPT-3 到 ChatGPT 只用了大约两年,部分原因是 LLM 架构在开始规模化见效时已经足够成熟;而 JEPA 和世界模型这类架构,眼下还处在更早的发展阶段。
LeCun 押上的 10 亿美元,真正买到的不是一个已经验证过的技术优势,而是四到五年不被资本市场追问 ARR 的自由——这在今天的 AI 行业里本身就是一种稀缺资源。图灵奖的信誉、十二年 FAIR 缔造者的身份、一份措辞激烈到近乎人身宣言的 FT 专访,这些叠加在一起,说服了 Bezos、Schmidt、Nvidia 和法国政府为一个还没有产品、甚至没有清晰路线图的实验室买单。这本身就是这个行业的一个现象级注脚:当顶级研究者的个人信念足够强、叙事足够完整,资本愿意在没有实证优势的情况下下注——这与 Ilya Sutskever 的 Safe Superintelligence、David Silver 的 Ineffable Intelligence 遵循的是同一种资本逻辑。JEPA 最终会不会赢,可能要到 2028 年甚至更晚才有答案;但至少在那之前,AMI 已经确保了自己能撑到那个时候。