2026年10月12日，AI先驱、2018年图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）在韩国首尔的一场工业AI座谈会上发表重磅观点：人工智能的下一次突破不会来自规模更大的大语言模型（LLM），而是来自能够理解物理世界、预测行动后果的”世界模型”（World Model）。这位刚刚为初创公司AMI Labs筹得10.3亿美元、重金押注”物理AI”赛道的科学家，同时驳斥了流行的AI失控论，称其为”科幻叙事”。
座谈会上说了什么
这场记者会由Aitomatic与国际工业AI会议（IIAC）2026组委会组织，安排在10月13日于东京举行的第五届国际工业AI会议前夕。同台嘉宾包括Aitomatic首席执行官Christopher Nguyen、AI Alliance联合创始人兼联合主席Anthony Annunziata，以及ASI Foundry董事长Jimmy Rhee。
杨立昆的核心论断是：今天的大语言模型擅长捕捉文本、图像和视频中蕴含的知识，能证明数学定理、通过职业资格考试，但在理解物理世界的因果关系上存在根本短板——AI能解数学题，但机器人连10岁孩子无需训练就能完成的家务都做不好。世界模型的目标，正是让AI学习支配现实世界的物理规律和因果关系，预测自身行动的后果。
在AI安全问题上，杨立昆的立场一如既往地强硬：AI突然失控、接管世界的说法是科幻叙事，AI的进步是渐进、累积的过程。针对近期韩国金融机构遭遇的AI辅助攻击事件，他认为根源在于AI公司网络安全经验不足、沙盒设计粗糙，属于可以修复的工程问题，而非AI失控的信号。
他还专门给韩国”支招”：韩国在造船、汽车等实体产业，以及制造、机器人和工程领域拥有优势，应当把AI快速部署到工厂、船舶和机械中，而不是与美国科技巨头比拼基础设施投入。ASI Foundry董事长Jimmy Rhee呼应称，来自工厂一线的数据才是真正宝贵的数据。杨立昆同时建议韩国吸引更多外国研究人员参与。
背景：从Meta出走，10.3亿美元押注世界模型
杨立昆是卷积神经网络的关键发明人之一，曾任Meta首席AI科学家，2025年11月离职创业，现为纽约大学教授，并担任韩美全球AI前沿实验室联合主任。2026年3月，他创办的AMI Labs宣布完成10.3亿美元种子轮融资，投前估值35亿美元，由Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital和贝索斯旗下的Bezos Expeditions共同领投，英伟达、三星和Toyota Ventures也参与了投资。公司总部设在巴黎，在纽约、蒙特利尔和新加坡设有团队，员工约60人。
AMI Labs的技术路线是杨立昆长期倡导的JEPA（联合嵌入预测架构）：让模型在内部表征空间中预测数据，而不是像许多竞争对手那样生成像素或文字。不过，公司CEO Alexandre LeBrun的表态比创始人务实得多：商业应用可能还需要几年时间才能成形，公司首个产品尚未命名，杨立昆只表示会”很快”推出，并暗示可能涉及开放模型。
值得注意的是，杨立昆近期与Anthropic首席执行官Dario Amodei就AI安全问题公开交锋。他在10月1日接受《财富》采访时批评对方的末日论述”被误导”，表示自己对AI失控”零担忧”。这场争论的背后，是两条技术路线的竞争：以Anthropic、OpenAI为代表的LLM派，和以AMI Labs为代表的世界模型派。
影响与展望：物理AI赛道正在升温
资金正在加速涌入物理AI赛道。李飞飞创办的World Labs今年2月宣布完成10亿美元融资；据报道，AMD在9月28日宣布以82亿美元收购World Labs。世界模型的首批落地场景很可能是工厂设备监测、异常检测和机器人上下文感知，而非聊天机器人。
对制造业大国而言，这是个机会信号：工厂一线数据正是训练世界模型最稀缺的”燃料”。谁拥有真实的物理世界交互数据，谁就可能在下一轮AI竞赛中占据先机。
当然，质疑声同样存在：世界模型能否真正超越LLM，要等AMI Labs首个产品面世才有初步证据；LeBrun本人也承认，商业化仍需数年。当资金越来越集中地押注物理AI，企业现在就该布局，还是等技术成熟再入场？杨立昆的首尔之行，至少把这个问题摆到了所有人的面前。