近年来，Meta AI的发展陷入了舆论和市场的双重质疑，其代表作Llama 4表现不佳，商业竞争力远远落后于OpenAI、DeepSeek等对手。“Meta AI失败论”甚嚣尘上，而作为Meta首席AI科学家、FAIR团队的灵魂人物，杨立昆自然成为话题焦点。毋庸置疑，杨立昆对Meta AI的今天负有不可推卸的主要责任，这种责任既来自他的技术选择，也源于他的领导风格和价值观。
首先，从技术路线来看，杨立昆过于坚持长期“世界模型”与“目标驱动型AI”的理想主义，忽视了生成式AI在短期内的爆发式商业价值。他公开批判当下火热的大型语言模型，称其“本质上不安全”且“无法实现真正智能”，这无疑让Meta内部难以形成统一快速推进产业化的合力。更糟糕的是，他坚持将Llama系列走向开源，虽然为学界和开发者社区搭建了开放平台，但也使Meta失去了闭源模型带来的技术和市场优势。现实是残酷的：开源的Llama 4性能眩目不足，面对同样闭源却表现更优的竞争对手，不管学术多么高尚，市场和用户都不会买账。
其次，杨立昆的领导风格过于“学院派”，对Meta商业战略的理解存在严重割裂。FAIR团队资源丰厚，却过分偏重基础研究和长远愿景，忽略了生成式AI产品的快速迭代和用户体验。Meta不得不在2023年底剥离其团队的“AI产品化”部分，成立由扎克伯格直接管理的GenAI团队，这恰恰彰显杨立昆在商业执行力上的不足。一个技术“大牛”的坚持与一个时代的高速变革显然不在同一频率，这种错位直接造成Meta在生成式AI领域陷入困境。
此外，杨立昆本人在公众场合的直言不讳也极大地伤害了Meta的市场形象。称热门LLM是“胡说八道”，既没能帮Meta赢得支持，反而给外界一种Meta内部缺乏信心的印象。这种高调的批判对投资者与消费者来说，毫无疑问是雪上加霜。领导者需要的不仅是技术洞见，更要有调动团队和市场积极性的智慧，杨立昆在这点上显然未能做到。
有人说，AI行业整体面临诸多瓶颈，Meta的困境不是个人能决定的事实。但事实是，Meta在资本投入和人才资源上并不缺少优势，甚至不惜重金从OpenAI等竞争对手挖角核心人才，但却因为杨立昆的技术路线选择和战略眼光滞后，错失了站上技术风口的良机。这种“天下武功，唯快不破”的时代里，坚定理想主义固然高尚，但不接地气的科研路线却换来了产品的市场失利和声誉滑坡。
杨立昆对Meta AI的“失败”负有主要的责任。他的技术理念和领导风格，固然推动了Meta在基础AI研究上的深耕和开源生态的搭建，但也实实在在成为Meta无法迅速跟上生成式AI潮流、错失商业机遇的关键瓶颈。随着业界竞争越发激烈，Meta想要拥抱未来，恐怕不能再继续被杨立昆这个“学术巨人”所拖累，必须加快步伐，补齐短板，推动技术成果转化为商业价值。
从这个角度看，Meta AI的困境，是杨立昆个人理想与时代节奏不合拍的结果，未来Meta是否能摆脱阴影，重回领先，杨立昆无疑责无旁贷。
