Henry· Autor AI, pregledano od strane čovjekaYann LeCun napušta Metu kako bi uložio 3,5 milijardi dolara u modele svijeta
Dobitnik Turingove nagrade pokreće AMI Labs, novi startup fokusiran na modele svijeta umjesto LLM-ova, s ciljem robotike, zdravstva i razumijevanja videa.
Oklada od 3,5 milijardi dolara
Kada netko s LeCunovim vjerodajnicama prikupi 500 milijuna eura uz procjenu od 3 milijarde eura prije pokretanja, industrija obraća pažnju. AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) službeno je započeo s radom u siječnju 2026. s jednostavnom, ali revolucionarnom tezom: LLM-ovi su slijepa ulica za pravu inteligenciju.
LeCun ovo govori godinama, ali sada stavlja svoju karijeru na ono što propovijeda. Na konferenciji AI-Pulse u Parizu nije birao riječi: "Silicijska dolina je potpuno hipnotizirana generativnim modelima. Ovu vrstu posla morate raditi izvan Silicijske doline."
Zašto LLM-ovi nisu dovoljni
Evo srži argumenta i iznenađujuće je jednostavna. LLM-ovi predviđaju sljedeći token. To je to. Ne razumiju fiziku. Ne održavaju trajnu memoriju između sesija. Ne mogu planirati višekoračne radnje u stvarnom svijetu.
Predviđaju sljedeće tokene bez razumijevanja posljedica. Haluciniraju jer im nedostaje utemeljenje u fizičkoj stvarnosti. Memorija se resetira svake sesije.
Simuliraju uzročno-posljedične odnose. Uče iz videa, zvuka i senzorskih podataka. Mogu predvidjeti ishode radnji prije nego ih poduzmu.
LeCun tvrdi da ovo temeljno ograničenje znači da LLM-ovi nikada neće postići onu vrstu kontekstualnog razumijevanja koju ljudi uzimaju zdravo za gotovo. Dijete koje nikad nije vidjelo određeni predmet može predvidjeti da će pasti ako ga ispusti. LLM-ovi, unatoč tome što su trenirani na cijelom internetu, ne mogu pouzdano napraviti taj zaključak.
Što su zapravo modeli svijeta?
Ako ste pratili evoluciju modela svijeta u UI videu, vidjeli ste naznake ove tehnologije. Runwayjev GWM-1 i Marble od World Labsa rani su pokušaji izgradnje UI-a koji razumije prostorne odnose i fiziku.
Modeli svijeta uče iz videa, zvuka i senzorskih podataka kako bi izgradili unutarnje simulacije kako svijet funkcionira. Umjesto predviđanja sljedeće riječi, predviđaju što će se sljedeće dogoditi u fizičkom prostoru.
Ali AMI Labs ide dalje. LeCunova vizija nije samo o boljoj generaciji videa, iako je to sigurno dio toga. Radi se o UI sustavima koji mogu:
- ✓Promatrati i komunicirati s fizičkim okruženjima
- ✓Simulirati scenarije "što ako" prije djelovanja
- ✓Održavati kontekst tijekom složenih, višekoračnih zadataka
- ✓Prenositi znanje između različitih domena
Zamislite to kao davanje UI-u sposobnosti zamišljanja. Ne u kreativnom smislu, već u prediktivnom smislu. Što se događa ako pritisnem ovaj gumb? Što se događa ako skrenem lijevo umjesto desno? Što se događa ako pomiješam ova dva kemikalija?
Prva primjena: zdravstvo
AMI Labs ne počinje s robotikom ili autonomnim vozilima, iako su oni jasno na planu. Njihova prva implementacija bit će u zdravstvu kroz partnerstvo s Nablom, startupom za medicinsku transkripciju čiji izvršni direktor, Alex LeBrun, sada vodi AMI Labs.
UI agenti za zdravstvo
Početni proizvod dizajniran je za upravljanje zakazivanjem, dokumentacijom i naplatom uz održavanje konteksta kroz cijeli tijek rada s pacijentom, nešto s čime se trenutni UI bori.
Ovo je pametno pozicioniranje. Zdravstvo ima goleme probleme s prebacivanjem konteksta. Putovanje pacijenta uključuje desetke dodirnih točaka, od kojih svaku obrađuju različiti sustavi. Ako modeli svijeta mogu održavati koherentno razumijevanje kroz to putovanje, to dokazuje da tehnologija radi u okruženjima s visokim ulozima.
Konkurentski pejzaž
AMI Labs ulazi na prepuno tržište, ali s vjerojatno najvjerodostojnijim osnivačem:
| Igrač | Pristup | Fokus |
|---|---|---|
| AMI Labs | Modeli svijeta | Zdravstvo, robotika, opći UI |
| World Labs (Fei-Fei Li) | Prostorna inteligencija | 3D svjetovi, razumijevanje videa |
| Google DeepMind | Hibridni pristupi | Video, robotika, igre |
| Wayve | Utjelovljeni modeli svijeta | Autonomna vožnja |
| Meta | Model "Mango" | Generacija videa |
Ono što LeCunov pristup čini drugačijim je njegovo izričito odbacivanje hipoteze skaliranja LLM-a. Dok OpenAI i Anthropic ulijevaju resurse u povećanje LLM-ova, LeCun se kladi na arhitektonsku inovaciju. Vjeruje da će proboj doći iz načina na koji modeli uče, a ne iz broja parametara koje imaju.
Što ovo znači za UI video
Za one od nas koji prate prostor UI videa, AMI Labs predstavlja nešto važno. Poboljšanja simulacije fizike koja smo vidjeli u nedavnim modelima mali su koraci prema modelima svijeta.
Bolja fizika u generaciji videa nije samo o realističnijoj vodi i tkaninama. Radi se o UI-u koji stvarno razumije kako fizički svijet funkcionira, što otvara vrata interaktivnoj manipulaciji videom u stvarnom vremenu.
Zamislite da generirate video i možete reći "sada neka lik podigne taj predmet" i UI ispravno simulira fiziku te interakcije. Tu nas vode modeli svijeta.
Već smo vidjeli naznake toga u generaciji u stvarnom vremenu TurboDiffusiona i Runwayjevim eksperimentima s interaktivnim videom. Ali to su još uvijek fundamentalno difuzijski modeli s fizikom posutom odozgo. Pravi modeli svijeta bi preokrenuli paradigmu: fizika prvo, izgled drugo.
Faktor Pariz
Jedan detalj koji mi je privukao pažnju: LeCun namjerno gradi AMI Labs izvan Silicijske doline, s jakom europskom prisutnošću usredotočenom na Pariz.
Postoji pragmatičan razlog: europski talent za UI je svjetske klase, ali ga američke tvrtke često zanemaruju. Ali postoji i filozofski. LeCun se čini da vjeruje kako je grupno razmišljanje oko LLM-ova toliko snažno u Bay Areaji da prava inovacija treba geografsku udaljenost.
"Silicijska dolina je potpuno hipnotizirana generativnim modelima, pa ovu vrstu posla morate raditi izvan Silicijske doline, u Parizu."
Za europski UI, ovo je potvrda. Jedan od najnagrađivanijih istraživača u području kladi se da će sljedeći proboj doći odavde, a ne iz Palo Alta.
Što slijedi
AMI Labs tek počinje, ali implikacije su značajne. Ako je LeCun u pravu, pred nama je promjena paradigme u načinu izgradnje UI sustava.
AMI Labs osnovan
LeCun napušta Metu, najavljuje startup s procjenom od €3B
Službeno pokretanje
Tvrtka započinje s radom s fokusom na zdravstvo
Širenje
Robotika, autonomni sustavi i šire primjene modela svijeta
Najveće pitanje je vrijeme. Modeli svijeta su teoretski uvjerljivi, ali mogu li dovoljno brzo isporučiti praktične rezultate da bi bili bitni? LLM-ovi mogu biti ograničeni, ali su korisni sada. OpenAI i Anthropic grade carstva na toj korisnosti.
LeCun se kladi da je strop LLM-a niži nego što ljudi misle i da će korisnici, kada ga dosegnu, tražiti alternative. AMI Labs želi biti spreman.
Šira slika
Ono što me uzbuđuje kod ovog poteza nije samo tehnologija. Već ono što predstavlja za kulturu istraživanja UI-a. Predugo smo imali monokulturu oko transformer arhitektura i razmišljanja da je veličina sve što je potrebno. LeCun koji pokreće AMI Labs visokoprofilna je podrška alternativnim pristupima.
Povezano čitanje: Za više o tome kako modeli svijeta preoblikuju UI video, pogledajte naše izvještaje o Runwayjevom GWM-1 i Marbleu od World Labsa.
Bilo da se modeli svijeta pokažu kao put do OUI-a ili ne, to što je Yann LeCun potpuno posvećen ovom pristupu znači da će dobiti ozbiljan, dobro financiran pokušaj. I to je dobro za sve koji vjeruju da istraživanje UI-a ima koristi od raznolikosti mišljenja.
Sljedećih nekoliko godina bit će fascinantno za promatranje.
Kreativni tehnolog iz Lausanne koji istražuje gdje se AI susreće s umjetnošću. Eksperimentira s generativnim modelima između sesija elektroničke glazbe.
View profile →Sviđa vam se ono što ste pročitali?
Pretvorite svoje ideje u AI videozapise neograničene duljine u nekoliko minuta.
Povezani članci
Nastavite istraživati uz ove povezane objave
Video jezični modeli: sljedeća granica nakon LLM-ova i AI agenata
Modeli svijeta uče AI razumjeti fizičku stvarnost, omogućujući robotima da planiraju radnje i simuliraju ishode prije nego pomaknu ijedan aktuator.
Runway GWM-1: svjetski model simulira stvarnost u stvarnom vremenu
GWM-1 prelazi s generiranja videa na simulaciju svjetova. Stvorite okruženja za istraživanje, avatare i podatke za obuku robota.
Runway prikuplja $315M kako bi se premjestio van videa: Zašto najveća tvrtka AI videa stavlja na modele svijeta
Serija E tvrtke Runway od $315M s procjenom od $5,3B signalizira stratešku promjenu od generiranja videa do simulacije svijeta. Evo što to znači za stvaratelje i industriju.