Yann LeCun napušta Metu kako bi uložio 3,5 milijardi dolara u modele svijeta

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.

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.

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.

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:

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.

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.

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.

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.

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.