Yann LeCun părăsește Meta pentru a paria 3,5 miliarde de dolari pe modelele lumii

Pariul de 3,5 miliarde de dolari

Când cineva cu credențialele lui LeCun strânge 500 de milioane de euro la o evaluare de 3 miliarde de euro înainte de lansare, industria își îndreaptă atenția. AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) a demarat oficial în ianuarie 2026 cu o teză simplă dar revoluționară: LLM-urile sunt o fundătură pentru inteligența genuină.

LeCun spune asta de ani de zile, dar acum își pune cariera pe ceea ce predică. La conferința AI-Pulse din Paris, nu a ocolit subiectul: "Silicon Valley este complet hipnotizată de modelele generative. Trebuie să faci acest gen de muncă în afara Silicon Valley."

De ce LLM-urile nu sunt suficiente

Iată argumentul de bază, și este surprinzător de simplu. LLM-urile prezic următorul token. Atât. Nu înțeleg fizica. Nu mențin memorie persistentă între sesiuni. Nu pot planifica acțiuni în mai mulți pași în lumea reală.

LeCun argumentează că această limitare fundamentală înseamnă că LLM-urile nu vor atinge niciodată acel tip de înțelegere contextuală pe care oamenii o consideră de la sine înțeleasă. Un copil mic care nu a văzut niciodată un anumit obiect poate totuși prezice că dacă îl scapă, acesta va cădea. LLM-urile, deși au fost antrenate pe întregul internet, nu pot face această inferență în mod fiabil.

Ce sunt de fapt modelele lumii?

Dacă ai urmărit evoluția modelelor lumii în video-ul AI, ai văzut deja licăriri ale acestei tehnologii. GWM-1 de la Runway și Marble de la World Labs sunt încercări timpurii de a construi AI care înțelege relațiile spațiale și fizica.

Dar AMI Labs merge mai departe. Viziunea lui LeCun nu este doar despre generarea video mai bună, deși aceasta face parte. Este despre sisteme AI care pot:

• ✓Observa și interacționa cu mediile fizice
• ✓Simula scenarii "ce-ar fi dacă" înainte de a acționa
• ✓Menține contextul de-a lungul sarcinilor complexe, cu mai mulți pași
• ✓Transfera cunoștințe între domenii diferite

Gândește-te la asta ca oferirea AI-ului a capacității de a imagina. Nu în sens creativ, ci în sens predictiv. Ce se întâmplă dacă apăs acest buton? Ce se întâmplă dacă fac stânga în loc de dreapta? Ce se întâmplă dacă combin aceste două substanțe chimice?

Prima aplicație: sănătatea

AMI Labs nu începe cu robotica sau vehiculele autonome, deși acestea sunt clar pe foaia de parcurs. Prima lor implementare va fi în sănătate, printr-un parteneriat cu Nabla, startup-ul de transcriere medicală al cărui CEO, Alex LeBrun, conduce acum AMI Labs.

Aceasta este o poziționare inteligentă. Sănătatea are probleme masive de schimbare a contextului. Călătoria unui pacient implică zeci de puncte de contact, fiecare gestionat de sisteme diferite. Dacă modelele lumii pot menține o înțelegere coerentă de-a lungul acelei călătorii, dovedește că tehnologia funcționează în medii cu mize mari.

Peisajul competitiv

AMI Labs intră pe un teren aglomerat, dar cu probabil cel mai credibil fondator:

Ceea ce face abordarea lui LeCun diferită este respingerea explicită a ipotezei scalării LLM. În timp ce OpenAI și Anthropic toarnă resurse în a face LLM-urile mai mari, LeCun pariază pe inovația arhitecturală. El crede că descoperirea va veni din modul în care modelele învață, nu din câți parametri au.

Ce înseamnă asta pentru video-ul AI

Pentru cei dintre noi care urmărim spațiul video AI, AMI Labs reprezintă ceva important. Îmbunătățirile simulării fizicii pe care le-am văzut în modelele recente sunt pași mici spre modelele lumii.

Imaginează-ți că generezi un video și poți spune "acum fă personajul să ridice acel obiect" și AI-ul simulează corect fizica acelei interacțiuni. Acolo ne duc modelele lumii.

Am văzut deja indicii ale acestui lucru în generarea în timp real a TurboDiffusion și experimentele Runway cu video interactiv. Dar acestea sunt încă fundamental modele de difuzie cu fizică presărată deasupra. Adevăratele modele ale lumii ar inversa paradigma: fizica mai întâi, aspectul în al doilea rând.

Factorul Paris

Un detaliu care mi-a atras atenția: LeCun construiește în mod deliberat AMI Labs în afara Silicon Valley, cu o prezență europeană puternică centrată pe Paris.

Există un motiv pragmatic: talentul european în AI este de clasă mondială, dar adesea trecut cu vederea de companiile americane. Dar există și unul filozofic. LeCun pare să creadă că gândirea de grup în jurul LLM-urilor este atât de puternică în Bay Area încât inovația genuină are nevoie de distanță geografică.

Pentru AI-ul european, aceasta este o validare. Unul dintre cei mai decorați cercetători din domeniu pariază că următoarea descoperire va veni de aici, nu din Palo Alto.

Ce urmează

AMI Labs abia începe, dar implicațiile sunt semnificative. Dacă LeCun are dreptate, suntem pe punctul de a vedea o schimbare de paradigmă în modul în care sunt construite sistemele AI.

Cea mai mare întrebare este momentul. Modelele lumii sunt convingătoare teoretic, dar pot livra rezultate practice suficient de repede pentru a conta? LLM-urile pot fi limitate, dar sunt utile acum. OpenAI și Anthropic construiesc imperii pe acea utilitate.

LeCun pariază că plafonul LLM este mai jos decât cred oamenii, și că atunci când utilizatorii îl vor atinge, vor căuta alternative. AMI Labs vrea să fie pregătit.

Imaginea de ansamblu

Ceea ce mă entuziasmează la această mișcare nu este doar tehnologia. Este ceea ce reprezintă pentru cultura cercetării AI. Prea mult timp am avut o monocultură în jurul arhitecturilor transformer și a gândirii că scala este tot ce contează. Lansarea AMI Labs de către LeCun este o susținere cu vizibilitate înaltă a abordărilor alternative.

Fie că modelele lumii se dovedesc a fi calea către AGI sau nu, având pe Yann LeCun pe deplin angajat în această abordare înseamnă că va primi o încercare serioasă, bine finanțată. Și asta este bine pentru toți cei care cred că cercetarea AI beneficiază de diversitatea gândirii.

Următorii câțiva ani vor fi fascinanți de urmărit.