Yann LeCun zapušča Meto, da bi stavil 3,5 milijarde dolarjev na svetovne modele

Stava 3,5 milijarde dolarjev

Ko nekdo z LeCunovimi referencami zbere 500 milijonov evrov pri vrednotenju 3 milijarde evrov še pred zagonom, industrija prisluhne. AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) je uradno začel januarja 2026 s preprosto, a revolucionarno tezo: LLM-ji so slepa ulica za pravo inteligenco.

LeCun to govori že leta, zdaj pa na to stavi svojo kariero. Na konferenci AI-Pulse v Parizu ni ovinkaril: "Silicijeva dolina je popolnoma hipnotizirana od generativnih modelov. Tovrstno delo morate opravljati zunaj Silicijeve doline."

Zakaj LLM-ji niso dovolj

Tukaj je bistvo argumenta in je presenetljivo preprosto. LLM-ji napovedujejo naslednji žeton. To je vse. Ne razumejo fizike. Ne vzdržujejo trajnega spomina med sejami. Ne morejo načrtovati večkoračnih dejanj v resničnem svetu.

LeCun trdi, da ta temeljna omejitev pomeni, da LLM-ji nikoli ne bodo dosegli tiste vrste kontekstualnega razumevanja, ki jo ljudje jemljejo za samoumevno. Otrok, ki še nikoli ni videl določenega predmeta, lahko napove, da bo padel, če ga izpusti. LLM-ji, kljub temu da so bili trenirani na celotnem internetu, ne morejo zanesljivo narediti tega sklepa.

Kaj so pravzaprav svetovni modeli?

Če ste sledili evoluciji svetovnih modelov v UI videu, ste videli utrinke te tehnologije. Runwayjev GWM-1 in Marble od World Labs sta zgodnja poskusa gradnje UI, ki razume prostorske odnose in fiziko.

Toda AMI Labs gre dlje. LeCunova vizija ni samo o boljši generaciji videa, čeprav je to zagotovo del tega. Gre za UI sisteme, ki lahko:

• ✓Opazujejo in komunicirajo s fizičnimi okolji
• ✓Simulirajo scenarije "kaj če" pred delovanjem
• ✓Vzdržujejo kontekst skozi kompleksne, večkoračne naloge
• ✓Prenašajo znanje med različnimi domenami

Predstavljajte si to kot dajanje UI sposobnosti zamišljanja. Ne v ustvarjalnem smislu, ampak v napovednem smislu. Kaj se zgodi, če pritisnem ta gumb? Kaj se zgodi, če zavije levo namesto desno? Kaj se zgodi, če zmešam ti dve kemikaliji?

Prva uporaba: zdravstvo

AMI Labs ne začenja z robotiko ali avtonomnimi vozili, čeprav so ta očitno na načrtu. Njihova prva uvedba bo v zdravstvu prek partnerstva z Nablo, startupom za medicinsko transkripcijo, katerega CEO, Alex LeBrun, zdaj vodi AMI Labs.

To je pametno pozicioniranje. Zdravstvo ima ogromne težave s preklapljanjem konteksta. Pot pacienta vključuje desetine stičnih točk, od katerih vsako obravnavajo različni sistemi. Če svetovni modeli lahko vzdržujejo koherentno razumevanje skozi to pot, to dokazuje, da tehnologija deluje v okoljih z visokimi vložki.

Konkurenčna pokrajina

AMI Labs vstopa na prenasičen trg, vendar z verjetno najverodostojnejšim ustanoviteljem:

Kar LeCunov pristop dela drugačnega, je njegovo izrecno zavračanje hipoteze skaliranja LLM. Medtem ko OpenAI in Anthropic vlivajo vire v povečevanje LLM-jev, LeCun stavi na arhitekturno inovacijo. Verjame, da bo preboj prišel iz načina, kako se modeli učijo, ne iz števila parametrov, ki jih imajo.

Kaj to pomeni za UI video

Za tiste med nami, ki sledimo prostoru UI videa, AMI Labs predstavlja nekaj pomembnega. Izboljšave simulacije fizike, ki smo jih videli v nedavnih modelih, so majhni koraki k svetovnim modelom.

Predstavljajte si, da generirate video in lahko rečete "zdaj naj lik pobere ta predmet" in UI pravilno simulira fiziko te interakcije. Tja nas vodijo svetovni modeli.

Že smo videli namige na to v generaciji v realnem času TurboDiffusion in Runwayjevih eksperimentih z interaktivnim videom. Toda to so še vedno fundamentalno difuzijski modeli s fiziko, posuto na vrhu. Pravi svetovni modeli bi obrnili paradigmo: fizika najprej, videz drugič.

Pariški faktor

En detajl, ki mi je pritegnil pozornost: LeCun namenoma gradi AMI Labs zunaj Silicijeve doline, z močno evropsko prisotnostjo, osredotočeno na Pariz.

Obstaja pragmatičen razlog: evropski talent za UI je svetovnega razreda, vendar ga ameriška podjetja pogosto spregledajo. Toda obstaja tudi filozofski. LeCun se zdi, da verjame, da je skupinsko razmišljanje okoli LLM-jev tako močno v Bay Area, da prava inovacija potrebuje geografsko razdaljo.

Za evropsko UI je to potrditev. Eden od najbolj nagrajenih raziskovalcev na področju stavi, da bo naslednji preboj prišel od tod, ne iz Palo Alta.

Kaj sledi

AMI Labs šele začenja, toda posledice so pomembne. Če ima LeCun prav, nas čaka sprememba paradigme v načinu gradnje UI sistemov.

Največje vprašanje je časovnica. Svetovni modeli so teoretično prepričljivi, toda ali lahko dovolj hitro dostavijo praktične rezultate, da bodo pomembni? LLM-ji so morda omejeni, toda koristni so zdaj. OpenAI in Anthropic gradita impirija na tej koristnosti.

LeCun stavi, da je strop LLM-jev nižji, kot ljudje mislijo, in da bodo uporabniki, ko ga dosežejo, iskali alternative. AMI Labs želi biti pripravljen.

Širša slika

Kar me pri tej potezi navdušuje, ni samo tehnologija. Ampak to, kar predstavlja za kulturo raziskav UI. Predolgo smo imeli monokulturo okoli transformer arhitektur in razmišljanja, da je obseg vse, kar potrebujete. LeCun, ki ustnavlja AMI Labs, je odmevna podpora alternativnim pristopom.

Ne glede na to, ali se svetovni modeli izkažejo za pot do OUI ali ne, to, da je Yann LeCun popolnoma zavezan temu pristopu, pomeni, da bo dobil resen, dobro financiran poskus. In to je dobro za vse, ki verjamejo, da raziskave UI pridobivajo od raznolikosti mišljenja.

Naslednjih nekaj let bo fascinantnih za opazovanje.