Янн ЛеКун залишає Meta заради ставки у $3,5 мільярди на моделі світу

Ставка на €3 мільярди

Коли хтось із репутацією ЛеКуна залучає €500 мільйонів при оцінці €3 мільярди ще до запуску, індустрія звертає увагу. AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) офіційно стартувала в січні 2026 року з простою, але революційною тезою: LLM не приведуть до справжнього інтелекту.

ЛеКун говорив це роками, але тепер ставить на кін свою кар'єру. На конференції AI-Pulse у Парижі він не добирав слів: «Кремнієва долина повністю загіпнотизована генеративними моделями. Таку роботу потрібно робити за межами Кремнієвої долини».

Чому LLM недостатньо

Ось суть аргументу, і вона напрочуд проста. LLM передбачають наступний токен. Ось і все. Вони не розуміють фізику. Вони не зберігають пам'ять між сесіями. Вони не можуть планувати багатокрокові дії в реальному світі.

ЛеКун стверджує, що це фундаментальне обмеження означає, що LLM ніколи не досягнуть такого контекстуального розуміння, яке люди сприймають як належне. Малюк, який ніколи не бачив конкретний предмет, все одно може передбачити, що якщо його впустити, він впаде. LLM, попри навчання на всьому інтернеті, не можуть надійно зробити цей висновок.

Що таке моделі світу насправді?

Якщо ви стежили за еволюцією моделей світу в ШІ-відео, ви бачили проблиски цієї технології. GWM-1 від Runway та Marble від World Labs, це ранні спроби створити ШІ, що розуміє просторові відносини та фізику.

Але AMI Labs йде далі. Бачення ЛеКуна не обмежується кращою генерацією відео, хоча це, безумовно, частина плану. Йдеться про системи ШІ, які можуть:

• ✓Спостерігати та взаємодіяти з фізичним середовищем
• ✓Симулювати сценарії «що якщо» перед дією
• ✓Зберігати контекст у складних багатокрокових завданнях
• ✓Переносити знання між різними доменами

Уявіть це як здатність ШІ уявляти. Не в творчому сенсі, а в передбачувальному. Що станеться, якщо я натисну цю кнопку? Що буде, якщо я поверну ліворуч, а не праворуч? Що станеться, якщо я змішаю ці дві хімічні речовини?

Перше застосування: охорона здоров'я

AMI Labs починає не з робототехніки чи автономних транспортних засобів, хоча вони явно в планах. Перше впровадження буде в охороні здоров'я через партнерство з Nabla, стартапом медичної транскрипції, чий CEO Алекс ЛеБрюн тепер очолює AMI Labs.

Це розумне позиціонування. Охорона здоров'я має масивні проблеми з перемиканням контексту. Шлях пацієнта включає десятки точок контакту, кожну з яких обробляють різні системи. Якщо моделі світу можуть підтримувати зв'язне розуміння протягом цього шляху, це доводить працездатність технології в умовах високих ставок.

Конкурентний ландшафт

AMI Labs входить на переповнений ринок, але, можливо, з найавторитетнішим засновником:

Відмінність підходу ЛеКуна в його явній відмові від гіпотези масштабування LLM. Поки OpenAI та Anthropic вливають ресурси у збільшення LLM, ЛеКун робить ставку на архітектурні інновації. Він вважає, що прорив прийде від того, як моделі навчаються, а не від кількості параметрів.

Чому це важливо для ШІ-відео

Для тих із нас, хто стежить за простором ШІ-відео, AMI Labs представляє щось важливе. Покращення симуляції фізики, які ми бачили в нещодавніх моделях, це перші кроки до моделей світу.

Уявіть генерацію відео, де можна сказати «тепер нехай персонаж візьме цей об'єкт», і ШІ коректно симулює фізику цієї взаємодії. Ось куди ведуть моделі світу.

Ми вже бачили натяки на це в генерації реального часу TurboDiffusion та експериментах Runway з інтерактивним відео. Але це все ще фундаментально дифузійні моделі з доданою фізикою. Справжні моделі світу перевернуть парадигму: спочатку фізика, потім зовнішній вигляд.

Паризький фактор

Одна деталь привернула мою увагу: ЛеКун навмисно будує AMI Labs за межами Кремнієвої долини, із сильною європейською присутністю та центром у Парижі.

Є прагматична причина: європейські таланти в ШІ світового класу, але американські компанії часто їх оминають. Але є й філософська. ЛеКун, схоже, вважає, що групове мислення навколо LLM настільки сильне в Bay Area, що справжні інновації потребують географічної дистанції.

Для європейського ШІ це визнання. Один із найтитулованіших дослідників у цій галузі робить ставку на те, що наступний прорив прийде звідси, а не з Пало-Альто.

Що далі

AMI Labs тільки починає, але наслідки значні. Якщо ЛеКун правий, нас чекає зміна парадигми в побудові систем ШІ.

Головне питання, це час. Моделі світу теоретично переконливі, але чи можуть вони дати практичні результати достатньо швидко? LLM можуть бути обмежені, але вони корисні зараз. OpenAI та Anthropic будують імперії на цій корисності.

ЛеКун робить ставку на те, що стеля LLM нижча, ніж думають люди, і коли користувачі її досягнуть, вони почнуть шукати альтернативи. AMI Labs хоче бути готовою.

Загальна картина

Мене хвилює в цьому кроці не лише технологія. Це те, що він представляє для культури досліджень ШІ. Занадто довго ми мали монокультуру навколо трансформерних архітектур та мислення «масштаб вирішує все». Запуск ЛеКуном AMI Labs, це високопрофільне схвалення альтернативних підходів.

Чи доведуть моделі світу шлях до AGI чи ні, повна відданість Янна ЛеКуна цьому підходу означає, що він отримає серйозну, добре фінансовану спробу. І це добре для всіх, хто вірить, що дослідження ШІ виграють від різноманітності думок.

Наступні кілька років буде цікаво спостерігати.