Yann LeCun deixou o Meta e fez exatamente o que todos esperavam.
Ele fundou a AMI Labs, concluiu uma rodada seed de US$ 1,03 bilhão, com valuation de US$ 3,5 bilhões – a maior rodada seed da história da Europa. E então disse: vou construir uma IA que não funciona prevendo a próxima palavra.
Por que LeCun não gosta de grandes modelos de linguagem
Isso não é uma posição nova. LeCun critica o caminho dos LLMs há anos. Seu argumento central é um só: a previsão de texto por si só não é suficiente para gerar compreensão real.
Não importa quanto texto você coloque no modelo, ele aprende apenas os padrões estatísticos da linguagem, não como o mundo realmente funciona. Uma criança vê um copo de vidro cair da borda da mesa e, sem nunca ter lido nada sobre gravidade, sabe que o copo vai quebrar. Um LLM não consegue fazer isso porque não tem nenhuma percepção direta do mundo físico.
LeCun chama esse problema de grounding, que em tradução livre significa: o modelo precisa ter contato com o mundo real, não pode viver apenas nas palavras.
A AMI Labs é a resposta prática dele a esse problema.
O que é JEPA e como é diferente dos LLMs
A tecnologia central da empresa é a JEPA, Joint Embedding Predictive Architecture, uma estrutura proposta por LeCun em 2022.
A diferença mais fundamental em relação aos LLMs está no objeto da previsão:
- LLM: prevê o próximo token (fragmento de palavra)
- JEPA: prevê representações abstratas de estado
Parece complicado, mas a diferença é substancial. LLMs tratam cada palavra como alvo de previsão, incluindo palavras de baixo conteúdo informativo como "de", "e", "o" – grande parte da capacidade do modelo é desperdiçada aprendendo esse ruído. A JEPA pula isso e prevê diretamente em um nível mais abstrato: se você executar esta ação, em que estado o mundo se tornará?
É por isso que é chamado de modelo do mundo – ele tenta construir internamente um modelo de como o mundo funciona, e não apenas aprender as regras superficiais da linguagem.
Impacto em aplicações práticas:
- Robótica: precisa prever consequências de ações, JEPA é naturalmente adequada
- Diagnóstico médico: precisa de capacidade de raciocínio causal sobre processos físicos
- Controle industrial: precisa rastrear continuamente mudanças de estado
O CEO da AMI Labs, Alexandre LeBrun, disse uma frase muito interessante:
Prevejo que modelo do mundo logo se tornará o próximo buzzword de financiamento. Em seis meses, toda empresa vai se autodenominar uma empresa de modelo do mundo para levantar dinheiro.
Um homem que acabou de receber uma rodada seed bilionária dizendo isso – a ironia é máxima.
A configuração da empresa
A sede da AMI Labs fica em Paris, mas a empresa também está presente em Nova York (LeCun leciona na NYU), Montreal e Cingapura, com equipes nas quatro cidades.
Equipe principal:
- Chairman executivo: Yann LeCun (Prêmio Turing 2018, ex-cientista-chefe de IA do Meta)
- CEO: Alexandre LeBrun (empreendedor em série, teve empresa de IA adquirida pelo Facebook)
- CSO: Saining Xie (pesquisador de aprendizado de representação visual)
Lideram a rodada Bezos Expeditions, Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital e HV Capital. O dinheiro de Bezos entrando mostra que isso não é apenas um jogo acadêmico.
Momento notável
Este evento ocorre um mês depois que a World Labs, de Fei-Fei Li, levantou US$ 1 bilhão. Ambas as empresas estão apostando em modelos do mundo, ambas são startups de acadêmicos de ponta em IA, ambas receberam rodadas seed impressionantes.
Isso não é coincidência. Investidores estão sentindo uma possibilidade: o caminho atual de scaling de LLMs está se aproximando de algum tipo de teto, e a próxima geração de IA pode precisar de uma arquitetura fundamentalmente diferente.
A afirmação de LeCun de que a previsão de texto não é suficiente era antes apenas uma controvérsia acadêmica. Agora, com US$ 1 bilhão apoiando, a controvérsia se tornou uma aposta.
Por que isso não é tão fácil assim
A JEPA existe como artigo científico há quatro anos, mas a evidência de que funciona em sistemas reais ainda é muito limitada. Nos últimos quatro anos, o progresso dos LLMs em benchmarks foi visível, enquanto o progresso da JEPA foi relativamente discreto.
A crítica de LeCun está correta, mas apontar o problema e criar uma solução melhor são duas coisas diferentes.
E mesmo que a direção da JEPA esteja certa, a AMI Labs terá que competir de frente com uma indústria que já tem uma enorme vantagem de pioneirismo. OpenAI, Anthropic, Google não ignoram as limitações dos LLMs; eles também estão se movendo em direções multimodais e agentivas, só que não de forma tão radical quanto LeCun.
A AMI Labs já está avaliada em US$ 3,5 bilhões sem nenhum produto. Isso é financiamento por fé, não financiamento por produto.
Mas se LeCun estiver certo, então o US$ 1,03 bilhão que entra agora pode ser a aposta mais valiosa desta década.
Fonte de referência: Yann LeCun's AMI Labs Raises $1.03B for World Models Development (TechCrunch); AMI Labs Secures $1B Seed Round Led by Yann LeCun (Crunchbase News); Yann LeCun's AMI Labs Raises $1B in Seed Round to Develop World Model AI Systems (The AI Insider); CocoLoop; [AINews] Yann LeCun's AMI Labs launches with a $1B seed @ $3.5B to build world models around JEPA (Latent Space)