Шок в индустрии: пионер ИИ порвал с корпорацией
22 января 2026 года. Индустрия искусственного интеллекта всё ещё переваривает новость декабря 2025-го: Ян Лекун, один из "крестных отцов" современного ИИ, титаническая фигура, проработавшая в Meta 12 лет, уволился без лишних церемоний. Не почётная отставка, не переход на другую позицию — чистый, резкий разрыв. В интервью The New York Times он назвал это "освобождением от корпоративной кабалы".
Почему сейчас? Почему человек, чьи работы по свёрточным нейронным сетям заложили основу для компьютерного зрения и половины современных AI-приложений, уходит именно в момент, когда Meta выпускает Llama 3.3 8B и, по слухам, готовит Llama 4?
"Индустрия пошла по ложному пути. Мы строим дорогие статистические попугаев, а не интеллект." — Ян Лекун, 15 декабря 2025.
LLM — это тупик. По мнению Лекуна
Вот суть его претензий, которые он высказывал и раньше, но теперь — с позиции свободного человека:
- Они не понимают мир. GPT-4.5, Claude 3.5, Llama 3.3 — все они блестяще предсказывают следующее слово. Но они не имеют внутренней модели физического мира. Они не знают, что чашка упадёт, если её толкнуть со стола. Они это могут описать, но не предсказать последствия. Это знание текста, а не знание мира.
- Они дороги и непрозрачны. Обучение каждой новой версии съедает десятки, а то и сотни миллионов долларов на вычисления. И что мы получаем? Немного лучшую статистику. Прогресс линейный, а не экспоненциальный. Как отмечалось в разборе GLM-4.7, гонка параметров продолжается, но фундаментальных прорывов нет.
- Они лгут. Или, точнее, "галлюцинируют". Потому что их цель — убедительность, а не истина. Лекун ещё в Meta жёстко критиковал практику накрутки бенчмарков, когда модели оптимизируют под тесты, а не под реальные задачи.
"Мы создали культ следующего токена," — заявил он на конференции NeurIPS 2025. — "И все, от OpenAI до гигантов в Китае, поклоняются этому идолу."
Вход — AMI Labs. Выход — мировые модели
Куда же идёт мятежный учёный? Не в другую корпорацию. Он стал ведущим научным советником и инвестором в AMI Labs — небольшом, но амбициозном исследовательском стартапе из Нью-Йорка.
Представьте разницу. LLM учится на триллионах слов из интернета. Мировая модель учится, наблюдая за тысячами часов видео: как мяч катится, как вода льётся, как объекты сталкиваются. Она строит внутреннюю симуляцию, "мысленный эксперимент". Прежде чем действовать в реальном мире, она может предсказать исход своих действий внутри своей модели.
Это не новая идея. Но до недавнего времени не было ни вычислительных мощностей, ни подходящих архитектур. Сейчас, по словам Лекуна, есть и то, и другое. AMI Labs, как сообщается, использует гибридные архитектуры, сочетающие лучшие идеи из обучения с подкреплением, компьютерного зрения и, как ни странно, старого-доброго символического ИИ.
Почему это может сработать (и почему Meta этого не делает)
Meta, Google, OpenAI заперты в бизнес-логике. Им нужно выпускать продукты, которые приносят деньги сейчас: чат-боты, ассистенты, генераторы кода. Дорога к мировым моделям долгая, фундаментальная и не гарантирующая быстрой коммерциализации. Какой CFO одобрит проект на 5 лет без понятного ROI?
Кроме того, как показывает ситуация с утечкой Llama 3.3, большие компании становятся неповоротливыми. Их инновации — это итерации на существующем. AMI Labs маленькая, гибкая и одержима одной идеей.
Лекун верит, что именно такой подход — через понимание физики мира — приведёт к созданию по-настоящему разумных автономных агентов. Не тех, что красиво болтают, а тех, что могут действовать в непредсказуемой реальной среде: от роботов-помощников до систем, которые действительно понимают сложные научные проблемы.
Контекст: Идеи Лекуна перекликаются с материалами нашего блога. Если вам интересна техническая сторона альтернатив LLM, почитайте "Мирные модели против LLM" и "Вычислять, а не предсказывать".
Что теперь? Раскол в религии ИИ
Уход Лекуна — это не просто смена работы. Это символический акт. Это публичное заявление о том, что мейнстримное направление ИИ (LLM) зашло в тупик. Он не одинок. Всё больше исследователей в академических кругах и на периферии больших компаний начинают сомневаться в догме "больше данных — больше параметров — больше интеллекта".
Пока Moonshot AI получает $500 млн на следующую гигантскую языковую модель, а Meta готовит Llama 4, в тихих лабораториях вроде AMI Labs идут другие эксперименты.
Кто прав? Время покажет. Но одно ясно точно: 2026 год начинается с глубокого идеологического раскола в сообществе искусственного интеллекта. С одной стороны — армия статистиков, строящих всё более убедительных "хамелеонов". С другой — небольшая группа еретиков, пытающихся создать машину, которая понимает мир, а не просто описывает его.
Совет для инвесторов и разработчиков на 2026 год: не зацикливайтесь на гонке токенов. Присмотритесь к тем, кто учит ИИ законам физики, а не законам грамматики. Именно там, на стыке реального мира и вычислений, может родиться следующая настоящая революция. А пока все спорят о контекстных окнах, возможно, стоит просто выбрать правильный инструмент для работы с тем, что уже есть, и не пытаться использовать LLM для задач, где они заведомо бесполезны.
