Yann LeCun, el ganador del Premio Turing que pasó años argumentando que los modelos de lenguaje grandes son un camino muerto para la inteligencia artificial, ya tiene el dinero para demostrarlo. AMI Labs, su nueva empresa, anunció el 9 de marzo una ronda de $1,030 millones de dólares a una valuación pre-money de $3,500 millones, según reportó TechCrunch. Es la ronda semilla más grande en la historia de Europa.
La apuesta de AMI Labs no son los LLMs. Son los world models: arquitecturas de inteligencia artificial que aprenden de la realidad física —videos, sensores, datos de movimiento— en lugar de aprender del lenguaje. La diferencia no es menor. Un LLM aprende prediciendo la siguiente palabra en un texto; un modelo del mundo aprende cómo se comportan los objetos, los espacios y las situaciones en la realidad. Es una distinción filosófica que tiene implicaciones técnicas profundas.
Por qué LeCun lleva años diciéndonos que los LLMs no son el camino
LeCun no es nuevo en esta posición. Durante años, mientras el resto de la industria celebraba cada nuevo GPT, él insistía en que los modelos de lenguaje tienen un límite estructural: aprenden de texto, y el texto es una representación muy reducida de cómo funciona el mundo. Los humanos no aprendemos a caminar leyendo sobre caminar. Aprendemos experimentando la física, el equilibrio, la causa y el efecto.
La arquitectura que propone como alternativa se llama JEPA, por sus siglas en inglés (Joint Embedding Predictive Architecture), y fue publicada por LeCun en 2022. La idea central es que un sistema de inteligencia artificial debería aprender a predecir representaciones del mundo, no palabras. Es investigación fundamental, no un producto listo para usar, y ese es precisamente el riesgo de la apuesta.
Los números y los inversionistas detrás de la apuesta
La ronda fue co-liderada por Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital y Bezos Expeditions. Entre los inversionistas individuales están Mark Cuban, Eric Schmidt y Tim Berners-Lee, el inventor de la web. NVIDIA y Samsung también participaron, lo que da una señal sobre el interés del ecosistema de hardware en que esta investigación prospere.
Alexandre LeBrun, CEO de AMI Labs, fue directo en la entrevista con TechCrunch sobre lo que viene: "AMI Labs es un proyecto muy ambicioso porque empieza con investigación fundamental. No es la típica startup de IA aplicada que puede lanzar un producto en tres meses." Los productos comerciales, según él, podrían tardar años en aparecer.
El primer socio confirmado es Nabla, una startup de IA médica. No es casualidad: en el sector de la salud, las alucinaciones de los LLMs no son un inconveniente, son un riesgo real para los pacientes. Si los world models pueden reducir ese problema, el caso de uso es inmediato y de alto impacto.
La advertencia que viene con la noticia
LeBrun hizo una advertencia que vale la pena tomar en serio: "En seis meses, cada empresa se llamará a sí misma 'world model' para levantar fondos." Lo dijo con una sonrisa, pero el patrón ya lo conocemos. Primero fue el blockchain, luego el metaverso, luego la IA generativa. Cada vez que un término genera titulares y capital, hay una oleada de startups que lo adoptan sin importar si realmente aplica a lo que hacen.
La diferencia con AMI Labs, al menos sobre el papel, es que LeCun lleva más de una década desarrollando la teoría detrás de esta arquitectura. No es una startup que descubrió el término la semana pasada. Pero el riesgo de que el concepto se vacíe de significado por imitadores es real, y LeBrun lo sabe.
Lo que está claro es que el dinero institucional ya no apuesta exclusivamente a los LLMs. AMI Labs se suma a World Labs de Fei-Fei Li, que levantó $1,000 millones el mes pasado, y a una serie de iniciativas que plantean que la próxima frontera de la IA no está en modelos de lenguaje más grandes, sino en sistemas que entiendan el mundo de una forma más parecida a como lo hacemos los humanos. Si esa apuesta es correcta, los próximos años van a ser más interesantes de lo que parecen.
