Yann LeCun lascia Meta per fondare una startup AI: "World Models" e nuove architetture

Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta e vincitore del Turing Award, ha annunciato le dimissioni per fondare una startup focalizzata sullo sviluppo di 'World M…

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Yann LeCun lascia Meta per fondare una startup AI: "World Models" e nuove architetture
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Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta e tra i pionieri della moderna intelligenza artificiale, ha annunciato la sua uscita dall’azienda per fondare una startup dedicata allo sviluppo di “world models”, una tecnologia AI avanzata capace di rappresentare il mondo fisico in modo più realistico e sofisticato. L’annuncio è arrivato attraverso un post su LinkedIn in cui LeCun ha precisato che Meta sarà partner della nuova iniziativa. La nuova startup sarà il proseguimento naturale del programma di ricerca AMI – Advanced Machine Intelligence, avviato da LeCun negli anni recenti in collaborazione con il team di FAIR (Facebook AI Research), l’Università di New York e altri enti.

La visione tecnica: oltre i Large Language Models

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Mentre molte big tech investono nei foundation model e nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), LeCun ha sempre sostenuto che questi strumenti, per quanto potenti, non comprendono realmente il mondo. Il futuro dell’AI, secondo la sua visione, passerà per nuove architetture computazionali capaci di avvicinarsi all’intelligenza generale artificiale (AGI). L’obiettivo dichiarato è creare sistemi in grado di comprendere il mondo fisico, dotati di memoria persistente, ragionamento e capacità di pianificazione complessa. Secondo LeCun, i futuri sistemi di AI dovrebbero possedere quattro capacità fondamentali attualmente assenti nei LLm: comprensione del mondo fisico, memoria persistente, ragionamento genuino e pianificazione complessa.

Logical Intelligence e il modello Energy-Based

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Il 21 gennaio, la startup di San Francisco Logical Intelligence ha nominato LeCun nel suo board. La startup, basandosi su una teoria concepita da LeCun due decenni prima, afferma di aver sviluppato una forma diversa di AI, meglio attrezzata per apprendere, ragionare e auto-correggersi. Logical Intelligence ha sviluppato quello che è noto come un energy-based reasoning model (EBM). Mentre gli LLM prevedono efficacemente la parola successiva più probabile in una sequenza, gli EBM assorbono un insieme di parametri – ad esempio, le regole del sudoku – e completano un compito all'interno di quei vincoli. Questo metodo dovrebbe eliminare gli errori e richiedere un potere di calcolo molto inferiore, perché c'è meno tentativo ed errore.

Il modello di debutto della startup, Kona 1.0, può risolvere puzzle di sudoku molte volte più velocemente dei principali LLM mondiali, nonostante funzioni su un solo GPU Nvidia H100, secondo la fondatrice e CEO Eve Bodnia. La formazione è piuttosto diversa da un LLM tradizionale. Vengono forniti dati parziali, chiamati dati sparsi. Il modello è in grado di estrarre i dati completi dai dati sparsi. Il modello è molto piccolo, al di sotto dei 200 milioni di parametri, il che permette di addestrarlo molto velocemente. Non si sta cercando di creare un modello unico per tutto, ma un modello più piccolo per ogni singolo business.

Collaborazione con AMI Labs e applicazioni pratiche

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Bodnia si aspetta che Logical Intelligence lavori a stretto contatto con AMI Labs, una startup con sede a Parigi recentemente lanciata da LeCun, che sta sviluppando un'altra forma di AI – un cosiddetto world model, destinato a riconoscere le dimensioni fisiche, dimostrare una memoria persistente e anticipare i risultati delle sue azioni. La strada per l'AGI, sostiene Bodnia, inizia con la stratificazione di questi diversi tipi di AI: gli LLM interagiranno con gli esseri umani in linguaggio naturale, gli EBM si occuperanno di compiti di ragionamento, mentre i world models aiuteranno i robot ad agire nello spazio 3D.

Le applicazioni pratiche previste per la tecnologia EBM includono settori come l'energia, dove è necessario elaborare molte variabili in tempo reale e distribuire l'energia di conseguenza, e la farmacologia, per la scoperta di farmaci. La startup è anche in trattativa con uno dei più grandi produttori di chip e uno dei più grandi data center. L'idea è che Kona affronti problemi spinosi come l'ottimizzazione delle reti energetiche o l'automazione di processi manifatturieri sofisticati, in contesti in cui non è tollerato l'errore.

Il contesto organizzativo in Meta

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La decisione di LeCun arriva dopo una serie di cambiamenti nell'organizzazione che hanno ridefinito le gerarchie all'interno di Meta. A giugno 2025, Mark Zuckerberg ha annunciato un investimento di 14,3 miliardi di dollari in Scale AI, startup specializzata nell'etichettatura di dati per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, acquisendo una partecipazione del 49% nella società. L’operazione ha portato in Meta il fondatore e amministratore delegato Alexandr Wang, 28 anni, nominato primo chief AI officer dell’azienda californiana. Wang guida ora i Meta superintelligence labs (Msl), la nuova divisione creata per accelerare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

LeCun, fino ad allora dipendente diretto di Chris Cox, capo della produzione di Meta, si è ritrovato alle dirette dipendenze di Wang, figura decisamente più giovane e proveniente dal mondo delle startup, anziché dalla ricerca accademica. Il riassetto organizzativo non è avvenuto pacificamente: la ristrutturazione si è tradotta in ottobre 2025 in un taglio di circa 600 posizioni all'interno dei Meta Superintelligence Labs. Il dipartimento con più “vittime” è stato proprio il Fundamental AI research (Fair), ovvero lo storico laboratorio fondato da LeCun nel 2013 e orientato a progetti di ricerca di lungo periodo.

Le ragioni della partenza e le differenze di visione

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Secondo fonti vicine alla società, LeCun è stato sempre più emarginato dalle scelte operative, senza rapporti frequenti con Wang o con il team di TBD Labs, oggi responsabile dello sviluppo dei modelli Llama. Differenze di visione hanno inoltre pesato: LeCun da sempre sostenitore dell'open source, mentre il nuovo corso in Meta privilegia un approccio più chiuso e competitivo, seguendo la linea di rivali come OpenAI e Google. Negli ultimi mesi, il contesto competitivo nel settore dell’intelligenza artificiale generativa ha creato crescenti pressioni all’interno di Meta: il rilascio dell’ultimo modello Llama 4 è stato accolto come meno performante rispetto alle soluzioni più avanzate proposte da Google, OpenAI e Anthropic.

Di fronte al rischio percepito di un arretramento sul mercato e alla necessità di rendere più immediato l’impatto commerciale delle tecnologie sviluppate internamente, Zuckerberg ha scelto di spostare l’attenzione dell’azienda verso il rilascio più rapido di nuovi modelli e prodotti, ridimensionando il peso delle attività di ricerca a lungo termine portate avanti da Fair. La partenza pianificata di LeCun è l’ultima di una serie di riassetti dirigenziali a Meta in quello che si è rivelato un anno tumultuoso per l’azienda, culminato con il deludente lancio del modello di linguaggio Llama 4.

La roadmap verso l'AGI e le prospettive future

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Il focus sui modelli del mondo pone la nuova iniziativa di LeCun all’avanguardia della ricerca sull’intelligenza artificiale generale. Secondo Bodnia di Logical Intelligence, l'AGI è visto come un ecosistema di modelli AI compatibili che servono il mondo e le persone nel modo più produttivo e sicuro. Ciò richiede la capacità di auto-allinearsi, auto-valutarsi e pianificare. Significa anche che non c'è spazio per l'allucinazione. Ci sono diversi stadi nell'evoluzione dell'AGI e ci si trova da qualche parte nei primi passi. Tutto deve essere scalato. La tecnologia EBM rappresenta un vero modello di ragionamento, in grado di vedere in più direzioni e correggere la rotta, a differenza degli LLM che procedono in una direzione fissa senza deviare fino al completamento del compito.

Lo sviluppo completo di questa architettura di world model potrebbe richiedere un decennio. La mossa colloca LeCun in diretta competizione con altre iniziative simili, tra cui World Labs, startup fondata dall’informatica Fei-Fei Li, che a giugno 2025 ha raccolto 230 milioni di dollari proprio per sviluppare tecnologie basate sui world models. L’uscita dello scienziato da Meta lascia un vuoto nella direzione di un’azienda che ha dichiarato di voler investire tra 114 e 118 miliardi di dollari nel 2025, con la maggior parte delle risorse destinate all’intelligenza artificiale.

Questo articolo è stato redatto esclusivamente sulla base delle fonti elencate, senza aggiunte speculative o informazioni esterne.

Fonti

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In breve

  • worldmodels
  • ami
  • logicalintelligence
  • ebm

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