Yann LeCun abandona Meta: Los LLMs no van a llegar a inteligencia humana
TL;DR
- Yann LeCun (Turing Award, inventor de las CNN) deja Meta para montar AMI Labs ($3.500M)
- Su tesis: “No vamos a conseguir inteligencia humana solo escalando LLMs”
- Drama en Meta: benchmarks de Llama 4 manipulados, nuevo jefe de 28 años, éxodo de investigadores
- La apuesta: World Models que entienden física, no solo lenguaje. Primeras versiones en 2027.
La noticia
Yann LeCun, Chief AI Scientist de Meta durante 12 años, se va. No a otra big tech. A montar su propia startup: AMI Labs, valorada en 3.500 millones de dólares antes de abrir.
¿Por qué importa? Porque LeCun no es cualquiera:
- Premio Turing 2018 (el “Nobel” de la computación)
- Inventó las redes neuronales convolucionales (CNN)
- Fundó FAIR, el laboratorio de IA de Meta
- Es uno de los tres “padrinos de la IA” junto a Hinton y Bengio
Y se va diciendo que los LLMs —la tecnología que domina todo ahora mismo— no van a llegar a inteligencia humana.
Lo que dijo
“No vamos a conseguir inteligencia a nivel humano solo escalando LLMs.”
“Un gato doméstico tiene más sentido común que GPT-4.”
“Necesitamos modelos que entiendan el mundo físico, no que predigan la siguiente palabra.”
En su último podcast, LeCun fue más directo:
“Antes de preocuparnos urgentemente por cómo controlar sistemas de IA mucho más inteligentes que nosotros, necesitamos tener el comienzo de un indicio de un diseño para un sistema más inteligente que un gato doméstico.”
El drama interno en Meta
La salida no fue amistosa. Según Financial Times:
El fiasco de Llama 4:
- Meta lanzó Llama 4 en abril 2025
- Los benchmarks estaban manipulados (“los resultados se inflaron un poco”, admitió LeCun)
- Usaron modelos diferentes para cada benchmark para inflar números
- Zuckerberg “perdió la confianza en todos los involucrados”
El nuevo jefe:
- Meta fichó a Alexandr Wang (28 años, CEO de Scale AI) por 14.000 millones de dólares
- Wang pasó a ser técnicamente el jefe de LeCun
- LeCun: “No le dices a un investigador qué hacer. Ciertamente no me dices a mí qué hacer.”
El éxodo:
“Mucha gente se ha ido, mucha gente que aún no se ha ido se irá.”
La apuesta: World Models
LeCun no se retira. Cree que tiene la solución. Se llaman World Models.
La idea: en vez de predecir la siguiente palabra (como ChatGPT), predecir el siguiente estado del mundo físico.
| LLM | World Model |
|---|---|
| Aprende de texto | Aprende de video |
| Predice palabras | Predice estados físicos |
| Entiende lenguaje | Entiende física |
| ”¿Qué palabra viene después?" | "¿Qué pasa si suelto esta pelota?” |
Si quieres entender qué son los World Models y por qué LeCun cree que son el futuro, lo explico en detalle en World Models: la IA que predice el mundo físico.
Por qué París
LeCun es franco-americano. Su startup tendrá sede en París.
“Tienes que hacer este tipo de trabajo fuera del Valley, en París.”
Macron le envió un mensaje cuando se anunció la noticia (LeCun no dice qué decía).
París es el hub #3 de IA mundial según Dealroom. Europa está apostando por modelos más pequeños y sostenibles en vez de los megamodelos americanos.
Mi lectura
Es fácil descartar esto como “científico viejo que no entiende los LLMs”.
Pero LeCun inventó las CNN. Sin él no habría reconocimiento de imágenes, no habría coches autónomos, no habría la mitad de las cosas que damos por sentadas.
Y el 76% de investigadores de IA encuestados por AAAI están de acuerdo: escalar LLMs solos no llegará a AGI.
¿Tiene razón? No lo sé. Pero cuando uno de los tres padrinos de la IA dice “esto no va a funcionar” y apuesta 3.500 millones a otra cosa, merece atención.
Lo que viene
AMI Labs lanza en enero 2026. Primeras versiones “bebé” en un año. Versiones completas en “unos pocos años más”.
“Quizás hay un obstáculo que aún no vemos, pero al menos hay esperanza.”
Si los World Models funcionan, podríamos ver:
- Robots que entienden física sin programar reglas
- Coches que predicen comportamiento de peatones
- IA que planifica acciones complejas en el mundo real
Si no funcionan, LeCun habrá perdido una apuesta muy cara.
Pero eso es lo que hacen los científicos de verdad: apostar por ideas que pueden estar equivocadas.
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