Ende der Ära der Sprachmodelle? „KI-Pate“ Yann LeCun entwickelt eine neue Art KI

Das Ende des Jahres 2025 brachte in der Technologiewelt eine Nachricht, die für gehöriges Aufsehen sorgte. Yann LeCun, einer der Väter der modernen künstlichen Intelligenz und Träger des renommierten Turing-Preises, verließ Meta und kündigte die Gründung eines neuen Start-ups an. Es heißt AMI Labs (Advanced Machine Intelligence), und sein Ziel ist gelinde gesagt ehrgeizig: eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, die die physische Welt wirklich versteht. Nicht nur Text, nicht nur Wahrscheinlichkeiten, sondern die gesamte Welt.

Und die Investoren glauben an ihn. Im März 2026 gab AMI Labs bekannt, eine Finanzierungsrunde über mehr als eine Milliarde Dollar bei einer Pre-Money-Bewertung von 3,5 Milliarden Dollar abgeschlossen zu haben.

Warum LeCun Meta verließ

LeCun verbrachte mehr als zehn Jahre bei Meta. Er kam 2013, um das Forschungslabor FAIR (Fundamental AI Research) zu gründen, und wurde zu einem der prominentesten Gesichter des gesamten Unternehmens. Doch mit der Zeit gingen die Wege auseinander. Meta beschloss, sich auf große Sprachmodelle (LLM) zu konzentrieren und zu OpenAI, Google und Anthropic aufzuschließen. LeCun schlug eine andere Richtung ein. Jahrelang arbeitete er an sogenannten Weltmodellen (World Models), also an einem KI-Ansatz, der sich nicht auf die Vorhersage des nächsten Wortes in einem Text stützt, sondern zu verstehen versucht, wie die Welt funktioniert.

„Es kam zu einer Neuausrichtung der Strategie von Meta, bei der das Unternehmen im Bereich der LLM im Grunde zur Branche aufschließen und dasselbe tun musste wie die anderen Firmen. Das interessiert mich nicht“, sagte LeCun gegenüber WIRED. Im November 2025 ging er zu Mark Zuckerberg und sagte ihm, dass er es außerhalb von Meta schneller, günstiger und besser schaffen könne. Zuckerbergs Antwort? „Okay, wir können zusammenarbeiten.“ Der Abschied verlief freundschaftlich. Die Tür blieb offen.

Was Weltmodelle sind

Damit kommen wir zum Kern der Sache. Was genau entwickelt AMI Labs?

Große Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude funktionieren, indem sie anhand riesiger Textmengen trainiert wurden und vorhersagen können, welches Wort oder welcher Satz als Nächstes folgt. Sie sind nützlich. Doch sie haben eine entscheidende Schwäche: Sie halluzinieren. Sie erfinden Fakten, weil ihr Wesen statistisch und nichtdeterministisch ist. LeCun beschrieb es mit den Worten: „Die Vorstellung, dass man die Fähigkeiten von LLM so weit ausbauen kann, bis sie eine Intelligenz auf menschlichem Niveau erreichen, ist völliger Unsinn.“

Weltmodelle funktionieren anders. Statt mit Text arbeiten sie mit Daten aus der realen Welt, seien es Aufnahmen von Kameras, Sensoren oder Industrieanlagen. Sie versuchen nicht, jedes Detail vorherzusagen, denn die Welt ist ihrem Wesen nach unvorhersehbar. Stattdessen lernen sie abstrakte Repräsentationen der Realität und treffen Vorhersagen in diesem abstrakten Raum. Sie können Ursache-Wirkungs-Beziehungen simulieren, Handlungsabfolgen planen und Fragen vom Typ „Was würde passieren, wenn …?“ beantworten.

Die technische Grundlage bildet die Architektur JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), die LeCun 2022 entwarf. Während LLM Sprache gelernt haben, versuchen Weltmodelle, die Physik der Welt zu erlernen.

Das Team hinter AMI Labs

Hinter dem Projekt steht nicht nur LeCun. Und das ist möglicherweise einer der Gründe, warum die Investoren so schnell ihre Geldbörsen öffneten.

Yann LeCun ist Executive Chairman und bleibt zugleich Professor an der New York University. Zum Geschäftsführer wurde Alexandre LeBrun ernannt, der ehemalige Leiter des Gesundheits-Start-ups Nabla, der auf eine umfangreiche Karriere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache zurückblickt. Er arbeitete bei Nuance Communications, dessen Technologie an der Entstehung von Apples Siri beteiligt war, und leitete die KI-Sparte bei Meta.

Den wissenschaftlichen Bereich leitet Saining Xie als Chief Scientist, zuvor Forscher bei Google DeepMind. Pascale Fung ist Direktorin für Forschung und Innovation. Michael Rabbat, ehemaliger Forschungs-Vizepräsident von Meta, leitet das Weltmodell-Team. Und Laurent Solly, ehemaliger Europa-Vizepräsident von Meta, verantwortet als COO das operative Geschäft.

Es ist ein Team, das große Technologieunternehmen von innen kennt. Und es hat sich entschieden, einen eigenen Weg zu gehen.

Wo und wie AMI Labs arbeiten wird

Das Start-up hat seinen Sitz in Paris, ist jedoch vom ersten Tag an weltweit tätig. Es eröffnet Büros in vier Städten: Paris, New York (wo LeCun an der NYU lehrt), Montreal und Singapur für den Zugang zum asiatischen Markt.

AMI Labs plant vorerst nicht, Umsätze zu erzielen. Es handelt sich um ein Grundlagenforschungsprojekt, nicht um ein Start-up, das in drei Monaten ein Produkt auf den Markt bringt. LeBrun sagt es offen: „AMI Labs ist ein sehr ehrgeiziges Projekt, weil es mit Grundlagenforschung beginnt.“ Dennoch will das Unternehmen nicht im Labor eingeschlossen bleiben. Der erste Partner, der Zugang zu frühen Modellen erhält, ist das Gesundheits-Start-up Nabla. Genau dort kam LeBrun zu derselben Erkenntnis wie LeCun: Halluzinationen von LLM können in der Medizin tödliche Folgen haben.

Weitere Zielkunden sind Hersteller, Automobilkonzerne, die Luftfahrtindustrie, Pharmaunternehmen und die Robotikbranche. LeCun kann sich auch eine Nutzung durch Verbraucher vorstellen: „Damit ein Haushaltsroboter wirklich nützlich ist, braucht er gesunden Menschenverstand und ein echtes Verständnis der physischen Welt.“ Als eine der kurzfristigeren Anwendungen erwähnte er außerdem eine mögliche Zusammenarbeit mit Meta bei der intelligenten Brille Ray-Ban Meta.

Offene Forschung

Eine Sache an AMI Labs fällt jedem auf, der die KI-Branche verfolgt: Das Unternehmen hat sich zu offener Forschung verpflichtet. Es wird wissenschaftliche Arbeiten veröffentlichen und einen großen Teil des Codes als Open Source bereitstellen. „Wir glauben, dass sich die Dinge schneller entwickeln, wenn sie offen sind, und es liegt in unserem ureigenen Interesse, eine Community und eine Forschungsbasis um uns herum aufzubauen“, sagte LeBrun.

LeCun geht noch weiter. Offenheit ist für ihn nicht nur eine Strategie, sondern eine Überzeugung. „Ich glaube nicht, dass irgendjemand von uns, ob ich, Dario Amodei, Sam Altman oder Elon Musk, die Legitimität besitzt, für die Gesellschaft zu entscheiden, was eine gute oder schlechte Art der Nutzung von KI ist“, sagte er gegenüber WIRED.

Die wahre Zukunft der KI oder nur eine weitere Modewelle?

Da darf man sich fragen: Ist das nicht nur ein weiterer Trend, der in einem Jahr wieder verschwunden sein wird? CEO LeBrun selbst warnt vor übertriebenem Optimismus. „Meine Prognose lautet, dass ‚Weltmodelle‘ der nächste Werbeslogan sein werden. In sechs Monaten wird sich jedes Unternehmen als Weltmodell bezeichnen, um eine Finanzierung zu erhalten“, sagte er gegenüber TechCrunch. Er sagt das mit einem Lächeln, weil er AMI Labs für ein grundlegend anderes Projekt hält.

Der Wettbewerb in diesem Bereich nimmt zu. An Weltmodellen arbeitet Google DeepMind. Das Start-up World Labs von Fei-Fei Li erhielt im vergangenen Jahr mehr als eine Milliarde Dollar. AMI Labs steigt mit der höchsten Finanzierung von allen und mit einem Team, das auf Jahrzehnte der Grundlagenforschung zurückblickt, in dieses Rennen ein.

Ob Weltmodelle LLM tatsächlich übertreffen werden, wird die Zeit zeigen. Es kann Jahre dauern. Doch eines ist sicher: Yann LeCun hat seinen Ruf, seine Karriere und eine Milliarde Dollar fremden Geldes darauf gesetzt, dass er recht hat.