Enquanto o resto da indústria da IA corre para rotular o seu trabalho como “AGI” ou “superinteligência”, Alexandre LeBrun, CEO da Yann LeCun modelo mundial comece, Laboratórios AMI, evita os termos completamente. Lebrun disse em entrevista ao TechCrunch que a empresa não usa termos como “AGI” ou “superinteligência”.
“Nunca usamos a palavra AGI. E percebi que ninguém mais a usa; eles mudaram para superinteligência”, disse ele. “Da próxima vez, mudaremos para outra coisa.” Ele também não é vendido pela nova gravadora. “Não existe uma boa definição. O que é superinteligência? Não sei. Não é uma palavra muito útil.”
É uma postura incisiva de um fundador sentado no centro da mais nova corrida da IA.
TechCrunch conversou com LeBrun enquanto ele estava em Seul na semana passada para a Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquina, onde procurava parceiros industriais locais, empresas globais e pesquisadores. AMI Labs ainda é um pré-produto, mas já está cortejando jogadores de robótica, manufatura e eletrônica. Um modelo mundial, que incorpora a física para prever e trabalhar com o mundo real, precisa ser comprovado fora do laboratório, explicou LeBrun.
Uma área onde se espera que os modelos mundiais tenham um grande impacto é a robótica. Por enquanto, os robôs estão apenas executando rotinas fixas, “completamente estáticas”, e a IA permanece “realmente burra no mundo físico”, disse LeBrun.
Mesmo quando a IA pode simplesmente tornar os robôs “conscientes do contexto”, isso marcaria “uma grande diferença para o mundo”. Essa IA sensível ao contexto teria sido útil, por exemplo, na prevenção um robô que dançava e praticava kung fu em um evento público de se aproximar e chutar uma criança. “O hardware é muito avançado; o progresso no hardware nos últimos meses é incrível, mas não há cérebro.”
Um modelo de linguagem grande (LLM) prevê a próxima palavra ou texto, e um modelo mundial prevê o próximo estado. Tire um copo da mesa e você já sabe que ele vai tombar e derramar; essa é a intuição que um modelo mundial deve capturar: prever o próximo estado do mundo, explicou LeBrun.
Ele não afirma que os modelos mundiais são melhores que os LLMs, que são “complementares, não substituíveis” quando se trata de sistemas de IA que compreendem o mundo físico, disse LeBrun. Traçando um paralelo com as funções distintas de linguagem e raciocínio do cérebro humano, ele acrescentou que os LLMs continuarão sendo as ferramentas mais eficientes para processar a linguagem, enquanto os modelos mundiais fornecerão contexto e compreensão do mundo real.
Quase todas as indústrias que “tocam o mundo real” poderiam eventualmente fazer uso da robótica baseada em modelos mundiais, disse LeBrun, argumentando que os ambientes físicos permanecem onde os LLMs são mais fracos.
Um robô de fábrica que repete o mesmo movimento funciona bem hoje, disse ele. O desafio começa quando “você leva o seu robô para fora, para um ambiente mais aberto, na sua casa, ou na rua”, onde ele deve compreender o que o rodeia e operar com segurança. “Os robôs não estão seguros neste momento”, disse ele. “Não há solução para isso hoje.”
A área de saúde oferece um exemplo mais pessoal para LeBrun, cuja empresa anterior era a Nabla, uma startup de saúde de IA. Ele comparou os sistemas de IA atuais a um médico treinado apenas com livros didáticos e sem residência. Os LLMs podem ser úteis na medicina, disse ele, mas cobrem “apenas 1% dos cuidados de saúde”. O resto depende da experiência do mundo real.
Mas um modelo mundial, disse LeBrun, não pode ser construído dentro de um laboratório. Para treinar na realidade, a AMI precisa de ambientes reais e parceiros próximos, segundo o CEO. “Precisamos de acesso ao mundo real” e é “mais fácil fazer isso com parceiros”. Isso é parte do que o atrai para a Ásia, onde realmente estão os robôs, os chips e as fábricas.
LeBrun ainda não irá definir uma estratégia completa para a Ásia. “É muito cedo”, disse ele. Mas a atração em direção à Coreia do Sul resume-se a duas coisas. Primeiro, a Coreia possui indústrias avançadas em robótica, semicondutores e manufatura; os setores pesados de hardware que a primeira onda de IA mal tocou.
A segunda atração é a velocidade. LeBrun destacou o plano nacional da Coreia de investir dinheiro na IA e seu histórico como um dos primeiros a adotá-la. “A Coreia foi o país que mais rapidamente adotou a Internet há 25 anos”, disse ele. É essa combinação, uma base industrial profunda mais uma vontade de abraçar a IA rapidamente, que ele chama de “única” e a razão pela qual “queremos estar aqui desde o primeiro dia”.
“Tenho dito a Alex e à equipe para virem para a Coreia”, disse JP Lee, CEO da SBVA e um dos patrocinadores da AMI na Ásia, ao TechCrunch.
O governo fez “um trabalho tremendo” financiando modelos LLM soberanos locais, disse Lee, e esses já funcionam “suficientemente bem” para tarefas de uso geral, mas ele está pressionando para que a Coreia continue investindo em IA física também. Ele aponta para o plano de Junho de Seul para mobilizar cerca de 880 mil milhões de dólares para chips, data centers de IA e IA física, como um de seus três pilares declarados. “Eles deveriam coexistir.”
O valor da Coreia para as empresas estrangeiras, argumentou Lee, não está apenas no hardware. Os desenvolvedores locais são rápidos em adotar e adaptar novas ferramentas, um padrão que produziu players locais da Internet como Naver e Kakao.
Apesar de todo o poder das estrelas e do cheque de um bilhão de dólares, a AMI ainda não tem nada para vender. A startup, cofundada pelo vencedor do Prêmio Turing Yann LeCun depois que ele deixou Meta, arrecadou US$ 1,03 bilhão em março com uma avaliação pré-monetária de US$ 3,5 bilhões. Ainda não há produto e nenhum cronograma com o qual ele se comprometa. “Faremos uma surpresa quando estivermos prontos”, disse LeBrun.
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