KI-Pionier Yann LeCun setzt eine Milliarde Dollar auf Weltmodelle statt Chatbots

Yann LeCun

Photo: Ecole polytechnique from Paris / CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons

Geboren	8. Juli 1959 Paris
Beruf	Informatiker und KI-Unternehmer
Auszeichnungen	PAMI Distinguished Researcher Award · Harold Pender Award · Turing Award

Jahrelang arbeitete Yann LeCun bei einem der Unternehmen, die sich ein Wettrennen um immer größere Chatbots lieferten – und erklärte jedem, der es hören wollte, dass dieser Ansatz niemals menschenähnliche Intelligenz hervorbringen werde. Jetzt hat er das Unternehmen verlassen, um das Gegenteil zu beweisen: mit etwas mehr als einer Milliarde Dollar, die andere aufbringen. AMI Labs, das Unternehmen aus Paris, das er nach seinem Weggang von Meta mitgegründet hat, entwickelt sogenannte Weltmodelle: Systeme, die anhand von Videos und Sensordaten lernen, wie sich die physische Welt verhält – statt anhand von Texten. Der Wissenschaftler, dessen Arbeit an neuronalen Netzen den aktuellen Boom erst möglich gemacht hat, setzt seinen Ruf auf die Behauptung, dass die zentrale Technologie dieses Booms ein Umweg ist.

Ursprünglich wurde sein Familienname Le Cun geschrieben; er geht auf den alten bretonischen Namen Le Cunff zurück, der aus der Gegend um Guingamp in der nördlichen Bretagne stammt. LeCun wurde in Soisy-sous-Montmorency, in den nördlichen Vororten von Paris, geboren, studierte Ingenieurwesen an der ESIEE Paris und promovierte in Informatik an der Université Pierre et Marie Curie. In seiner Doktorarbeit schlug er eine frühe Form der Backpropagation vor – jenes Verfahrens, mit dem ein neuronales Netz aus seinen Fehlern lernt und das fast allen Systemen zugrunde liegt, die heute als künstliche Intelligenz bezeichnet werden. Anschließend verbrachte er ein Jahr als Postdoktorand bei Geoffrey Hinton in Toronto.

1988, ein Jahr nach seiner Promotion, trat er eine Stelle bei den AT&T Bell Laboratories in Holmdel, New Jersey, an. Dort entwickelte er die als LeNet bekannten Convolutional Neural Networks, die anhand von Beispielen lernten, handgeschriebene Ziffern zu lesen. Ein System zum Lesen von Schecks, an dessen Entwicklung er beteiligt war, kam bei NCR und anderen Unternehmen in großem Umfang zum Einsatz. Bei AT&T Labs-Research, wo er 1996 die Leitung der Bildverarbeitung übernahm, arbeitete er mit Léon Bottou und Patrick Haffner an DjVu, einem Komprimierungsformat für eingescannte Dokumente, das Internet Archive bis heute verwendet, um digitalisierte Bücher bereitzustellen.

Neuronale Netze gerieten anschließend aus der Mode, doch LeCun arbeitete trotzdem weiter an ihnen. 2003 wechselte er an die New York University, wo er am Courant Institute bis heute den Jacob T. Schwartz Chair innehat. 2012 wurde er Gründungsdirektor des dortigen Center for Data Science, im Jahr darauf gründete er gemeinsam mit Yoshua Bengio die ICLR-Konferenz. Als Deep Learning zurückkehrte, geschah das auf Grundlage jener Ideen, für die er, Bengio und Hinton auch in den mageren Jahren eingetreten waren. Die drei Männer erhielten 2018 gemeinsam den Turing Award, die höchste Auszeichnung der Informatik – weshalb Zeitungen sie bis heute als die Godfathers of AI bezeichnen. Zu diesem Zeitpunkt arbeitete LeCun bereits seit fünf Jahren für Facebook: Im Dezember 2013 hatte ihn das Unternehmen mit dem Aufbau seines KI-Forschungslabors FAIR beauftragt.

FAIR entwickelte sich zu einem der offensten Labore der Branche: Es veröffentlichte seine Forschungsarbeiten und seinen Code, und LeCun wurde zum lautstärksten Fürsprecher dafür, Modellgewichte freizugeben, damit alle darauf aufbauen können. Im Labor entstand das erste LLaMA, das im Februar 2023 für Forschende freigegeben wurde. Dort wurde auch Galactica entwickelt, ein Modell zum Verfassen wissenschaftlicher Texte, dessen öffentliche Demo Meta im November 2022 nach etwa 48 Stunden wieder zurückzog, nachdem Nutzer gezeigt hatten, wie selbstsicher es frei erfundenen Unsinn produzierte. Zwei Wochen später kam ChatGPT auf den Markt und begeisterte die Öffentlichkeit; LeCun sagte später, die Welt sei für Galactica schlicht noch nicht bereit gewesen. 2025 unterstellte Zuckerberg Metas KI-Bemühungen Alexandr Wang und einer neuen Superintelligence-Sparte. LeCun berichtete an Wang, und FAIR war von den Entlassungen im Oktober betroffen. Im November kündigte er an, das Unternehmen zum Jahresende zu verlassen.

Das Schwierige an LeCun ist, dass er bei langfristigen Entwicklungen oft richtigliegt, bei kurzfristigen Fragen aber zum Streit neigt. Seit Jahren argumentiert er, große Sprachmodelle könnten weder logisch denken noch planen, während darauf basierende Chatbots zum wichtigsten Geschäftsfeld der Branche wurden. Wenige Wochen nach seinem Weggang sagte er der Financial Times, die Benchmark-Ergebnisse von Metas Llama 4 seien „ein bisschen geschönt“ worden, indem für verschiedene Tests unterschiedliche Modellversionen zum Einsatz kamen – ein Vorwurf, den Metas Leiter für generative KI, Ahmad Al-Dahle, bereits bei seinem ersten Aufkommen zurückgewiesen hatte. Auch bei der Frage nach den Risiken steht er anders da als seine Mitpreisträger: Hinton und Bengio warnen inzwischen, KI könne die Menschheit bedrohen, während LeCun Fortune im Oktober 2026 sagte, er mache sich überhaupt keine Sorgen um das Aussterben der Menschheit. Effektiven Altruismus nannte er „super toxisch“ und den Vorstandsvorsitzenden von Anthropic, Dario Amodei, „völlig verblendet“. Vor der Gefahr von KI zu warnen, die zu groß sei, um sie der Öffentlichkeit anzuvertrauen, sei seiner Ansicht nach ein Fall von Regulatory Capture. Kritiker wenden ein, sein Optimismus beruhe in hohem Maße auf dem Vertrauen in die Menschen, die diese Systeme einsetzen.

AMI Labs ist die Wette, die den Streit in die eine oder andere Richtung entscheiden soll. Das Unternehmen wurde im März 2026 vorgestellt und nahm 1,03 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 3,5 Milliarden Dollar vor der Finanzierungsrunde auf – laut LeCun eine der größten Seed-Finanzierungen aller Zeiten. Die Runde wurde gemeinsam von Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital und Bezos Expeditions angeführt; zu den weiteren Geldgebern zählen Nvidia, Samsung und Toyota Ventures. Alexandre LeBrun, der zuvor das Health-Start-up Nabla leitete, ist CEO; LeCun ist geschäftsführender Vorsitzender und lehrt weiterhin an der NYU. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Paris, Teams in New York, Montreal und Singapur sowie rund 60 Beschäftigte. Es entwickelt seine Modelle auf Basis von JEPA, der Joint Embedding Predictive Architecture, für die LeCun seit Jahren wirbt und die zunächst für industrielle Anwendungen wie Robotik und Anomalieerkennung gedacht ist. LeBrun erklärte, bis zu kommerziellen Anwendungen könne es noch Jahre dauern. Im Januar 2026 wurde LeCun zudem Gründungsvorsitzender des technischen Forschungsbeirats von Logical Intelligence, einem Unternehmen, das an energiegestützten Schlussfolgerungssystemen arbeitet.

Abseits des Labors ist LeCun ein begeisterter Amateurastronom: Das Bild hinter seinem Beitrag zur Ankündigung von AMI zeigte den Cirrusnebel, aufgenommen in seinem eigenen Garten. Er besitzt die französische und die amerikanische Staatsbürgerschaft, wurde im Juli 2026 66 Jahre alt und hat drei Söhne. Seine eigene Sicht auf das Fachgebiet legte er in Quand la machine apprend dar, das 2019 in Frankreich erschien. Der Firmenname, darauf weist er hin, bedeutet im Französischen auch „Freund“.

Das erste Produkt von AMI, dessen Name noch nicht feststeht, soll bald erscheinen; LeCun hat angedeutet, dass offene Modelle dazugehören könnten. Es wird der erste öffentliche Beleg dafür sein, ob Weltmodelle leisten können, was er seit einem Jahrzehnt verspricht. Wenn es funktioniert, wird der Mann, den die Branche immer wieder als Querdenker bezeichnete, erneut früh dran gewesen sein – wie schon bei den neuronalen Netzen. Wenn nicht, behalten seine Warnungen vor Chatbots ihre Schlagkraft, kommen dann aber von jemandem, der eine Milliarde Dollar zur Verfügung hatte, um eine Alternative zu entwickeln.

Schlagwörter: Wirtschaft, ceos, meta, Wirtschaftsführer, AMI Labs, Geoffrey Hinton, Llama, Yann LeCun

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