Metas Chief-AI-Wissenschaftler Yann LeCun verlässt das Unternehmen, um ein auf „World Models“ fokussiertes AI-Startup zu gründen

• Yann LeCun plant, Meta zu verlassen und ein AI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung von „World Models“ zu gründen
• Das neue Unternehmen will lernende Systeme auf Basis visueller und räumlicher Daten entwickeln, die das menschliche Verständnis und Schlussfolgern in der physischen Welt nachahmen
• Innerhalb von Meta wird die AI-Strategie nach der Kommerzialisierung des FAIR-Labors und der schwachen Performance des Modells Llama 4 neu ausgerichtet
• Mark Zuckerberg treibt eine groß angelegte Talentoffensive voran, unter anderem durch die Verpflichtung des Scale-AI-Gründers Alexandr Wang und die Einrichtung einer Abteilung für „Superintelligence“
• LeCuns Abgang wird als Signal für eine philosophische Spaltung innerhalb von Metas AI-Organisation und für die Entstehung einer neuen Wettbewerbsdynamik im AGI-Rennen gewertet

---

Yann LeCuns Abschied und seine Pläne für ein neues Startup

• Metas Chief AI Scientist Yann LeCun wird das Unternehmen verlassen, um sein eigenes AI-Startup zu gründen
  • Laut internen Quellen wird dies als bedeutende Veränderung innerhalb von Meta bewertet
  • Der Personalwechsel erfolgt, während CEO Mark Zuckerberg den Fokus auf ein „Superintelligence“-Projekt legt, um mit OpenAI und Google zu konkurrieren
• LeCun, Turing-Preisträger und Pionier der modernen AI, hat bereits erste Gespräche zur Finanzierung aufgenommen
• Das neue Startup konzentriert sich auf die Entwicklung von „World Models“, also Systemen der nächsten Generation, die nicht mit Text, sondern mit visuellen und räumlichen Daten trainiert werden
  • Solche Modelle sollen das menschliche Verständnis und Schlussfolgern über die physische Welt nachbilden und könnten rund zehn Jahre bis zur Reife benötigen

Veränderungen in Metas interner AI-Strategie

• LeCuns Abgang fällt in eine Phase des strukturellen Umbaus von Metas AI-Strategie
  • Zuckerberg richtet das von LeCun 2013 gegründete FAIR (Fundamental AI Research Lab) von langfristiger Grundlagenforschung auf kommerzielle AI-Produkte und Large Language Models (LLMs) aus
  • Dieser Wandel wurde nach der enttäuschenden Leistung von Llama 4 vorangetrieben, das hinter Konkurrenzmodellen von Anthropic, Google und OpenAI zurückblieb
• Zuckerberg holte den Scale-AI-Gründer Alexandr Wang, um Metas Bereich „Superintelligence“ zu leiten
  • Meta übernahm 49 % an Scale AI für 14,3 Milliarden US-Dollar
  • Zudem wurde ein Elite-Team namens TBD Lab neu aufgebaut, das mit Vergütungspaketen von bis zu 100 Millionen US-Dollar Talente von Wettbewerbern anwirbt

Philosophische Differenzen zwischen LeCun und Zuckerberg

• LeCun hat sich öffentlich gegen Zuckerbergs Fokus auf Large Language Models (LLMs) positioniert
  • Er bezeichnete LLMs als „nützlich, aber grundsätzlich begrenzte Technologie“ und sagte, ihnen fehle die Fähigkeit, wie Menschen zu schlussfolgern und zu planen
• Das neue Startup soll die Forschung aus FAIR weiterführen und ein auf „World Models“ basierendes Denksystem für künstliche Intelligenz aufbauen

Personalveränderungen bei Meta und Reaktionen des Marktes

• In den vergangenen Monaten hat Meta Wechsel in der AI-Führung und Umstrukturierungen vorgenommen
  • Joelle Pineau, Vice President of AI Research, wechselte zu Cohere
  • 600 Mitarbeitende im AI-Bereich wurden entlassen
  • Gleichzeitig wurde der ChatGPT-Mitentwickler Shengjia Zhao als Chief Scientist des Superintelligence Lab verpflichtet
• Ende Oktober fiel die Meta-Aktie um 12,6 %, wodurch rund 240 Milliarden US-Dollar an Marktkapitalisierung vernichtet wurden
  • Dies geschah, nachdem Zuckerberg erklärt hatte, dass die AI-Investitionen im kommenden Jahr 100 Milliarden US-Dollar übersteigen könnten
• Vor diesem Hintergrund legt LeCuns Abgang strukturelle und philosophische Risse innerhalb von Meta offen und deutet auf das mögliche Auftreten eines neuen AGI-Konkurrenten hin

Aktien- und Marktinformationen

• Die Meta-Aktie schloss am Dienstag bei 627,08 US-Dollar (-0,74 %), im nachbörslichen Handel bei 627,00 US-Dollar (-0,01 %)
• Am Ende des Artikels wird darauf hingewiesen, dass es sich um die Einschätzung von RTTNews handelt, nicht um eine offizielle Position der Nasdaq

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Die meisten konzentrieren sich auf Meta und Yann LeCuns Abgang, aber ich beobachte ein anderes Phänomen.
  Der aktuelle Tech-Markt ist wirklich seltsam. Forschende bekommen VC-Gelder für Ideen, die sich noch klar im Stadium wissenschaftlicher Experimente befinden. Früher wurde so etwas eher negativ gesehen, heute wird es mit Bewertungen in Milliardenhöhe belohnt

  • Dieser Ausdruck vom „seltsamen Tech-Markt“ trifft es perfekt. Im Bloomberg-Artikel „The Perfect AI Startup“ gibt es ein ähnliches Beispiel. Besonders bezeichnend ist die Anekdote, dass Murati 2 Milliarden Dollar eingesammelt haben soll mit der Aussage, sie könne keine Fragen beantworten, werde aber das beste AI-Team aufbauen
  • In den letzten ein bis zwei Jahren war das so, aber ich habe das Gefühl, dass wir jetzt an einem Wendepunkt sind. OpenAI kündigt nur noch produktorientierte Dinge wie Instant Checkout und AgentKit an, und Anthropic konzentriert sich auf Claude Code. Von AGI oder Superintelligenz ist kaum noch die Rede, stattdessen verlagert sich der Fokus darauf, mit bestehenden Modellen reale Produkte zu bauen
  • Ich habe bei mehreren Startups gearbeitet, und dass forschungsnahe Gründer VC-Gelder aufnehmen, um Experimente zu validieren, ist ganz normal. In der Nähe von Universitäten gibt es viele Startups, die Forschung kommerzialisieren wollen. Dass Forschende aus dem FAANG-Umfeld gründen, ist ebenfalls ein natürlicher Verlauf
  • Ich sehe diesen Trend eher positiv. Das Wesen von VC war ursprünglich, in Experimente mit hohem technischem Risiko zu investieren. Frühe Beispiele wie Genentech zeigen das. Später hat man sich eher wie PE auf bereits validierte Geschäftsmodelle konzentriert, aber jetzt fühlt es sich an, als würde man zum ursprünglichen Geist zurückkehren
  • Man kann zwar von einem „seltsamen Markt“ sprechen, aber wer die Dotcom-Blase erlebt hat, dem kommt das heute eher weniger seltsam vor. Damals bekam alles mit „e“ am Anfang Finanzierung, etwa ePets, ePlants oder eStamps

• LeCun Wang zu unterstellen wirkte wirklich wie die schlechtestmögliche Entscheidung. Aber was Zuckerberg will, ist offenbar keine Grundlagenforschung, sondern eher AI-Slopware, also schnelle Kommerzialisierung

  • In der Industrieforschung muss eine Person auf Chief-Ebene langfristige Forschung und kurzfristige Projekte ausgewogen steuern. LeCun hat gegenüber LLMs und Engineering-Projekten jedoch immer wieder eine feindselige Haltung gezeigt. Auch zu erfolgreichen Projekten wie Llama oder PyTorch hielt er Distanz, und als Llama 4 kritisiert wurde, zog er die Grenze mit dem Hinweis, er leite nur FAIR. Für die Führung in einem produktorientierten Unternehmen halte ich diese Haltung für ungeeignet
  • Dass LeCun kein Interesse an LLMs hat, ist offensichtlich. Zucks oberste Priorität sind dagegen LLMs
  • Im Grunde wurde LeCun innerhalb der Organisation verdrängt. LLMs liefern Ergebnisse, seine Projekte dagegen nicht. Zeit genug hatte er, aber die Resultate blieben aus
  • Dass LeCun ein hervorragender Forscher ist, steht außer Frage, aber die Chancen waren da und die Ergebnisse blieben hinter den Erwartungen zurück. Jetzt will Zuck einen neuen Ansatz. So wie Messi nicht automatisch in jedem Team glänzt, ist es eben auch hier
  • Zuck hat John Carmack geholt, ohne dass viel dabei herauskam. Trotzdem denke ich, dass Meta dank LeCun nie komplett in den „Evil Empire“-Modus geraten ist

• Man sieht, wie Meta Leute wie LeCun, Carmack und Luckey verliert. Aber individueller Erfolg hängt stark vom Umfeld ab
  Wie in der Formel 1 bei Schumacher oder Vettel kann ein Teamwechsel dazu führen, dass jemand plötzlich ganz durchschnittlich wirkt. Auch Physiker erzielen beim Wechsel des Fachgebiets oft nicht mehr dieselben Resultate wie zuvor.
  In Unternehmen ist es ähnlich: Ich habe oft erlebt, dass „Rockstar“-Talente aus anderen Firmen sich im neuen Umfeld nicht anpassen konnten. Umgekehrt gibt es auch Fälle, in denen zuvor durchschnittliche Leute in einer neuen Umgebung aufblühen. Palmer Luckeys Erfolg mit Anduril ist ein gutes Beispiel

• Ich halte den World-Model-Ansatz für richtig. So wie AI-Agenten auf Basis von LLMs gut mit vorab berechneten Informationen arbeiten, könnte ein Weltmodell mit anpassbarer Granularität die Leistung autonomer Agenten deutlich verbessern. Wenn mehrere Modelle in Form eines Schwarms (swarm) zusammenarbeiten, könnte das sogar einen Weg in Richtung AGI eröffnen

  • Ich frage mich, was mit „World Model“ konkret gemeint ist. Mich würde interessieren, wie man damit in der Praxis interfaced
  • Es gibt jedoch keinen Beleg dafür, dass ein Swarm-Ansatz zu AGI führt. Horizontale Skalierung von Intelligenz hat Grenzen, man braucht vertikale Skalierung. So wie der Verlust menschlicher Sinne nicht automatisch die Intelligenz verringert, hängt AGI nicht einfach von Input/Output (IO) ab. Zuerst braucht es meiner Ansicht nach eine grundlegende architektonische Innovation bei LLMs

• LeCun hat lange behauptet, LLMs seien eine Sackgasse, und nun scheint er diese Überzeugung selbst testen zu wollen. Wahrscheinlich wird er bald versuchen, große VC-Investitionen einzuwerben

  • Natürlich nicht mit seinem eigenen Geld ;)

• Viele kritisieren, dass LeCun keine Produkte liefert, aber er hat von Anfang an gar nicht produktorientiert gedacht. Vermutlich ist er Meta beigetreten, weil er dort Zugang zu großen Ressourcen und einem starken Talentnetzwerk hatte, wie es an der NYU schwer zu bekommen wäre. Umsatz oder Zeitpläne dürften ihn kaum interessiert haben.
  Jetzt, da Zuckerberg klar auf eine produktorientierte Strategie umschwenkt, ist es nur natürlich, dass LeCun sich an den Rand gedrängt fühlt.
  Interessant ist, dass Yoshua Bengio weiterhin nicht in die Industrie gewechselt ist

  • Ich habe das Gefühl, dass LeCun bei LLMs eine Fehleinschätzung getroffen hat. Er argumentierte, dass wegen der probabilistischen Natur des Token-Samplings längere Ausgaben am Ende zwangsläufig im Unsinn enden. In der Praxis lösen Modelle aber oft trotzdem am Ende das Problem, selbst wenn sie zwischendurch Fehler machen.
    Er hat sich zu sehr in formalen Debatten verloren, und ich hoffe, dass Meta unter besserer Führung echte AI-Produkte liefern kann

• LeCun hätte geduldige Investoren gebraucht, und Zuck ist nicht dieser Typ. Ich kenne die Spannungen zwischen Forschenden und Produktteams gut, deshalb finde ich das Ergebnis diesmal besonders interessant.
  Diese Entscheidung dürfte zu einem extremen Ausgang führen — entweder explosives Wachstum oder totales Scheitern. In jedem Fall wird sie als Katalysator für die nächste Phase von AI wirken

• Dass LeCun nicht mehr bei Meta ist, könnte für die Welt sogar besser sein. Falls sein Ansatz wirklich ein Weg zu AGI ist, dann ist Meta ein zu riskanter Ort, um damit betraut zu werden

  • An LLMs arbeiten ohnehin schon genug Leute, daher ist es vielleicht sogar gut, dass er genau das nicht macht

• Als ehemaliger Facebook-Mitarbeiter wirkt das auf mich bei LeCun weniger wie ein freiwilliger Abgang als wie ein gesteuerter Rauswurf.
  Ihn einem neuen Führungskraft zu unterstellen, die über eine Akquisition ins Unternehmen kam, war ein klares Signal, dass es Zeit ist zu gehen

• Ich denke, diese Personalie war Teil von Zucks Plan. Ihn direkt zu entlassen wäre ein PR-Risiko gewesen, also hat er Wang an die Spitze gesetzt und LeCun so auf natürliche Weise aus seiner Position gedrängt

  • Andererseits kann man sich auch fragen, ob es nicht noch schlechtere PR ist, Wang über ihn zu setzen