Yann LeCun Ele está deixando a Meta. Após 12 anos como cientista-chefe de IA, o vencedor do Prêmio Turing e co-inventor do aprendizado profundo moderno está deixando a empresa de Mark Zuckerberg para fundar uma startup. O motivo é filosófico: LeCun acredita que grandes modelos de linguagem (LLMs) como ChatGPT, Gemini e a própria Llama da Meta. são um beco sem saída na corrida em direção à inteligência artificial geral..
Sua nova empresa se concentrará em "modelos mundiais", sistemas que aprendem assistindo a vídeos e analisando dados espaciais em vez de consumir texto. A "grande inovação" pode ser resumida no fato de que a Meta está investindo US$ 600 bilhões em LLM, e ele acha isso uma perda de tempo. E quando isso é dito por alguém que inventou metade das tecnologias que esses sistemas utilizam, talvez valha a pena ouvir.
Quando o padrinho da IA se torna o dissidente
A história de Yann LeCun É a de alguém que sempre teve razão cedo demais. Década de 80Paris: Nenhum professor quer orientar sua tese sobre aprendizado de máquina porque "não é um assunto sério". Década de 90AT&T Bell Labs: Desenvolve as redes neurais convolucionais que possibilitam o reconhecimento facial em bilhões de smartphones atualmente. 2018: ganha o Prêmio Turing juntamente com Geoffrey Hinton e Yoshua Bengio, os três “padrinhos do aprendizado profundo”.
Hoje, em 2025, Yann LeCun afirma que Todo mundo comete erros.ChatGPT? "Menos inteligente que um gato." GPT-5? "Nunca alcançará o raciocínio humano." A ideia de escalar LLMs para superinteligência? "Bobagem", disse ele. Algo parecido com quando Galileu disse à Igreja que a Terra girava em torno do Sol, só que desta vez a Igreja é o Vale do Silício e acabou de investir centenas de bilhões na ideia de que a Terra está parada. E, mais uma vez, não sabemos exatamente o que está acontecendo em relação a tudo isso.
Meta escolhe o produto, Yann LeCun escolhe a ciência.
O divórcio já era cogitado há meses. Junho 2025A Meta investiu 14,3 mil milhões de dólares in Escala AI, contratando seu CEO de 28 anos Alexandre Wang para liderar a nova divisão "Meta Superinteligência Laboratorial". Resultado prático: Yann LeCun, 65 anos, três diplomas e um Prêmio Turing. Ele agora está efetivamente sob seu comando: ele responde a Wang..
Como Reportado pelo TechCrunchA reorganização transformou o laboratório FAIR (Fundamental AI Research), fundado por Yann LeCun em 2013, de um centro de pesquisa de longo prazo em um centro de desenvolvimento de produtos comerciais.
Mas não é só isso: em outubro de 2025, a Meta reduziu aproximadamente posições 600 na divisão de IA. Mais da metade dos autores do artigo original sobre Llama deixaram a empresa nos meses seguintes à sua publicação.
O modelo Llama 4 não atendeu às expectativas internas e está ficando para trás em relação à OpenAI e ao Google. É por isso que a pressa de Zuckerberg em competir com o ChatGPT transformou a FAIR de um laboratório de pesquisa de ponta em uma fábrica de produtos.
LeCun nunca escondeu seu ceticismo. "Antes de 'descobrirmos urgentemente como controlar sistemas de IA mais inteligentes do que nós', deveríamos ter pelo menos uma ideia inicial de como projetar um sistema mais inteligente do que um gato doméstico", escreveu ele na revista X.
Segundo ele, os chatbots preveem a próxima palavra em uma sequência. Eles não raciocinam, não planejam, não entendem causa e efeito. Apenas memorizam trajetórias. Um gato pulando em uma mesa calcula trajetórias, gravidade e resistência do ar. O ChatGPT não. Então, qual é a próxima trajetória?
Modelos mundiais: IA que aprende observando
A startup de Yann LeCun se concentrará em “modelos mundiais”Arquiteturas que aprendem com a realidade física. A ideia, descrito em seu artigo de 2022 "Um Caminho Rumo à Inteligência Artificial Autônoma" é simples: em vez de alimentar a IA com bilhões de palavras, ela é alimentada com vídeos e dados espaciais. Como uma criança: ela observa, toca, comete erros e aprende. O sistema constrói uma representação interna do mundo físico, compreende causa e efeito e antecipa cenários.
O Google DeepMind está trabalhando no SIMA 2., um agente que raciocina em ambientes virtuais 3D. A World Labs de Fei-Fei Li arrecadou US$ 230 milhões para projetos semelhantes. Qual a diferença? LeCun tem quarenta anos de experiência em fazer funcionar ideias aparentemente impossíveis. Suas redes convolucionais da década de 90 processavam de 10 a 20% dos cheques bancários nos Estados Unidos, quando todos diziam que as redes neurais estavam mortas.
O profeta não ouvido
Existe uma sutil ironia na situação. Yann LeCun construiu a base tecnológica que sustenta o ChatGPT, o Gemini, o Claude e todos os outros. O Transformer, a arquitetura por trás dos LLMs, utiliza componentes que LeCun ajudou a desenvolver. Mas agora ele diz: pare, você está escalando a coisa errada. É como se o inventor do motor de combustão interna tivesse dito que os carros elétricos são o futuro. Tecnicamente, ele construiu a indústria; filosoficamente, ele quer mudá-la.
O mercado não parece preocupado. As ações da Meta caíram 1,5% após a notícia. De acordo com a DataconomyMas não se preocupe. Zuckerberg já montou uma equipe de elite. Laboratório TBD, com pacotes de incentivo de 100 milhões de dólares para atrair talentos da OpenAI e da Anthropic. A estratégia é clara: produtos rápidos, concorrência acirrada, resultados trimestrais. A ciência pode esperar.
A ideia de Mark e outros é ganhar dinheiro agora promovendo sistemas que não alcançarão a superinteligência (mas fazer as pessoas acreditarem que sim é uma importante ferramenta de marketing usada para vendê-los). Afinal, eles já estão prontos e têm suas utilidades. Com esse dinheiro, talvez eles possam financiar o desenvolvimento de diferentes modelos que visem o "grande objetivo" da Inteligência Artificial Geral (IAG). Talvez através de treinamento físico de robôs. Pode ser que eu esteja errado, mas entendo a lógica: claro, o lucro se sobrepõe à pesquisa. Mas isso te surpreende?
LeCun, no entanto, pensa em décadas. "Esses sistemas podem levar dez anos para amadurecer", disse ele sobre os modelos mundiais. Dez anos é uma eternidade no Vale do Silício, onde o tempo médio de atenção é de três quartos. Mas LeCun esperou quarenta anos para que as redes neurais se tornassem comuns. Ele sabe esperar..
A aposta do dissidente
Segundo fontes citadas pelo Financial TimesLeCun já está em conversas preliminares com investidores. A rodada inicial de financiamento pode ultrapassar US$ 100 milhões, um valor recorde para uma startup neste estágio. O motivo é óbvio: se você é Yann LeCun e diz: "Os LLMs estão errados, vou construir a alternativa", o dinheiro virá. Reputação importa. Mesmo quando você vai contra a corrente? especialmente Quando você vai contra a corrente.
A coincidência de datas é curiosa. Enquanto LeCun deixa o cargo, a Meta anuncia investimentos de até 118 mil milhões de dólares Para 2025, a empresa está apostando tudo em infraestrutura de IA e data centers. LeCun almeja sistemas que aprendam como crianças, não como papagaios que repetem estatísticas.
Quem está certo? Saberemos daqui a dez anos. Ou talvez daqui a quarenta, como aconteceu com as redes neurais. Não se desanime; às vezes, o tempo da realidade é diferente do tempo do marketing.
Uma pergunta permanece: se o homem que inventou metade da IA moderna diz que estamos indo na direção errada, por que ninguém está diminuindo o ritmo? A resposta é simples. Parar custa caro. Repensar custa caro. Admitir que bilhões em investimentos poderiam perseguir um limite físico em vez de uma fronteira é muito custoso. É mais fácil acreditar que LeCun está errado desta vez. Mais fácil continuar subindo e esperar que o GPT-7, ou 8, ou 9, seja diferente, que a inteligência artificial surja mais cedo ou mais tarde. Talvez isso realmente aconteça, e Isso acontece em 3 anos, como muitos dizem..
Ou talvez Yann LeCun esteja certo. De novo. Assim como nos anos 80, quando ninguém acreditava em redes neurais. Assim como nos anos 90, quando as redes convolucionais pareciam complexas demais. Assim como em 2025, quando ele disse que a inteligência não vem do texto, mas do mundo físico.
A história já provou que ele está certo muitas vezes para que possamos ignorá-lo.
