Главный научный директор Meta ушёл от Цукерберга: что построит Ян Лекун за $3,5 млрдЖурнальный заголовок

19 ноября 2025 года 65-летний француз Ян Лекун открыл свою страницу в Facebook — социальной сети, которой он отдал 12 лет жизни, — и написал короткий пост. Слухи правда. Он уходит из Meta. Будет создавать собственную компанию.

Внутри Кремниевой долины это прочитали как землетрясение. Один из трёх «крёстных отцов» современного искусственного интеллекта, лауреат премии Тьюринга 2018 года (часто называемой «Нобелевской по информатике»), человек, без работ которого не существовало бы ни TikTok, ни Instagram-рекомендаций, ни голосовых помощников, ни автопилотов Tesla — покидает корпорацию Марка Цукерберга в момент, когда её основатель тратит миллиарды долларов на то, чтобы догнать OpenAI и Google.

Меньше чем через месяц, в декабре 2025 года, агентство Fortune раскрыло детали: новый стартап Лекуна Advanced Machine Intelligence (AMI) Labs ведёт переговоры о привлечении инвестиций — с оценкой компании в 3,5 миллиарда долларов. Стартап ещё ничего не выпустил. Не сделал ни одного релиза. И уже стоит как 60% Twitter в момент покупки его Илоном Маском.

Кто такой Лекун и почему его уход важен

Чтобы понять масштаб новости, нужно понять масштаб человека. Ян Лекун родился 8 июля 1960 года в парижском пригороде Суази-су-Монморанси. Его фамилия — старая бретонская, изначально писалась как Le Cunff и означала буквально «хороший парень».

В 1980-х, защитив докторскую в Сорбонне, он переехал в США работать в легендарных лабораториях AT&T Bell Labs в Холмделе, штат Нью-Джерси. Именно там он сделал то, что в итоге дало миру современный ИИ: разработал свёрточные нейронные сети (CNN) — архитектуру, которая лежит в основе любого распознавания лиц, классификации изображений и компьютерного зрения. Его система LeNet с конца 1990-х читала более 10% всех банковских чеков в США. Также Лекун — один из создателей формата сжатия изображений DjVu, известного всем, кто когда-то скачивал отсканированные книги.

В 2013 году Марк Цукерберг лично уговорил Лекуна возглавить новую внутреннюю лабораторию Facebook AI Research (FAIR). За 12 лет в компании — 5 как директор FAIR и 7 как главный научный директор по ИИ всей корпорации — Лекун выстроил исследовательское подразделение, на котором держится практически вся открытая ИИ-стратегия Meta, включая семейство языковых моделей LLaMA, скачанных сотни миллионов раз.

В 2018 году вместе с Джеффри Хинтоном и Йошуа Бенжио он получил премию Тьюринга — высшую награду в области информатики, которую часто называют «Нобелевской премией по computer science».

Почему ушёл

Формально — чтобы запустить «новую большую революцию в ИИ». В своём прощальном посте Лекун сформулировал миссию AMI Labs так: создать системы, понимающие физический мир, обладающие постоянной памятью, умеющие рассуждать и планировать сложные последовательности действий. Лекун называет это «мировыми моделями» (world models) и давно публично спорит с конкурентами из OpenAI, утверждая, что одних больших языковых моделей в духе ChatGPT для подлинного интеллекта недостаточно.

Неформальные причины известны из публикаций CNBC и Financial Times. В 2025 году Цукерберг провёл болезненную для Лекуна реорганизацию. Llama 4 — четвёртая версия флагманской модели Meta — получила прохладные отзывы разработчиков, и Цукерберг развернул кампанию по охоте за талантами и заплатил 14,5 миллиарда долларов за 49% компании Scale AI, чтобы переманить её 28-летнего CEO Александра Ванга. Ванг возглавил новое подразделение Superintelligence Labs (Лаборатория сверхразума), куда переподчинили и Лекуна.

По данным CNBC, Лекун и Ванг почти не общались. Лекун — публичный поборник open-source и научной открытости. Ванг и его команда (включая бывшего CEO GitHub Ната Фридмана и одного из создателей ChatGPT Шенцзи Чжао) предпочитают закрытый подход к разработке моделей. Стилистический конфликт обернулся уходом.

При этом — деталь характерная — расстаться красиво они смогли. В своём посте Лекун лично поблагодарил Цукерберга, директора по технологиям Эндрю Босворта, бывшего директора по продукту Криса Кокса и Майка Шрепфера за поддержку программы AMI. Meta заявила, что станет партнёром AMI Labs. На прощальном этапе Лекун остался в компании до конца 2025 года, а в январе 2026-го официально вступил в должность исполнительного председателя AMI Labs.

Что построит AMI Labs

Лекун давно публично утверждает: путь к настоящему искусственному интеллекту лежит не через всё более крупные языковые модели, а через системы, которые понимают физическую реальность так, как её понимают младенцы и животные. Кошка, не понимающая ни одного слова, способна спланировать прыжок на полку с микроволновки. Самая мощная нейросеть — нет.

AMI Labs займётся именно этим — построением «мировых моделей» (world models). Это системы с:

• постоянной памятью (не сбрасываемой между сессиями)
• пониманием причинно-следственных связей
• способностью планировать многошаговые действия
• здравым смыслом, не выводимым из текстов

Главные потенциальные применения — продвинутая робототехника (роботы, способные адаптироваться к ситуациям, для которых их не программировали), автономные транспортные средства нового поколения, научные ИИ-агенты для лабораторий.

Что это значит для Цукерберга и Meta

Для Цукерберга — двойной сигнал. С одной стороны, он теряет научный авторитет планетарного масштаба: Лекун — один из трёх живущих лауреатов Тьюринговской премии за глубокое обучение. С другой — Цукерберг сознательно делает ставку не на исследования, а на инженерию и продуктовый рывок. Llama, Reels, Threads, очки Ray-Ban Meta — это уже не лаборатория, это рынок.

Лекун в своём прощальном посте практически прямо это и подсветил: «Преследование цели AMI в независимой структуре — способ максимизировать её широкое влияние». Перевод с дипломатического: внутри Meta, заточенной на рекламные продукты и AGI-гонку, фундаментальная наука стала тесной.

Любопытно, что 18 мая 2026 года Лекун выступит с речью на церемонии вручения дипломов в инженерной школе Нью-Йоркского университета (NYU Tandon), где он много лет является заслуженным профессором и где в 2012 году основал Центр исследований данных (Center for Data Science). Это будет его первая большая публичная речь в новом статусе.

Историческая параллель: 1956, Дартмут и первая «зима»

В этой истории есть значимая историческая рифма. Летом 1956 года в Дартмутском колледже состоялся легендарный семинар, на котором собрались Джон Маккарти, Марвин Минский, Клод Шеннон, Натаниэль Рочестер и ещё несколько математиков. Именно там был введён сам термин «искусственный интеллект». На том семинаре участники открыто рассорились по поводу того, каким путём идти к мыслящей машине — через символьную логику или через нейроподобные системы.

Победили символисты. Нейронные сети, предложенные ещё в 1958 году Фрэнком Розенблаттом в его «Перцептроне», были фактически похоронены статьёй Минского и Пейперта 1969 года. Наступила первая «ИИ-зима». Она длилась почти двадцать лет.

Из этой зимы нейронные сети вытащили именно Хинтон, Бенжио и Лекун — те же три человека, что в 2018 году получили за это Тьюринговскую премию. И сегодня история повторяется на следующем витке: один из них уходит из крупнейшей корпорации, чтобы доказать, что доминирующий сегодня подход (большие языковые модели) — это тупик, а будущее — в чём-то другом.

В индустрии данных это давно известный паттерн. Самые громкие прорывы рождаются не в недрах гигантов, а в маленьких командах, ушедших из этих гигантов с конкретной идеей. Так появился Google (бывшие исследователи Стэнфорда). Так появился OpenAI (выходцы из Y Combinator). Так появилась Anthropic (бывшие сотрудники того же OpenAI). Похоже, AMI Labs — следующая глава в этой большой книге.

Книга Лекуна, переведённая на русский

Российским читателям, знакомым с темой не понаслышке, имя Лекуна не должно быть чужим. В 2021 году издательство «Интеллектуальная литература» в серии «Библиотека Сбера: Искусственный интеллект» выпустило его книгу «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» — фундаментальное и при этом доступное широкому читателю описание того, что Лекун называет «мысленным окном в будущее ИИ». Книга получила в России высокие читательские оценки.

Возможно, её стоит перечитать. Потому что то, о чём в ней написано, прямо сейчас на наших глазах становится главным сюжетом в мире данных и искусственного интеллекта на ближайшие десять лет.

Источники: CNBC, Reuters, Fortune, Financial Times, Marketing AI Institute, Open Data Science, Tekedia, Channels TV, NYU Tandon School of Engineering, AOL/Salem Radio Network, peoples.ru (Марк Цукерберг), Wikipedia (Yann LeCun), Хабр (биографические материалы), издательство «Альпина Паблишер».