ヤン・ルカンが10億ドル調達！「物理法則」を理解する次世代AIの構築へ

AI界の巨頭ヤン・ルカン（Yann LeCun）氏が、物理的な世界を理解する新しいAIの開発を目指し、10億ドル（約1,500億円）規模の資金を調達しました。現在の主流である大規模言語モデル（LLM）はテキストのパターン学習に依存しており、現実世界の物理的なルールや因果関係を把握できていないという課題があります。ルカン氏はこの限界を突破するため、動画などから世界の仕組みを自律的に学ぶ「世界モデル（World Model）」の実現を掲げています。ロボティクスや高度な自律型AIの基盤となるこのプロジェクトは、AIが『常識』を持つための大きなターニングポイントになるかもしれません。

納得だね。世界モデルには自由度がもっとたくさんある。LLMは本質的に静的なテキスト、つまり世界そのものではなく世界に関する人間のコミュニケーションからしか学べないから限界があるんだ。既存のアイデアを再構成することはできても、純粋に新しい発見や発明を生み出すのはほぼ不可能。言語パターンだけじゃなく、時空間的な理解に基づいた物理的な世界モデルを構築する、資金も運営もしっかりしたスタートアップなら、AGIへの本当のボトルネックを攻めていると言える。たとえ部分的な成功に終わったとしても、今のLLMが構造的にたどり着けないような汎化能力やクリエイティブな閃きを引き出せるかもしれない。

Yannの意見や、自己回帰モデルが多くの人が言うところのAGIやASIに対して「十分」かどうかっていう彼の見解がどうであれ、これはヨーロッパにとっておそらく良いことだ。米国や中国中心ではない、資本力の高いラボがもっと必要だよ。Mistralは好きだけど、フロンティアレベルのモデル性能にはついていけてないし、EU企業向けの導入支援やコンサルにピボットした感じがする。それもいいし稼がなきゃいけないのはわかるけど、研究の最前線を完全に譲ってしまうのはEUの競争力を維持する上では良くないな。

https://archive.is/20260310070651/https://www.ft.com/content... (https://archive.is/20260310070651/https://www.ft.com/content/e5245ec3-1a58-4eff-ab58-480b6259aaf1)

でも、これは応用AI企業ではない。

AI/MLにおけるYannの影響力には一点の疑いもないけど、Metaではもっと多くのリソースが使えたはずなのに、何も形にならなかった。マネジメントの問題かもしれないし、もっと競争が増えることを心から願っているけど、上の引用を読む限り、そうはならなそうに見える。動画を通じて世界を理解するっていう（記事にある）話は、動画生成モデルがすでにやっていることだし、かなり精度も上がってきている（Seedance、Kling、Soraとかね）。だから、彼が提案している手法がどう機能するのか、いまいちピンとこないな。

Yann LeCunが世界モデルのスタートアップAMI（Amilabs）で50億ドル以上の評価額を目指している。CEOにはLeBrunを起用。AMIはCFOにLeFunde、事後学習の責任者にLeTuneも雇った。さらにグロース担当にLeMune、推論効率化のリーダーにLePruneの採用も検討中だって。https://techcrunch.com/2025/12/19/yann-lecun-confirms-his-ne... (https://techcrunch.com/2025/12/19/yann-lecun-confirms-his-new-world-model-startup-reportedly-seeks-5b-valuation/)

世界モデルのハイプについていけてないのは自分だけかな？何年も前から議論されているけど、いまだに全部理論上の話じゃん。その間にLLMやテキスト基盤モデルが登場して、めちゃくちゃ効果的だと証明されて業界を席巻したのに、いまだに「いやLLMは本命じゃない、世界モデルこそがゴールドスタンダードになる、待ってろ」なんて言われているんだよね。

これ以上ないタイミングだね。理由は2つ。1) 世界がLLMに少し集中しすぎている（LLMがもたらすメリットや新しい地平が本物だというのは認めるけど）。他のタイプのモデルの研究も続ける必要がある。2) 「ヨーロッパには切り札（エース）が必要だ」と書きそうになったけど、自分はヨーロッパ人だが、別に競争したいわけじゃないんだ。これはカードゲームじゃない。ヨーロッパに必要なのは「魅力的な職場」なんだ。AIに役立つ才能を持った人たちが、海外だけじゃなくここでも働ける場所を見つけられるようにね！

去年の8月、Alex Wangが彼の「上司」になってから1週間後くらいにYannとランチしたんだ。どんな気分か聞いてみたら、1、2ヶ月様子を見てどうなるか確認してから、残るか他を探すか決めるって言ってたよ。誰かの夢のために働くより、自分の夢を追うためにMetaを去るなら、自分で会社を作るべきだと言っておいた。それはさておき、LLMが人間のような知能にはつながらないという点では彼に100%同意するけど（AGIは今や意味が詰め込まれすぎているが、Yannは元の定義で使っている）、彼の世界モデル戦略が進むべき道かというと、完全には納得していないかな。

もはや必然だよね。RAGからPAG（Physical Augmented Generation：物理的に拡張された生成）へと移行しようとしている。すでにPINN（物理学情報を付加したニューラルネットワーク）[1]はあるし、最近提案された、より効率的な物理AIのための複素数値ネットワーク量子化（CVNN）による物理場計算[2]もすぐに出てくるだろうね。[1] 物理学情報を付加したニューラルネットワーク: https://en.wikipedia.org/wiki/Physics-informed_neural_networ... [2] 複素数値ネットワーク量子化による超効率的な物理場計算: https://www.nature.com/articles/s41467-026-70319-0

スタートアップなの？僕の懸念に対する彼の返信から、実はそうなると思っていた。個人的には、未知の領域を探索するなら、Yoshua Bengioが率いるMilaのような研究所の方が向いている気がしたけど。でも、Yann LeCunのキャリアと僕の不満に対する彼の返信[1]がすべてを物語っているね。どうやって稼ぐつもりなんだろう。いろいろ懸念はあるけど、彼の成功を祈っているよ。> その通り。真の研究ができるのは、大きくて利益の出ている企業だけだ。歴史的に影響力のあった企業の研究所（AT&Tベル研究所、IBM Research、Xerox PARC、MSRなど）は、存続を心配しなくていい企業の中にあった。市場での支配的な地位を失い始めたときに、彼らは野心的な研究への資金提供を止めたんだ。[1] https://x.com/ylecun/status/1951854741534953687