El CEO de AMI Labs dice que "superinteligencia" es una palabra sin sentido. Esto es lo que está construyendo en su lugar.
Alexandre LeBrun recaudó más de mil millones de dólares para enseñar a la IA cómo funciona el mundo físico. Cree que los términos de moda que aman sus rivales son, en el mejor de los casos, contraproducentes.
Puntos clave
- AMI Labs recaudó $1.03 mil millones en marzo de 2025 con una valoración previa al dinero de $3.5 mil millones, sin producto aún en el mercado.
- El CEO Alexandre LeBrun dice que términos como "AGI" y "superinteligencia" no tienen definición consensuada y no son útiles.
- AMI Labs es cofundada por Yann LeCun, ganador del Premio Turing, el equivalente más cercano de la informática a un Premio Nobel.
- LeBrun visitó Seúl en junio de 2025 para buscar socios en robótica, semiconductores y fabricación, calificando la base industrial de Corea del Sur como "única".
- Corea del Sur anunció un plan en junio de 2025 para movilizar aproximadamente $880 mil millones en chips, centros de datos de IA e IA física.
Cuando todos los demás jefes de IA se apresuran a declarar que han construido "superinteligencia", Alexandre LeBrun está haciendo algo más discreto. Se niega a usar la palabra.
LeBrun es el CEO de AMI Labs, una startup cofundada por Yann LeCun después de que LeCun dejara Meta. Su objetivo es construir un "modelo del mundo", un tipo de IA que entienda cómo funciona la realidad física, no solo el lenguaje. Piénsalo como la diferencia entre un sistema que puede describir un vaso de agua y otro que sabe que el vaso se volcará y derramará si lo empujas.
"Nunca usamos la palabra AGI", le dijo LeBrun a TechCrunch AI. "Y acabo de notar que nadie la está usando más; cambiaron a superinteligencia. La próxima vez cambiaremos a algo más." Su veredicto sobre la nueva etiqueta: "No hay una buena definición. ¿Qué es superinteligencia? No lo sé. No es una palabra muy útil".
Es una posición contundente para un fundador que encabeza una valoración de $3.5 mil millones.
LeBrun trazó una línea clara entre dos tipos de IA. Un modelo de lenguaje grande, la tecnología detrás de chatbots como ChatGPT y Claude, predice la siguiente palabra en una secuencia. Un modelo del mundo predice el siguiente estado de una situación física. Los ve como complementarios, no como competidores, de la manera en que el cerebro humano maneja el lenguaje y el razonamiento espacial a través de sistemas separados.
La brecha, argumenta, se manifiesta de manera más dolorosa en robótica. Los robots de fábrica actuales repiten movimientos fijos en espacios controlados y funcionan lo suficientemente bien en ese nicho limitado. Mueve el robot a una casa, una calle o cualquier ambiente sin guión, y las cosas se desmoronan rápidamente. "Los robots no son seguros en este momento", dijo. "No hay solución para eso hoy".
Ofreció un ejemplo vívido: un robot que estaba bailando y realizando movimientos de kung fu en un evento público se acercó y pateó a un niño. Una mejor comprensión del contexto, dijo, es exactamente lo que los modelos del mundo están diseñados para proporcionar. "El hardware es muy avanzado, pero no hay cerebro".
LeBrun estaba hablando con TechCrunch AI desde Seúl, donde asistió a la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático y buscó socios en las industrias de alto contenido de hardware de Corea. Los chips, fábricas y robots están ubicados físicamente en Asia, y AMI necesita acceso a entornos reales para entrenar sus modelos. Un laboratorio solo no será suficiente.
JP Lee, CEO de SBVA, uno de los inversores de AMI en Asia, le dijo a TechCrunch AI que ha estado presionando al equipo de LeBrun hacia Corea durante algún tiempo. La velocidad de Corea es tan importante como sus fábricas, dijo Lee, señalando que el país fue "el adoptante más rápido de internet hace 25 años".
AMI no tiene producto ni cronograma público. "Haremos una sorpresa cuando estemos listos", dijo LeBrun.
¿Deberían los inversores y socios preocuparse de que AMI no tenga nada que mostrar todavía?
Depende de lo que estés comprando. Lo que LeBrun está vendiendo ahora es una tesis: que la IA física es la próxima frontera, y que las empresas y países que construyan asociaciones industriales hoy estarán mejor posicionados cuando los modelos del mundo maduren. Si el producto sigue o no es, por ahora, una pregunta abierta.
