Yann LeCun ลาออกจาก Meta ตั้ง AMI Labs ระดมทุน 1.03 พันล้านดอลลาร์ ท้าทาย ChatGPT ด้วย World Model

14 มีนาคม 2569 07:05 5 min read

บิดาแห่ง Deep Learning ทิ้ง Meta หลัง 10 ปี

วงการ AI ทั่วโลกสั่นสะเทือนอีกครั้ง เมื่อ Yann LeCun ผู้ได้รับรางวัล Turing Award ปี 2018 และอดีต Chief AI Scientist ของ Meta ประกาศลาออกอย่างเป็นทางการหลังจากทำงานให้บริษัทซักเกอร์เบิร์กมานานกว่า 10 ปี เพื่อก่อตั้งสตาร์ทอัพ AI ใหม่ในชื่อ AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) ที่กรุงปารีส ประเทศฝรั่งเศส

ทว่าสิ่งที่ทำให้ทั้งอุตสาหกรรมต้องจับตามองมากกว่านั้นคือยอดระดมทุน Seed Round มูลค่ามหาศาลถึง 1.03 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ราว 3.6 หมื่นล้านบาท) ที่ AMI Labs สามารถดึงดูดได้ในทันที นับเป็น Seed Round ที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของสตาร์ทอัพยุโรป และเป็นหนึ่งในการระดมทุนที่น่าตื่นตาที่สุดของวงการ AI โลกในปี 2026

ทำไม LeCun จึงเชื่อว่า ChatGPT และ LLM ล้มเหลวโดยพื้นฐาน

LeCun ไม่ได้ปิดบังความคิดของตัวเองมาตลอดหลายปี เขาวิจารณ์ซ้ำแล้วซ้ำเล่าว่า Large Language Models (LLMs) อย่าง ChatGPT, Claude และ Gemini มีข้อจำกัดเชิงพื้นฐานที่ไม่อาจแก้ได้ด้วยการขยายขนาดโมเดลหรือข้อมูลเพิ่มเติม

"LLM ทำงานในโลกของตัวอักษร พวกมันไม่เข้าใจความเป็นจริงทางกายภาพ ไม่สามารถวางแผนล่วงหน้าได้จริง" LeCun กล่าวในการให้สัมภาษณ์กับ MIT Technology Review "มนุษย์ทารกที่อายุแค่ 6 เดือนยังเข้าใจแรงโน้มถ่วงและความเป็นเหตุเป็นผลได้ดีกว่า GPT-5 เสียอีก"

ในมุมมองของ LeCun ปัญหาหลักของ LLM คือการที่โมเดลเหล่านี้เรียนรู้จากข้อความเพียงอย่างเดียว ซึ่งเป็นเพียง "เงา" ของความเป็นจริง ไม่ใช่ความเป็นจริงตัวมันเอง ทำให้ AI เหล่านี้ไม่มีความเข้าใจ (understanding) อย่างแท้จริง มีแต่เพียงการจดจำรูปแบบ (pattern matching) ที่ซับซ้อนมาก

JEPA: สถาปัตยกรรม AI แนวทางใหม่ที่หัวใจของ AMI Labs

AMI Labs จะสร้าง AI บนพื้นฐานของ JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) ซึ่งเป็นกรอบแนวคิดที่ LeCun เสนอตั้งแต่ปี 2022 และถือว่าเป็นการพลิกโฉมแนวทาง AI โดยสิ้นเชิง

แทนที่จะฝึก AI ให้ทำนายข้อความคำถัดไป (Next Token Prediction) แบบที่ LLM ทำอยู่ JEPA ฝึกให้ AI เรียนรู้ "การแทนค่าเชิงนามธรรม" (abstract representations) ของโลก และทำนายในพื้นที่นามธรรมนั้น โดยตัดรายละเอียดปลีกย่อยที่ทำนายไม่ได้ออกไป ผลลัพธ์คือ AI ที่เรียนรู้กฎเกณฑ์ที่แท้จริงของโลก ไม่ใช่แค่รูปแบบพื้นผิว

JEPA ประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์แบบต่อเนื่อง ได้แก่ ภาพ วิดีโอ เสียง และ LiDAR ไม่ใช่แค่ข้อความ
World Model เรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล (cause-and-effect) ในโลกจริง
AI สามารถวางแผน (plan) และจินตนาการสถานการณ์ที่ยังไม่เกิดขึ้น คล้ายกับการคิดล่วงหน้าของมนุษย์
ไม่ต้องพึ่ง hallucination เพราะโมเดลมีความเข้าใจบริบทความเป็นจริง

ทีมระดับโลกและผู้ลงทุนที่น่าทึ่ง

AMI Labs ไม่ได้มีแค่ชื่อ LeCun เท่านั้นที่ดึงดูดความสนใจ ทีมผู้นำประกอบด้วยนักวิทยาศาสตร์และผู้บริหารระดับแนวหน้า:

Yann LeCun — ประธานบริษัท (Chairman) ผู้ได้รับรางวัล Turing Award และ "บิดาแห่ง Convolutional Neural Network"
Alex LeBrun — CEO อดีตผู้บริหาร Meta AI
Laurent Solly — COO อดีต VP ของ Meta ประจำยุโรป
Saining Xie — Chief Science Officer นักวิจัย AI ชั้นนำระดับโลก
Pascale Fung — Chief Research and Innovation Officer ผู้เชี่ยวชาญ AI และภาษาธรรมชาติ
Michael Rabbat — VP of World Models นักวิจัยจาก Meta AI Research

ด้านผู้ลงทุน รอบ Seed นี้นำโดย Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital และ Bezos Expeditions (กองทุนของ Jeff Bezos) รวมถึงนักลงทุนชื่อดังเป็นรายบุคคล ได้แก่ Tim Berners-Lee (ผู้ประดิษฐ์ World Wide Web), Jim Breyer, Mark Cuban, Eric Schmidt (อดีต CEO Google) และ Xavier Niel มหาเศรษฐีเทคโนโลยีฝรั่งเศส

NVIDIA ก็เข้าร่วมลงทุนด้วย สะท้อนว่า Jensen Huang เชื่อว่าแนวทาง World Model อาจกลายเป็นยุคถัดไปของ AI ที่ต้องการพลังประมวลผล GPU มหาศาลยิ่งกว่าเดิม

เป้าหมายทางธุรกิจ: อุตสาหกรรมที่ AI ต้องเข้าใจโลกจริง

AMI Labs ไม่ได้มุ่งแข่งขันกับ ChatGPT หรือ Gemini โดยตรง แต่เจาะกลุ่มลูกค้าองค์กรที่ต้องการ AI ทำงานในสภาพแวดล้อมกายภาพที่ซับซ้อน ซึ่ง LLM ทั่วไปไม่สามารถรับมือได้

โรงงานอุตสาหกรรมและระบบอัตโนมัติ (Manufacturing and Automation)
อุตสาหกรรมการบินและอวกาศ (Aerospace)
การแพทย์และเภสัชกรรม (Biomedical and Pharma)
หุ่นยนต์และระบบควบคุมอัตโนมัติ (Robotics)
ยานยนต์ไร้คนขับ (Autonomous Vehicles)

สำนักงานใหญ่จะอยู่ที่กรุงปารีส โดยมีทีมในนิวยอร์ก (ที่ LeCun สอนอยู่ที่ NYU) มอนทรีออล และสิงคโปร์ รวม 4 拠点หลักทั่วโลก

ความสำคัญต่อวงการ AI และการแข่งขันระดับโลก

การก่อตั้ง AMI Labs ถือเป็นเหตุการณ์สำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ ประการแรกคือการที่ยุโรปสามารถดึงดูดทุนและบุคลากรระดับโลกมาอยู่ภายใต้ธงยุโรปได้สำเร็จ ในขณะที่ซิลิคอนวัลเลย์ครองความได้เปรียบมาตลอด

ประการที่สองคือการตั้งคำถามเชิงวิชาการที่ยิ่งใหญ่ว่า เส้นทาง LLM ที่บริษัทใหญ่อย่าง OpenAI, Google และ Anthropic กำลังเดินอยู่นั้น เป็นเส้นทางที่ถูกต้องสู่ AGI (Artificial General Intelligence) จริงหรือ? หรือแค่เป็นทางตันที่ยิ่งใหญ่และแพงที่สุดในประวัติศาสตร์?

LeCun ไม่ใช่นักวิจารณ์ธรรมดา เขาคือหนึ่งในสามบิดาแห่ง Deep Learning ที่ได้รับรางวัล Turing Award ร่วมกับ Geoffrey Hinton และ Yoshua Bengio การที่เขาเดิมพัน 1 พันล้านดอลลาร์กับแนวคิดของตัวเอง จึงเป็นสัญญาณที่วงการ AI ทั่วโลกต้องจับตา

AMI Labs คาดว่าจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ตัวแรกภายในปลายปี 2026 โดยจะเริ่มจากโซลูชันสำหรับอุตสาหกรรมการผลิตและหุ่นยนต์ก่อน นับจากนี้โลกจะได้เห็นว่า World Model จะพิสูจน์ตัวเองได้หรือไม่ ในสนามรบที่ทรัพยากรของฝั่งตรงข้ามสูงกว่าเป็นร้อยเท่า