Kmotr AI Yann LeCun: xAI je selhání, Musk nemůže sehnat špičkové lidi a celý obor letí k průšvihu

Provozní a konkurenční problémy oproti OpenAI a Anthropicu

Pokud jde o pozici xAI na trhu, LeCun nevidí žádné světlo na konci tunelu. Tvrdí, že OpenAI a Anthropic zůstávají na špici a xAI je prostě nestačí . Klíčový problém je podle něj jasný – talent. Po odchodu zakladatelského týmu teď Musk podle LeCuna „najímá lidi, co zbydou po jiných“ .

LeCun také upozornil na jeden výmluvný detail: xAI pronajímá své obří výpočetní datové centrum Colossus konkurentům, aby pokrylo náklady . To je podle něj známka toho, že firma není schopna udržitelně financovat vlastní výpočetní potřeby. Jen Google údajně platí SpaceX (pod kterou xAI spadá) kolem 920 milionů dolarů měsíčně právě za výpočetní výkon . LeCunův závěr je neúprosný: xAI nevypadá jako špičková AI laboratoř, ale spíš jako „půjčovna datových center“ .

Varování před „prasknutím obří bubliny“

LeCunova kritika se neomezila jen na xAI. Varoval, že celý AI průmysl stojí na „investičních dotacích“ – laboratoře utrácejí obrovské sumy za výpočty a inference, ale koncovým uživatelům účtují jen zlomek reálných nákladů . „Většina uživatelů je dotována investory. Tohle nemůže pokračovat donekonečna,“ řekl .

Pokud laboratoře nesníží náklady a nezvýší ceny, varoval, že hrozí „prasknutí obří bubliny“ . Tento problém podle něj není jen problémem xAI, ale strukturálním problémem celého odvětví . OpenAI a Anthropic podle něj čelí stejně neudržitelné ekonomice .

Prosazování „world modelů“ místo velkých jazykových modelů

Základem všech LeCunových výtek je hluboké přesvědčení, že současný trend velkých jazykových modelů (LLM) je zásadně špatně, pokud jde o dosažení skutečné inteligence. Tento argument opakuje už roky – například v rozhovoru pro MIT Technology Review už v roce 2022 řekl, že LLM nikdy nedosáhnou inteligence na úrovni člověka .

„Lidé žili v iluzi, nebo spíš bludu, že je jen otázkou času, kdy LLM natrénujeme tak, aby dosáhly lidské úrovně inteligence. To prostě není pravda,“ prohlásil . „Bez ohledu na to, jak moc velké jazykové modely porostou, nikdy nedosáhnou inteligence na úrovni člověka,“ stojí si za svým .

LeCunovou alternativou jsou takzvané „world modely“ – systémy umělé inteligence, které se učí, jak funguje fyzikální realita, a to na základě pochopení fyziky, udržování paměti a plánování akcí. To je zásadní rozdíl od LLM, které pouze predikují další slovo v textu .

A LeCun svá slova podložil i penězi. Po odchodu z Mete v listopadu 2025 založil startup AMI Labs (Advanced Machine Intelligence Labs), který v březnu 2026 získal 1,03 miliardy dolarů v největším seedovém kole v historii evropských startupů. Jeho cílem je právě stavba „world modelů“ . Architekturou, na které staví, je JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), která se učí abstraktní reprezentace reality místo predikce každého pixelu nebo slova .

Širší souvislosti

Rozhovor, který LeCun poskytl CNBC v červnu 2026, nebyl jen útokem na konkurenci. Byl to ucelený argument o tom, kam by se umělá inteligence měla – a neměla – ubírat. Jeho tvrzení mají oporu v pozorovatelných faktech: zakladatelský tým xAI skutečně z velké části odešel, firma opravdu pronajímá svou infrastrukturu a velké AI laboratoře skutečně utrácejí mnohem víc, než vydělávají. To, jestli se LeCunova předpověď prasknutí bubliny naplní, a zda se „world modely“ ukážou jako lepší cesta než škálované LLM, se teprve uvidí. LeCun už má ale za sebou nejen svou pověst, ale i více než miliardu dolarů.