ルカン「巨額のAI投資の元が取れるかは分からない」｜Radical Ventures（2026年10月）

何を語ったか

• Metaを離れた理由について、世界モデルの手近な使い道は工場などの工程の制御のように、消費者向けのMetaが関心を持たない分野にあったこと、社内のAIがLLMに集中する方針になったことを挙げました
• 世界モデルとは「今の状態と、取ろうとする行動から、次の状態を予測するもの」だと説明しました。結果を先読みして計画できるので、制約も組み込みやすく、LLMより本質的に安全だとしています。見栄えのよい動画を作るだけのものは世界モデルとは言えないとも述べました
• 自動運転は10年たっても、膨大な走行データがありながら完全自動には届いていないと指摘しました。物の世界の理解では家の猫のほうが今の最大のAIより賢く、ロボットの会社は体は作れても役に立つほど賢くできていない、と話しています
• LLMの答えの多くは蓄えた知識の取り出しで、自分で確かめながら伸びられるのは、正しさをすぐ検証できる数学とプログラミングなど一部の分野に限られるとしました
• 「AGIはすぐそこ」という売り込みは誤りだとし、巨額の設備投資に見合うだけ人がAIにお金を払うかどうかは「まったく分からない」と述べました。業界では、簡単な質問は小さなモデルに回すなど、電力効率の改善が急速に進んでいるとも話しています
• 起業するなら、現実の世界を扱う「フィジカルAI」の分野、特に産業の用途を勧め、「一人でやらないこと」と付け加えました

社長にとってのポイント

ルカン氏の話から持ち帰れるのは、AIを使う仕事を「答えを確かめやすいもの」と「確かめにくいもの」に分けて考えることです。書類の下書きや集計のように結果をすぐ確かめられる仕事から任せ、現場の判断が要る仕事は人が確認する前提にしておくと失敗が少なくなります。また、簡単な問い合わせは安いモデル、難しい仕事だけ高いモデルに回す使い分けは、中小企業でもAIの利用料を抑える実用的な方法です。

背景

対談の聞き手は、Radical VenturesのパートナーのRob Toews氏です。2026年10月のソウルでの記者会見では、安全の制約を仕組みに組み込む「目的駆動型AI」を提案していました（ソウル記者会見）。

出典：Radical Ventures「Yann LeCun, AI legend, Co-Founder of AMI Labs, NYU Professor [AI Founders Masterclass Session 5]」（YouTube、2026年10月22日）