Yann LeCun 创办的 AMI Labs 融资 10.3 亿美元：押注现实世界模型

过去这几年，只要有人在社交网络上公开痛批大语言模型（LLM）是个死胡同，评论区大概率能看到图灵奖得主 Yann LeCun 的身影。

他在 Meta 待了 12 年，最后选择在去年 11 月离开 FAIR。走之前他对马克·扎克伯格撂下一句话：自己单干能把「世界模型」做得更快、更便宜、也更好。现在，这位学术界老炮拿到了真正的大钱来兑现自己的豪言。

由 LeCun 和连续创业者 Alexandre LeBrun 联合创立的 AI 公司 AMI Labs，刚刚完成了一笔高达 10.3 亿美元的种子轮融资。公司投前估值已经冲到 35 亿美元，远超去年 12 月业内传闻的 5 亿欧元目标。

巴黎总部的全明星与十亿美元支票

这场融资的阵仗非常夸张。领投方包括 Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital 以及贝佐斯的 Bezos Expeditions。

跟着下注的不仅有英伟达、三星、淡马锡、Sea、丰田风投，还有达索、阳狮等多家法国工业巨头。个人投资者名单里甚至出现了互联网之父 Tim Berners-Lee、Eric Schmidt 和 Mark Cuban。

LeCun 把 AMI Labs 的总部设在巴黎，而不是大模型卷到飞起的旧金山湾区。用他的话说，整个硅谷都中了「LLM 的毒」（LLM-pilled）。除了巴黎，公司还在纽约、蒙特利尔和新加坡设立了研发据点，其中新加坡据点主要用来网罗亚洲人才并贴近潜在工业客户。

团队阵容也直接拉满。除了 LeCun 出任董事长，CEO 是曾创办 Nabla 的 Alexandre LeBrun，COO 则是前 Meta 欧洲区副总裁 Laurent Solly。首席科学官由谢赛宁担任，CRIO 找来了冯雁，蒙特利尔负责人 Michael Rabbat 则出任世界模型副总裁。

不靠文字，让 AI 直接向现实学习

大模型本质上是在押注文字概率，而 AMI Labs 赌的是完全不同的路线：世界模型。所谓世界模型，简单来说就是让 AI 像人类婴儿一样，直接通过观察和感知物理世界来理解现实规律，而不是光靠背诵互联网上的文本。

这套系统的技术地基，是 LeCun 在 2022 年提出的 JEPA（联合嵌入预测架构）。它试图给 AI 赋予持续的记忆能力和对物理世界因果关系的推演能力，未来的目标落地场景包括先进制造、具身智能机器人、可穿戴设备和医疗。

不过，CEO LeBrun 在接受采访时也泼了冷水。他直言「世界模型」马上就会变成下一个被投机者滥用的热词，六个月后可能每家初创公司都会改口说自己在做世界模型来融钱。

LeBrun 坦承，AMI Labs 做的属于底层基础研究，绝不是那种三个月出产品、半年有收入、一年拿到千万美元 ARR 的应用型团队，从理论跨越到实际商业落地可能需要几年时间。第一款尝鲜早期模型的伙伴将是医疗初创公司 Nabla，用来解决传统大模型致命的幻觉问题。此外，他们依然坚持开源路线，未来会像在学术界一样公开发表论文和代码。

为什么重要

这笔融资的核心价值，在于它为整个人工智能行业买下了一份极具份量的「路线保险」。

行业目前几乎把所有算力和资本都押在以 Transformer 为核心的 Scaling Law 上。但随着数据即将见底、幻觉无法彻底根治，大模型在机器人控制、物理交互和高风险行业里的短板越来越明显。AMI Labs 拿到的这 10 亿美元，加上此前李飞飞 World Labs 拿下的 10 亿美元巨资，标志着资本市场已经正式认可「纯语言路径无法通往通用人工智能」，物理世界模型正在从纯学术课题变成主干赛道。

对于工业界和实体行业开发者来说，现在并不需要急着去找 AMI Labs 的接口。按照 LeBrun 的说法，目前公司甚至没有短期盈利计划，普通用户和独立开发者短时间内很难直接用上它。但它的开源承诺非常关键。如果 JEPA 架构能够跑通并在制造业或机器人仿真中验证有效，上下游开发者将获得一套完全不同于生成式大模型的物理推演底座。

我们认为，AMI Labs 最聪明的地方在于拉拢了大量实体工业资本，比如达索和丰田，这让它的技术验证天然能进入真实的物理场景，而不是关在机房里刷 benchmark。不过隐患也同样明显：放弃快速商业化、死磕底层科研，在算力成本极其高昂的今天是一个巨大的无底洞。10 亿美元听起来很大，但在顶尖算力与人才争夺战里，可能很快就会见底。这场豪赌究竟能不能推翻 LLM 的统治，全世界都在等着看 LeCun 的实际答卷。