Yann LeCun 創辦的 AMI Labs 融資 10.3 億美元：押注現實世界模型

過去這幾年，只要有人在社交網路上公開痛批大語言模型（LLM）是個死衚衕，評論區大機率能看到圖靈獎得主 Yann LeCun 的身影。

他在 Meta 待了 12 年，最後選擇在去年 11 月離開 FAIR。走之前他對馬克·扎克伯格撂下一句話：自己單幹能把「世界模型」做得更快、更便宜、也更好。現在，這位學術界老炮拿到了真正的大錢來兌現自己的豪言。

由 LeCun 和連續創業者 Alexandre LeBrun 聯合創立的 AI 公司 AMI Labs，剛剛完成了一筆高達 10.3 億美元的種子輪融資。公司投前估值已經衝到 35 億美元，遠超去年 12 月業內傳聞的 5 億歐元目標。

巴黎總部的全明星與十億美元支票

這場融資的陣仗非常誇張。領投方包括 Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital 以及貝佐斯的 Bezos Expeditions。

跟著下注的不僅有輝達、三星、淡馬錫、Sea、豐田風投，還有達索、陽獅等多家法國工業巨頭。個人投資者名單裡甚至出現了網際網路之父 Tim Berners-Lee、Eric Schmidt 和 Mark Cuban。

LeCun 把 AMI Labs 的總部設在巴黎，而不是大模型捲到飛起的舊金山灣區。用他的話說，整個矽谷都中了「LLM 的毒」（LLM-pilled）。除了巴黎，公司還在紐約、蒙特利爾和新加坡設立了研發據點，其中新加坡據點主要用來網羅亞洲人才並貼近潛在工業客戶。

團隊陣容也直接拉滿。除了 LeCun 出任董事長，CEO 是曾創辦 Nabla 的 Alexandre LeBrun，COO 則是前 Meta 歐洲區副總裁 Laurent Solly。首席科學官由謝賽寧擔任，CRIO 找來了馮雁，蒙特利爾負責人 Michael Rabbat 則出任世界模型副總裁。

不靠文字，讓 AI 直接向現實學習

大模型本質上是在押注文字機率，而 AMI Labs 賭的是完全不同的路線：世界模型。所謂世界模型，簡單來說就是讓 AI 像人類嬰兒一樣，直接通過觀察和感知物理世界來理解現實規律，而不是光靠背誦網際網路上的文本。

這套系統的技術地基，是 LeCun 在 2022 年提出的 JEPA（聯合嵌入預測架構）。它試圖給 AI 賦予持續的記憶能力和對物理世界因果關係的推演能力，未來的目標落地場景包括先進製造、具身智慧機器人、可穿戴裝置和醫療。

不過，CEO LeBrun 在接受採訪時也潑了冷水。他直言「世界模型」馬上就會變成下一個被投機者濫用的熱詞，六個月後可能每家初創公司都會改口說自己在做世界模型來融錢。

LeBrun 坦承，AMI Labs 做的屬於底層基礎研究，絕不是那種三個月出產品、半年有收入、一年拿到千萬美元 ARR 的應用型團隊，從理論跨越到實際商業落地可能需要幾年時間。第一款嚐鮮早期模型的夥伴將是醫療初創公司 Nabla，用來解決傳統大模型致命的幻覺問題。此外，他們依然堅持開源路線，未來會像在學術界一樣公開發表論文和程式碼。

為什麼重要

這筆融資的核心價值，在於它為整個人工智慧行業買下了一份極具份量的「路線保險」。

行業目前幾乎把所有算力和資本都押在以 Transformer 為核心的 Scaling Law 上。但隨著資料即將見底、幻覺無法徹底根治，大模型在機器人控制、物理互動和高風險行業裡的短板越來越明顯。AMI Labs 拿到的這 10 億美元，加上此前李飛飛 World Labs 拿下的 10 億美元巨資，標誌著資本市場已經正式認可「純語言路徑無法通往通用人工智慧」，物理世界模型正在從純學術課題變成主幹賽道。

對於工業界和實體行業開發者來說，現在並不需要急著去找 AMI Labs 的介面。按照 LeBrun 的說法，目前公司甚至沒有短期盈利計劃，普通使用者和獨立開發者短時間內很難直接用上它。但它的開源承諾非常關鍵。如果 JEPA 架構能夠跑通並在製造業或機器人模擬中驗證有效，上下游開發者將獲得一套完全不同於生成式大模型的物理推演底座。

我們認為，AMI Labs 最聰明的地方在於拉攏了大量實體工業資本，比如達索和豐田，這讓它的技術驗證天然能進入真實的物理場景，而不是關在機房裡刷 benchmark。不過隱患也同樣明顯：放棄快速商業化、死磕底層科研，在算力成本極其高昂的今天是一個巨大的無底洞。10 億美元聽起來很大，但在頂尖算力與人才爭奪戰裡，可能很快就會見底。這場豪賭究竟能不能推翻 LLM 的統治，全世界都在等著看 LeCun 的實際答卷。