編輯｜張倩、澤南

剛剛，圖靈獎得主 Yann LeCun 的創(chuàng)業(yè)公司 AMI Labs，官宣正式起航了。

這家由 LeCun 牽頭創(chuàng)辦的先進機器智能實驗室（Advanced Machine Intelligence，AMI）剛剛宣布了兩條重要消息：一是完成了 10.3 億美元的種子輪融資，估值達(dá) 35 億美元；二是迎來一位重磅學(xué)者加盟：謝賽寧。

與此同時，原 FAIR 工程主管 Alex LeBrun 宣布就任 AMI 的 CEO。他表示，AMI 希望能構(gòu)建能夠真正理解現(xiàn)實世界的智能系統(tǒng) —— 這是一項長期的科學(xué)事業(yè)。

前有李飛飛 World Labs 的 10 億美元融資，后有 Yann LeCun 的 AMI 拿下 10.3 億美元，2026 年的 AI 圈現(xiàn)在正式迎來世界模型的「終極對決」。

AMI Labs 是一家什么樣的公司？

AMI Labs 是一家新成立的前沿 AI 研究實驗室，2025 年 12 月正式披露，2026 年 1 月在巴黎正式啟動，由圖靈獎得主、剛從 Meta 離職的 Yann LeCun 擔(dān)任主席。

他們的目標(biāo)很直接：做一種真正理解現(xiàn)實世界的人工智能。

他們的判斷是，現(xiàn)在的 AI 很大程度上是從語言開始的，但真正的智能其實應(yīng)該從「世界」開始。

現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)來自攝像頭和各種傳感器，這些數(shù)據(jù)連續(xù)、維度高、而且充滿噪聲。用預(yù)測下一個詞的方式訓(xùn)練出來的生成式模型，在語言上已經(jīng)很成功，但一旦面對真實世界的數(shù)據(jù)，很多細(xì)節(jié)本身就是不可預(yù)測的，這套方法就會顯得吃力。

AMI Labs 想走的是另一條路線。他們在做一種叫 world model（世界模型） 的系統(tǒng)，讓模型先學(xué)會把現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)壓縮成更抽象的表示，主動忽略那些隨機和不可預(yù)測的細(xì)節(jié)，然后在這種「表示空間」里進行預(yù)測。

在這個基礎(chǔ)上，如果把「行動」也作為輸入條件，模型就可以提前模擬自己做出某個動作之后會發(fā)生什么，從而規(guī)劃一整串行動步驟，同時在系統(tǒng)里加入安全和可控的約束。

他們希望用這種方法，去做那些對可靠性、安全性和可控性要求很高的應(yīng)用，比如工業(yè)過程控制、自動化系統(tǒng)、可穿戴設(shè)備、機器人以及醫(yī)療場景。

該公司最初由約 12 名員工和研究人員組成，從一開始就分布在全球四個地點：巴黎、紐約、蒙特利爾和新加坡。AMI Labs 將自己視為一家有意在全球范圍內(nèi)發(fā)掘硅谷以外人才的公司。

團隊理想中的系統(tǒng)具備四大特征：1、理解真實世界；2、具有持久記憶；3、能夠推理和規(guī)劃；4、可控且安全。

AMI Labs CEO Alexandre LeBrun 和 LeCun 都對公司的路線非常自信，表示「我的預(yù)測是世界模型將成為下一個熱門詞匯?！埂噶鶄€月后，每家公司都會自稱世界模型以籌集資金。」

據(jù)悉，AMI Labs 的首個合作伙伴將是醫(yī)療 AI 獨角獸 Nabla，Alexandre LeBrun 也是該公司的 CEO。LeBrun 與 LeCun 得出了相同的結(jié)論，即大型語言模型（LLMs）存在局限性，其幻覺可能導(dǎo)致致命后果。但他也知道，基于 LeCun 在 2022 年提出的聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)（JEPA）的初創(chuàng)公司 AMI Labs 要提供可行的替代方案還需要一段時間。LeBrun 強調(diào)，公司在推出首個實際應(yīng)用前，至少需要一年的研究時間。

「AMI Labs 是一個極具雄心的項目，因為它從基礎(chǔ)研究開始。它不是那種典型的人工智能應(yīng)用初創(chuàng)公司，能夠在三個月內(nèi)推出產(chǎn)品，六個月內(nèi)實現(xiàn)營收，并在十二個月內(nèi)獲得 1000 萬美元的 ARR，」LeBrun 表示。相比之下，世界模型從理論到商業(yè)應(yīng)用可能需要數(shù)年時間。

盡管時間跨度如此之長，但開發(fā)世界模型的公司已經(jīng)吸引了巨額投資。SpAItial 籌集了 1300 萬美元的天使輪融資 —— 對于一個歐洲初創(chuàng)公司來說異常巨大；而李飛飛的 World Labs 上個月單獨就獲得了 10 億美元?，F(xiàn)在，AMI Labs 加入了這個行列，其籌集的資金超過了最初的傳聞。

根據(jù)之前的報道，AMI Labs 實驗室去年 12 月僅尋求 5 億歐元融資，但最終籌集了約 8.9 億歐元，很可能得益于其團隊陣容。除了 LeCun 擔(dān)任主席、LeBrun 擁有企業(yè)家履歷之外，團隊還包括 Meta 歐洲副總裁 Laurent Solly 擔(dān)任首席運營官，以及知名研究人員謝賽寧擔(dān)任首席科學(xué)官、Pascale Fung 擔(dān)任首席研究與創(chuàng)新官、Michael Rabbat 擔(dān)任世界模型副總裁。

謝賽寧是誰？

得到 Yann LeCun 青睞的謝賽寧（Saining Xie），是目前全球計算機視覺（CV）和多模態(tài) AI 領(lǐng)域最頂尖的青年華人科學(xué)家之一。

就任 AMI 的 CTO 之前，謝賽寧曾在 Google DeepMind 的 GenAI/nanobanana 團隊擔(dān)任研究科學(xué)家。更早之前，他曾在位于門洛帕克的 Facebook 人工智能研究院 (FAIR) 擔(dān)任了四年研究科學(xué)家。

在學(xué)術(shù)的一側(cè)，謝賽寧是紐約大學(xué)（NYU）計算機科學(xué)助理教授（目前學(xué)術(shù)休假），曾在加州大學(xué)圣地亞哥分校（UCSD）任研究助理。謝賽寧曾獲得過 Marr 獎榮譽提名獎、NSF CAREER 獎、AISTATS 時間考驗獎和 PAMI 青年研究員獎，當(dāng)前的 Google Scholar 文獻(xiàn)被引用次數(shù)已達(dá) 9.8 萬。

謝賽寧最被人們所知的工作，就是 2023 年的《Scalable Diffusion Models with Transformers》，即 Diffusion Transformers 架構(gòu)，后來成為了 OpenAI 打造出 Sora 的基石。

在官宣起航后，AMI Labs 將在外界注視下走完從「相信世界模型」到「證明世界模型」的最后一公里。這條路，LeCun 已經(jīng)走了很多年；而現(xiàn)在，輪到他親手挑選的這支團隊去給出答案了。

參考內(nèi)容：

https://techcrunch.com/2026/03/09/yann-lecuns-ami-labs-raises-1-03-billion-to-build-world-models