楊立昆創辦之 AMI Labs 募資 10.3 億美元，致力於開發世界模型

圖靈獎得主 Yann LeCun 在離開 Meta 後共同創立的新公司 AMI Labs，已在投前估值 35 億美元的基礎上籌集了 10.3 億美元。AMI 正致力於開發「世界模型」（world models），即從現實中學習，而不僅僅是從語言中學習的 AI。

這個領域的參與者比生成式 AI 少，但這種情況可能不會持續太久。「我的預測是，『世界模型』將成為下一個流行語，」AMI Labs 執行長 Alexandre LeBrun 告訴 TechCrunch。「六個月內，每家公司都會稱自己為世界模型以獲取融資。」

LeBrun 帶著微笑說這番話，因為他認為 AMI Labs 有本質上的不同：其目標是理解現實世界。這在醫療保健領域可能有應用空間，而 AMI Labs 的第一個合作夥伴將是 Nabla，這是他目前擔任主席的數位健康新創公司。

作為 Nabla 的執行長，LeBrun 在大型語言模型（LLM）的局限性上與 LeCun 達成了相同的結論，即幻覺可能產生危及生命的後果。但他同時也清楚，這家新創公司還需要一段時間才能提供基於 JEPA（LeCun 於 2022 年提出的聯合嵌入預測架構）的成熟替代方案。

「AMI Labs 是一個非常有野心的項目，因為它從基礎研究開始。它不是那種典型的應用型 AI 新創公司，能在三個月內發布產品、六個月內產生收入，並在 12 個月內達到 1,000 萬美元的 [年度經常性收入]（ARR），」LeBrun 表示。相比之下，世界模型從理論走向商業應用可能需要數年時間。

儘管時間跨度較長，開發世界模型的公司仍吸引了巨額資金。SpAItial 籌集了 1,300 萬美元的種子輪融資——這對歐洲新創公司來說異常龐大；而李飛飛的 World Labs 僅在上個月就獲得了高達 10 億美元的融資。現在，AMI Labs 以超過最初傳聞的資金規模加入了這個行列。

據報導，這家法國 AI 實驗室去年 12 月僅尋求 5 億歐元，但最終籌集了約 8.9 億歐元，這可能要歸功於其團隊。除了 LeCun 擔任主席以及 LeBrun 作為企業家的成功紀錄外，該公司還擁有 Meta 歐洲區副總裁 Laurent Solly 擔任營運長，以及知名研究員 Saining Xie 擔任首席科學家、Pascale Fung 擔任首席研究與創新官，以及 Michael Rabbat 擔任世界模型副總裁。

根據 LeBrun 的說法，高度的關注讓這家新創公司有機會在預期一致性和背景方面挑選投資者。本輪融資由 Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital 和 Bezos Expeditions 共同領投，多家其他基金和產業相關支持者，以及包括 Tim 和 Rosemary Berners-Lee、Jim Breyer、Mark Cuban、Mark Leslie、Xavier Niel 和 Eric Schmidt 在內的個人也參與其中。

除了價值加成，這筆資金將為 AMI Labs 提供充足的資金跑道，以支付其兩個主要的成本中心：算力和人才。LeBrun 表示，他將優先考慮質量而非數量，在四個關鍵地點建立 AMI Labs 團隊：總部所在地巴黎；LeCun 在紐約大學任教的紐約；Rabbat 所在的蒙特婁；以及新加坡，既為了招募 AI 人才，也為了靠近未來的亞洲客戶。

雖然 AMI Labs 目前沒有產生收入的計劃，但它仍計劃儘早與潛在客戶接觸。「我們正在開發旨在理解世界的模型，你不能把自己關在實驗室裡完成這件事。在某個時刻，我們需要將模型置於具有真實數據和真實評估的現實場景中，」LeBrun 說。

當時機成熟時，AMI Labs 將尋求合作夥伴來探索部署——Nabla 是第一個披露的預期獲取這些早期模型的合作夥伴，但絕對不會是最後一個。「這或許解釋了某些工業參與者和潛在合作夥伴對本輪投資的出席和強烈興趣，」LeBrun 表示。

除了領投者和天使投資人，AMI Labs 還獲得了 NVIDIA、三星（Samsung）、Sea、淡馬錫（Temasek）和豐田風投（Toyota Ventures）的支持，以及法國參與者 Association Familiale Mulliez、Groupe Industriel Marcel Dassault 和 Publicis Groupe。Aglaé Lab、Alpha Intelligence Capital、Artémis、Bpifrance Digital Venture、New Legacy Ventures、SBVA 和 ZEBOX Ventures 也參與了投資。

這些投資可能需要一段時間才能轉化為商業應用。但 AMI Labs 將堅持 LeCun 的信念，在過程中發表論文。

「我們還將開源大量代碼，」曾在 Meta 的 AI 研究實驗室 FAIR 工作過的 LeBrun 說。雖然開放研究「越來越罕見」，但這家新創公司的創始人仍然相信這一點。「我們認為開放能讓事情進展得更快，建立一個圍繞我們的社群和研究生態系統符合我們的最佳利益。」