Yann LeCun 創辦的 AMI Labs 成功籌得 10 億美元用於開發「世界模型」

由圖靈獎得主 Yann LeCun 離開 Meta 後共同創辦的新人工智慧新創公司 AMI Labs，已獲得 10.3 億美元融資，投前估值達 35 億美元。該公司正致力於開發「世界模型」——這類人工智慧系統透過學習現實世界的互動來運作，而非僅依賴語言數據。

儘管目前投入此專業領域的企業數量少於生成式人工智慧，但這種情況可能很快就會改變。「我預期『世界模型』將成為下一個主要的產業熱詞，」AMI Labs 執行長亞歷山大·勒布倫（Alexandre LeBrun）向 TechCrunch 透露。「在未來六個月內，幾乎每家人工智慧公司都可能會重新定位自己為世界模型開發商，以吸引投資。」

勒布倫在談及此觀點時面帶微笑，他深信 AMI Labs 具備根本性的差異：其核心使命在於真正理解世界。這種方法在醫療保健領域具有廣闊的應用前景，這點從該公司與數位健康新創公司 Nabla 的首次合作中即可見一斑——勒布倫目前擔任 Nabla 的董事長。

在擔任 Nabla 執行長期間，勒布倫對大型語言模型的局限性得出了與勒庫恩相似的結論——特別是關於可能在醫療情境中造成嚴重風險的「幻覺」現象。然而，他承認若要利用勒庫恩於 2022 年提出的 JEPA（聯合嵌入預測架構）開發實用的替代方案，仍需相當長的時間。

「AMI Labs 是一項極具野心的計畫，因為它從基礎研究起步，」勒布倫解釋道。「這並非傳統的應用型 AI 新創公司，無法在三個月內推出產品、六個月內產生營收，並在一年內達成 1,000 萬美元的年度經常性收入。」事實上，將世界模型從理論概念轉化為商業應用，可能需要數年的時間。

儘管開發週期漫長，世界模型專家們仍吸引著巨額投資。SpAItial 獲得了 1,300 萬美元的種子輪融資——對於歐洲新創公司而言，這筆金額相當可觀——而李飛飛（Fei-Fei Li）的 World Labs 就在上個月獲得了驚人的 10 億美元。AMI Labs 如今也加入了這個精英行列，且融資金額甚至比最初預期的還要高。

據報導，這家法國人工智慧實驗室去年十二月原計劃籌集約5億歐元，但最終募得約8.9億歐元，這很可能是得益於其卓越的團隊。除了勒庫恩（LeCun）擔任董事長以及勒布倫（LeBrun）的創業背景外，該組織還擁有Meta歐洲副總裁洛朗·索利（Laurent Solly）擔任營運長，以及傑出的研究人員謝思寧（Saining Xie）擔任首席科學官、馮佩珊（Pascale Fung）擔任首席研究與創新官，以及麥可·拉巴特（Michael Rabbat）擔任世界模型副總裁。

勒布倫指出，投資者強烈的興趣使這家新創公司得以精選與其期望及專業領域相契合的投資方。本輪融資由國泰創新（Cathay Innovation）、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital 及 Bezos Expeditions 共同領投，並獲得多家基金、業界相關投資者以及包括蒂姆與羅絲瑪麗·伯納斯-李（Tim and Rosemary Berners-Lee）、吉姆·布雷耶（Jim Breyer）、馬克·庫班（Mark Cuban）、馬克·萊斯利（Mark Leslie）、澤維爾·尼爾（Xavier Niel）和埃里克·施密特（Eric Schmidt）在內的知名人士參與。

除了戰略價值外，這筆資金還為 AMI Labs 的主要支出——運算資源與人才招募——提供了充足的運作空間。勒布倫強調將在四個關鍵據點著重打造高素質團隊：巴黎（總部）、紐約（勒庫恩任教於紐約大學的所在地）、蒙特婁（拉巴特的基地）以及新加坡（鄰近亞洲人才與未來客戶）。

儘管 AMI Labs 並不預期能立即產生營收，但計畫儘早與潛在客戶建立聯繫。「我們正在建立旨在理解現實的世界模型，這無法在孤立狀態下實現，」勒布倫表示。「最終，我們必須透過真實情境中的實際數據與評估來驗證我們的模型。」

待部署準備就緒時，AMI Labs 將與合作夥伴攜手——Nabla 是首家獲准使用早期模型的確認合作夥伴，但絕非最後一家。「這種策略性做法，很可能解釋了為何產業參與者與潛在合作夥伴對本輪投資展現出濃厚興趣，」勒布倫觀察道。

除了領投方和天使投資人外，AMI Labs 的支持者還包括 NVIDIA、三星、Sea、淡馬錫和豐田創投，以及法國的穆利耶家族協會、馬塞爾·達索工業集團和陽獅集團。其他參與者包括 Aglaé Lab、Alpha Intelligence Capital、Artémis、Bpifrance Digital Venture、New Legacy Ventures、SBVA 和 ZEBOX Ventures。

儘管商業應用可能需要耐心等待，但秉持 LeCun 的原則，AMI Labs 將在整個開發過程中持續發布研究成果。

「我們也將開放代碼中相當大一部分的原始碼，」曾任職於 Meta FAIR 研究實驗室的 LeBrun 表示。儘管開放式研究實踐正變得「越來越罕見」，創辦人仍堅守其承諾。「我們相信，透過開放能加速進步，而圍繞我們的研究建立一個協作研究生態系統，符合我們的長期利益。」