种子轮融资超10亿美元，Yann LeCun世界模型创企再成焦点
编辑｜张倩、泽南
刚刚，图灵奖得主 Yann LeCun 的创业公司 AMI Labs，官宣正式起航了。
这家由 LeCun 牵头创办的先进机器智能实验室（Advanced Machine Intelligence，AMI）刚刚宣布了两条重要消息：一是完成了 10.3 亿美元的种子轮融资，估值达 35 亿美元；二是迎来一位重磅学者加盟：谢赛宁。
与此同时，原 FAIR 工程主管 Alex LeBrun 宣布就任 AMI 的 CEO。他表示，AMI 希望能构建能够真正理解现实世界的智能系统 —— 这是一项长期的科学事业。
前有李飞飞 World Labs 的 10 亿美元融资，后有 Yann LeCun 的 AMI 拿下 10.3 亿美元，2026 年的 AI 圈现在正式迎来世界模型的「终极对决」。
AMI Labs 是一家什么样的公司？
AMI Labs 是一家新成立的前沿 AI 研究实验室，2025 年 12 月正式披露，2026 年 1 月在巴黎正式启动，由图灵奖得主、刚从 Meta 离职的 Yann LeCun 担任主席。
他们的目标很直接：做一种真正理解现实世界的人工智能。
他们的判断是，现在的 AI 很大程度上是从语言开始的，但真正的智能其实应该从「世界」开始。
现实世界的数据来自摄像头和各种传感器，这些数据连续、维度高、而且充满噪声。用预测下一个词的方式训练出来的生成式模型，在语言上已经很成功，但一旦面对真实世界的数据，很多细节本身就是不可预测的，这套方法就会显得吃力。
AMI Labs 想走的是另一条路线。他们在做一种叫 world model（世界模型） 的系统，让模型先学会把现实世界的数据压缩成更抽象的表示，主动忽略那些随机和不可预测的细节，然后在这种「表示空间」里进行预测。
在这个基础上，如果把「行动」也作为输入条件，模型就可以提前模拟自己做出某个动作之后会发生什么，从而规划一整串行动步骤，同时在系统里加入安全和可控的约束。
他们希望用这种方法，去做那些对可靠性、安全性和可控性要求很高的应用，比如工业过程控制、自动化系统、可穿戴设备、机器人以及医疗场景。
该公司最初由约 12 名员工和研究人员组成，从一开始就分布在全球四个地点：巴黎、纽约、蒙特利尔和新加坡。AMI Labs 将自己视为一家有意在全球范围内发掘硅谷以外人才的公司。
团队理想中的系统具备四大特征：1、理解真实世界；2、具有持久记忆；3、能够推理和规划；4、可控且安全。
AMI Labs CEO Alexandre LeBrun 和 LeCun 都对公司的路线非常自信，表示「我的预测是世界模型将成为下一个热门词汇。」「六个月后，每家公司都会自称世界模型以筹集资金。」
据悉，AMI Labs 的首个合作伙伴将是医疗 AI 独角兽 Nabla，Alexandre LeBrun 也是该公司的 CEO。LeBrun 与 LeCun 得出了相同的结论，即大型语言模型（LLMs）存在局限性，其幻觉可能导致致命后果。但他也知道，基于 LeCun 在 2024 年提出的联合嵌入预测架构（JEPA）的初创公司 AMI Labs 要提供可行的替代方案还需要一段时间。LeBrun 强调，公司在推出首个实际应用前，至少需要一年的研究时间。
「AMI Labs 是一个极具雄心的项目，因为它从基础研究开始。它不是那种典型的人工智能应用初创公司，能够在三个月内推出产品，六个月内实现营收，并在十二个月内获得 1000 万美元的 ARR，」LeBrun 表示。相比之下，世界模型从理论到商业应用可能需要数年时间。
尽管时间跨度如此之长，但开发世界模型的公司已经吸引了巨额投资。SpAItial 筹集了 1300 万美元的天使轮融资 —— 对于一个欧洲初创公司来说异常巨大；而李飞飞的 World Labs 上个月单独就获得了 10 亿美元。现在，AMI Labs 加入了这个行列，其筹集的资金超过了最初的传闻。
根据之前的报道，AMI Labs 实验室去年 12 月仅寻求 5 亿欧元融资，但最终筹集了约 8.9 亿欧元，很可能得益于其团队阵容。除了 LeCun 担任主席、LeBrun 拥有企业家履历之外，团队还包括 Meta 欧洲副总裁 Laurent Solly 担任首席运营官，以及知名研究人员谢赛宁担任首席科学官、Pascale Fung 担任首席研究与创新官、Michael Rabbat 担任世界模型副总裁。
谢赛宁是谁？
得到 Yann LeCun 青睐的谢赛宁（Saining Xie），是目前全球计算机视觉（CV）和多模态 AI 领域最顶尖的青年华人科学家之一。
就任 AMI 的 CTO 之前，谢赛宁曾在 Google DeepMind 的 GenAI/nanobanana 团队担任研究科学家。更早之前，他曾在位于门洛帕克的 Facebook 人工智能研究院 (FAIR) 担任了四年研究科学家。
在学术的一侧，谢赛宁是纽约大学（NYU）计算机科学助理教授（目前学术休假），曾在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）任研究助理。谢赛宁曾获得过 Marr 奖荣誉提名奖、NSF CAREER 奖、AISTATS 时间考验奖和 PAMI 青年研究员奖，当前的 Google Scholar 文献被引用次数已达 9.8 万。
谢赛宁最被人们所知的工作，就是 2024 年的《Scalable Diffusion Models with Transformers》，即 Diffusion Transformers 架构，后来成为了 OpenAI 打造出 Sora 的基石。
在官宣起航后，AMI Labs 将在外界注视下走完从「相信世界模型」到「证明世界模型」的最后一公里。这条路，LeCun 已经走了很多年；而现在，轮到他亲手挑选的这支团队去给出答案了。
参考内容：
https://techcrunch.com/2026/03/09/yann-lecuns-ami-labs-raises-1-03-billion-to-build-world-models
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