当整个AI行业还在大模型的参数竞赛中鏖战，图灵奖得主杨立昆却带着他的 “世界模型” 构想，拿到了资本市场的重磅筹码。投资公司不乏像英伟达这样的巨型企业，那么，为什么黄仁勋会投呢？我们来看看。
3月10日，由杨立昆联合创办的AMI Labs官宣完成10.3亿美元（约合人民币70.87亿元）融资，这是继2025年底他从Meta离职创业后，交出的第一份重磅答卷。而这笔融资的背后，是这位深耕AI领域数十年的泰斗，对当前AI发展路径的一次全新突围。
提起杨立昆（Yann LeCun），在人工智能领域几乎无人不晓。这位1960年出生于法国巴黎的计算机科学家，身兼美国国家科学院院士、美国国家工程院院士、法国科学院院士多重头衔，还是2018年图灵奖得主、被誉为 “卷积神经网络之父”，同时担任纽约大学教授。
从1988年提出的LeNet-5成为世界首个正式的卷积神经网络，到2013年加入Meta创立并领导FAIR人工智能基础研究部门，再到担任Meta首席人工智能科学家，杨立昆的每一步都在推动深度学习的发展。2025年11月，Meta确认杨立昆年底离职，其创业方向锁定 “高级机器智能”，而AMI Labs正是这一方向的落地，这家2026年1月正式成立、总部位于杨立昆出生地巴黎的公司，也成为他探索下一代AI的核心阵地。
此次AMI Labs的融资，不仅数额亮眼，投资方阵容更是堪称豪华。本轮融资由凯辉创新、贝佐斯家族投资公司Bezos Expeditions等五家机构和天使投资人共同领投，英伟达、丰田创投、淡马锡等知名企业担任战略投资者，谷歌前CEO Eric Schmidt、三星等也参与其中。
据报道，AMI Labs此次投前估值达35亿美元（约合人民币240.8 亿元），投后估值暂未披露。值得注意的是，杨立昆为AMI Labs搭建的核心团队同样实力雄厚，前Meta AI研究科学家、纽约大学助理教授谢赛宁任首席科学官，香港科技大学教授冯雁任首席研究与创新官，前Meta欧洲区副总裁Laurent Solly任首席运营官，前Meta AI研究总监Michael Rabbat任全球模型副总裁，覆盖了技术研发、产业落地、企业运营等全维度。
杨立昆选择此时重仓世界模型，并非偶然，而是源于他对当前AI发展瓶颈的深刻判断。作为深度学习的奠基人之一，杨立昆始终认为，当前主流的自回归大语言模型存在根本性缺陷，这类模型虽能实现流畅的语言交互和文本生成，却只停留在符号关联的层面，无法真正理解现实世界的物理规律和因果关系。就像机器人能识别 “杯子” 这个词汇，却无法预判拿起杯子时的受力变化，这也是为何自动驾驶、智能机器人等需要与现实世界深度交互的场景，始终难以实现规模化落地。
而AMI Labs研发的世界模型，正是为了解决这一核心问题。与传统大模型不同，这款模型能学习现实世界传感器数据的抽象表示，过滤无关的噪音细节，在表征空间中实现对未来场景的预测。更关键的是，它具备理解现实世界、持久记忆、推理规划和安全可控四大核心能力，这也让其能适配工业过程控制、自动化、可穿戴设备、机器人、医疗健康等对可靠性和安全性要求极高的场景。在杨立昆的构想中，世界模型将让AI从 “被动响应数据” 升级为 “主动理解世界”，这也是他眼中实现高级机器智能的关键路径。
为了推动这一技术的发展，AMI Labs选择了开源的路线。公司CEO、AI医疗公司Nabla 联合创始人Alexandre LeBrun透露，AMI Labs会将大量代码开源，原因在于开源能让技术研发更高效，也能更快搭建起对应的研究生态和社区。目前，AMI Labs已在巴黎、纽约、蒙特利尔和新加坡设立办公室，官网上也正同步招聘AI科学家、工程师等核心岗位，加速团队搭建和技术研发。
事实上，世界模型赛道的热度，早已不止杨立昆一人关注。就在2月19日，李飞飞创办的空间智能创企 World Labs也完成了10亿美元（约合人民币68.8 亿元）融资，投后估值达50亿美元（约合人民币344.0亿元），其研究方向同样与世界模型深度关联。资本的密集涌入，让世界模型成为2026年AI赛道最受关注的风口，甚至LeBrun都直言，六个月后，每家公司或许都会以 “世界模型” 为标签进行融资。
但热闹的融资潮背后，世界模型的发展仍处于最早期的阶段。无论是AMI Labs还是World Labs，目前都还停留在理论探索和技术验证阶段，尚未有成熟的产品落地。从技术层面来看，想要让模型真正理解现实世界，需要解决多模态传感器数据融合、高维度数据处理、因果推理建模等一系列难题，而现实世界的复杂性和不确定性，更让模型的训练和优化难度大幅提升。此外，不同行业的场景需求差异巨大，如何打造通用的世界模型技术底座，再结合行业需求完成定制化落地，也是所有入局者需要面对的挑战。
更重要的是，作为下一代AI的核心方向，世界模型的研发需要长期的技术积累和耐心，而非短期的概念炒作。杨立昆深耕AI领域数十年，从卷积神经网络到深度学习，再到如今的世界模型，其研究始终围绕着让AI更接近人类智能这一核心目标。此次70.87亿元的融资，是资本市场对这位AI泰斗的认可，更是对世界模型未来的期待。但从实验室的技术构想，到产业端的规模化落地，中间还有漫长的路要走。
当前的AI行业，正处于从 “量的积累” 向 “质的突破” 转型的关键期，大模型的参数竞赛已经触碰到天花板，而世界模型的出现，为AI的未来提供了全新的可能性。杨立昆的入局，让这条赛道有了更明确的技术方向，但最终能否实现技术突破，能否真正改写下一代AI的发展规则，不仅需要技术的持续迭代，更需要时间的检验。而这场由AI泰斗引领的探索，才刚刚开始。
