【或超50亿美元估值 | 世界模型】前Meta首席AI科学家创立的AMI Labs计划种子轮融资5亿欧元，专注开发世界模型AI- 大数跨境

【或超50亿美元估值 | 世界模型】前Meta首席AI科学家创立的AMI Labs计划种子轮融资5亿欧元，专注开发世界模型AI

Saasverse

2025-12-20

导读：Meta前首席AI科学家Yann LeCun近日宣布了自己成立的新创业公司Advanced Machine Intelligence (AMI) Labs。该公司将专注于开发世界模型(world mo

Meta前首席AI科学家Yann LeCun近日宣布了自己成立的新创业公司Advanced Machine Intelligence (AMI) Labs。该公司将专注于开发世界模型(world models)，目标是开发超越当前大型语言模型的AI系统，追求更深入地理解和与物理世界交互的能力。他认为现有的大语言模型虽然在语言生成方面表现强大，但本质上缺乏对世界动态规律的理解，因此容易出现幻觉问题，也就是输出编造或逻辑不一致的信息。而世界模型的目标是让AI能够基于感知与模拟进行推理，从而实现更可靠、更具认知能力的智能。LeCun将担任AMI Labs的执行董事长，而医疗转录AI创业公司Nabla的联合创始人兼CEO Alexandre LeBrun则被任命为AMI Labs的首席执行官。

AMI Labs 计划明年初在法国巴黎设立总部。虽然Meta不会直接投资AMI Labs，但两家公司计划开展合作，这将允许LeCun继续他的研究工作，同时保持与前雇主的联系。LeCun 在社交媒体上宣布离职时表示："我正在创建一家初创公司，继续我在过去几年与 FAIR 的同事、纽约大学以及其他地方一起推进的高级机器智能研究计划（AMI）。" 他描述目标是引发"AI 领域的下一次重大革命：系统能够理解物理世界，拥有持久记忆，能够推理，并能规划复杂的行动序列。"

据《金融时报》报道，AMI Labs计划在尚未正式推出产品前就融资5亿欧元（约合5.86亿美元），估值达30亿欧元（约合35亿美元，但也有市场传言可能超50亿美元）。考虑到当前风投机构对由世界级AI科学家创立的初创企业的投资热情，这一估值要求甚至不算特别离谱。此前，OpenAI前CTO Mira Murati的初创公司Thinking Machines Lab去年种子轮估值就达到了120亿美元(目前500亿美元估值)。而相比之下，LeCun在业内拥有更高的声誉。这位曾担任纽约大学教授和Meta AI首席科学家的LeCun因其在强化学习领域的工作获得了享有盛誉的图灵奖。

同时，AMI Labs （未正式推出产品，更没有任何收入）的惊人估值引发了对 AI 投资泡沫的担忧。行业领导者警告称，围绕 AI 的热情可能超过了商业基本面，而 LeCun 的融资可能会检验即使是该领域最受尊敬的名字，在没有经过商业验证的情况下是否能获得溢价估值。AMI Labs 将面临着来自资金充足的欧洲竞争对手的竞争，如估值32.5亿美元的 Black Forest Labs 和估值26亿美元的 Quantexa。

LeCun 对 AI 当前发展方向的质疑一直很明确。今年早些时候，在 Alex Kantrowitz 的 Big Technology 播客上，他表示："仅仅通过扩展 LLMs，我们将无法达到人类水平的 AI，"他认为它们无法达到这一里程碑，因为它们只是预测文本，而非真正理解世界。另一方面，他的创业公司 AMI Labs 旨在开发像人类一样观察和与物理环境互动的系统，有可能彻底变革机器人技术、交通和医疗保健。

LeCun选择的赛道世界模型是新一代人工智能研究中的核心概念，旨在让AI真正理解世界的运作规律。不同于当下主流的大语言模型主要依靠文本统计学习，世界模型试图在AI系统内部建立一个对现实世界的结构化模拟，让机器能够进行观察、预测和推理。这种模型的本质，是让AI能够在内在的虚拟世界中进行认知演练。它可以思考：“如果我做出这个动作，会发生什么？”、“这个结果是由什么原因导致的？”、“若环境改变，结果是否不同？”这意味着AI不再只是依据模式生成文本，而是能够真正掌握因果关系并在复杂环境中进行规划和决策。

世界模型与当前AI大模型的核心区别在于：大语言模型擅长内容生成，世界模型则专注于理解与推理。前者通过大规模语料学习语言的共现关系，后者通过多模态数据（图像、视频、动作与环境反馈）学习世界的结构和物理规律。可以说，大语言模型回答“是什么”，世界模型则回答“为什么”以及“如果……会怎样”。在系统层面，世界模型通常包含感知模块（负责理解环境）、预测模块（预测结果）和规划模块（决策行动）。这类架构更接近人类大脑的工作方式——既能观察，也能想象与试验。正因如此，世界模型为机器人、自动驾驶、智能代理（AI Agent）以及工业自动化带来了全新的智能范式。

构建世界模型意味着AI正从生成能力迈向真正的理解能力。它让机器具备因果推理和长期规划的能力，能够在减少幻觉问题的同时实现自我学习和逻辑自洽。对未来的AI产业来说，这是一场基础架构层面的变革，也是从语言助手向认知体的跨越。在自动驾驶、机器人、AI Agent以及科学模拟等场景中，世界模型的引入正在显著提升AI的可靠性和推理深度。自动驾驶系统可以通过内部模拟虚拟道路来提前预测风险，科研AI能借助物理建模推演实验结果，而数字员工则能在虚拟环境中反复试验方案并进行最优决策。

除了由 Yann LeCun 的 AMI Labs，全球多家顶级机构正在积极探索世界模型方向。Google DeepMind 在其 Gato 和 Gemini-2 等项目中研究多模态感知与推理模型；李飞飞创立的 World Labs 专注于视觉和物理环境理解；Tesla 也在通过 Autopilot 与 Optimus 项目构建物理世界模型，用于自动驾驶与机器人控制。这些方向共同指向一个未来——AI 不仅能够生成语言，更能理解世界并在其中行动。世界模型正成为通往通用人工智能（AGI）的关键路径。