henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
谢赛宁成了LeCun的合伙人！
刚刚，图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Yann LeCun（杨立昆）又搞出大动作。
由他推动创立的世界模型初创公司Advanced Machine Intelligence（AMI）
宣布完成10.3亿美元（约70.8亿人民币）种子轮融资，融资前估值达到35亿美元（约240亿人民币）
与此同时，DiT作者、纽约大学助理教授谢赛宁也官宣加入，其个人主页也已更新为AMI联合创始人兼首席科学官（Chief Science Officer，CSO）
而公司的CEO也同步亮相，由AI医疗公司Nabla创始人，法国连续创业者Alex Lebrun出任。
不过，略显巧合的是，新CEO名字里也有Alex（andr Wang），所以LeCun很可能还得继续向一位Alex“汇报”。
当然，玩笑归玩笑，这一中午，AMI是钱到位了，人也到位了。
接下来，就看咱AI教父表演了。
比李飞飞还多融3000万
为了给AMI的10.3亿美元融资找个参考坐标系，咱不妨先看看此前世界模型领域的融资纪录的保持者——
AI教母李飞飞
就在不到一个月前（2月18日），李飞飞教授的世界模型公司World Labs宣布以50亿美元估值融资10亿美元
而今天，AI教父Yann LeCun的世界模型公司Advanced Machine Intelligence（AMI）也官宣融资——
金额达到10.3亿美元，比前者还多出3000万美元，成立仅两个半月，一举刷新世界模型初创公司融资的最高纪录。
据公司CEO Alex Lebrun透露，这笔资金将用来打造能够真正理解现实世界的智能系统，也就是所谓的世界模型
据悉，本轮种子融资对AMI的估值为35亿美元，Cathay InnovationGreycroft、Hiro CapitalHV CapitalBezos Expeditions共同领投。
参与投资的知名个人还包括Mark Cuban、前Google CEOEric Schmidt，以及法国电信企业家、亿万富翁Xavier Niel等人。
有个值得一提的小插曲是，这笔融资原本远没有这么大。
去年12月，外界消息称这家法国AI实验室计划融资约5亿欧元，但现在却拿到了约8.9亿欧元（10.3亿美元）。
之所以能拿这么多原因很简单——
团队阵容实在太豪华。
65岁图灵奖得主掌舵，老Meta人集结
虽然LeCun从Meta离职创业分手并不体面，但有趣的是最新的初创团队里却挤满了Meta人。
首先就是LeCun自己，LeCun于2013年加入Meta，创立Facebook AI Research（FAIR）。
期间，LeCun领导推动开发了Pytorch、Llama、JEPA世界模型等一系列重要框架、工作，成为现代AI领域的重要奠基人。
他与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并列被称为“深度学习三巨头”，并于2018年获得图灵奖。
而这次创业就是要将自己一贯的思想贯彻到底，领导超越大语言模型的世界模型商业化。
公司的CEO Alex同样曾在Meta FAIR任职，与LeCun共事。
作为一名连续创业者，他先后创办了VirtuOz，并在2012年将其出售给Nuance；随后又创办了Wit.ai，并在2015年被Facebook收购。
在过去的经历中，他专注对话AI，如今他将丰富的创业与技术经验带入医疗AI和世界模型研究。
公司的COOLaurent Solly同样出自Meta，他曾是Meta欧洲副总裁，曾负责战略、AI研究以及FAIR巴黎实验室的协调。
接下来，就是大名鼎鼎的DiT（Diffusion Transformers）作者，谢赛宁了。
谢赛宁是纽约大学助理教授，计算机视觉顶尖学者，并曾在FAIR与LeCun共事。
DiT作为将扩散模型和Transformer结合的框架极大地推动了Sora等视频生成模型、世界模型的研究。
而且有趣的是，在去年年底的一次访谈中，LeCun在谈到是否要招募谢赛宁时，还透露：
- 谢赛宁是一名杰出的研究者，我已经聘请过他两次了，之前在FAIR和纽约大学，我就说服了我的同事们要招聘他。
如今，三顾茅庐终于成功。
AMI Labs的世界模型副总裁Michael Rabbat，则是前Meta副总裁，也是FAIR的创始成员之一。
他曾负责基础设施和生成式AI，并领导全球数据中心的AI优化工作，长期专注于分布式系统和世界模型训练。
此外，香港科技大学教授Pascale Fung也加入了AMI Labs，出任首席研究与创新官（Chief Research & Innovation Officer）
真实世界，真实智能
借由这次融资，LeCun的世界模型公司AMI Labs也曝光了更多的信息。
这家公司全名为Advanced Machine Intelligence（AMI），总部位于巴黎，成立于去年12月，并在蒙特利尔、纽约和新加坡等地设有研究团队。
有趣的是，“AMI”的读音与法语单词ami（朋友） 相同。
公司的目标很明确：打造新一代AI系统——
这些系统能够理解现实世界、拥有持久记忆、具备推理与规划能力，同时保持可控与安全。
在组织结构上，Yann LeCun将继续担任纽约大学教授，同时出任AMI的董事长，领导这家创业公司推进世界模型研究。
而据谢赛宁个人主页透露，他将在2026年的春季和夏季学期，暂时休假。
与李飞飞团队、谷歌等机构探索的世界模型路线相比，AMI的技术方向被普遍认为是LeCun在Meta时期提出的 JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）框架的延续与落地。
根据公司官网介绍，AMI正在开发世界模型（world models），核心思路是：
模型将从真实世界的传感器数据中学习抽象表示，忽略那些不可预测的细节，并在表示空间（representation space） 中进行预测。
在这种框架下，行动条件（action-conditioned）世界模型可以让智能体系统预测自身行为的后果，并在安全约束下规划一系列行动，从而完成复杂任务。
换句话说，这就是LeCun一向推崇的自监督学习范式，而非基于下一个token预测的监督学习范式。
在商业化方面，AMI的节奏也与典型AI创业公司不同。
CEO Alexandre LeBrun表示，短期内公司并没有明确的营收目标，但会尽早与潜在客户合作。
这些潜在客户包括括制造商、汽车厂商、航空航天公司、生物医药企业及制药集团。
据TechCrunch报道，公司目前公开的首个合作伙伴，将是LeBrun此前担任CEO的AI医疗公司Nabla。
至于LeCun是否会像他此前暗示的那样，进一步拉拢Meta、把小扎也拉进合作阵营，目前还不得而知。
与此同时，AMI也将延续LeCun一贯的研究理念：持续发表论文，并尽可能开源代码。
LeBrun认为，在今天的AI行业，开放研究已经越来越少见，但他们依然相信这种模式：
- 当技术保持开放时，进步会更快。 对我们来说，建立一个围绕自身的研究社区和生态系统，本身就是最符合长期利益的事情。
当然，正如LeCun离开Meta时不少网友所说的那样——
你很难让一个并不认同LLM路线的人，去主导一家押注LLM的AI部门。
而在新的环境中，公司CEO也坦言，基于JEPA（LeCun 在 2022 年提出的架构）的替代方案要真正成熟，还需要时间。
不过，从Meta时期的理论框架，到今天成立独立公司、拿到十亿美元级融资，LeCun显然已经获得了一个可以把理念真正落地的实验场。
接下来几年，AMI能否证明 “世界模型+自监督学习” 这条路线，可以走出一条不同于LLM的通往通用智能之路——
或许也将成为AI领域最值得关注的一场技术实验。
[1]https://techcrunch.com/2026/03/09/yann-lecuns-ami-labs-raises-1-03-billion-to-build-world-models/
[2]https://amilabs.xyz/
[3]https://x.com/sainingxie/status/2031236308383748267
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