• 克雷西 發(fā)自 凹非寺
  量子位 | 公眾號 QbitAI

LeCun在Meta的Last Day還沒來，新公司又被曝出更多細節(jié)。

前腳LeCun本人在播客當中宣布了新公司名稱，現(xiàn)在融資和估值目標就被《金融時報》曝光了。

這家名為Advanced Machine Intelligence Labs（AMI Labs）的新公司，計劃于明年一月正式亮相，目標估值30億歐元（約247億人民幣）。

AMI Labs的研究方向，就是LeCun一直主推的“世界模型”，而且將走開源路線，老東家Meta也將與其保持合作。

另外，曝料也透露了AMI Labs的CEO人選并非LeCun本人，而是他的一位老部下。

LeCun不當CEO

新公司AMI Labs定于2026年1月在巴黎正式啟動，在Meta逐漸轉向封閉生態(tài)的背景下，LeCun選擇了他在學術界一貫堅持的開源路線。

而且在技術層面，AMI Labs選擇了比主流的LLM更具挑戰(zhàn)性的道路——死磕“世界模型”。

因為在LeCun看來，基于自回歸機制的LLM存在根本性的邏輯缺陷，它們只是在統(tǒng)計概率上預測下一個字符，并不真正理解物理世界的運行規(guī)律。

他曾在多個場合直言，現(xiàn)有的LLM路線是通往AGI的“死路”，其智能水平甚至不如一只狗——因為狗能通過觀察理解物理世界的因果關系，而單純靠文本訓練的AI做不到。

為此，新公司將通過JEPA（聯(lián)合嵌入預測架構）來構建技術底座。

這套架構的核心邏輯在于“抽象”與“規(guī)劃”：它不再像視頻生成模型那樣試圖預測每一個像素點，而是在抽象的表示空間中學習、預測未來的狀態(tài)。

這種方式能讓AI像人類或動物一樣，忽略無關的背景噪聲，專注于理解關鍵信息的動態(tài)變化，從而具備真正的推理和規(guī)劃能力。

在資本運作方面，AMI Labs的起步規(guī)格也非常高。

據(jù)《金融時報》稱，公司正以30億歐元的目標估值尋求首輪5億歐元（約41億人民幣）融資。

順便提一句，LeCun的老東家Meta也將與AMI Labs建立合作，但不會直接注資。

至于公司的CEO人選，LeCun本人大概率不會出任CEO。

這一安排也符合LeCun一貫的科研志趣——這位65歲的圖靈獎得主曾多次表示，自己的核心動力是“提升人類智能”，而非陷入行政管理與財務報表的瑣事中。

而CEO職位的人選則被曝是醫(yī)療AI獨角獸Nabla的創(chuàng)始人兼CEOAlexandre LeBrun。

誰是LeBrun？

這一被寄予厚望的CEO人選，是與LeCun有著深厚淵源的“老戰(zhàn)友”。

作為法國科技圈知名的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，LeBrun目前的公開身份是醫(yī)療AI獨角獸Nabla的創(chuàng)始人兼CEO。

他即將出任AMI Labs CEO的消息，也是由Nabla聯(lián)創(chuàng)兼COODelphine Groll向媒體透露的。

Groll在聲明中表示，LeBrun將轉任Nabla的執(zhí)行董事長，通過職權交割完成善后工作。

LeBrun是巴黎高等電信學校碩士，1999年畢業(yè)。

隨后，他的職業(yè)生涯起步于商旅技術公司KDS（現(xiàn)為美國運通旗下Amex GBT Neo），并于2002年開啟了連續(xù)創(chuàng)業(yè)之路。

那年，他創(chuàng)立了客戶服務AI公司VirtuOz，隨后成功將其打造為行業(yè)先驅，最終被語音技術巨頭Nuance收購。

而他與LeCun的交集，則始于2015年的一次關鍵并購——當時他創(chuàng)立的語音交互平臺Wit.ai被Facebook高價收購，他也隨之正式加入了Meta的技術生態(tài)。

進入Meta后，LeBrun出任了FAIR的工程負責人，是LeCun的直接下屬，主要職責是協(xié)助作為首席科學家的LeCun管理實驗室的工程團隊，將前沿的科研理論轉化為可驗證的工程實踐。

三年后，2018年，LeBrun離開了FAIR，開啟新的Nabla創(chuàng)業(yè)征程。

這段在FAIR共事三年的經(jīng)歷，無疑將為兩人未來在AMI Labs的再度聯(lián)手奠定了信任基礎。

如果這一任命最終落地，AMI Labs將形成“LeCun主內負責科研、LeBrun主外負責商業(yè)”的雙核架構。

對于已經(jīng)65歲的LeCun來說，這或許是他職業(yè)生涯中的又一次豪賭。

他在最近的播客節(jié)目中坦言，盡管到了可以退休的年紀，妻子也希望他回歸家庭，但他無法停下，因為“提升人類智能”的使命尚未完成。

這也正是AMI Labs成立的初衷——拋棄當下大模型的捷徑，去啃下物理世界認知這塊最硬的骨頭。

https://www.ft.com/content/d88729c0-c44f-4530-b888-bafa29ee0446