謝賽寧成了LeCun的合伙人！

剛剛，圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一的Yann LeCun（楊立昆）又搞出大動作。

由他推動創(chuàng)立的世界模型初創(chuàng)公司Advanced Machine Intelligence（AMI）——

宣布完成10.3億美元（約70.8億人民幣）種子輪融資，融資前估值達到35億美元（約240億人民幣）。

與此同時，DiT作者、紐約大學助理教授謝賽寧也官宣加入，其個人主頁也已更新為AMI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學官（Chief Science Officer，CSO）。

而公司的CEO也同步亮相，由AI醫(yī)療公司Nabla創(chuàng)始人，法國連續(xù)創(chuàng)業(yè)者Alex Lebrun出任。

不過，略顯巧合的是，新CEO名字里也有Alex（andr Wang），所以LeCun很可能還得繼續(xù)向一位Alex“匯報”。

當然，玩笑歸玩笑，這一中午，AMI是錢到位了，人也到位了。

接下來，就看咱AI教父表演了。

比李飛飛還多融3000萬

為了給AMI的10.3億美元融資找個參考坐標系，咱不妨先看看此前世界模型領(lǐng)域的融資紀錄的保持者——

AI教母李飛飛。

就在不到一個月前（2月18日），李飛飛教授的世界模型公司World Labs宣布以50億美元估值融資10億美元。

而今天，AI教父Yann LeCun的世界模型公司Advanced Machine Intelligence（AMI）也官宣融資——

金額達到10.3億美元，比前者還多出3000萬美元，成立僅兩個半月，一舉刷新世界模型初創(chuàng)公司融資的最高紀錄。

據(jù)公司CEO Alex Lebrun透露，這筆資金將用來打造能夠真正理解現(xiàn)實世界的智能系統(tǒng)，也就是所謂的世界模型。

據(jù)悉，本輪種子融資對AMI的估值為35億美元，由Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital和Bezos Expeditions共同領(lǐng)投。

參與投資的知名個人還包括Mark Cuban、前Google CEOEric Schmidt，以及法國電信企業(yè)家、億萬富翁Xavier Niel等人。

有個值得一提的小插曲是，這筆融資原本遠沒有這么大。

去年12月，外界消息稱這家法國AI實驗室計劃融資約5億歐元，但現(xiàn)在卻拿到了約8.9億歐元（10.3億美元）。

之所以能拿這么多原因很簡單——

團隊陣容實在太豪華。

65歲圖靈獎得主掌舵，老Meta人集結(jié)

雖然LeCun從Meta離職創(chuàng)業(yè)分手并不體面，但有趣的是最新的初創(chuàng)團隊里卻擠滿了Meta人。

首先就是LeCun自己，LeCun于2013年加入Meta，創(chuàng)立Facebook AI Research（FAIR）。

期間，LeCun領(lǐng)導推動開發(fā)了Pytorch、Llama、JEPA世界模型等一系列重要框架、工作，成為現(xiàn)代AI領(lǐng)域的重要奠基人。

他與Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并列被稱為“深度學習三巨頭”，并于2018年獲得圖靈獎。

而這次創(chuàng)業(yè)就是要將自己一貫的思想貫徹到底，領(lǐng)導超越大語言模型的世界模型商業(yè)化。

公司的CEO Alex同樣曾在Meta FAIR任職，與LeCun共事。

作為一名連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，他先后創(chuàng)辦了VirtuOz，并在2012年將其出售給Nuance；隨后又創(chuàng)辦了Wit.ai，并在2015年被Facebook收購。

在過去的經(jīng)歷中，他專注對話AI，如今他將豐富的創(chuàng)業(yè)與技術(shù)經(jīng)驗帶入醫(yī)療AI和世界模型研究。

公司的COOLaurent Solly同樣出自Meta，他曾是Meta歐洲副總裁，曾負責戰(zhàn)略、AI研究以及FAIR巴黎實驗室的協(xié)調(diào)。

接下來，就是大名鼎鼎的DiT（Diffusion Transformers）作者，謝賽寧了。

謝賽寧是紐約大學助理教授，計算機視覺頂尖學者，并曾在FAIR與LeCun共事。

DiT作為將擴散模型和Transformer結(jié)合的框架極大地推動了Sora等視頻生成模型、世界模型的研究。

而且有趣的是，在去年年底的一次訪談中，LeCun在談到是否要招募謝賽寧時，還透露：

謝賽寧是一名杰出的研究者，我已經(jīng)聘請過他兩次了，之前在FAIR和紐約大學，我就說服了我的同事們要招聘他。

如今，三顧茅廬終于成功。

AMI Labs的世界模型副總裁Michael Rabbat，則是前Meta副總裁，也是FAIR的創(chuàng)始成員之一。

他曾負責基礎(chǔ)設(shè)施和生成式AI，并領(lǐng)導全球數(shù)據(jù)中心的AI優(yōu)化工作，長期專注于分布式系統(tǒng)和世界模型訓練。

此外，香港科技大學教授Pascale Fung也加入了AMI Labs，出任首席研究與創(chuàng)新官（Chief Research & Innovation Officer）。

真實世界，真實智能

借由這次融資，LeCun的世界模型公司AMI Labs也曝光了更多的信息。

這家公司全名為Advanced Machine Intelligence（AMI），總部位于巴黎，成立于去年12月，并在蒙特利爾、紐約和新加坡等地設(shè)有研究團隊。

有趣的是，“AMI”的讀音與法語單詞ami（朋友） 相同。

公司的目標很明確：打造新一代AI系統(tǒng)——

這些系統(tǒng)能夠理解現(xiàn)實世界、擁有持久記憶、具備推理與規(guī)劃能力，同時保持可控與安全。

在組織結(jié)構(gòu)上，Yann LeCun將繼續(xù)擔任紐約大學教授，同時出任AMI的董事長，領(lǐng)導這家創(chuàng)業(yè)公司推進世界模型研究。

而據(jù)謝賽寧個人主頁透露，他將在2026年的春季和夏季學期，暫時休假。

與李飛飛團隊、谷歌等機構(gòu)探索的世界模型路線相比，AMI的技術(shù)方向被普遍認為是LeCun在Meta時期提出的 JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）框架的延續(xù)與落地。

根據(jù)公司官網(wǎng)介紹，AMI正在開發(fā)世界模型（world models），核心思路是：

模型將從真實世界的傳感器數(shù)據(jù)中學習抽象表示，忽略那些不可預(yù)測的細節(jié)，并在表示空間（representation space） 中進行預(yù)測。

在這種框架下，行動條件（action-conditioned）世界模型可以讓智能體系統(tǒng)預(yù)測自身行為的后果，并在安全約束下規(guī)劃一系列行動，從而完成復(fù)雜任務(wù)。

換句話說，這就是LeCun一向推崇的自監(jiān)督學習范式，而非基于下一個token預(yù)測的監(jiān)督學習范式。

在商業(yè)化方面，AMI的節(jié)奏也與典型AI創(chuàng)業(yè)公司不同。

CEO Alexandre LeBrun表示，短期內(nèi)公司并沒有明確的營收目標，但會盡早與潛在客戶合作。

這些潛在客戶包括括制造商、汽車廠商、航空航天公司、生物醫(yī)藥企業(yè)及制藥集團。

據(jù)TechCrunch報道，公司目前公開的首個合作伙伴，將是LeBrun此前擔任CEO的AI醫(yī)療公司Nabla。

至于LeCun是否會像他此前暗示的那樣，進一步拉攏Meta、把小扎也拉進合作陣營，目前還不得而知。

與此同時，AMI也將延續(xù)LeCun一貫的研究理念：持續(xù)發(fā)表論文，并盡可能開源代碼。

LeBrun認為，在今天的AI行業(yè)，開放研究已經(jīng)越來越少見，但他們依然相信這種模式：

當技術(shù)保持開放時，進步會更快。 對我們來說，建立一個圍繞自身的研究社區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)，本身就是最符合長期利益的事情。

當然，正如LeCun離開Meta時不少網(wǎng)友所說的那樣——

你很難讓一個并不認同LLM路線的人，去主導一家押注LLM的AI部門。

而在新的環(huán)境中，公司CEO也坦言，基于JEPA（LeCun 在 2022 年提出的架構(gòu)）的替代方案要真正成熟，還需要時間。

不過，從Meta時期的理論框架，到今天成立獨立公司、拿到十億美元級融資，LeCun顯然已經(jīng)獲得了一個可以把理念真正落地的實驗場。

接下來幾年，AMI能否證明 “世界模型+自監(jiān)督學習” 這條路線，可以走出一條不同于LLM的通往通用智能之路——

或許也將成為AI領(lǐng)域最值得關(guān)注的一場技術(shù)實驗。

[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

文章來源：量子位。