种子轮10.3亿美元，谢赛宁加入，LeCun的世界模型公司太吸金了

机器之心·2026年03月10日 18:02

又有人才，又有算力。

刚刚，图灵奖得主 Yann LeCun 的创业公司 AMI Labs，官宣正式起航了。

这家由 LeCun 牵头创办的先进机器智能实验室（Advanced Machine Intelligence，AMI）刚刚宣布了两条重要消息：一是完成了 10.3 亿美元的种子轮融资，估值达 35 亿美元；二是迎来一位重磅学者加盟：谢赛宁。

与此同时，原 FAIR 工程主管 Alex LeBrun 宣布就任 AMI 的 CEO。他表示，AMI 希望能构建能够真正理解现实世界的智能系统 —— 这是一项长期的科学事业。

前有李飞飞 World Labs 的 10 亿美元融资，后有 Yann LeCun 的 AMI 拿下 10.3 亿美元，2026 年的 AI 圈现在正式迎来世界模型的「终极对决」。

AMI Labs 是一家什么样的公司？

AMI Labs 是一家新成立的前沿 AI 研究实验室，2025 年 12 月正式披露，2026 年 1 月在巴黎正式启动，由图灵奖得主、刚从 Meta 离职的 Yann LeCun 担任执行董事长。

他们的目标很直接：做一种真正理解现实世界的人工智能。

他们的判断是，现在的 AI 很大程度上是从语言开始的，但真正的智能其实应该从「世界」开始。

现实世界的数据来自摄像头和各种传感器，这些数据连续、维度高、而且充满噪声。用预测下一个词的方式训练出来的生成式模型，在语言上已经很成功，但一旦面对真实世界的数据，很多细节本身就是不可预测的，这套方法就会显得吃力。

AMI Labs 想走的是另一条路线。他们在做一种叫 world model（世界模型）的系统，让模型先学会把现实世界的数据压缩成更抽象的表示，主动忽略那些随机和不可预测的细节，然后在这种「表示空间」里进行预测。

在这个基础上，如果把「行动」也作为输入条件，模型就可以提前模拟自己做出某个动作之后会发生什么，从而规划一整串行动步骤，同时在系统里加入安全和可控的约束。

他们希望用这种方法，去做那些对可靠性、安全性和可控性要求很高的应用，比如工业过程控制、自动化系统、可穿戴设备、机器人以及医疗场景。

该公司最初由约 12 名员工和研究人员组成，从一开始就分布在全球四个地点：巴黎、纽约、蒙特利尔和新加坡。AMI Labs 将自己视为一家有意在全球范围内发掘硅谷以外人才的公司。

团队理想中的系统具备四大特征：1、理解真实世界；2、具有持久记忆；3、能够推理和规划；4、可控且安全。

AMI Labs CEO Alexandre LeBrun 和 LeCun 都对公司的路线非常自信，表示「我的预测是世界模型将成为下一个热门词汇。」「六个月后，每家公司都会自称世界模型以筹集资金。」

据悉，AMI Labs 的首个合作伙伴将是医疗 AI 独角兽 Nabla，Alexandre LeBrun 也是该公司的 CEO。LeBrun 与 LeCun 得出了相同的结论，即大型语言模型（LLMs）存在局限性，其幻觉可能导致致命后果。但他也知道，基于 LeCun 在 2022 年提出的联合嵌入预测架构（JEPA）的初创公司 AMI Labs 要提供可行的替代方案还需要一段时间。LeBrun 强调，公司在推出首个实际应用前，至少需要一年的研究时间。

「AMI Labs 是一个极具雄心的项目，因为它从基础研究开始。它不是那种典型的人工智能应用初创公司，能够在三个月内推出产品，六个月内实现营收，并在十二个月内获得 1000 万美元的 ARR，」LeBrun 表示。相比之下，世界模型从理论到商业应用可能需要数年时间。

尽管时间跨度如此之长，但开发世界模型的公司已经吸引了巨额投资。SpAItial 筹集了 1300 万美元的天使轮融资 —— 对于一个欧洲初创公司来说异常巨大；而李飞飞的 World Labs 上个月单独就获得了 10 亿美元。现在，AMI Labs 加入了这个行列，其筹集的资金超过了最初的传闻。

根据之前的报道，AMI Labs 实验室去年 12 月仅寻求 5 亿欧元融资，但最终筹集了约 8.9 亿欧元，很可能得益于其团队阵容。除了 LeCun 担任执行董事长、LeBrun 拥有企业家履历之外，团队还包括 Meta 欧洲副总裁 Laurent Solly 担任首席运营官，以及知名研究人员谢赛宁担任首席科学官、Pascale Fung 担任首席研究与创新官、Michael Rabbat 担任世界模型副总裁。

谢赛宁是谁？

得到 Yann LeCun 青睐的谢赛宁（Saining Xie），是目前全球计算机视觉（CV）和多模态 AI 领域最顶尖的青年华人科学家之一。

就任 AMI 的 CTO 之前，谢赛宁曾在 Google DeepMind 的 GenAI/nanobanana 团队担任研究科学家。更早之前，他曾在位于门洛帕克的 Facebook 人工智能研究院 (FAIR) 担任了四年研究科学家。

在学术的一侧，谢赛宁是纽约大学（NYU）计算机科学助理教授（目前学术休假），曾在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）任研究助理。谢赛宁曾获得过 Marr 奖荣誉提名奖、NSF CAREER 奖、AISTATS 时间考验奖和 PAMI 青年研究员奖，当前的 Google Scholar 文献被引用次数已达 9.8 万。