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，由Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital和Bezos Expeditions共同领投。

参与投资的知名个人还包括Mark Cuban、前 Google CEO  Eric 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 COO  Laurent 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。

参考链接

[ 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

一键三连「点赞」「转发」「小心心」

欢迎在评论区留下你的想法！

—  完  —

 今天，你养虾了吗？

欢迎加入【龙虾养成讨论组】，一起交流养虾经验！扫码添加小助手加入社群，记得备注【OPENCLAW】哦～

一键关注 点亮星标

科技前沿进展每日见