图灵奖得主Yann LeCun新创AMI Labs获10.3亿美元融资 押注世界模型研发

图灵奖得主、Meta前AI研究负责人Yann LeCun（中文名杨立昆）创立的新AI公司AMI Labs，近日完成10.3亿美元新一轮融资，公司投前估值达35亿美元。本次募集资金将主要用于世界模型相关技术的研发与落地，世界模型被认为是下一代通用人工智能实现的核心路径之一，本轮融资也创下近年AI基础模型领域早期融资规模新高。

这一融资消息是AMI Labs团队在2026年波士顿创始人峰会上首次公开披露的，距离Yann LeCun官宣从Meta离职、启动新创业项目仅过去8个月时间。作为卷积神经网络之父、2018年图灵奖得主，Yann LeCun在AI领域的号召力毋庸置疑，本次融资消息公开后，也迅速引发了全球AI产业对世界模型技术路径的广泛讨论。

35亿美元的投前估值，也让AMI Labs成为全球估值最高的未发布核心产品的AI初创公司之一，目前AMI Labs尚未披露具体投资方名单，仅透露投资方包含全球Top 5的科技产业资本、2家北美主权财富基金以及部分AI领域的知名天使投资人。

长期以来，Yann LeCun都对当前主流的大语言模型路径持保留态度，他曾多次公开表示，现有大语言模型本质是“会模仿的统计鹦鹉”，只能基于训练数据的概率分布生成内容，无法理解真实世界的因果关系、物理规则，也不具备真正的推理和规划能力。而他此次创立AMI Labs核心要攻克的世界模型，就是要让AI学会模拟真实世界的运行逻辑，能够对未发生的场景做出预判，被行业普遍认为是下一代通用人工智能（AGI）的核心实现路径之一。

从2025年开始，全球AI投资的风向已经开始从应用层向底层基础技术转移，其中世界模型相关项目的融资总额同比增长320%，除了AMI Labs之外，OpenAI、Google DeepMind、特斯拉等头部科技公司也都在加大对世界模型的研发投入——特斯拉的全自动驾驶系统FSD已经应用了轻量化世界模型来预判道路参与者的行动轨迹，OpenAI也在2025年底公开了其世界模型研发项目的阶段性进展。

本次AMI Labs的10.3亿美元融资，是世界模型领域迄今为止规模最大的早期融资，也意味着资本对这一技术路径的认可度已经从零散探索转向重仓押注。

尽管行业热度很高，但世界模型的落地仍然面临不少现实障碍：一方面，训练通用世界模型需要的算力是当前同参数大语言模型的3-5倍，能耗成本居高不下；另一方面，世界模型需要大量覆盖多模态、多场景的真实世界数据来训练，数据采集和标注的难度远高于普通大语言模型的文本训练数据。

据AMI Labs透露，目前团队已经聚集了120余名来自Meta AI、DeepMind、MIT CSAIL等顶尖机构的AI研究者，预计将在2027年推出首个可商用的世界模型原型，优先落地机器人、自动驾驶、工业仿真等B端场景，C端应用的落地则要等到2029年之后。