AMI Labs的技術(shù)核心,源于楊立昆2022年提出的JEPA(聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu),Joint Embedding Predictive Architecture)。和傳統(tǒng)生成式AI專注于預(yù)測下一個詞或像素不同,JEPA會學(xué)習(xí)世界的抽象表示,主動過濾掉隨機且不可預(yù)測的細節(jié),在“表示空間”中進行預(yù)測。若將“行動”納入輸入條件,模型還能提前模擬動作后續(xù)結(jié)果,進而規(guī)劃完整的行動序列。
楊立昆將這套系統(tǒng)命名為“世界模型”(World Models),并指出其四大核心特征:理解真實世界、具備持久記憶、能夠推理規(guī)劃、可控且安全——這與當(dāng)前大語言模型(LLM)的“幻覺”問題形成鮮明反差,尤其在醫(yī)療、工業(yè)控制、自動駕駛等對可靠性要求極高的場景,LLM的不可預(yù)測性可能引發(fā)致命風(fēng)險,而世界模型恰好能彌補這一短板。
楊立昆表示,AMI計劃與制造、生物醫(yī)學(xué)、機器人等數(shù)據(jù)豐富的行業(yè)企業(yè)展開合作。例如,AMI 可以為航空發(fā)動機構(gòu)建逼真的世界模型,與制造商合作優(yōu)化發(fā)動機效率、減少排放并保障可靠性。
AMI Labs的首個合作伙伴,正是CEO勒布倫此前創(chuàng)辦的醫(yī)療AI公司Nabla。Nabla將獲得AMI早期模型的優(yōu)先使用權(quán),攜手探索世界模型在醫(yī)療場景的落地應(yīng)用。醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I的可靠性要求極高,一旦AI在診斷中出現(xiàn)“幻覺”,后果可能不堪設(shè)想——而這正是世界模型“確定性”與“可審計性”優(yōu)勢的用武之地。
本輪AMI Labs融資的投資方陣容同樣星光熠熠。
領(lǐng)投方涵蓋法國的Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital,以及亞馬遜創(chuàng)始人貝佐斯的家族投資公司Bezos Expeditions;
戰(zhàn)略投資者包括英偉達、豐田(Toyota Ventures)、新加坡淡馬錫、首爾SBVA、三星、陽獅集團(Publicis Groupe)等;
個人投資者中則有萬維網(wǎng)發(fā)明者蒂姆·伯納斯-李(Tim Berners-Lee)及其夫人、知名風(fēng)投家吉姆·布雷耶(Jim Breyer)、馬克·庫班(Mark Cuban)、前Google CEO埃里克·施密特(Eric Schmidt)、法國億萬富翁澤維爾·尼爾(Xavier Niel)等一眾行業(yè)大佬。
楊立昆不是唯一押注世界模型的人。
就在上個月(2026年2月),斯坦福大學(xué)教授李飛飛創(chuàng)立的World Labs宣布完成10億美元融資,投后估值達到了50億美元。這輪融資由Autodesk領(lǐng)投2億美元,其他投資方包括英偉達、AMD、Fidelity、Emerson Collective等。
World Labs成立于2024年,比AMI Labs早一年。李飛飛是計算機視覺領(lǐng)域的泰斗級人物,她創(chuàng)建的ImageNet數(shù)據(jù)集被譽為"深度學(xué)習(xí)革命"的基石。2017年至2018年,她擔(dān)任Google Cloud首席科學(xué)家。目前她是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)教授、斯坦福以人為本人工智能研究院(HAI)聯(lián)合主任。
早在2024年9月,World Labs就完成了2.3億美元種子輪融資,投后估值10億美元,投資方包括Andreessen Horowitz、Nvidia風(fēng)投部門、Radical Ventures等。2025年11月,World Labs推出首個商業(yè)產(chǎn)品Marble,可以從圖片或文字提示生成可編輯、可下載的3D環(huán)境。在2026年1月的CES展會上,李飛飛與AMD CEO蘇姿豐同臺演示了Marble如何將幾張照片轉(zhuǎn)化為可導(dǎo)航的3D辦公空間。
李飛飛同樣認為,AI的下一波浪潮是"空間智能"(Spatial Intelligence)。她曾說:"如果AI要真正有用,它必須理解世界,而不僅僅是文字。世界由幾何、物理和動態(tài)規(guī)律支配,協(xié)調(diào)語義、空間和物理信息是AI的下一個偉大前沿。"
除了AMI Labs和World Labs,這條賽道上還有其他玩家。歐洲初創(chuàng)公司SpAItial在2025年完成了1300萬美元種子輪融資——對于一家歐洲初創(chuàng)公司來說,這已經(jīng)是一筆巨大的早期融資。雖然與楊立昆和李飛飛的融資規(guī)模相比顯得微不足道,但它表明世界模型這個概念正在吸引更多創(chuàng)業(yè)者和投資者的關(guān)注。
更宏觀地看,世界模型的興起代表著AI行業(yè)正在經(jīng)歷一場深刻的范式轉(zhuǎn)移。過去三年,從大語言模型到多模態(tài)模型,AI的發(fā)展主要圍繞"Scaling Law"展開——模型越大、數(shù)據(jù)越多、算力越強,性能就越好。但楊立昆、李飛飛等人認為,這條路線已經(jīng)觸及天花板,真正的突破需要從根本上改變AI的架構(gòu),讓它們像人類一樣"理解"世界,而不是簡單地"記憶"和"模仿"。
這種分歧也反映在資本市場上。2025年,AI初創(chuàng)公司融資總額超2250億美元,但資金正在分化:一邊是繼續(xù)押注大語言模型的玩家,如OpenAI(3000億美元估值)、Anthropic(1700億美元估值)、Mira Murati的Thinking Machines Lab(120億美元估值);另一邊則是押注新架構(gòu)、新范式的"反叛者",如AMI Labs和World Labs。
從更宏觀的視角看,頂尖科研背景人才主導(dǎo)創(chuàng)業(yè)正在成為AI領(lǐng)域的主流敘事。這種“科研基因+產(chǎn)業(yè)落地”的創(chuàng)業(yè)浪潮,本質(zhì)是AI技術(shù)門檻持續(xù)提升的必然結(jié)果:當(dāng)模型訓(xùn)練、算法創(chuàng)新、跨領(lǐng)域應(yīng)用的復(fù)雜度越來越高,只有那些既懂前沿研究邏輯、又能整合算力與數(shù)據(jù)資源的人才,才有機會在這場AI革命中脫穎而出。
對于歐洲來說,AMI Labs的崛起也具有特殊意義。長期以來,歐洲在消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域落后于美國和中國,但在AI基礎(chǔ)研究和開源生態(tài)方面仍有一定的積累。Mistral AI(法國,117億歐元估值)、Black Forest Labs(德國,F(xiàn)lux圖像生成模型)、Synthesia(英國,21億美元估值)等公司正在證明歐洲在AI領(lǐng)域的競爭力。
AMI Labs選擇的開源路線也值得關(guān)注。CEO勒布倫表示:"我們將發(fā)布大量開源代碼。雖然開放研究越來越罕見,但我們?nèi)匀幌嘈潘?。我們認為當(dāng)事情開放時,進展會更快,建立社區(qū)和研究生態(tài)系統(tǒng)符合我們的最大利益。"這與楊立昆長期以來對開源的倡導(dǎo)一脈相承——他曾多次批評OpenAI和Google的封閉策略,認為開源是確保AI安全和促進創(chuàng)新的最佳途徑。
楊立昆認為,當(dāng)前的大語言模型只是"聰明的鸚鵡",真正的AI需要像人類一樣理解物理世界、進行因果推理、制定長期計劃。這條路能否走通,可能需要三到五年甚至更長時間才能見分曉。
但無論結(jié)果如何,這場“世界模型”之爭已經(jīng)深刻改變了AI行業(yè)的格局。它提醒我們,即使在技術(shù)飛速發(fā)展的今天,關(guān)于“什么是智能”、“如何構(gòu)建智能”這些根本性問題,仍然沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。而正是這些分歧和探索,推動著人類不斷向真正的通用人工智能(AGI)邁進。
對于楊立昆來說,65歲創(chuàng)業(yè)是新起點。AMI Labs核心深耕基礎(chǔ)研究,不同于那些急于推出產(chǎn)品、快速變現(xiàn)的常規(guī)人工智能應(yīng)用初創(chuàng)企業(yè)——其主攻的“世界模型”,核心是弄清物理世界的構(gòu)成與運行規(guī)律,這類技術(shù)從理論構(gòu)想走向?qū)嶋H應(yīng)用,本身就需要經(jīng)過長時間的技術(shù)打磨和多場景的實踐檢驗。
但資本市場已經(jīng)用真金白銀表達了態(tài)度:他們愿意等待。因為在AI這個領(lǐng)域,有時候相信一個正確的愿景,比追逐短期的風(fēng)口更重要。
從更宏觀的角度看,楊立昆、李飛飛等頂級科學(xué)家的創(chuàng)業(yè)浪潮,標(biāo)志著AI行業(yè)正在進入一個新的階段——從“工程驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“科學(xué)驅(qū)動”,從“快速迭代”轉(zhuǎn)向“長期主義”。這些科學(xué)家?guī)淼牟粌H是技術(shù)能力,更是一種對AI本質(zhì)的深刻理解和堅定信念。無論最終誰能率先實現(xiàn)真正的通用人工智能,這場競爭本身就已經(jīng)在推動整個行業(yè)向前發(fā)展。
在AI的世界里,科學(xué)家們從未停止追問:到底什么才是真正的智能?
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