LeCun创业首轮估值247亿!Alexandre当CEO

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LeCun创业首轮估值247亿!Alexandre当CEO

死磕世界模型,而且开源

克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

LeCun在Meta的Last Day还没来,新公司又被曝出更多细节。

前脚LeCun本人在播客当中宣布了新公司名称,现在融资和估值目标就被《金融时报》曝光了。

这家名为Advanced Machine Intelligence Labs(AMI Labs)的新公司,计划于明年一月正式亮相,目标估值30亿欧元(约247亿人民币)。

LeCun创业首轮估值247亿!Alexandre当CEO

AMI Labs的研究方向,就是LeCun一直主推的“世界模型”,而且将走开源路线,老东家Meta也将与其保持合作。

另外,曝料也透露了AMI Labs的CEO人选并非LeCun本人,而是他的一位老部下。

LeCun不当CEO

新公司AMI Labs定于2026年1月在巴黎正式启动,在Meta逐渐转向封闭生态的背景下,LeCun选择了他在学术界一贯坚持的开源路线。

而且在技术层面,AMI Labs选择了比主流的LLM更具挑战性的道路——死磕“世界模型”。

因为在LeCun看来,基于自回归机制的LLM存在根本性的逻辑缺陷,它们只是在统计概率上预测下一个字符,并不真正理解物理世界的运行规律。

他曾在多个场合直言,现有的LLM路线是通往AGI的“死路”,其智能水平甚至不如一只狗——因为狗能通过观察理解物理世界的因果关系,而单纯靠文本训练的AI做不到。

LeCun创业首轮估值247亿!Alexandre当CEO

为此,新公司将通过JEPA(联合嵌入预测架构)来构建技术底座。

这套架构的核心逻辑在于“抽象”与“规划”:它不再像视频生成模型那样试图预测每一个像素点,而是在抽象的表示空间中学习、预测未来的状态。

这种方式能让AI像人类或动物一样,忽略无关的背景噪声,专注于理解关键信息的动态变化,从而具备真正的推理和规划能力。

在资本运作方面,AMI Labs的起步规格也非常高。

据《金融时报》称,公司正以30亿欧元的目标估值寻求首轮5亿欧元(约41亿人民币)融资。

LeCun创业首轮估值247亿!Alexandre当CEO

顺便提一句,LeCun的老东家Meta也将与AMI Labs建立合作,但不会直接注资。

至于公司的CEO人选,LeCun本人大概率不会出任CEO。

这一安排也符合LeCun一贯的科研志趣——这位65岁的图灵奖得主曾多次表示,自己的核心动力是“提升人类智能”,而非陷入行政管理与财务报表的琐事中。

而CEO职位的人选则被曝是医疗AI独角兽Nabla的创始人兼CEO Alexandre LeBrun。

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谁是LeBrun?

这一被寄予厚望的CEO人选,是与LeCun有着深厚渊源的“老战友”。

作为法国科技圈知名的连续创业者,LeBrun目前的公开身份是医疗AI独角兽Nabla的创始人兼CEO。

他即将出任AMI Labs CEO的消息,也是由Nabla联创兼COO Delphine Groll向媒体透露的。

Groll在声明中表示,LeBrun将转任Nabla的执行董事长,通过职权交割完成善后工作。

LeCun创业首轮估值247亿!Alexandre当CEO

LeBrun是巴黎高等电信学校硕士,1999年毕业。

随后,他的职业生涯起步于商旅技术公司KDS(现为美国运通旗下Amex GBT Neo),并于2002年开启了连续创业之路。

那年,他创立了客户服务AI公司VirtuOz,随后成功将其打造为行业先驱,最终被语音技术巨头Nuance收购。

LeCun创业首轮估值247亿!Alexandre当CEO

而他与LeCun的交集,则始于2015年的一次关键并购——当时他创立的语音交互平台Wit.ai被Facebook高价收购,他也随之正式加入了Meta的技术生态。

进入Meta后,LeBrun出任了FAIR的工程负责人,是LeCun的直接下属,主要职责是协助作为首席科学家的LeCun管理实验室的工程团队,将前沿的科研理论转化为可验证的工程实践。

三年后,2018年,LeBrun离开了FAIR,开启新的Nabla创业征程。

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这段在FAIR共事三年的经历,无疑将为两人未来在AMI Labs的再度联手奠定了信任基础。

如果这一任命最终落地,AMI Labs将形成“LeCun主内负责科研、LeBrun主外负责商业”的双核架构。

对于已经65岁的LeCun来说,这或许是他职业生涯中的又一次豪赌。

他在最近的播客节目中坦言,尽管到了可以退休的年纪,妻子也希望他回归家庭,但他无法停下,因为“提升人类智能”的使命尚未完成。

这也正是AMI Labs成立的初衷——抛弃当下大模型的捷径,去啃下物理世界认知这块最硬的骨头。

参考链接:
https://www.ft.com/content/d88729c0-c44f-4530-b888-bafa29ee0446

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