離開 Meta 後圖靈獎得主 LeCun 的 AI 新創 AMI 獲十億注資

圖靈獎得主楊立昆 (Yann LeCun) 於離開 Meta 四個月後創辦的 AI 新創 AMI 完成 10.3 億美元種子輪融資，創下歐洲史上最大規模種子輪紀錄。此舉象徵 LeCun 長期對大型語言模型（LLM）的批判將轉為行動，他與團隊將致力開發能超越 LLM 的 World Model (世界模型)、挑戰先行技術門檻。

Advanced Machine Intelligence (AMI）獲十億注資

前端機器智慧（Advanced Machine Intelligence 簡稱 AMI）於 2026 年 3 月 10 日宣佈融資完成，公司的投前估值為 35 億美元。儘管 AMI 目前尚無產品或營收，但包含 Bezos Expeditions、輝達（NVIDIA）、三星及新加坡淡馬錫在內的跨國投資者，仍提供遠超過原定的 5 億歐元目標種子輪資金。AMI 的高估價反映出市場對現有生成式技術瓶頸的擔憂，以及對 LeCun 個人學術聲望的信任。AMI 的領導團隊由前 Meta 研究科學總監 Michael Rabbat 與 Google DeepMind 前成員 Saining Xie 等業界專家組成，堪稱陣容堅強。

AMI 在建構什麼？

簡而言之，是世界模型，這是 LeCun多年來一直倡導致力研究的一種人工智慧系統，要更深入地了解，則需要理解他為何認為人工智慧走錯了方向。

LeCun 離開 Meta 前批判 LLM 的統計錯誤

LeCun 離開 Meta 的動機在於他認為大型語言模型僅是基於機率分佈的「統計錯覺」。LLM 透過預測序列中的下一個字詞進行學習，雖然在生成流暢文本方面表現優異，但缺乏對現實物理世界的理解。LeCun 指出這種逐字或逐像素的預測方式容易導致系統產生「幻覺」，且無法像人類或動物般透過觀察與經驗學習。他主張現行的開發方向存在根本性限制，若僅依賴海量文本訓練，將難以達成具備邏輯推理與物理常識的高階智慧。

AMI 技術核心：聯合嵌入預測架構作替代路徑

AMI 的技術核心在 LeCun 於 2022 年提出的 Joint-Embedding Predictive Architecture 簡稱 JEPA（聯合嵌入預測架構）。不同於生成 AI 捕捉所有文字的預測方式，JEPA 旨在學習世界運作的抽象表徵、且忽略不可預測的表面雜訊，試圖建構一個能理解物理現實的系統，而非僅僅處理語言符號。根據規畫，AMI 預計在未來一到兩年內與企業夥伴洽談合作，設定在三到五年內開發出可部署於各領域的通用智慧系統，目標成為智慧技術的主要供應商。

LeCun ：AMI 總部設於歐洲抗衡美中 AI 壟斷

AMI 將總部設於歐洲的巴黎，並在紐約、蒙特婁設立辦事處，顯現他欲抗衡美國與中國 AI 技術壟斷的企圖心。LeCun 強調 AMI 作為非美非中背景之尖端實驗室的獨特性。然而，這項雄心壯志亦面臨嚴峻的時間壓力，由於新模型屬於長期的科學研究，無法在短期內獲利。雖然 10.3 億美元為初期研發提供了充裕的資金，但 JEPA 架構是否能有效解決 LLM 的缺陷、轉化為具競爭力的商用 AI ，仍有一條長路要走。

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