图灵奖得主杨立昆(Yann LeCun) 于离开Meta 四个月后创办的AI 新创AMI完成10.3 亿美元种子轮融资，创下欧洲史上最大规模种子轮纪录。此举象征LeCun 长期对大型语言模型（LLM）的批判将转为行动，他与团队将致力开发能超越LLM 的World Model (世界模型)、挑战先行技术门槛。

Advanced Machine Intelligence (AMI）获十亿注资

前端机器智慧（Advanced Machine Intelligence 简称AMI）于2026 年3 月10 日宣布融资完成，公司的投前估值为35 亿美元。尽管AMI 目前尚无产品或营收，但包含Bezos Expeditions、辉达（NVIDIA）、三星及新加坡淡马锡在内的跨国投资者，仍提供远超过原定的5 亿欧元目标种子轮资金。 AMI 的高估价反映出市场对现有生成式技术瓶颈的担忧，以及对LeCun 个人学术声望的信任。 AMI 的领导团队由前Meta 研究科学总监Michael Rabbat 与Google DeepMind 前成员Saining Xie 等业界专家组成，堪称阵容坚强。

AMI 在建构什么？

简而言之，是世界模型，这是LeCun多年来一直倡导致力研究的一种人工智慧系统，要更深入地了解，则需要理解他为何认为人工智慧走错了方向。

LeCun 离开Meta 前批判LLM 的统计错误

LeCun 离开Meta 的动机在于他认为大型语言模型仅是基于机率分布的「统计错觉」。 LLM 透过预测序列中的下一个字词进行学习，虽然在生成流畅文本方面表现优异，但缺乏对现实物理世界的理解。 LeCun 指出这种逐字或逐像素的预测方式容易导致系统产生「幻觉」，且无法像人类或动物般透过观察与经验学习。他主张现行的开发方向存在根本性限制，若仅依赖海量文本训练，将难以达成具备逻辑推理与物理常识的高阶智慧。

AMI 技术核心：联合嵌入预测架构作替代路径

AMI 的技术核心在LeCun 于2022 年提出的Joint-Embedding Predictive Architecture 简称JEPA（联合嵌入预测架构）。不同于生成AI 捕捉所有文字的预测方式，JEPA 旨在学习世界运作的抽象表征、且忽略不可预测的表面杂讯，试图建构一个能理解物理现实的系统，而非仅仅处理语言符号。根据规画，AMI 预计在未来一到两年内与企业伙伴洽谈合作，设定在三到五年内开发出可部署于各领域的通用智慧系统，目标成为智慧技术的主要供应商。

LeCun ：AMI 总部设于欧洲抗衡美中AI 垄断

AMI 将总部设于欧洲的巴黎，并在纽约、蒙特娄设立办事处，显现他欲抗衡美国与中国AI 技术垄断的企图心。 LeCun 强调AMI 作为非美非中背景之尖端实验室的独特性。然而，这项雄心壮志亦面临严峻的时间压力，由于新模型属于长期的科学研究，无法在短期内获利。虽然10.3 亿美元为初期研发提供了充裕的资金，但JEPA 架构是否能有效解决LLM 的缺陷、转化为具竞争力的商用AI ，仍有一条长路要走。

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