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LeCun 的 AMI Labs 完成 10.3 亿美元种子轮，一场针对 LLM 范式的 35 亿豪赌
2026 年 3 月 10 日，图灵奖得主 Yann LeCun 在 X 上宣布：他离开 Meta 后创立的 Advanced Machine Intelligence（AMI Labs）完成了 10.3 亿美元种子轮融资，投前估值 35 亿美元。这是欧洲有史以来最大的一笔种子轮融资。
AMI Labs 不做大语言模型。它押注的是世界模型，让 AI 从视频和物理交互中学习现实世界的运行规则，而不是从文本中预测下一个 token。
从 5 亿传闻到 10.3 亿到账，一条五个月的融资曲线
2025 年 11 月，LeCun 结束了在 Meta 长达十二年的首席 AI 科学家生涯，离开了他一手创办的 Facebook AI Research（FAIR）。次月，AMI Labs 在巴黎注册成立。2026 年 1 月，这家公司首次进入公众视野时，媒体报道它正在以 35 亿美元估值寻求约 5 亿美元融资。两个月后，这个数字翻了一倍。
最终到账的 10.3 亿美元由 Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital 和 Bezos Expeditions 联合领投，NVIDIA、Samsung、Sea、Temasek、Toyota Ventures 等战略投资者跟投。
个人投资者名单同样扎眼：Tim Berners-Lee、Jim Breyer、Mark Cuban、Mark Leslie、Xavier Niel 和 Eric Schmidt 悉数在列。法国本土资本也深度参与，包括 Association Familiale Mulliez、Groupe Industriel Marcel Dassault、Publicis Groupe 以及 Bpifrance。
35 亿美元的投前估值放在"neolab"群体里比较，并不突出。Ilya Sutskever 的 Safe Superintelligence（SSI）在不到一年内从 50 亿美元冲到 320 亿美元。Fei-Fei Li 的 World Labs 从约 10 亿美元重新定价到 50 亿美元。
AMI 至今没有再融过一轮，截至 2026 年 8 月，它的估值很可能仍然停在 35 亿这个数字上。给出的 2027 年底估值中位数是 45 亿美元，和今天几乎一样，理由是 AMI 有大约一半的概率根本不会再定价一轮：10.3 亿美元够一个 30 到 50 人的团队烧上好几年。
LeCun 的原话：LLM 能做的事情，一只老鼠做得更好
LeCun 在宣布融资的 中写道："我们刚刚完成了种子轮：10.3 亿美元 / 8.9 亿欧元，可能是欧洲公司有史以来最大的一笔。"推文的配图不是产品 demo，也不是团队合影，而是一张他自己在后院拍摄的面纱星云照片。
AMI Labs 的用四句话概括了它的使命：构建理解真实世界的 AI、拥有持久记忆、能够推理和规划、可控且安全。它的核心赌注是 LeCun 自 2022 年起就在推动的 Joint Embedding Predictive Architecture（JEPA）。与生成式模型不同，JEPA 不在像素或 token 层面预测未来状态，而是在抽象的表示空间中进行预测，只学习世界变化中真正重要的部分，忽略那些本质上不可预测的细节。
2026 年 7 月，LeCun 在 中把这个观点说得更直白。"我们还没有造出像老鼠一样擅长理解物理世界的机器人，"他说。LLM"基本只是积累知识……它们可以复述一些东西，但并不特别聪明。它们没有底层理解。"
他拿起一支笔做演示：把笔立在桌上，松手，笔会倒，但没有任何人会去猜它倒向哪个方向，因为这不重要。LLM 却会试图根据统计规律给出一个单一预测，而且几乎肯定是错的。
创始人分身 VC，前一只基金刚满月就夭折
AMI Labs 至今没有发布任何公开模型、API 或产品。公司官网的更新页面只有一条内容：2026 年 3 月的启动声明。今年春天，AMI 发布了 JEPA 的正式理论论文，但没有附带权重或 demo。目前唯一公开的合作伙伴是 Nabla，一家数字医疗创业公司，其创始人 Alexandre LeBrun 此前在 Meta 的 FAIR 实验室担任工程师，现在同时担任 AMI Labs 的 CEO。
更引人注目的是 LeCun 本人的时间分配。2026 年 8 月 5 日， LeCun 加入了一家名为 224 Ventures 的新风投机构担任合伙人，与 Google DeepMind 资深研究员 Oriol Vinyals 和 AIX Ventures 创始人 Shaun Johnson 共同管理超过 1 亿美元的资产。而仅仅在一个月前， LeCun 参与的另一只 AI 基金 Extelligence Invest 刚刚因为"与其他基金的排他性关系"而夭折，LeCun 在 Sifted 报道后便退出了该项目。
LeBrun 在 3 月接受 时承认："AMI Labs 是一个非常雄心勃勃的项目，因为它从基础研究开始。这不是典型的应用 AI 创业公司——三个月发布产品、六个月产生收入、十二个月做到一千万美元 ARR。"他预计世界模型从理论走向商业应用可能需要数年时间。LeCun 本人在 7 月则表示，公司将在今年剩余时间里继续打磨模型，希望 2027 年能在工业场景中落地。
FutureSearch 给出了三组预测：AMI 首个公开产品、模型或 API 的中位数时间是 2028 年 5 月，80% 置信区间从 2027 年 3 月一直拉到 2031 年 1 月。在 2027 年底前，一个世界模型在公认基准上击败前沿 LLM 的概率只有 15%。2027 年底估值中位数 45 亿美元，条件于完成新一轮融资时可能在 90 亿到 185 亿美元之间。
世界模型赛道正在变挤，LeBrun 半年前就预言了
LeBrun 在 3 月接受 TechCrunch 采访时半开玩笑地说："我的预测是，'世界模型'将成为下一个 buzzword。六个月后，每家公司都会自称世界模型来融资。"
他说得不算夸张。Fei-Fei Li 的 World Labs 估值从约 10 亿美元重新定价到了约 50 亿美元。SSI 在 2025 年 4 月以 320 亿美元估值拿下 20 亿美元，至今同样没有公开产品。NVIDIA 在 2026 年 6 月发布了 Cosmos 3，一个开放的世界模型基础架构，目标直指物理 AI。Google DeepMind 的 Genie、Wayve 的 Gaia、Oxford 的 Ingmar Posner 团队都在不同路径上探索世界模型方案。
但 AMI 在这个赛道里的位置有些微妙。据 FutureSearch 引述，LeBrun 在 7 月接受 TechCrunch 采访时将世界模型定位为 LLM 的"补充而非替代"。这与 LeCun 多年来"LLM 不是通向人类级智能的路径"的公开立场之间存在一种叙事张力。JEPA 在理论上是对生成式架构的拒绝，但在商业化时被表述成一种可以与传统 AI 共存的东西。
这笔钱的真正赌注不在产品，在范式
10.3 亿美元买的是什么？不是产品，不是收入，甚至不是一支已经出活的团队。据 ，AMI 在种子轮时仅有约十几名员工。这笔钱买的是一个判断：LLM 不是通向通用智能的路。
LeCun 赌的是，当前 AI 行业在语言模型上倾注的大规模资本，可能正在一个错误的方向上加速。如果他是对的，AMI 的 JEPA 世界模型将成为下一个范式的基础设施。如果他错了，10.3 亿美元将变成一份昂贵的学术实验。
224 Ventures 的加入削弱了"创始人全力冲刺"的叙事，但 AMI 的日常运营本就由 LeBrun 主导。真正的风险不在这里。真正的风险在于：当一家公司的核心论点是"整个行业都在犯错"，而它的第一个公开成果可能要等到 2028 年，它就必须在漫长的沉默期里证明自己不是在用学术声誉兑换时间。目前，AMI 拿出的仍然只有理论和承诺。