凱輝基金領(lǐng)投AMI Labs 10.3億美元種子輪融資 推動AI理解現(xiàn)實(shí)世界
凱輝基金創(chuàng)始人及董事長蔡明潑表示：“凱輝始終堅(jiān)信，能穿越周期的技術(shù)最終要回歸現(xiàn)實(shí)世界、產(chǎn)業(yè)和人的真實(shí)需求。當(dāng)前AI在信息處理與知識工作領(lǐng)域已展現(xiàn)巨大潛力，但未來更大的機(jī)會在于其如何進(jìn)入更復(fù)雜、真實(shí)的系統(tǒng)。AMI Labs的探索方向讓我們看到AI正從‘會表達(dá)’轉(zhuǎn)向‘會理解’，從數(shù)字世界邁向現(xiàn)實(shí)世界。對凱輝而言，我們不僅關(guān)注技術(shù)本身的先進(jìn)性，更看重其能否長期與產(chǎn)業(yè)、真實(shí)場景結(jié)合，創(chuàng)造可持續(xù)價(jià)值。AMI Labs是一支兼具科學(xué)理想、工程能力和全球視野的團(tuán)隊(duì)，我們很榮幸能陪伴他們走這條更長、更難卻更有意義的路?！?/p>
AMI Labs的核心探索
過去十年AI發(fā)展顯著，預(yù)測和生成系統(tǒng)改變了全球信息分析、知識獲取與內(nèi)容創(chuàng)作的方式。如今AI走出屏幕，智能不再局限于生成結(jié)果，還需理解情境、保留上下文、預(yù)判結(jié)果，并隨時(shí)間推移做出更可靠的行為。
為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，AMI將打造新一代AI系統(tǒng)，使其能理解世界、擁有長期記憶、進(jìn)行真正的推理和規(guī)劃，且端到端安全可控。
AMI定位為專注基礎(chǔ)性世界模型的前沿AI公司，核心目標(biāo)是構(gòu)建能理解環(huán)境、保留上下文、進(jìn)行推理與規(guī)劃，并在復(fù)雜約束下穩(wěn)定運(yùn)行的新型智能系統(tǒng)。
技術(shù)路徑上，AMI推進(jìn)的方向與楊立昆（Yann LeCun）長期主張的JEPA（聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)）一脈相承。與以“下一個(gè)token預(yù)測”為核心的大語言模型不同，JEPA更強(qiáng)調(diào)讓系統(tǒng)學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界的抽象表征，并在潛在空間中預(yù)測狀態(tài)變化與結(jié)果。
大語言模型主要處理已表達(dá)的信息，如文本、圖像、代碼與語音，而AMI關(guān)注的是讓AI形成對現(xiàn)實(shí)世界的內(nèi)部表征。真實(shí)世界是連續(xù)變化、充滿噪聲和反饋的動態(tài)系統(tǒng)，關(guān)鍵問題不僅是“生成結(jié)果”，更是“理解狀態(tài)變化、動作后果及不確定條件下的持續(xù)決策”。
這正是世界模型路線的意義所在。AMI試圖讓模型學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界的抽象結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上建模因果關(guān)系、預(yù)測系統(tǒng)演化，支持更高質(zhì)量的規(guī)劃與執(zhí)行。因此，它對應(yīng)的并非單一消費(fèi)級生成場景，而是對可靠性、可控性和安全性要求更高的復(fù)雜應(yīng)用領(lǐng)域，如工業(yè)自動化、機(jī)器人、醫(yī)療和可穿戴設(shè)備等。
AMI Labs引發(fā)關(guān)注的深層原因
AMI Labs迅速引發(fā)全球關(guān)注，不只是因?yàn)椤皻W洲最大種子輪”，更深層原因是它同時(shí)具備三個(gè)關(guān)鍵要素：分量十足的團(tuán)隊(duì)、重要的技術(shù)路線和清晰的時(shí)代問題。
1. 背后是一批能定義行業(yè)方向的人才
AMI Labs創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)與凱輝相識多年。
AMI Labs由圖靈獎(jiǎng)得主、前Meta首席AI科學(xué)家楊立昆創(chuàng)辦，他長期思考“LLM是否足以通向真正智能”這一核心問題。AMI是楊立昆多年技術(shù)判斷首次以公司化、工程化和資本化方式推向臺前。
同時(shí)，AMI核心團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)完整：AI基礎(chǔ)研究頂級專家謝賽寧，作為楊立昆的老朋友和同事，擔(dān)任首席科學(xué)官；他是視覺表征學(xué)習(xí)權(quán)威，diffusion transformers (DiT)共同作者之一，DiT架構(gòu)讓視覺模型受益于Scaling Law，為頂級視覺生成模型奠定基礎(chǔ)。
CEO Alexandre LeBrun畢業(yè)于巴黎綜合理工學(xué)院，是連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，創(chuàng)辦的公司聚焦拉近“基礎(chǔ)科研-真實(shí)世界”距離。他的第一家公司VirtuOz做企業(yè)對話機(jī)器人，后被Nuance收購；Wit.ai是自然語言理解公司，2015年被Facebook收購；之后他主導(dǎo)Meta FAIR巴黎工程工作，離開后創(chuàng)立的Nabla（凱輝投資）做AI醫(yī)療助手，擁有大量醫(yī)院客戶。
負(fù)責(zé)世界模型研究的Michael Rabbat將主持蒙特利爾辦公室，他是原FAIR蒙特利爾實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始成員，在Meta主持研發(fā)了I-JEPA、V-JEPA、V-JEPA 2三個(gè)世界模型系列，其中V-JEPA 2通過視頻自監(jiān)督訓(xùn)練，僅需不到62小時(shí)機(jī)器人操作數(shù)據(jù)，就能零樣本控制機(jī)械臂完成抓取任務(wù)，核心邏輯與AMI技術(shù)路線直接相關(guān)。
CRIO（首席研究與創(chuàng)新官）馮雁(Pascale Fung)是知名中國計(jì)算機(jī)科學(xué)家，AAAI、IEEE、ACL等頂級學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)會士，香港科技大學(xué)講席教授，曾在京都大學(xué)、法國國家科學(xué)研究中心、哥倫比亞大學(xué)進(jìn)修，Meta FAIR后期工作聚焦具身AI和視覺語言世界模型，應(yīng)用場景包括智能眼鏡。
COO Laurent Solly加入AMI前，長期在Meta負(fù)責(zé)法國、南歐及歐洲業(yè)務(wù)，也曾在TF1集團(tuán)及法國公共部門任職，在組織搭建、跨區(qū)域運(yùn)營及連接歐洲產(chǎn)業(yè)與公共生態(tài)方面經(jīng)驗(yàn)豐富。
這支團(tuán)隊(duì)的稀缺性在于首次將前沿科研、系統(tǒng)工程、全球組織能力整合到同一框架，這也是AMI與許多“研究強(qiáng)但落地遠(yuǎn)”的前沿項(xiàng)目的不同之處。
2. 聚焦AI能力的遷移趨勢
過去兩年，大模型證明機(jī)器能極大提升信息處理效率，如寫作、總結(jié)、問答、編程、搜索、創(chuàng)作等，這些任務(wù)本質(zhì)上發(fā)生在數(shù)字世界。但當(dāng)AI進(jìn)入機(jī)器人、制造、實(shí)驗(yàn)流程、工業(yè)系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域，問題發(fā)生根本變化。
系統(tǒng)不能只會“回答”，還要能判斷狀態(tài)、保留上下文、推演后果、規(guī)劃多步動作，并在充滿噪聲與約束的環(huán)境中持續(xù)運(yùn)行。即AI要進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界，需從“會生成”轉(zhuǎn)向“會理解、會推演、會行動”。
AMI的world model路線重要性在于正面回應(yīng)了這一問題，它不關(guān)注語言能力的提升，而是讓機(jī)器形成對現(xiàn)實(shí)世界的內(nèi)部認(rèn)知結(jié)構(gòu)。
3. 將學(xué)術(shù)討論路線推向市場
這是AMI與“概念先行”AI公司的不同之處，它用具體方式告訴市場：這條路線需要長期研究、全球人才、重投入的工程體系和有耐心的資本支持。
AMI成立起就在巴黎、紐約、蒙特利爾和新加坡同步布局；投資人名單橫跨財(cái)務(wù)資本、產(chǎn)業(yè)資本與科技界重量級人物，包括凱輝基金在內(nèi)的陣容傳遞出信號：市場不是圍觀“有趣的新概念”，而是認(rèn)真支持可能影響下一代AI基礎(chǔ)能力的路線。
大模型之后，真實(shí)智能的方向
AMI引發(fā)專業(yè)圈層討論的根本問題是：大模型之后，什么更接近“真實(shí)智能”？
楊立昆及AMI的回答很明確：真正的智能不是從語言開始，而是從世界開始。AMI官網(wǎng)甚至直接寫道——“real intelligence does not start in language. It starts in the world.”
這并非否定語言的重要性，而是語言本質(zhì)上是世界的投影。機(jī)器若只學(xué)會操縱投影，未理解世界本身，在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的能力邊界會很快顯現(xiàn)。
也就是說，LLM將AI帶入大規(guī)?？捎脮r(shí)代；而world models推動AI從“會表達(dá)”走向“會理解、會推演、會行動”。
從這個(gè)角度看，AMI備受關(guān)注是因?yàn)樗腥肓薃I行業(yè)當(dāng)前最難、最本質(zhì)的問題。
結(jié)語
從技術(shù)演進(jìn)周期看，AMI的價(jià)值不只在于完成罕見的大額種子輪融資，也不只在于集結(jié)了重量級團(tuán)隊(duì)。更重要的是，它讓原本停留在學(xué)術(shù)與前沿研究層面的技術(shù)方向，以更清晰的公司化與工程化方式進(jìn)入產(chǎn)業(yè)視野。
過去幾年，大語言模型驗(yàn)證了生成式AI的廣泛適用性，重塑了人們對“智能系統(tǒng)”的想象；但當(dāng)AI從屏幕走向現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，行業(yè)關(guān)注重點(diǎn)必然變化。決定下一階段上限的，可能不再只是語言能力、生成質(zhì)量或交互效率，而是系統(tǒng)對環(huán)境的建模能力、對因果關(guān)系的理解能力，以及在復(fù)雜約束下的推理、規(guī)劃與執(zhí)行能力。
從這個(gè)意義上說，AMI代表的不是對現(xiàn)有路徑的簡單補(bǔ)充，而是更底層的能力外延：它試圖回答的不是“模型還能生成什么”，而是“智能系統(tǒng)如何真正進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界”。
這正是AMI值得持續(xù)關(guān)注的根本原因。
本文來自微信公眾號“凱輝通訊”，作者：凱輝基金，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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