Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs) es un laboratorio de investigación en inteligencia artificial con sede en París, cofundado por Yann LeCun, el antiguo científico jefe de IA en Meta Platforms, en diciembre de 2025. La organización se centra en el desarrollo de sistemas de IA basados en modelos del mundo que puedan comprender el mundo físico, mantener memoria a largo plazo y planificar tareas complejas, garantizando al mismo tiempo que sean seguros y fáciles de gestionar. AMI Labs recaudó 1.030 millones de dólares en una ronda de financiación inicial de inversores como Bezos Expeditions, Nvidia y Samsung Electronics, y opera sedes en París, Nueva York, Montreal y Singapur.
AMI Labs se estableció en el contexto de la salida de LeCun de Meta en noviembre de 2025. LeCun argumentó que Meta y otras empresas líderes en IA acabarían llegando a un callejón sin salida con su enfoque exclusivo en los grandes modelos de lenguaje (LLM) y se propuso crear una nueva empresa centrada en desarrollar un modelo del mundo más completo para máquinas inteligentes. El laboratorio pretende seguir siendo una organización de investigación, sin expectativas de producir un producto comercializable durante unos cinco años.
Antecedentes y fundación
Yann LeCun, figura destacada en el campo de la Artificial intelligence y galardonado con el Premio Turing, dejó su puesto en Meta (AI research) en noviembre de 2025. Su salida estuvo motivada por la creencia de que el enfoque predominante en IA, dominado por los Large language models, era fundamentalmente limitado. LeCun ha abogado durante mucho tiempo por un cambio hacia los modelos del mundo, que son sistemas de IA capaces de aprender representaciones internas del mundo físico, lo que les permite predecir resultados y planificar acciones. Esta visión se convirtió en la base de AMI Labs, que se lanzó oficialmente en diciembre de 2025.
La ronda de financiación inicial, que recaudó 1.030 millones de dólares, fue una de las mayores jamás realizadas para una startup de IA en esa etapa. Entre los inversores se encontraban Bezos Expeditions, el vehículo de inversión personal del fundador de Amazon, Jeff Bezos; NVIDIA, un fabricante líder de hardware de IA; y Samsung Electronics, un conglomerado tecnológico global. La sustancial financiación subrayó la confianza de los inversores en la visión de LeCun y en el potencial de los modelos del mundo para transformar las capacidades de la IA.
AMI Labs ha establecido una presencia global con oficinas en París, Nueva York, Montreal y Singapur. París sirve como sede central, lo que refleja los orígenes franceses de LeCun y el creciente estatus de la ciudad como centro de investigación en IA. La oficina de Montreal es particularmente significativa, ya que la ciudad alberga una vibrante comunidad de investigación en IA, incluidos el Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) AI y el MILA (alternative).
Enfoque de investigación: modelos del mundo
El núcleo del enfoque de investigación de AMI Labs es el desarrollo de modelos del mundo. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que dependen del reconocimiento de patrones en texto, los modelos del mundo buscan crear una comprensión integral del mundo físico. Estos sistemas están diseñados para:
- Comprender el mundo físico: aprenden cómo interactúan los objetos, cómo progresa el tiempo y cómo las acciones conducen a consecuencias.
- Mantener memoria a largo plazo: pueden almacenar y recuperar información durante períodos prolongados, lo que les permite basarse en experiencias pasadas.
- Planificar tareas complejas: pueden planificar acciones de múltiples pasos para lograr objetivos específicos, de manera similar al razonamiento humano.
LeCun ha descrito los modelos del mundo como un paso necesario hacia el logro de una IA a nivel humano, que cree que no se puede alcanzar mediante el Deep learning solo con texto. A menudo ha criticado las limitaciones de los modelos basados en Transformer (architecture)s, que son la base de la mayoría de los LLM modernos, por su falta de sentido común y su incapacidad para comprender la causa y el efecto.
El enfoque de AMI Labs es distinto del de empresas como OpenAI y Google DeepMind, que se han centrado en escalar los LLM. En cambio, AMI Labs busca integrar conocimientos de la Robotics, la investigación en Neural network y la ciencia cognitiva para construir sistemas que puedan interactuar con el mundo y razonar sobre él.
Asociaciones iniciales y aplicaciones
AMI Labs planea inicialmente desarrollar sus modelos del mundo junto con empresas de industrias intensivas en datos, como la manufactura, la biomedicina y la robótica. Este enfoque colaborativo pretende fundamentar la investigación en aplicaciones del mundo real y garantizar que los modelos sean útiles en entornos prácticos.
Su primer socio oficial es la startup francesa Nabla, también liderada por Alexandre LeBrun, que desarrolla software de IA para médicos que documenta automáticamente las conversaciones con los pacientes y crea notas médicas. Esta asociación destaca el potencial de los modelos del mundo para manejar datos complejos del mundo real más allá del texto, como audio, video y entradas de sensores.
En el campo biomédico, los modelos del mundo podrían usarse para simular procesos biológicos, ayudando en el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada. En la manufactura, podrían optimizar líneas de producción prediciendo fallos de equipos y planificando mantenimiento. En robótica, podrían permitir que los robots naveguen y manipulen objetos en entornos no estructurados, una tarea que sigue siendo un desafío para los sistemas de IA actuales.
Competencia y panorama
AMI Labs no es el único laboratorio de investigación que trabaja en modelos del mundo. La empresa estadounidense World Labs, fundada por la investigadora de IA Fei-Fei Li, también se centra en este enfoque. Además, Google DeepMind, OpenAI y Meta (AI research) han estado trabajando en modelos del mundo durante muchos años, aunque a menudo como complemento de sus sistemas basados en LLM.
Google DeepMind ha explorado modelos del mundo en el contexto del aprendizaje por refuerzo y la simulación, mientras que OpenAI los ha investigado para la planificación y la toma de decisiones. Meta, a pesar de la salida de LeCun, continúa financiando investigación en esta área. La competencia es intensa, pero el enfoque dedicado de AMI Labs y su sustancial financiación lo posicionan como un actor importante en este campo emergente.
Otras organizaciones notables en el panorama más amplio de la IA incluyen Anthropic, conocida por su enfoque centrado en la seguridad, y Together, una plataforma para IA de código abierto. Sin embargo, el énfasis único de AMI Labs en los modelos del mundo lo distingue de estos pares.
Financiación y crecimiento
La ronda inicial de 1.030 millones de dólares fue un evento histórico en la industria de la IA. Proporcionó a AMI Labs los recursos para atraer talento de primer nivel, construir infraestructura informática de última generación y apoyar la investigación a largo plazo. La participación de Nvidia es particularmente estratégica, ya que las GPU de la empresa son esenciales para entrenar grandes modelos de IA, y una asociación podría garantizar el acceso a hardware de vanguardia.
La inversión de Samsung Electronics señala interés en aplicar modelos del mundo a la electrónica de consumo y la robótica, áreas donde Samsung tiene una fuerte presencia. La participación de Bezos Expeditions refleja el interés de larga data de Jeff Bezos en la IA y su creencia en el potencial transformador de los modelos del mundo.
A principios de 2026, AMI Labs está en proceso de expandir su equipo y establecer su agenda de investigación. La empresa no ha anunciado ningún producto, en línea con su intención declarada de centrarse en la investigación durante los primeros cinco años.
Liderazgo y equipo
Yann LeCun ejerce como cofundador y científico jefe de AMI Labs. Su liderazgo es un gran atractivo para los investigadores del campo. LeCun es conocido por sus contribuciones al Deep learning, incluido el desarrollo de redes neuronales convolucionales, y por su papel en la configuración del panorama moderno de la IA.
La empresa no ha revelado públicamente su equipo de liderazgo completo, pero se espera que incluya investigadores de instituciones líderes como Meta (AI research), Google (AI) y OpenAI. La presencia de oficinas en varios países sugiere una estrategia de reclutamiento global, con el objetivo de atraer talento de diversas comunidades de IA.
Direcciones futuras
El objetivo a largo plazo de AMI Labs es crear sistemas de IA que puedan comprender e interactuar con el mundo de manera similar a los humanos. Esto incluye desarrollar modelos que puedan aprender de datos limitados, generalizar entre tareas y razonar sobre la causalidad. La empresa planea publicar su investigación, contribuyendo a la comunidad científica en general, mientras también construye tecnologías propietarias.
El enfoque en la seguridad y la manejabilidad es un diferenciador clave. LeCun ha enfatizado la importancia de diseñar sistemas de IA que sean seguros y controlables, abordando las preocupaciones sobre los riesgos potenciales de la IA avanzada. Esto se alinea con el trabajo de organizaciones como el Artificial intelligence safety institute, aunque AMI Labs aborda la seguridad desde una perspectiva técnica en lugar de política.
En los próximos años, se espera que AMI Labs publique artículos de investigación y posiblemente abra el código de algunos de sus modelos, siguiendo la tradición de otros laboratorios de IA. El éxito de la empresa dependerá de su capacidad para lograr avances en la investigación de modelos del mundo, un desafío que ha eludido a muchos investigadores durante décadas.
Véase también
Referencias
- Hechos fuente proporcionados por Wikipedia (CC BY-SA).