高级机器智能实验室（AMI Labs）是一家总部位于巴黎的人工智能研究实验室，由Meta Platforms前首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）于2025年12月共同创立。该组织专注于开发能够理解物理世界、保持长期记忆并规划复杂任务的世界模型AI系统，同时确保这些系统安全且易于管理。AMI Labs在种子轮融资中从包括Bezos Expeditions、Nvidia和三星电子在内的投资者处筹集了10.3亿美元，并在巴黎、纽约市、蒙特利尔和新加坡设有办公地点。
AMI Labs的成立背景是杨立昆于2025年11月离开Meta。杨立昆认为，Meta和其他领先AI公司若一味专注于大型语言模型（LLM），最终将陷入死胡同，因此他着手创建一家新公司，专注于为智能机器开发更全面的世界模型。该实验室旨在保持研究组织的性质，预计约五年内不会推出可销售的产品。
背景与创立
杨立昆是人工智能领域的杰出人物，也是图灵奖得主，于2025年11月离开了Meta的职位。他的离职源于一种信念，即当前以大型语言模型为主导的AI方法存在根本性局限。杨立昆长期以来一直倡导转向世界模型，即能够学习物理世界内部表征的AI系统，从而预测结果并规划行动。这一愿景成为AMI Labs的基础，该实验室于2025年12月正式成立。
种子轮融资筹集了10.3亿美元，是当时AI初创公司在该阶段规模最大的融资之一。投资者包括Bezos Expeditions（亚马逊创始人杰夫·贝索斯的个人投资工具）、Nvidia（领先的AI硬件制造商）以及三星电子（全球科技巨头）。这笔巨额资金凸显了投资者对杨立昆愿景以及世界模型改变AI能力潜力的信心。
AMI Labs已在巴黎、纽约市、蒙特利尔和新加坡设立办公室，形成全球布局。巴黎作为总部，反映了杨立昆的法国血统以及该市作为AI研究中心的日益增长地位。蒙特利尔办公室尤为重要，因为该市拥有活跃的AI研究社区，包括加拿大高等研究院AI项目和蒙特利尔学习算法研究所。
研究重点：世界模型
AMI Labs的核心研究重点是开发世界模型。与传统依赖文本模式识别的AI系统不同，世界模型旨在创建对物理世界的全面理解。这些系统设计用于：
- 理解物理世界：它们学习物体如何交互、时间如何推进以及行动如何导致后果。
- 保持长期记忆：它们能够在较长时间内存储和检索信息，从而基于过往经验进行构建。
- 规划复杂任务：它们能够规划多步行动以实现特定目标，类似于人类推理。
杨立昆将世界模型描述为实现人类水平AI的必要步骤，他认为这无法通过仅基于文本的深度学习实现。他经常批评基于Transformer (architecture)的模型的局限性，这些模型是大多数现代LLM的基础，缺乏常识且无法理解因果关系。
AMI Labs的方法与OpenAI和Google DeepMind等公司不同，后者专注于扩展LLM规模。相反，AMI Labs旨在整合机器人学、神经网络研究和认知科学的见解，构建能够与世界互动并推理的系统。
初步合作与应用
AMI Labs最初计划与数据密集型行业的公司（如制造业、生物医学和机器人学）合作开发其世界模型。这种协作方式旨在将研究扎根于实际应用，并确保模型在实用场景中有用。
其首个官方合作伙伴是法国初创公司Nabla，该公司由亚历山大·勒布伦（Alexandre LeBrun）领导，开发用于医生的AI软件，可自动记录患者对话并生成医疗笔记。这一合作凸显了世界模型处理文本之外复杂现实数据（如音频、视频和传感器输入）的潜力。
在生物医学领域，世界模型可用于模拟生物过程，助力药物发现和个性化医疗。在制造业中，它们可通过预测设备故障和规划维护来优化生产线。在机器人学中，它们可使机器人在非结构化环境中导航和操作物体，这一任务对当前AI系统仍具挑战性。
竞争与格局
AMI Labs并非唯一研究世界模型的实验室。美国公司World Labs由AI研究员李飞飞创立，也专注于这一方法。此外，Google DeepMind、OpenAI和Meta多年来一直在研究世界模型，尽管通常作为其基于LLM系统的补充。
Google DeepMind已在强化学习和模拟背景下探索世界模型，而OpenAI则将其用于规划和决策。尽管杨立昆离职，Meta仍继续资助该领域的研究。竞争激烈，但AMI Labs的专注方向和雄厚资金使其成为这一新兴领域的主要参与者。
更广泛AI格局中的其他知名组织包括Anthropic（以安全导向方法著称）和Together（开源AI平台）。然而，AMI Labs对世界模型的独特强调使其区别于这些同行。
资金与增长
10.3亿美元的种子轮融资是AI行业的一个里程碑事件。它为AMI Labs提供了吸引顶尖人才、建设最先进计算基础设施以及支持长期研究的资源。Nvidia的参与尤其具有战略意义，因为其GPU对于训练大型AI模型至关重要，合作可确保获得尖端硬件。
三星电子的投资表明其有意将世界模型应用于消费电子和机器人领域，这些领域三星拥有强大影响力。Bezos Expeditions的参与反映了杰夫·贝索斯对AI的长期兴趣及其对世界模型变革潜力的信念。
截至2026年初，AMI Labs正在扩大团队并确立研究议程。该公司尚未宣布任何产品，与其在前五年专注于研究的既定意图一致。
领导与团队
杨立昆担任AMI Labs的联合创始人兼首席科学家。他的领导力是该领域研究人员的一大吸引力。杨立昆以其对深度学习的贡献（包括卷积神经网络的开发）以及塑造现代AI格局的作用而闻名。
该公司尚未公开披露其完整领导团队，但预计将包括来自Meta、Google和OpenAI等领先机构的研究人员。在多个国家设立办公室表明其全球招聘策略，旨在吸引来自多元AI社区的人才。
未来方向
AMI Labs的长期目标是创建能够以类人方式理解和互动世界的AI系统。这包括开发能够从有限数据中学习、跨任务泛化以及推理因果关系的模型。该公司计划发布其研究，为更广泛的科学社区做出贡献，同时构建专有技术。
对安全性和可管理性的关注是一个关键差异化因素。杨立昆强调了设计安全且可控AI系统的重要性，以应对高级AI潜在风险的担忧。这与人工智能安全研究所等组织的工作一致，尽管AMI Labs从技术而非政策角度处理安全问题。
在未来几年，AMI Labs预计将发布研究论文，并可能开源部分模型，遵循其他AI实验室的传统。该公司的成功将取决于其能否在世界模型研究上取得突破，这一挑战数十年来一直困扰着许多研究人员。
参见
参考文献
- 来源事实取自维基百科（CC BY-SA）。