序章：10.3 亿美元的清算
2026 年 3 月 10 日，总部位于巴黎的 AI 初创公司 Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs) 正式官宣完成种子轮融资。
融资总额为 10.3 亿美元（约 8.9 亿欧元）。这笔资金由贝佐斯远征基金（Bezos Expeditions）和英伟达（Nvidia）领投，刷新了欧洲种子轮融资的历史最高纪录。
该轮融资对 AMI Labs 的投前估值为 35 亿美元（来源：BNN Bloomberg）。此时距离杨立昆（Yann LeCun）离开 Meta 公司刚好四个月。
在当日发布的融资声明中，立昆重申了 AMI Labs 的技术路线。他认为，当前主流的大语言模型（LLM）架构无法产生真正的智能。他将这笔 10 亿美元的投向定义为：开发能够理解物理世界并具备常识的“世界模型”。
第一章：门洛帕克的黄昏
2025 年 6 月，Meta 公司对组织架构进行了重大重组。
扎克伯格（Mark Zuckerberg）宣布斥资 143 亿美元，以现金加股票的方式获取了数据标注公司 Scale AI 49% 的股份。这是 Meta 历史上规模最大的外部技术投资之一。
交易完成后，28 岁的 Scale AI 创始人亚历山大·王（Alexandr Wang）加入 Meta 领导新成立的“超级智能实验室（Superintelligence Labs）”。
该实验室整合了原有的基础人工智能研究院（FAIR）和生成式 AI 部门。这意味着立昆（Yann LeCun）的汇报对象，从 Meta 首席技术官变更为亚历山大·王。
管理层的变动背后是技术路线的剧烈冲突。
在 2025 年 Llama 5 的开发周期中，王主导的团队倾向于通过持续增加训练参数和数据规模来提升模型性能。
立昆在 2025 年 11 月的《金融时报》采访中公开表达了异议。他认为基于预测下一个 Token 的概率模型是“死胡同（Dead-end）”。他指出：“我们现在的模型缺乏对重力、空间和因果律的基本认知。”。
2025 年 11 月下旬，立昆正式离开 Meta。
在他宣布离职当日，Meta 股价收涨 4.2%。资本市场普遍认为，将研发重心转向王所主张的“快速产品化”是正确的商业决策。
第二章：“统计幻觉”的背叛者
在 2025 年硅谷的生成式 AI 热潮中，杨立昆公开对主流技术路径提出了质疑。
他将基于自回归（Autoregressive）架构的 LLM 定义为一种“统计幻觉（Statistical Illusion）”。在 2025 年 10 月的峰会上，他指出此类模型仅在概率层面预测下一个词，并不具备对物理现实的理解能力。
他主张的核心技术路线是 JEPA（联合嵌入预测架构）。在该架构下，机器不再尝试生成具体的像素或单词，而是在抽象空间中预测物理世界的状态。
这种技术分歧迅速演变为资源层面的博弈。2025 年底，随着亚历山大·王入主 Meta AI，公司的算力资源开始向超大规模参数模型倾斜。据《商业内幕》报道，原属于基础研究部门的部分 H100 算力集群被重新分配给了 Llama 5 项目组。
2025 年 12 月，杨立昆开始与 Alexandre LeBrun 接触。LeBrun 曾于 2015 年将其创办的 Wit.ai 出售给 Facebook，此后创办了医疗 AI 公司 Nabla。2025 年 12 月，LeBrun 辞去 Nabla 首席执行官职务。
两人随后在巴黎注册成立了 AMI Labs。创始团队包括谢赛宁、Pascale Fung 等顶尖科学家，其中多名研究员来自原 FAIR 巴黎实验室。
杨立昆在 2026 年 1 月通过社交媒体表示，AMI Labs 将专注于构建具备“常识”和“物理直觉”的非生成式 AI。他强调，这是一种不同于硅谷主流的、非回归式的技术路径。
尽管当时尚未发布任何产品，但资本市场对这一分歧给出了定价。AMI Labs 在种子轮融资中获得了 35 亿美元的投前估值。
第三章：10 亿美元的赌注
2026 年 3 月 10 日，AMI Labs 官宣的 10.3 亿美元种子轮融资。路透社在其当日电讯稿中评价，这一动作构成了对 Meta 公司当前 AI 战略转型的“重磅挑战”。
这笔交易由凯辉创新（Cathay Innovation）领投，联合领投方包括贝佐斯远征基金和 Greycroft。
资本的流向显示了市场对 LLM 路线的风险重估。据 PitchBook 2025 年末的行业报告显示，2025 年下半年生成式 AI 的整体融资热度较上半年有所回落，环比下降约 **22%**；而同一时期，专注于物理交互和具身智能的初创公司融资额上升了 **35%**。
战略投资者英伟达（Nvidia）的加入，契合了其在 2026 年初提出的战略方向。英伟达 CEO 黄仁勋在 1 月指出：“AI 的下一个前沿是理解物理定律。”。AMI Labs 坚持的 JEPA 架构，被视为实现“物理 AI”的关键路径之一。
为了验证技术落地的可行性，AMI Labs 在融资完成前进行了业务试水。
2025 年 12 月，AMI Labs 与医疗 AI 平台 Nabla 签署战略合作协议。Nabla 计划引入 AMI Labs 的世界模型架构，以解决现有大语言模型在解析临床医疗记录时频发的幻觉现象。根据报道，合作重点在于利用非回归式模型提升复杂逻辑下的诊断准确率（来源：Sifted）。
资本市场对这一尚未产出商用产品的架构给出了 35 亿美元的投前估值。
杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）的加入被视为对 AI 基础设施路线的多元化对冲。《华尔街日报》分析称，贝佐斯远征基金在 2025 年底调整了投资策略，开始寻找能够避开“算力墙”的替代方案。
基于 10.3 亿美元的现金注入，分析师测算，AMI Labs 将拥有约 36 个月的研发窗口期。这让立昆在短期内摆脱了商业产品迭代的压力，得以在巴黎实验室重整其“世界模型”的研究版图。
第四章：巴黎的防线与未竟之局
AMI Labs 的成立，标志着在全球 AI 算力竞赛之外，另一场关于“科学正统性”竞赛的开启。
在巴黎的研发中心内，立昆正试图在欧洲建立起一道技术防线。这里远离硅谷门洛帕克那种以周为单位的模型迭代节奏，AMI Labs 目前的日常运作更接近基础科学实验室（。
这并非孤立的个人突围。2026 年初，Ilya Sutskever 的 SSI 已获得约 10 亿美元融资，李飞飞的 World Labs 估值也已突破 10 亿美元。这些从科技巨头流出的顶级大脑，正在集体寻找 LLM 之后的新解药。
立昆面临的挑战在于，“世界模型”的验证周期远长于对话机器人。LLM 的成功可以通过文字回复的连贯性被用户直观感知，而 JEPA 架构对物理世界、因果律和常识的理解，需要通过机器人操控或精准医疗等复杂场景来验证。
这种验证成本极高。尽管获得了 10.3 亿美元的注资，但根据分析师测算，考虑到高端人才薪酬及实验所需的算力集群，AMI Labs 的月均支出预估将达到 2500 万美元至 3000 万美元。
2026 年 3 月 10 日，在融资官宣当日的路透社专访中，立昆重申了他的技术判词。他指出，即便 Llama 5 或 GPT-5 拥有更强的推理能力，它们在本质上依然缺乏对现实世界的物理直觉。“我们的目标是填补 AI 缺失的最后一块拼图——常识。没有常识，AI 将永远只是一个昂贵的打字机。”。
35 亿美元的投前估值与 10 亿美元的现金，为立昆争取到了重塑 AI 底层逻辑的时间。但在 28 岁的亚历山大·王执掌的 Meta 超级智能实验室，以及 OpenAI 的 AGI 计划面前，立昆所在的巴黎实验室更像是一场对未来 AI 路线的孤独测绘。
融资声明的最后，AMI Labs 没有给出任何产品发布的具体日期。这场耗资 10 亿美元的实验，其成败将直接决定下一代 AI 是走向“物理智能”，还是继续留在“概率预测”的温室里。
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