摘要： Yann LeCun 共同創辦的 AMI Labs 於 2026 年 3 月 9 日獲 TechCrunch 報導完成 10.3 億美元種子輪，投前估值 35 億美元。公司將以 JEPA 和世界模型為路線，Nvidia、Samsung、Toyota Ventures 與 Temasek 都是戰略投資人。團隊短期沒有營收規劃，商業化可能還要數年。
AMI Labs 是 Yann LeCun 在離開 Meta 之後共同創辦的公司。2026 年 3 月 9 日，TechCrunch 報導，這家公司完成 10.3 億美元（約 8.9 億歐元）的種子輪，投前估值 35 億美元，規模居歐洲種子輪史上之冠。資金用途只有一項：拿出證據，說明世界模型比 LLM 更接近真正的機器智能。
比金額更值得解讀的是參與者的名單：Nvidia、Samsung、Toyota Ventures、Temasek 等戰略投資人全數到位，等於晶片、製造與資本市場三方，同時替這條不走 LLM 的路線背書。
歐洲種子輪新紀錄：一輪募足 10.3 億美元
領投方由 Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital 和 Bezos Expeditions 共同組成；Nvidia、Samsung、Sea、Temasek、Toyota Ventures 則以戰略投資人的角色加入；法國陣容裡還有 Dassault、Publicis、Mulliez 家族與 Bpifrance 等。天使投資人名單中可以看到 Eric Schmidt、Mark Cuban，以及 Tim Berners-Lee 夫婦。
募資目標在過程中明顯加碼：2025 年 12 月外界聽到的版本只打算籌 5 億歐元，最終成交金額接近兩倍。同一條賽道上，World Labs 二月募到 10 億美元，SpAItial 只拿到 1,300 萬美元——資本正加速湧向世界模型這個方向；再算上 Nscale 募得 20 億美元 C 輪，「歐洲紀錄」短短幾週內已被刷新好幾回。
世界模型與 JEPA：繞開 LLM 的第二條路
AMI Labs 的技術根基，是 LeCun 在 2022 年發表的 JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）。這條路線要求 AI 的學習素材來自現實世界，而不是只來自語言：模型靠預測抽象表徵來認識物理世界，智能的起點不再是猜測下一個 token。
幻覺是 LeCun 和 CEO Alexandre LeBrun 公開點名的 LLM 痼疾：放到醫療情境，出錯一次就可能賠上一條命。兩人的判斷是，靠應用層的修補解決不了；分歧出在路線假設本身——語言資料涵蓋不了物理世界的常識。
潑冷水的部分同樣要講清楚：AMI Labs 把自己定位成基礎研究優先，短期內沒有營收規劃，商業化恐怕還要等上數年。LeBrun 對風向的預測更不客氣——「世界模型」會變成下一個 buzzword，他說：「六個月內，每家公司都會自稱世界模型公司來募資」。
團隊陣容與四座城市的據點
把人事名單攤開，本身就是一份路線宣言。LeCun 出任主席，NYU 的課照樣教；CEO Alexandre LeBrun 同時擔任數位醫療公司 Nabla 的董事長，加入前待過 Meta 的 FAIR；COO Laurent Solly 出自 Meta，當過歐洲區副總裁；研究主力則交給首席科學家 Saining Xie、首席研究與創新長 Pascale Fung，以及世界模型副總裁 Michael Rabbat。
辦公室分布在巴黎、紐約、蒙特婁與新加坡四地，新加坡的用意是鄰近亞洲的客戶與人才。談到錢怎麼花，LeBrun 的答案一樣不拐彎：全公司只有算力與人才兩個成本中心，招聘上寧可等對的人，也不輕易湊數。
第一站選醫療：Nabla 合作與開放承諾
LeBrun 創辦的數位醫療公司 Nabla，是 AMI Labs 的第一個合作對象。把醫療放在起跑點，與前面的技術判斷互相呼應：醫療場景裡幻覺的代價最高，也最能驗證世界模型是不是真的比 LLM 靠得住。團隊計畫提早接觸潛在客戶，藉此取得真實資料與評估回饋。
另一項承諾是開放：論文會持續發表，大量程式碼也會開源，LeBrun 的說法是「我們認為開放能讓事情進展更快」。這條路線最後走得成或走不成，產出都會攤在陽光下——就整輪融資而言，這是最實際的外部性。
開發者能從中看到什麼
三個值得追蹤的點。其一，先別把「世界模型」塞進自己的簡報——拿 JEPA 的原始論文搭配 AMI 之後釋出的程式碼，把自己的理解校準好，才分得出誰在真做、誰在跟風。其二，做醫療或機器人的團隊，可以把 Nabla 的整合進度列進追蹤清單：世界模型可靠性第一次公開受檢，就發生在那裡。其三，開源承諾代表工程資產會分批到位，做評測與模擬的團隊正好能用很低的成本參與這條新路線。LLM 的地位不會因此動搖，只是「從現實學習」這個假設，總算拿到了夠用十年的彈藥。