Firma AMI Labs, założona przez laureata Nagrody Turinga Yanna LeCuna po jego odejściu z Meta, ogłosiła zamknięcie rundy finansowania o wartości 1,03 miliarda dolarów przy wycenie wstępnej 3,5 miliarda dolarów. Pieniądze mają posłużyć do budowy tzw. world models, czyli systemów AI uczących się rozumieć rzeczywistość, a nie tylko przetwarzać język.
AMI Labs nie jest kolejnym startupem generatywnej AI z kolejnym modelem językowym. Przynajmniej tak twierdzi CEO firmy Alexandre LeBrun. Ambicja jest znacznie większa: zbudować AI, która rozumie świat fizyczny i potrafi na nim operować. Technologicznym fundamentem projektu jest JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), architektura zaproponowana przez LeCuna jeszcze w 2022 roku.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
„World models” jako nowy buzzword
LeBrun nie kryje pewnej ironii, gdy mówi o perspektywach rynkowych: „My prediction is that 'world models’ will be the next buzzword. In six months, every company will call itself a world model to raise funding.”
To celna obserwacja. Widzieliśmy już podobne mechanizmy przy okazji „deep learningu”, „generatywnej AI” czy „agentów AI”. Za każdym razem inwestorzy najpierw napompowali oczekiwania, a potem rzeczywistość zweryfikowała, kto faktycznie dostarczył technologię, a kto tylko ją marketingowo obudował. Rynek world models dopiero się formuje, ale wzorzec wydaje się znajomy.
Skąd te pieniądze i kto za nimi stoi
Runda została współprowadzona przez Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital i Bezos Expeditions. W gronie inwestorów znaleźli się też NVIDIA, Samsung, Toyota Ventures, francuski Publicis Groupe oraz Temasek. Do listy indywidualnych inwestorów należą m.in. Jim Breyer, Mark Cuban, Eric Schmidt oraz Tim i Rosemary Berners-Lee.
Warto zauważyć, że firma planowała pierwotnie zebrać ok. 500 milionów euro, a skończyła z kwotą blisko dwukrotnie wyższą. Popyt wyraźnie przekroczył podaż.
Skład inwestorów jest interesujący z kilku powodów:
- NVIDIA ma oczywisty interes w tym, by powstawały nowe, obliczeniochłonne podejścia do AI
- Toyota Ventures i inne firmy przemysłowe sygnalizują zainteresowanie zastosowaniami robotyczno-przemysłowymi
- Gracze finansowi tacy jak Bezos Expeditions stawiają na długoterminowy zwrot, nie na szybki exit
Komentarz redakcji
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl:
Miliard dolarów na projekt, który sam o sobie mówi, że „nie jest typowym startupem AI z produktem za trzy miesiące” – to albo odwaga, albo bardzo dobry marketing, albo jedno i drugie. LeCun od lat konsekwentnie krytykuje duże modele językowe i ostrzega, że LLM-y nie zaprowadzą nas do prawdziwej inteligencji. Mam do tej krytyki spory szacunek, bo LeCun ma merytoryczne argumenty, nie tylko medialne. Z drugiej strony – miliard dolarów to bardzo dużo pieniędzy na fundamentalne badania bez konkretnego horyzontu komercjalizacji. Otwarte pytanie brzmi: czy inwestorzy naprawdę rozumieją, że to jest projekt na dekadę, czy liczą na szybki „world models moment”, analogiczny do ChatGPT? Bo jeśli to drugie, to AMI Labs może mieć problem z presją na przyspieszenie komercjalizacji kosztem jakości badań.
Zespół jako argument
Firma chwali się nie tylko nazwiskiem LeCuna, który obejmuje rolę przewodniczącego rady. CEO LeBrun ma za sobą założenie i sprzedaż Wit.ai do Facebooka, a później pracę w FAIR, badawczym laboratorium Meta. Na pokładzie jest też Laurent Solly, były wiceprezes Meta na Europę, jako COO, oraz badacze Saining Xie i Pascale Fung.
Ten skład mówi coś ważnego o strategii firmy: AMI Labs nie chce być tylko akademickim projektem. Połączenie doświadczeń biznesowych z ciężkimi nazwiskami naukowymi to świadomy wybór.
Nie tylko laboratoria, ale i realni partnerzy
Pierwszym ogłoszonym partnerem wdrożeniowym jest Nabla, startup zdrowotny specjalizujący się w cyfrowej opiece medycznej, którego LeBrun był wcześniej CEO. To znamienne. Opieka zdrowotna to właśnie obszar, gdzie halucynacje modeli językowych mogą mieć dosłownie śmiertelne konsekwencje, na co LeBrun wprost zwraca uwagę.
„We are developing world models that seek to understand the world, and you can’t do that locked up in a lab. At some point, we need to put the model in a real-world situation with real data and real evaluations.”
AMI Labs zapowiada też otwartość: kod będzie w dużej mierze open source, a wyniki badań będą publikowane. To rzadkość w dzisiejszym krajobrazie AI, gdzie większość dużych graczy zamknęła swoje modele za kurtynę. Ciekawe, jak długo ta otwartość przetrwa pod presją inwestorów.
Co z Europą?
Siedziba firmy to Paryż. Reszta zespołu ma działać z Nowego Jorku, Montrealu i Singapuru. Francja wyraźnie stara się pozycjonować jako hub dla ambitnych projektów AI, co widać też po zaangażowaniu Bpifrance i kilku innych lokalnych funduszy w tej rundzie.
Miliard dolarów nie zbuduje jeszcze AGI, ale może zbudować wiarygodną alternatywę dla paradygmatu LLM. Albo przynajmniej solidną bazę badawczą, z której coś wyrośnie za kilka lat. W branży, która mierzy czas w miesiącach, to i tak długa perspektywa.
