Ami Labs Привлекла $1,03 Млрд От Именитых Инвесторов Для Создания Ии-Моделей, Которые «Понимают Реальный Мир»

Ключевые выводы

• AMI Labs привлекла $1,03 млрд при оценке $3,5 млрд для создания «world models» — ИИ, которые учатся на реальности, а не только на языке
• Основатель — Ян Лекун, лауреат премии Тьюринга, который ушел из Meta*, чтобы заняться фундаментальными исследованиями
• Первым партнером стала Nabla — компания по цифровому здравоохранению, где CEO AMI Labs также является председателем совета директоров
• Инвесторы включают NVIDIA, Samsung, Sea, Temasek, а также известных личностей вроде Джеффа Безоса, Эрика Шмидта и Марка Кубана
• AMI Labs планирует публиковать исследования и открывать исходный код, следуя философии открытых исследований

AMI Labs — это не очередной стартап по прикладному ИИ. Это фундаментальное исследование, которое может перевернуть наше понимание того, как ИИ взаимодействует с реальным миром. И с такими инвесторами и командой, это может быть действительно что-то особенное.

Что такое AMI Labs и почему это важно?

AMI Labs — это новый венчурный проект, основанный Яном Лекуном, лауреатом премии Тьюринга и одним из самых уважаемых исследователей в области ИИ. Компания привлекла $1,03 млрд при оценке $3,5 млрд для создания так называемых «world models» — моделей ИИ, которые учатся не только на текстах, но и на реальности.

Это фундаментально другой подход. В то время как большинство современных моделей ИИ (таких как ChatGPT или Claude) обучаются на текстах и изображениях, AMI Labs хочет создать системы, которые действительно понимают физический мир. Как объясняет CEO Александр Лебрен, это может иметь огромное значение для таких областей, как здравоохранение, где ошибки ИИ могут быть опасны для жизни.

Лебрен сам хорошо знаком с этими проблемами — он основал Nabla, компанию по цифровому здравоохранению, и является ее председателем совета директоров. Он пришел к выводу, что современные языковые модели (LLMs) имеют фундаментальные ограничения, особенно когда речь идет о критически важных приложениях.

Подход AMI Labs основан на JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) — архитектуре, предложенной Лекуном в 2022 году. Вместо того чтобы просто предсказывать следующее слово, эти модели должны учиться предсказывать, что произойдет в реальном мире. Это гораздо сложнее, но и гораздо полезнее.

Кто стоит за AMI Labs?

Команда AMI Labs — это кто есть кто в мире ИИ. Конечно, есть сам Ян Лекун, который выступает в роли председателя совета директоров. Но это только начало.

Александр Лебрен, CEO, ранее основал Nabla и работал в Meta*, где и познакомился с Лекуном. Лорен Сольди, бывший вице-президент Meta* по Европе, стал COO AMI Labs. Это показывает, насколько серьезно компания относится к своим амбициям.

Научный совет также впечатляет. Сайнинг Сяе, известный исследователь из Meta*, стал главным научным сотрудником. Паскаль Фунг, профессор Гонконгского университета науки и технологий, стала главным директором по исследованиям и инновациям. Майкл Раббат, профессор из Монреаля, возглавил направление world models.

Такое сочетание академических и промышленных лидеров говорит о том, что AMI Labs не просто еще один стартап — это серьезная попытка продвинуть границы того, что может делать ИИ.

Кто инвестировал и почему?

Редко можно увидеть, чтобы стартап привлек $1 млрд на этапе, когда у него даже нет продукта. Но именно это произошло с AMI Labs. Ранее сообщалось, что компания искала €500 млн, но в итоге привлекла €890 млн (около $1,03 млрд).

За этим стоит несколько факторов. Во-первых, команда невероятно сильная — иметь Яна Лекуна в качестве председателя — это уже огромный плюс. Во-вторых, идея world models набирает популярность. Другие компании, работающие в этой области, тоже привлекают большие инвестиции. Например, World Labs (основанная Фей-Фей Ли) привлекла $1 млрд, а SpAItial — $13 млн.

Среди инвесторов — как традиционные венчурные фонды, так и стратегические игроки. Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital и Bezos Expeditions возглавили раунд. Но также участвуют NVIDIA, Samsung, Sea, Temasek и Toyota Ventures — компании, которым может быть интересно применить world models в своих продуктах.

Интересно, что среди инвесторов есть и известные личности: Тим и Розмари Бернерс-Ли (супруга изобретателя Всемирной паутины), Джим Брейер, Марк Кубан, Марк Лесли, Ксавье Ньель и Эрик Шмидт. Это говорит о том, что идея нашла отклик не только у инвесторов, но и у лидеров технологической индустрии.

Почему world models могут стать следующим большим трендом?

Александр Лебрен предсказывает, что «world models» станут следующим модным словом в ИИ. И он может быть прав. В отличие от генеративного ИИ, который создает контент на основе существующих данных, world models пытаются понять, как работает мир.

Представьте себе ИИ, который может предсказать, что произойдет, если вы уроните стакан, или как будет двигаться робот, чтобы взять предмет. Это требует понимания физики, причинно-следственных связей и пространственных отношений — того, что современные модели ИИ делают плохо.

Приложений у этого подхода может быть множество. В здравоохранении — более точная диагностика и планирование лечения. В робототехнике — более умные и безопасные роботы. В автономных транспортных средствах — лучшее предсказание поведения других участников дорожного движения.

Но самое главное — world models могут решить проблему «галлюцинаций» в ИИ. Сейчас даже самые продвинутые модели иногда выдают неправильную информацию с уверенностью. Если модель действительно понимает мир, она должна уметь сказать: «Я не знаю» или «Это маловероятно».

Как AMI Labs планирует работать?

В отличие от большинства стартапов, которые спешат выпустить продукт, AMI Labs идет другим путем. Как объясняет Лебрен, это фундаментальное исследование, которое может занять годы, прежде чем приведет к коммерческим приложениям.

Компания планирует сосредоточиться на четырех ключевых локациях: Париж (штаб-квартира), Нью-Йорк (где Лекун преподает в NYU), Монреаль (где базируется Раббат) и Сингапур (для привлечения талантов из Азии и близости к азиатским клиентам).

Вопреки ожиданиям, AMI Labs не планирует генерировать доход в ближайшее время. Вместо этого компания хочет взаимодействовать с потенциальными клиентами уже на ранних этапах. «Мы разрабатываем world models, которые стремятся понять мир, и вы не можете сделать это, запершись в лаборатории», — говорит Лебрен.

Это означает, что AMI Labs будет работать с реальными данными и реальными оценками, а не только с синтетическими сценариями. Первым партнером стала Nabla, но Лебрен намекает, что это только начало.

Открытые исследования: возвращение к истокам?

Одной из самых интересных особенностей AMI Labs является ее приверженность открытым исследованиям. В эпоху, когда многие компании ИИ держат свои разработки в секрете, AMI Labs планирует публиковать статьи и открывать исходный код.

«Мы также сделаем много кода открытым исходным кодом», — говорит Лебрен, который сам работал в исследовательской лаборатории Meta* FAIR. Он считает, что открытые исследования ускоряют прогресс и помогают создать сообщество вокруг технологии.

Это может показаться контринтуитивным для стартапа, который привлек $1 млрд. Но если подумать, это имеет смысл. World models — это настолько сложная задача, что прогресс, вероятно, будет быстрее, если исследователи будут делиться своими находками.

Кроме того, открытый подход может помочь AMI Labs привлечь лучшие таланты. Многие исследователи предпочитают работать в среде, где они могут публиковать свои работы и получать признание от коллег.

Какие вызовы ждут AMI Labs?

Несмотря на впечатляющую команду и финансирование, AMI Labs сталкивается с серьезными вызовами. Самый большой — техническая сложность. Создание ИИ, который действительно понимает мир, — это задача, которую никто еще не решил.

Даже если техническая часть удастся, есть вопрос времени. Лебрен сам признает, что может пройти несколько лет, прежде чем world models станут коммерчески применимыми. Это долгий горизонт для инвесторов, привыкших к более быстрым результатам.

Также есть вопрос конкуренции. Другие компании, включая крупные технологические гиганты, вероятно, работают над похожими идеями. И если AMI Labs публикует свои исследования, конкуренты могут использовать эти знания.

Наконец, есть вопрос этики. Чем больше ИИ понимает о мире, тем больше ответственности за использование этой информации. AMI Labs должна будет тщательно подумать о том, как ее технология может быть использована или злоупотреблена.

Что это значит для будущего ИИ?

AMI Labs представляет собой сдвиг в том, как мы думаем об ИИ. Вместо того чтобы просто создавать все более мощные языковые модели, компания пытается решить фундаментальную проблему: как создать ИИ, который действительно понимает мир, в котором мы живем.

Если это удастся, последствия могут быть огромными. Мы можем увидеть ИИ, которые не просто отвечают на вопросы, но и могут рассуждать о физических ситуациях, предсказывать последствия действий, и взаимодействовать с реальным миром более естественно.

Это также может изменить баланс сил в ИИ-индустрии. Сейчас лидерами являются компании с самыми большими моделями и самыми большими наборами данных. Но если понимание мира станет ключевым фактором, преимущество может перейти к тем, кто лучше понимает физику, логику и причинно-следственные связи.

Для инвесторов это напоминание о том, что самые большие возможности иногда лежат не в том, чтобы делать существующее лучше, а в том, чтобы делать что-то совершенно новое.

Справка

Ян Лекун

Ян Лекун — французский ученый в области компьютерных наук, известный своими работами в области глубокого обучения и нейронных сетей. Он получил премию Тьюринга в 2018 году за вклад в развитие глубокого обучения. Лекун работал в AT&T Labs, а затем в Facebook** (ныне Meta*) в качестве главного научного сотрудника по ИИ. В 2023 году он покинул Meta*, чтобы сосредоточиться на фундаментальных исследованиях в области ИИ. Он также является профессором Нью-Йоркского университета (NYU), где преподает и проводит исследования.

Alexandre LeBrun

Александр Лебрен — французский предприниматель и инвестор в сфере технологий. Он основал Nabla, компанию по цифровому здравоохранению, которая предоставляет услуги виртуального медицинского ассистента. До этого он работал в Meta*, где познакомился с Яном Лекуном. Лебрен имеет опыт в создании и развитии технологических стартапов, а также в привлечении инвестиций. Он известен своим прагматичным подходом к бизнесу и глубоким пониманием потенциала ИИ в реальных приложениях.

Nabla

Nabla — французская компания по цифровому здравоохранению, основанная в 2018 году Александром Лебреном и Махди Фалулом. Компания разрабатывает виртуального медицинского ассистента, который помогает врачам с документацией и другими административными задачами. Nabla использует ИИ для транскрибирования и суммаризации врачебных консультаций, что позволяет врачам сосредоточиться на пациентах, а не на бумажной работе. Компания привлекла несколько раундов финансирования и сотрудничает с медицинскими учреждениями во Франции и США.

Meta* (ранее Facebook**)

Meta* Platforms, Inc. (ранее Facebook**, Inc.) — американская технологическая компания, основанная Марком Цукербергом в 2004 году. Компания известна социальной сетью Facebook**, но также владеет Instagram***, WhatsApp, Messenger и другими сервисами. В 2021 году компания сменила название на Meta*, сосредоточившись на создании метавселенной. Meta* является одной из крупнейших компаний в мире по рыночной капитализации и имеет значительные исследовательские программы в области ИИ через свою лабораторию FAIR (Facebook** AI Research).

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) — это архитектура, предложенная Яном Лекуном в 2022 году для создания ИИ, которые могут учиться на неструктурированных данных без необходимости в размеченных примерах. В отличие от традиционных архитектур, которые предсказывают следующее слово или пиксель, JEPA учится создавать вложения (embeddings), которые захватывают суть входных данных и позволяют делать предсказания о том, что может произойти дальше. Этот подход направлен на создание более обобщенных и гибких систем ИИ, которые могут лучше понимать мир.

AMI Labs представляет собой смелую попытку ответить на один из самых фундаментальных вопросов ИИ: как создать машины, которые действительно понимают мир. С такой командой, финансированием и видением, они могут быть на пороге чего-то действительно революционного. Даже если это займет годы, инвестиции могут окупиться сторицей.