チューリング賞受賞者のヤン・ルカン（Yann LeCun）は、Metaを離れてから4か月後に設立したAIスタートアップのAMIが10億ドルのシードラウンド資金調達を完了し、ヨーロッパ史上最大規模のシードラウンド記録を樹立しました。この動きは、長年にわたり大規模言語モデル（LLM）に対して批判的だったLeCunの姿勢が行動に移されたことを象徴しています。彼とチームは、LLMを超える「ワールドモデル（世界モデル）」の開発に取り組み、先行技術の壁に挑戦します。
Advanced Machine Intelligence（AMI）が10億ドルの資金調達を実施
2026年3月10日、前端機械知能（Advanced Machine Intelligence、略称AMI）は資金調達を完了し、事前評価額は35億ドルとなりました。現在、AMIには製品や収益はありませんが、Bezos Expeditions、NVIDIA、サムスン、シンガポールのテマセックなどの多国籍投資家が、当初の5億ユーロのシードラウンド目標を大きく上回る資金を提供しました。AMIの高評価額は、現行の生成技術の課題に対する市場の懸念と、LeCun個人の学術的信頼に基づくものです。AMIのリーダーチームは、Metaの元研究科学ディレクターのマイケル・ラバットやGoogle DeepMindの元メンバー、サイニング・シエなど業界の専門家で構成されており、非常に強力です。
AMIは何を構築しているのか？
簡単に言えば、それは「世界モデル」です。これはLeCunが長年提唱してきた人工知能システムであり、より深く理解するには、彼がなぜAIの方向性を誤ったと考えているのかを理解する必要があります。
LeCunがMetaを離れる前にLLMの統計的誤りを批判
LeCunがMetaを離れた動機は、大型言語モデルが確率分布に基づく「統計的錯覚」に過ぎないと考えているからです。LLMは、次の単語を予測することで学習します。流暢な文章生成には優れていますが、現実の物理世界の理解には欠けています。LeCunは、このような逐語的またはピクセル単位の予測方法は、「幻覚」を生み出しやすく、人間や動物のように観察と経験を通じて学習することはできないと指摘します。彼は、現行の開発方針には根本的な制約があり、膨大なテキストデータだけに依存すると、論理推論や物理的常識を備えた高度な知性を実現するのは難しいと主張しています。
AMIの技術の核心：結合埋め込み予測アーキテクチャによる代替路線
AMIの技術の核心は、LeCunが2022年に提唱した「Joint-Embedding Predictive Architecture」（JEPA、結合埋め込み予測アーキテクチャ）です。従来の生成AIがすべての文字を予測する方式と異なり、JEPAは世界の動作を抽象的に表現し、予測不可能な表面ノイズを無視して、物理的現実を理解できるシステムの構築を目指します。計画によると、AMIは今後1〜2年以内に企業パートナーと協議を開始し、3〜5年以内にさまざまな分野で展開可能な汎用知能システムを開発し、知能技術の主要な供給者となることを目標としています。
LeCun：AMIの本部をヨーロッパに置き、米中のAI独占に対抗
AMIは本部をヨーロッパのパリに置き、ニューヨークやモントリオールにもオフィスを設立しています。これは、米中のAI技術の独占に抗う意志を示しています。LeCunは、AMIが米国・中国以外の先端研究所として独自性を持つことを強調しています。しかし、この野心的な計画には厳しい時間的制約も伴います。新モデルは長期的な科学研究に属し、短期的な収益化は難しいためです。10億3千万ドルの資金は初期の研究開発には十分ですが、JEPAアーキテクチャがLLMの欠点を効果的に解決し、競争力のある商用AIに転換できるかどうかは、長い道のりが待っています。
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