Після виходу з Meta стартап AMI лауреата премії Тюрінга LeCun отримав інвестиції в розмірі одного мільярда доларів

Лауреат премії Тьюринга Ян Лекун (Yann LeCun), через чотири місяці після виходу з Meta, заснував нову AI-компанію AMI, яка завершила раунд посівного фінансування на суму 1,03 мільярда доларів, встановивши рекорд найбільшого у Європі раунду посівного фінансування. Цей крок символізує перехід від довгострокової критики великих мовних моделей (LLM) до дій, а він із командою зосередиться на розробці World Model (світової моделі), здатної перевершити LLM і подолати передові технологічні бар’єри.

Advanced Machine Intelligence (AMI) отримала мільярдне інвестування

Передова машинна інтелігенція (Advanced Machine Intelligence, скорочено AMI) оголосила про завершення фінансування 10 березня 2026 року, з попередньою оцінкою компанії у 3,5 мільярда доларів. Хоча наразі у AMI немає продуктів або доходів, міжнародні інвестори, серед яких Bezos Expeditions, NVIDIA, Samsung і Temasek з Сінгапуру, надали значно більше запланованого початкового цільового раунду у 500 мільйонів євро. Висока оцінка AMI відображає занепокоєння ринку щодо існуючих обмежень генеративних технологій і довіру до особистої академічної репутації Лекуна. Команда керівників AMI складається з колишнього директора досліджень Meta Майкла Раббата та колишнього співробітника Google DeepMind Сайніна Хіе, що свідчить про сильний склад.

Що будує AMI?

Коротко кажучи, це світова модель — тип штучного інтелекту, над яким Лекун працює вже багато років. Щоб глибше зрозуміти, потрібно зрозуміти, чому він вважає, що штучний інтелект пішов у неправильному напрямку.

Критика Лекуна щодо статистичних помилок LLM перед виходом з Meta

Мотивом виходу Лекуна з Meta було його переконання, що великі мовні моделі — це лише «статистична ілюзія», заснована на ймовірнісних розподілах. LLM навчаються шляхом передбачення наступного слова у послідовності. Хоча вони демонструють чудові результати у створенні плавного тексту, їм бракує розуміння фізичного світу. Лекун зазначає, що такий підхід, заснований на покадровому або піксельному прогнозуванні, легко призводить до появи «галюцинацій» і не дозволяє системі вчитися через спостереження та досвід так, як це роблять люди або тварини. Він стверджує, що існуючий напрямок розвитку має фундаментальні обмеження: якщо покладатися лише на масове навчання на текстах, досягти високого рівня логічного мислення та фізичних знань буде важко.

Ключова технологія AMI: альтернативний шлях через спільне вбудовування та прогнозування

Ядром технології AMI є архітектура Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA), запропонована Лекуном у 2022 році. На відміну від генеративних AI, які намагаються передбачити всі слова або символи, JEPA навчається абстрактним репрезентаціям роботи світу, ігноруючи непередбачуваний поверхневий шум, і прагне створити систему, здатну розуміти фізичну реальність, а не лише обробляти мовні символи. За планами, у найближчі один-два роки AMI планує укласти партнерські угоди з компаніями, а протягом трьох-п’яти років — розробити універсальну інтелектуальну систему, яку можна буде застосовувати у різних сферах, і стати провідним постачальником інтелектуальних технологій.

Лекун: штаб-квартира AMI розташована в Європі для протистояння монополії AI у США та Китаї

Штаб-квартира AMI буде розміщена у Парижі, Європа, з офісами у Нью-Йорку та Монреалі, що свідчить про намір протистояти домінуванню США та Китаю у сфері штучного інтелекту. Лекун підкреслює унікальність AMI як передової лабораторії без американського чи китайського походження. Однак ця амбіція стикається з серйозним часовим тиском: оскільки нова модель є довгостроковим науковим проектом, вона не принесе швидкого прибутку. Хоча 1,03 мільярда доларів забезпечують достатнє фінансування для початкових досліджень, ще довгий шлях залишається для того, щоб з’ясувати, чи зможе архітектура JEPA ефективно подолати недоліки LLM і перетворитися на конкурентний комерційний AI.