随着生成式人工智能的应用越来越广泛，一场科学辩论正在席卷整个研究界：当前基于文本统计预测的语言模型真的能带来能够理解世界的人工智能吗？对于 Yann LeCun 来说，答案是否定的。现代人工智能的先驱之一多年来一直在捍卫另一种方法，基于他所谓的方法 “世界模特”，能够对现实世界动态进行建模而不是简单地生成文本的系统。
正是围绕这一愿景发起 AMI 实验室（高级机器智能实验室），一个新的人工智能实验室刚刚聚集在一起 融资8.9亿欧元，投前估值30亿欧元， 开发能够从环境中学习并预测其行为后果的新一代系统。从其资金规模和所表现出的科学雄心来看，该计划立即跻身欧洲推出的最雄心勃勃的人工智能项目之列。
人工智能实验室的结构类似于全球科学组织
AMI Labs 由人工智能研究领域的重要人物、图灵奖获得者 Yann LeCun 担任主席。该项目的运营执行委托给人工智能领域知名企业家 Alexandre LeBrun 担任首席执行官。
围绕他们，该组织的结构就像一个真正的国际研究实验室。首席科学官由机器学习视觉表示专家谢赛宁担任。研究和创新的方向委托给以人为本的人工智能方法的先驱 Pascale Fung。致力于以下架构的工作 世界模特 将由迈克尔·拉巴特 (Michael Rabbat) 驾驶。
运营组织由被任命为首席运营官的 Laurent Solly 负责。它的主要作用是构建实验室的发展、国际业务和工业合作伙伴关系。
治理结构体现了该项目的雄心 集基础研究、前沿工程和产业化能力于一体。
“世界模型”，主流架构的替代方案
自生成模型兴起以来，人工智能的主要进步是由 大语言模型（LLM）。这些系统主要通过分析大量文本来预测给定序列中最可能的单词来学习。
然而，对于 Yann LeCun 来说，这种方法达到了结构性限制。生成模型可以产生连贯的答案，但它们仍然无法 了解支配物理和社会世界的因果关系。
这 世界模特 正是旨在填补这一空白。目标是设计能够构建其环境的内部表示并预测所面临情况的演变的系统。这种方法可以为以下领域的重大进展铺平道路：
- 自主机器人技术
- 科学模拟
- 智能代理
- 决策系统。
换句话说，法学硕士专注于内容生成，而世界模型则寻求 模型现实本身。
超额认购的筹款活动
AMI 实验室资金到位 8.9亿欧元对于仍处于启动阶段的项目来说，这是一个特殊的水平。据多位知情人士透露，本轮融资吸引的兴趣远大于最终保留的金额，投资者承诺的金额也远远超过了本轮融资的规模。
这种超额认购导致一些参与者 减少他们的初始门票，以便让更多的战略投资者进入。
圆桌会议汇集了代表不同资本类别的参与者：风险投资、机构投资者和工业合作伙伴。其中包括淡马锡、软银、Greycroft、New Legacy Ventures、Bezos Expeditions、丰田风险投资公司和英伟达，它们的存在反映出计算基础设施在人工智能模型开发中日益重要。
在欧洲投资者方面，我们发现 凯辉创新与达夫尼 这些公司在法国机构投资者中名列前茅，其次是 Serena、Eurazeo 和 Bpifrance。
本次圆桌会议的多样性反映了该项目的混合性质，即科学性、工业性和战略性。
全球人工智能基础设施争夺战
除了基础研究之外，筹集的资金的很大一部分应该用于训练模型所需的计算能力。
现代人工智能依赖于日益繁重的基础设施：GPU 集群、高性能网络和专业数据中心。在此背景下，可用 计算 成为竞争力的决定性因素。
欧洲生态系统的标志性项目
AMI Labs 的雄心壮志是旨在加强欧洲资助和开发超大规模人工智能研究实验室的能力的一部分。
到目前为止，此类举措主要出现在美国，包括 DeepMind、OpenAI 或 Anthropic 等组织。 AMI实验室的创建标志着欧洲试图构建一个能够在科技领域竞争的实验室。
如果这样一个项目的成功仍不确定，那么所获得的融资规模和组建的团队的质量证明了生态系统雄心规模的变化，并且在计算能力和科学人才竞争日益加剧的行业中，AMI Labs 似乎已经 欧洲人工智能领域最大胆的赌注之一。
