AMI Labs首席执行官Alexandre LeBrun拒绝将公司技术描述为AGI或超级智能，理由很简单：他认为这些词毫无意义。
「我们从没用过AGI这个词。而且我注意到现在没人再用它了；大家都改用超级智能了。下次我们又会换别的词，」LeBrun在接受采访时说。「没有明确的定义。什么是超级智能？我不知道。这不是一个很有用的词。」
AMI Labs于2026年3月以35亿美元的投前估值融资10.3亿美元（约7.9亿英镑），成为没有公开发布产品但资金最充足的AI初创公司之一。该公司专注于LeBrun所称的「世界模型」，即预测世界下一个物理状态而非序列中下一个token的AI系统。
「大语言模型预测下一个单词或文本；世界模型预测下一个状态，」LeBrun解释道。「把杯子推下桌沿，你早就知道它会倾倒洒落，这就是世界模型要捕捉的直觉。」
世界模型方法与LLM互补而非替代。LeBrun认为，LLM处理语言与推理，而世界模型则为机器人技术、制造业和现实世界交互提供所需的物理直觉。他将当今的AI系统描述为「只凭教科书培训、没有住院医师实习的医生」，并指出LLM只覆盖了「医疗保健的1%」。
在机器人技术方面，LeBrun直言不讳地指出了硬件进步与软件智能之间的差距。「硬件非常先进；过去几个月硬件的进步令人难以置信，但没有大脑，」他说。「机器人目前并不安全。今天还没有解决方案。」
这一安全差距是AMI Labs使命的核心。尽管人形机器人在灵活性和运动能力方面取得了巨大进步，，例如Figure的人形机器人用于电动汽车组装以及近期在活猪身上进行的全球首例机器人手术，，但LeBrun认为，只有世界模型才能赋予机器人在人类周围安全操作所需的情境感知能力。他指出，一个踢到孩子的舞蹈机器人，如果有一个理解物理后果的系统，就不会发生。
AMI Labs正瞄准韩国作为产业合作的战略基地，被其在机器人、半导体和制造业方面的先进硬件生态系统所吸引。SBVA（AMI Labs的亚洲投资方）首席执行官JP Lee表示：「我一直告诉Alex和他的团队来韩国。政府在资助本地自主LLM模型方面做了出色的工作，但它们应该与物理AI共存。」
LeBrun在首尔参加ICML会议，寻找当地的产业合作伙伴。目前尚未公布任何产品或发布时间表。「我们准备好了会给一个惊喜，」他说。
来源：TechCrunch
婷 翻译