[强] AMI Labs完成10.3亿美元种子轮融资
由图灵奖得主、Meta前首席AI科学家Yann LeCun（杨立坤）联合创办的AMI Labs，近日完成10.3亿美元种子轮融资，投前估值高达35亿美元。这不仅是欧洲史上最大规模的AI种子轮，也让“世界模型”（World Models）这个此前主要停留在学术圈的概念，一夜之间冲进主流资本视野。
资料来源：2026年2月19日，星期四，AMI Labs执行主席Yann LeCun在印度新德里举行的AI Impact Summit上发表讲话。本周，印度启动了全球规模最大的人工智能峰会之一，总理纳伦德拉·莫迪正努力将印度打造成为人工智能中心，而各国也在激烈竞争中寻求开发前沿模型。摄影：Ruhani Kaur| 图片来源：Bloomberg via Getty Images
领投方包括Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital与Bezos Expeditions，参投阵容更是豪华：NVIDIA、Samsung、Temasek、Toyota Ventures、Eric Schmidt、Mark Cuban……顶级产业资本和科技大佬集体下注，信号再清晰不过——AI的技术路线正在发生根本性分叉。
一边是OpenAI、Anthropic、Google这些巨头继续“堆参数、拼算力”的传统路径；另一边是以LeCun为代表的“世界模型”新路线：不再靠海量文本预测下一个词，而是从视频、图像、传感器等现实世界数据中学习因果关系、物理规律、空间交互，让AI真正“懂世界”，从源头大幅降低幻觉，在自动驾驶、医疗、工业机器人等高风险场景实现可靠决策。
[强] 世界模型赛道开始形成，资本加速布局
尽管世界模型仍处于早期研发阶段，但资本已闻风而动。近一年，多家专注类似方向的公司密集获得巨额融资：
这些公司都在攻克同一个核心难题：如何让 AI 从“会说话”真正进化到“懂世界”。
[强] 两条路线，一个共同目标：除幻
LeCun团队的这一重磅融资，实际上直击当前大模型最顽固的短板：幻觉（hallucination）——模型输出流畅、逻辑自洽，却常常凭空捏造事实、无中生有，尤其在金融、医疗、制造、自动驾驶这些对准确性零容忍的领域，一次失误就可能付出沉重代价。
要真正根治幻觉，光靠继续堆参数已经不够。无论是LeCun从底层重构认知架构，还是国内一些专注实际落地的团队，都在用不同方式攻克同一个难题：如何让模型的输出不再“胡说八道”，而是真正可信、可查、可担责。
其中，海致科技走的正是“约束生成”的路径。公司长期专注知识图谱和图计算，通过“图模融合”在模型生成、检索、推理等环节嵌入结构化的事实、关系和逻辑边界，为大模型筑起一道可验证的护栏，从而在企业场景中显著减少幻觉、提升输出的可解释性和可靠性。
共同痛点：大模型本质上是概率预测，容易生成无事实依据的内容，在高合规、高责任领域代价巨大。
共同目标：大幅降低幻觉，让输出更准确、可验证、可负责，真正能被信任和大规模使用。
共同思路：单纯扩大参数规模已难以根治，模型需要更强的世界理解与约束机制。
AMI Labs从底层认知切入：通过世界模型（JEPA架构）让AI从现实数据学习物理规律、因果关系、空间交互，实现“从源头除幻”。
海致科技从应用约束切入：用知识图谱嵌入结构化事实、关系、逻辑，提供验证边界，实现“约束生成除幻”。
共同趋势：AI正从“语言预测时代”转向“可信落地时代”，资本市场已用真金白银表达认可（AMI Labs 10.3亿刀种子轮，海致科技港股上市+产业级市场份额前列）。
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