在 AI 行业持续追逐“AGI”和“超级智能”概念之际，AMI Labs 首席执行官 Alexandre LeBrun 选择与这类表述保持距离。他表示，这些词缺少清晰定义，无法准确描述公司正在推进的世界模型路线。

不跟随 AGI 叙事

LeBrun 在接受 TechCrunch 采访时说，AMI Labs 从未使用“AGI”一词，对“超级智能”也不认同。在他看来，这更像行业叙事的切换，而不是技术边界被清楚界定。

AMI Labs 由图灵奖得主 Yann LeCun 参与创立，主打“世界模型”方向。这类模型的目标不是预测下一个词，而是预测现实中的下一个状态，让 AI 更好理解物理世界如何变化。

重点放在机器人落地

LeBrun 认为，世界模型最重要的应用场景之一是机器人。当前许多机器人仍依赖固定流程运行，进入家庭、街道等开放环境后，理解周围情况和安全执行任务的能力仍然不足。

他表示，硬件近几个月进展很快，但机器人仍缺少足够成熟的“理解层”。如果 AI 具备情境感知能力，机器人在公共场景中的误判和风险有望减少。

他同时强调，世界模型并不是要取代大语言模型。两者更接近互补关系：大语言模型负责语言处理，世界模型提供环境上下文和对现实世界的判断。

亚洲合作仍在推进中

AMI Labs 目前尚未推出产品，但已开始接触机器人、制造业和电子产业合作方。LeBrun 上周在首尔参加国际机器学习大会期间，也在寻找本地工业伙伴、跨国企业和研究人员。

他表示，世界模型不能只在实验室里训练，必须进入真实环境验证，因此公司希望借助合作伙伴获取现实场景数据。韩国之所以具备吸引力，在于当地拥有机器人、半导体和制造业基础，同时政策推动速度较快。

AMI 的亚洲投资方 SBVA 首席执行官 JP Lee 也表示，韩国政府近年持续投入 AI，并将芯片、AI 数据中心和物理 AI 列为重点方向。

融资已到位，产品仍未公布

尽管外界关注度很高，AMI Labs 目前仍没有正式产品，也未给出明确发布时间。LeBrun 仅表示，团队会在准备好后再公布更多内容。

这家公司今年 3 月完成 10.3 亿美元融资，投前估值为 35 亿美元。对一家尚未发布产品的 AI 初创公司而言，这一融资规模显示出资本市场对世界模型和物理 AI 路线的高度关注。