2026年3月10日，图灵奖得主、Meta前首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）在法国宣布其新创公司AMI Labs完成10.3亿美元（约70.8亿元人民币）种子轮融资，投前估值达35亿美元，创下欧洲科技史最高种子轮纪录。此举并非单纯资本动作，而是一场面向全球AI界的‘范式宣言’——杨立昆明确指出：‘以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）虽擅预测词序，却无法理解物理世界的因果律与约束条件，这条技术路径在通往超级智能的道路上本质上就是一条死路。’他拒绝将AI简化为‘下一个词预测器’，强调真正的智能必须建立在感知-行动闭环之上。

融资背后是长达三年的战略决裂。自2022年ChatGPT引爆LLM热潮起，杨立昆便持续质疑其认知局限性。他在Meta内部多次警告：‘LLM可以描述椅子，但无法理解坐姿平衡所需的本体论知识；它能生成‘掉落的苹果’文本，却推不出牛顿第二定律。’2025年6月Meta重组AI业务、斥资143亿美元收购Scale AI并高薪挖角LLM人才时，杨立昆选择出走，并带走FAIR核心团队中坚持JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）路线的27名研究员。JEPA主张通过联合嵌入学习世界状态与动作效应，构建可推理的隐空间模型，为机器人控制、自动驾驶等具身智能提供底层支撑。

AMI Labs首期目标直指‘通用世界模型’（General World Model）。其技术白皮书显示，新架构将融合多模态传感器数据流（视觉、触觉、声呐、IMU）、物理引擎仿真与神经符号推理模块，训练数据不依赖互联网文本，而来自百万小时真实机器人交互日志与高保真数字孪生环境。值得注意的是，李飞飞团队World Labs发布的Marble世界模型与其理念高度共振——二者均强调‘几何一致性’与‘可导航性’，而非视频生成表观相似性。这场‘LLM vs 世界模型’的路线之争，已从学术辩论升级为资本、人才与基础设施的全面竞备。