ヤン・ルカン氏が率いるAMI Labs、世界モデル開発に向け10億ドルの資金調達に成功

チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏がMetaを退社後に共同設立した新たなAIベンチャー企業AMI Labsは、プレマネー評価額35億ドルで10億3000万ドルの資金調達に成功した。同社は、言語データだけでなく現実世界の相互作用から学習するAIシステムである「ワールドモデル」を開発している。
この専門分野は現在、生成AIに比べて参入企業が少ないが、その状況は間もなく変わる可能性がある。「『ワールドモデル』が次の業界の主要な流行語になると予想しています」と、AMI LabsのCEOアレクサンドル・ルブラン氏はTechCrunchに語った。「6ヶ月以内に、ほぼすべてのAI企業が投資を呼び込むために、自らをワールドモデル開発者として位置付け直すことになるでしょう。」
ルブラン氏はこの見解を笑顔で語った。AMI Labsには根本的な違いがあるという自信があるからだ。同社の核心的な使命は、真の世界理解に焦点を当てている。このアプローチは医療分野で有望な応用が見込まれており、デジタルヘルススタートアップのNablaとの初の提携がその実例だ。ルブラン氏は現在、Nablaの会長も務めている。
NablaのCEO在任中、ルブランは大型言語モデルの限界について、特に医療の文脈で深刻なリスクをもたらす可能性のある「幻覚」に関して、ルカンと同様の結論に達していた。しかし、ルカンが2022年に発表したフレームワーク「JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)」を用いて実用的な代替案を開発するには、かなりの時間がかかることを彼は認めている。
「AMI Labsは基礎研究から始めるという点で、極めて野心的な取り組みだ」とルブランは説明する。「これは、3ヶ月で製品をリリースし、6ヶ月で収益を上げ、1年以内に年間1,000万ドルの継続的収益を達成できるような、従来の応用AIスタートアップとは異なる。」実際、ワールドモデルを理論的な概念から商用実装へと移行させるには、数年を要する可能性がある。
開発期間が長期化するにもかかわらず、ワールドモデルの専門家たちは多額の投資を集めている。SpAItialは1,300万ドルのシードラウンドを確保した(欧州のスタートアップとしては特に巨額だ)。一方、李飛飛(Fei-Fei Li)氏のWorld Labsは、つい先月、驚異的な10億ドルを調達した。AMI Labsは、当初の予想を上回る資金調達額で、このエリートグループに加わることとなった。
このフランスのAIラボは昨年12月、約5億ユーロの調達を目指していたと報じられていたが、最終的には約8億9000万ユーロを調達した。これは、同社の卓越したチームが後押ししたものとみられる。会長としてLeCun氏が参画し、LeBrun氏が起業家としての経歴を持つことに加え、同組織にはMetaの欧州担当副社長であるLaurent Solly氏がCOOとして名を連ね、さらに著名な研究者であるSaining Xie氏が最高科学責任者(CSO)、Pascale Fung氏が最高研究・イノベーション責任者(CRIO)、Michael Rabbat氏がワールドモデル担当副社長として在籍している。
ルブラン氏は、投資家からの強い関心が、同スタートアップが期待と専門知識の両方に合致する支援者を厳選することを可能にしたと述べた。今回の資金調達ラウンドは、キャセイ・イノベーション、グレイクロフト、ヒロ・キャピタル、HVキャピタル、ベゾス・エクスペディションズが共同で主導し、複数のファンド、業界関係者、そしてティム・バーナーズ=リー氏とローズマリー・バーナーズ=リー氏、ジム・ブレイヤー氏、マーク・キューバン氏、マーク・レスリー氏、ザビエル・ニエル氏、エリック・シュミット氏といった著名人が参加した。
戦略的価値に加え、この資金はAMI Labsの主要な支出項目である計算リソースと人材獲得に向けた十分な資金的余裕を提供する。ルブラン氏は、パリ(本社)、ニューヨーク(ルカン氏がNYUで教鞭を執る場所)、モントリオール(ラバット氏の拠点)、シンガポール(アジアの人材や将来の顧客に近い立地)という4つの主要拠点において、質を重視したチーム構築を強調した。
AMI Labsは即時の収益化を見込んでいないものの、潜在的な顧客との早期連携を計画している。「我々は現実を理解するように設計された世界モデルを構築しているが、これは孤立した状態では達成できない」とルブラン氏は述べた。「最終的には、実世界のデータと実際のシナリオでの評価を用いて、モデルを検証しなければならない。」
展開の準備が整い次第、AMI Labsはパートナーと協力していく。Nablaは初期モデルへのアクセスを許可された最初のパートナーだが、もちろん最後ではない。「この戦略的アプローチこそが、今回の資金調達ラウンドにおいて、産業界のプレイヤーや潜在的なパートナーから強い関心が寄せられた理由だろう」とルブラン氏は指摘した。
AMI Labsは、リード投資家やエンジェル投資家に加え、NVIDIA、サムスン、Sea、テマセク、トヨタ・ベンチャーズを支援者として迎えているほか、フランスのアソシエーション・ファミリアーレ・ムリエ、マルセル・ダッソー・インダストリアル・グループ、パブリシス・グループも名を連ねている。その他の参加企業には、アグレ・ラボ、アルファ・インテリジェンス・キャピタル、アルテミス、Bpifranceデジタル・ベンチャー、ニュー・レガシー・ベンチャーズ、SBVA、ZEBOXベンチャーズが含まれる。
商用化には時間がかかるかもしれないが、ルカン氏の理念に沿い、AMI Labsは開発プロセスを通じて研究成果を公開していく方針だ。
「コードの大部分もオープンソース化する予定です」と、以前はMetaのFAIR研究所に在籍していたルブラン氏は述べた。オープンな研究慣行は「ますます稀」になりつつあるが、創設者たちはその姿勢を貫いている。「我々は、オープンさによって進歩が加速すると信じており、我々の研究を中心に協力的な研究エコシステムを構築することが、長期的な利益につながるのです。」
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$1 billion for world models? That's a lot of chips and electricity. 🤔 I'm curious how LeCun's approach differs from the current LLM arms race—will these 'world models' actually learn physics or just memorize more data? Also, leaving Meta to start a new lab feels like a big bet on a different paradigm. Hope it's not another vaporware hype cycle.
Whoa, $1 billion for world models? That's insane! 🤯 I mean, Yann LeCun is a legend, but I hope this doesn't turn into another overhyped AI bubble. World models sound cool, but can they really learn like humans? Let's see if AMI Labs delivers something real. 🚀

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ルブラン氏は、投資家からの強い関心が、同スタートアップが期待と専門知識の両方に合致する支援者を厳選することを可能にしたと述べた。今回の資金調達ラウンドは、キャセイ・イノベーション、グレイクロフト、ヒロ・キャピタル、HVキャピタル、ベゾス・エクスペディションズが共同で主導し、複数のファンド、業界関係者、そしてティム・バーナーズ=リー氏とローズマリー・バーナーズ=リー氏、ジム・ブレイヤー氏、マーク・キューバン氏、マーク・レスリー氏、ザビエル・ニエル氏、エリック・シュミット氏といった著名人が参加した。
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AMI Labsは即時の収益化を見込んでいないものの、潜在的な顧客との早期連携を計画している。「我々は現実を理解するように設計された世界モデルを構築しているが、これは孤立した状態では達成できない」とルブラン氏は述べた。「最終的には、実世界のデータと実際のシナリオでの評価を用いて、モデルを検証しなければならない。」
展開の準備が整い次第、AMI Labsはパートナーと協力していく。Nablaは初期モデルへのアクセスを許可された最初のパートナーだが、もちろん最後ではない。「この戦略的アプローチこそが、今回の資金調達ラウンドにおいて、産業界のプレイヤーや潜在的なパートナーから強い関心が寄せられた理由だろう」とルブラン氏は指摘した。
AMI Labsは、リード投資家やエンジェル投資家に加え、NVIDIA、サムスン、Sea、テマセク、トヨタ・ベンチャーズを支援者として迎えているほか、フランスのアソシエーション・ファミリアーレ・ムリエ、マルセル・ダッソー・インダストリアル・グループ、パブリシス・グループも名を連ねている。その他の参加企業には、アグレ・ラボ、アルファ・インテリジェンス・キャピタル、アルテミス、Bpifranceデジタル・ベンチャー、ニュー・レガシー・ベンチャーズ、SBVA、ZEBOXベンチャーズが含まれる。
商用化には時間がかかるかもしれないが、ルカン氏の理念に沿い、AMI Labsは開発プロセスを通じて研究成果を公開していく方針だ。
「コードの大部分もオープンソース化する予定です」と、以前はMetaのFAIR研究所に在籍していたルブラン氏は述べた。オープンな研究慣行は「ますます稀」になりつつあるが、創設者たちはその姿勢を貫いている。「我々は、オープンさによって進歩が加速すると信じており、我々の研究を中心に協力的な研究エコシステムを構築することが、長期的な利益につながるのです。」
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