
人工知能の風景を再形成する可能性のある動きとして、Yann LeCunは新たなベンチャーであるAMI Labs(Advanced Machine Intelligence)を正式に発表しました。本社をパリに置くこのスタートアップは、評価額**$3.5 billion**での資金調達を模索していると報じられており、現行の大規模言語モデル(LLMs)を超えてAIを前進させるというLeCunのビジョンに対する投資家の大きな信頼を示しています。
AMI Labsは業界の軌道を決定的に転換する存在です。ここ数年シリコンバレーはGPTやLlamaのような自己回帰型テキスト生成器に資源を注いできましたが、LeCunの新会社はワールドモデル(World Models)に注力します。ワールドモデルは物理的現実、因果関係、計画を理解することを目的としたシステムです。パリ、ニューヨーク、モントリオール、シンガポールで事業を展開するAMI Labsは、ヘルスケア、ロボティクス、産業オートメーションのような高リスク分野において信頼性と制御性をもたらすことを目指しています。
長年にわたり、LeCunは業界が大規模言語モデル(LLMs)に過度に依存していることを声高に批判してきました。彼はそれらを「真の知能への高速道路のオフランプ」と表現したことで有名です。彼の主張は、LLMsが言語の操作に長けている一方で、物理世界の基本的な理解に欠けているという点にあります。LLMsは次の単語を統計に基づいて予測しますが、物理法則に基づいて世界の次状態を予測するわけではありません。
AMI Labsはこのギャップに対処するために、結合埋め込み予測アーキテクチャ(Joint Embedding Predictive Architecture、JEPA)に基づいたモデルを構築します。離散的なテキストトークンを処理するLLMsとは異なり、JEPAベースのワールドモデルは抽象的な潜在空間で動作します。これらは行動に応じて世界の状態がどのように変化するかを予測し、生成的テキストモデルにありがちな幻覚を避けつつ、計画や推論、因果関係の理解を可能にします。
「知的システムを構築する正しい方法はワールドモデルであって、LLMsではない」とLeCunはローンチ時に述べました。「私たちはもっともらしい音のするテキストを生成するだけでなく、彼らが行うタスクの根底にある現実を理解するシステムを作っています。」
LeCunはExecutive Chairmanを務める一方で、CEOはヘルステックのスタートアップNablaの元CEOである経験豊富なAI起業家、Alex LeBrunが務めます。LeBrunの就任は、AMI Labsが純粋な学術研究よりも実用的で高付加価値な応用に即座に注力することを強調しています。
経営体制はNablaとの戦略的パートナーシップによって強化されています。この協業はAMI Labsにヘルスケア分野への直接的な導管を提供します。ヘルスケアはLLMsの「幻覚」が許されない領域です。ワールドモデルを統合することで、AMIは現在の確率的モデルでは保証できないレベルの信頼性をもって複雑な臨床データを推論できる医療AIエージェントを作ることを目指します。
「ヘルスケアは私の情熱であり、今日解決できない問題が何かを我々は理解しています」とLeBrunは述べました。「この新しいAIの分野が、ヘルスケアで今日できることを超える助けになることを期待しています。」
AMI Labsの価値提案の大きさを理解するには、彼らのアプローチを現支配的アーキテクチャと対比することが重要です。
Comparative Analysis: LLMs vs. AMI World Models
| Feature | Current LLMs (e.g., GPT-4, Llama) | AMI World Models (JEPA) |
|---|---|---|
| Core Architecture | Autoregressive Transformers | 結合埋め込み予測アーキテクチャ(JEPA) |
| Primary Objective | Next-token prediction (Text generation) | Latent state prediction (Outcome simulation) |
| Understanding of Reality | Statistical correlation of language | Physical causality and object permanence |
| Reasoning Capability | Limited; prone to hallucination | High; capable of hierarchical planning |
| Data Efficiency | Requires massive text datasets | Learns from video/sensor data (Self-supervised) |
| Key Applications | Chatbots, Content Creation, Coding | Robotics, Autonomous Systems, Healthcare |
| Reliability | Variable; hard to control | High; grounded in real-world constraints |
AMI Labsのローンチは、Mistral AIやH(旧Holistic)と並び、パリを人工知能のグローバルハブとしてさらに確固たるものにします。本社をパリに置くという選択とフランス政府の支援は、AI開発の「ディープテック」層における欧州の影響力の高まりを際立たせます。
ただし、AMI Labsには競争相手も存在します。このスタートアップは、同じく空間知能や3Dワールド生成に取り組むAI先駆者Fei-Fei Liが設立したWorld Labsに直接挑む形で参入します。World Labsは最近評価額約$5 billionを達成したと報じられており、この競争はパラメータ数やコンテキストウィンドウのサイズではなく、物理世界をシミュレートしナビゲートする能力を巡る新たな「軍拡競争」の舞台を設定します。
AMI Labsは現在、Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、およびBPifranceを含む一流投資家と協議中です。まだ商用製品をリリースしていない企業に対する予想**$3.5 billion**の評価額は、LeCunの経歴に対して投資家が支払う「人材プレミアム」を物語っています。チューリング賞受賞者であり畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks, CNNs)の父であるLeCunの技術的素養は、AMI Labsが単なる別のスタートアップではなく、AIの進路を正す存在であることを示唆しています。
興味深いことに、LeCunがMetaでの実務的役割を離れたにもかかわらず、同テック巨人は依然として潜在的パートナーであり得ます。LeCunは、MetaがAMIの最初のクライアントになる可能性を示唆しており、これらの高度なワールドモデルを将来のAR/VRやロボティクスの取り組みに統合する可能性があります。
業界が注目する中、AMI Labsの成功はJEPAの理論的優雅さを具体的な産業ソリューションに翻訳できるかどうかにかかっています。もし成功すれば、AMI Labsは単により優れたAIを作るだけでなく、ついに自らが何をしているのかを理解するAIを作ることになるでしょう。