AMI Labs, doanh nghiệp mới do giáo sư Yann LeCun đồng sáng lập sau khi rời Meta, vừa chính thức công bố khoản huy động vốn khổng lồ lên tới 1,03 tỷ USD. Với định giá trước khi rót vốn đạt mức 3,5 tỷ USD, startup này đang tập trung vào việc phát triển các mô hình thế giới (world models) – một hướng đi khác biệt so với trí tuệ nhân tạo tạo sinh dựa trên văn bản hiện nay. Thay vì chỉ học từ dữ liệu ngôn ngữ, hệ thống của AMI Labs được thiết kế để học hỏi trực tiếp từ thực tại khách quan, giúp máy tính hiểu và dự đoán các quy luật vận hành của thế giới thực.
Giám đốc điều hành Alexandre LeBrun nhận định rằng mô hình thế giới sẽ sớm trở thành từ khóa dẫn đầu xu hướng công nghệ trong tương lai gần. Điểm tạo nên sự khác biệt của AMI Labs nằm ở mục tiêu giải quyết triệt để các hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đặc biệt là tình trạng ảo giác (hallucinations) vốn có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng trong các lĩnh vực như y tế. Nền tảng kỹ thuật của dự án dựa trên kiến trúc JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) do chính Yann LeCun đề xuất vào năm 2022, hướng tới khả năng hiểu biết sâu sắc hơn về môi trường xung quanh thay vì chỉ đơn thuần là dự đoán từ kế tiếp.
Sự tin tưởng của giới đầu tư vào AMI Labs đến từ đội ngũ nhân sự ưu tú và tầm nhìn dài hạn. Vòng gọi vốn lần này thu hút sự tham gia của các tên tuổi lớn như Bezos Expeditions, Nvidia, Samsung, Sea, và Toyota Ventures. Bên cạnh sự dẫn dắt của Yann LeCun trong vai trò chủ tịch, công ty còn quy tụ những chuyên gia hàng đầu từ Meta và các viện nghiên cứu danh tiếng. Nguồn lực tài chính dồi dào sẽ được ưu tiên đầu tư vào hai mảng cốt lõi là hạ tầng tính toán và nhân tài, với các trung tâm nghiên cứu đặt tại Paris, New York, Montreal và Singapore để tận dụng mạng lưới chuyên gia toàn cầu.
Khác với các startup AI ứng dụng thường cố gắng ra mắt sản phẩm trong vài tháng, AMI Labs xác định đây là một lộ trình nghiên cứu cơ bản kéo dài nhiều năm. Dù chưa có kế hoạch tạo ra doanh thu ngay lập tức, công ty đã bắt đầu hợp tác với các đối tác chiến lược như startup y tế kỹ thuật số Nabla để thử nghiệm mô hình trong các tình huống thực tế với dữ liệu thật. Đồng thời, AMI Labs cam kết duy trì tính minh bạch bằng cách công bố các bài báo khoa học và chia sẻ mã nguồn mở. Cách tiếp cận này nhằm xây dựng một hệ sinh thái nghiên cứu bền vững, thúc đẩy cộng đồng cùng phát triển các hệ thống AI có khả năng tương tác an toàn và thực tiễn hơn.
