AMI Labs: стартап с инвестированием $1.03 млрд в ИИ

Advanced Machine Intelligence - ИИ, понимающий реальный мир.

В институте была такая формула: сначала ты работаешь на зачётку, а потом зачётка работает на тебя. Кажется, в AI-индустрии она тоже отлично работает. Особенно на уровне инвестиций.

Сейчас регулярно появляются стартапы без продукта, без пользователей, иногда даже без внятного демо и при этом они поднимают огромные раунды. Логика инвесторов понятная: если ждать, пока появится продукт, можно просто не успеть зайти.

Очередной такой мегараунд случился на днях. Стартап AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) привлёк $1.03 млрд при оценке $3.5 млрд pre-money.

Компания довольно молодая, и пока это скорее исследовательская лаборатория, чем продуктовая компания. Основная идея, что нынешние LLM ограничены, они хорошо предсказывают следующий токен, но плохо рассуждают, не умеют строить долгосрочные планы и в целом почти не понимают реальный мир.

AMI собирается делать следующий шаг - так называемые world models. Модели, которые формируют абстрактное представление мира, могут предсказывать последствия действий и планировать последовательность шагов. Если упростить, это попытка приблизиться к системам, которые не просто генерируют текст, а реально могут действовать в сложной среде.

Целевые применения у них тоже довольно "физические": промышленность, робототехника, автоматизация, медицина, сложные производственные системы. В перспективе домашние роботы, которые действительно понимают окружающий мир.

При этом сами идеи не сказать что совсем новые. Про world models, reasoning и агентные системы сейчас говорит половина AI-индустрии, и похожие исследовательские направления есть в разных лабораториях.

Но у AMI есть одна важная деталь - основатель, такой unfair advantage.

Стартап запустил Ян Лекун. И тут становится понятно, почему инвесторы спокойно кладут миллиард в компанию без продукта.

Я как-то писал про "крёстную маму ИИ", а Лекуна вполне можно назвать одним из отцов современного deep learning. Его работы по сверточным нейросетям в 90-е фактически заложили основу компьютерного зрения. Позже он много сделал для развития self-supervised learning, а в 2013 году создал Facebook AI Research, одну из ключевых исследовательских лабораторий индустрии.

Много лет он был главным AI-учёным Meta и одним из самых влиятельных людей в академическом AI.

Он давно довольно скептически относится к нынешнему LLM-подходу. Его позиция примерно такая: предсказывать следующий токен полезно, но до настоящего интеллекта это не доведёт.

AMI выглядит как попытка построить альтернативный путь.

Получится или нет пока непонятно, но когда у тебя такая такая "зачётка", инвесторы готовы дать миллиард, чтобы посмотреть. 🙂

Подписывайтесь на Telegram Startup Hunt.