Alexandre LeBrun, CEO von AMI Labs, lehnt die Begriffe „AGI“ und „Superintelligenz“ bewusst ab. Diese Haltung bildet einen Gegenpol zum aktuellen KI-Hype und unterstreicht den Fokus des Unternehmens auf Weltmodelle.
AMI Labs, vollständig Advanced Machine Intelligence Labs, wurde im Dezember 2025 von Yann LeCun mitgegründet und im März 2026 offiziell vorgestellt. Das in Paris ansässige Startup entwickelt KI-Systeme, die ein internes Abbild der realen Welt erstellen. Diese Modelle sollen verstehen, wie sich die Umgebung durch Handlungen verändert, ein dauerhaftes Gedächtnis aufbauen, Schlussfolgerungen ziehen, planen und dabei kontrollierbar sowie sicher bleiben.
Das Unternehmen hat im März 2026 eine Seed-Finanzierung in Höhe von 1,03 Milliarden US-Dollar bei einer Pre-Money-Bewertung von 3,5 Milliarden US-Dollar erhalten. Zu den Investoren gehören Samsung Electronics, SBVA, Bezos Expeditions, NVIDIA, Temasek sowie Tim Berners-Lee und Eric Schmidt. AMI Labs sieht sich primär als Forschungsorganisation und rechnet in den nächsten etwa fünf Jahren nicht mit einem marktreifen Produkt. Standorte bestehen in Paris, New York, Montreal und Singapur. Erster offizieller Partner ist das klinische KI-Startup Nabla.
Alexandre LeBrun verfügt über zwei Jahrzehnte Erfahrung im KI-Bereich. Er gründete VirtuOz (von Nuance/Microsoft übernommen), Wit.ai (von Meta übernommen) und war Mitbegründer von Nabla. Der Absolvent der École Polytechnique arbeitete zuvor mit Yann LeCun bei Meta AI zusammen.
Yann LeCun, Turing-Preisträger von 2018 und Executive Chairman von AMI Labs, verließ Meta im November 2025. Er sieht die starke Ausrichtung der Branche auf Large Language Models als begrenzt an. Stattdessen plädiert er für Systeme, die physikalische Gesetze und Kausalitäten der realen Welt verstehen. LeCun entwickelte die Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) als Grundlage für Weltmodelle. Er ist Mitautor eines Papiers, das das AGI-Konzept als fehlerhaft bezeichnet und stattdessen „Superhuman Adaptable Intelligence“ (SAI) vorschlägt.
Weltmodelle verarbeiten Rohdaten wie Video oder Sensordaten, komprimieren diese in latente Repräsentationen und sagen zukünftige Zustände voraus. Im Unterschied zu LLMs, die das nächste Token vorhersagen, zielen sie auf die Vorhersage der nächsten Situation oder Aktion ab. Dies soll besonders für physische KI-Anwendungen wie Robotik geeignet sein, da textbasierte Modelle physikalische Prinzipien oft nicht erfassen und zu Halluzinationen neigen.
AMI Labs plant den Einsatz solcher Modelle in Branchen wie industrieller Prozesssteuerung, Automatisierung, Robotik, tragbarer Technik und Gesundheitswesen, wo Zuverlässigkeit, Kontrollierbarkeit und Sicherheit entscheidend sind. Die Entwicklung von Weltmodellen gilt als wichtiger Schritt hin zu menschenähnlicher Intelligenz.
Quelle: TechCrunch AI
FAQ
Warum lehnt Alexandre LeBrun die Bezeichnung AGI ab?
LeBrun sieht den Fokus auf Weltmodelle als fundamental anderen und realistischeren Ansatz. Er betrachtet AGI als unpassendes Konzept für die von AMI Labs verfolgte Richtung.
Was unterscheidet Weltmodelle von Large Language Models?
Weltmodelle lernen abstrakte Repräsentationen der physikalischen Welt und sagen zukünftige Zustände voraus. LLMs hingegen prognostizieren das nächste Wort auf Basis statistischer Textmuster und eignen sich daher weniger für physische Interaktion.
Welche Rolle spielt Yann LeCun bei AMI Labs?
Yann LeCun ist Mitgründer und Executive Chairman. Er ist Architekt der JEPA-Architektur und treibt die wissenschaftliche Ausrichtung auf Weltmodelle voran.