Nach seinem Ausscheiden aus Meta erhält das KI-Start-up AMI des Turing-Award-Gewinners LeCun eine Milliarden-Finanzierung

Der Turing-Preisträger Yann LeCun gründete nach seinem Ausscheiden bei Meta vor vier Monaten das KI-Startup AMI, das eine Seed-Finanzierung in Höhe von 1,03 Milliarden US-Dollar abgeschlossen hat und damit den größten Seed-Runden-Rekord in Europa aufstellt. Dieser Schritt symbolisiert, dass LeCuns langjährige Kritik an großen Sprachmodellen (LLMs) nun in die Tat umgesetzt wird. Er und sein Team werden sich darauf konzentrieren, ein World Model zu entwickeln, das LLMs übertrifft, und die technischen Hürden herauszufordern.

Advanced Machine Intelligence (AMI) erhält eine Milliarde Investition

Das Front-End-KI-Unternehmen (Advanced Machine Intelligence, kurz AMI) gab am 10. März 2026 bekannt, dass die Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen wurde, wobei das Unternehmen vor der Finanzierung auf 3,5 Milliarden US-Dollar bewertet wurde. Obwohl AMI derzeit keine Produkte oder Umsätze vorweisen kann, haben internationale Investoren wie Bezos Expeditions, NVIDIA, Samsung und Temasek aus Singapur deutlich mehr als das ursprünglich angestrebte Ziel von 500 Millionen Euro an Seed-Kapital bereitgestellt. Die hohe Bewertung von AMI spiegelt die Besorgnis des Marktes über die bestehenden Engpässe bei generativen Technologien wider sowie das Vertrauen in LeCuns persönliche akademische Reputation. Das Führungsteam von AMI besteht aus Branchenexperten wie dem ehemaligen Forschungsleiter bei Meta, Michael Rabbat, und Saining Xie, einem früheren Mitglied von Google DeepMind, was die starke Besetzung unterstreicht.

Woran arbeitet AMI?

Kurz gesagt, an einem World Model – einem künstlichen Intelligenzsystem, das LeCun seit Jahren als Ziel seiner Forschung verfolgt. Um es genauer zu verstehen, muss man wissen, warum er glaubt, dass die KI-Entwicklung in die falsche Richtung läuft.

LeCun kritisierte vor seinem Weggang von Meta die statistischen Fehler bei LLMs

Der Beweggrund für LeCuns Austritt bei Meta liegt darin, dass er der Ansicht ist, dass große Sprachmodelle nur eine „statistische Illusion“ auf Basis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind. LLMs lernen durch die Vorhersage des nächsten Wortes in einer Sequenz. Obwohl sie bei der Erzeugung flüssiger Texte hervorragende Leistungen zeigen, fehlt ihnen das Verständnis der realen physikalischen Welt. LeCun weist darauf hin, dass diese wort- oder pixelweise Vorhersagemethoden leicht zu „Halluzinationen“ führen können und sie nicht wie Menschen oder Tiere durch Beobachtung und Erfahrung lernen. Er argumentiert, dass die derzeitigen Entwicklungsansätze fundamentale Grenzen haben. Wenn man sich nur auf die Verarbeitung riesiger Textmengen verlässt, wird es schwierig, hochentwickelte Intelligenz mit logischem Denken und physikalischem Grundwissen zu erreichen.

Der Kern der AMI-Technologie: Ein alternatives Vorgehen mit einer Joint-Embedding-Predictive-Architecture

Der Kern von AMI basiert auf LeCuns im Jahr 2022 vorgestellter Joint-Embedding Predictive Architecture, kurz JEPA. Anders als generative KI, die alle Texte vorhersagt, zielt JEPA darauf ab, die abstrakten Repräsentationen der Welt zu erlernen und dabei irrelevante Oberflächenrauschen zu ignorieren. Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das die physikalische Realität versteht, anstatt nur Sprachsymbole zu verarbeiten. Laut Plan wird AMI in den nächsten ein bis zwei Jahren Partnerschaften mit Unternehmen eingehen, um innerhalb von drei bis fünf Jahren eine allgemein intelligente, in verschiedenen Bereichen einsatzfähige KI zu entwickeln. Das Ziel ist, ein führender Anbieter im Bereich intelligenter Technologien zu werden.

LeCun: AMI-Headquarter in Europa, um US-chinesische KI-Monopole zu bekämpfen

Das Hauptquartier von AMI wird in Paris, Europa, sein, mit Niederlassungen in New York und Montreal. Dies zeigt LeCuns Absicht, den US-amerikanischen und chinesischen KI-Markt zu durchbrechen. Er betont die Einzigartigkeit von AMI als einem Spitzenlabor mit einem nicht-amerikanischen, nicht-chinesischen Hintergrund. Doch dieser ehrgeizige Plan steht unter erheblichem Zeitdruck, da das neue Modell eine langfristige wissenschaftliche Forschung ist und kurzfristig keine Gewinne abwirft. Obwohl die 1,03 Milliarden US-Dollar eine großzügige Anfangsfinanzierung darstellen, bleibt die Frage, ob die JEPA-Architektur die Schwächen der LLMs effektiv beheben und in eine wettbewerbsfähige kommerzielle KI umgewandelt werden kann – ein langer Weg liegt noch vor uns.

Dieser Artikel über den Turing-Preisträger LeCun, der nach seinem Ausscheiden bei Meta das KI-Startup AMI gründete und eine Milliarde US-Dollar an Investitionen erhielt, erschien zuerst bei Chain News ABMedia.