LLM ist nicht das Ende von KI! Yann LeCun gründet AMI und sichert sich 1 Milliarde Dollar Finanzierung, setzt auf World Model Route

Von Turing-Preisträger und ehemaligen leitenden KI-Wissenschaftler bei Meta, Yann LeCun (楊立昆), gegründetes KI-Forschungsunternehmen Advanced Machine Intelligence (AMI) hat kürzlich eine Mega-Seed-Runde in Höhe von etwa 1,03 Milliarden US-Dollar (ca. 890 Millionen Euro) abgeschlossen. Nach Abschluss dieser Finanzierungsrunde wird das Unternehmen auf rund 3,5 Milliarden US-Dollar geschätzt, und es hat in weniger als drei Monaten die Unicorn-Status erreicht. Mehrere Medien bezeichnen dies als eine der größten Seed-Finanzierungen in Europa.

Ziel ist es, die nächste Generation von KI-Systemen, sogenannte World Models, zu entwickeln, die in der Lage sind, die reale Welt zu verstehen und zu reasoning, anstatt nur das nächste Token vorherzusagen.

Diese Finanzierungsrunde wurde von mehreren Venture-Capital-Gesellschaften gemeinsam angeführt, darunter Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital und HV Capital. Zudem beteiligten sich große Tech- und Industrieunternehmen wie Nvidia, Toyota und Samsung. Auch Jeff Bezos investierte über seine Familieninvestmentgesellschaft Bezos Expeditions.

Bemerkenswert ist, dass eine derart große Seed-Runde in der KI-Startup-Geschichte äußerst selten ist und zeigt, dass der Kapitalmarkt bereit ist, hohe Prämien für KI-Forschung zu zahlen, die nicht auf LLM-Technologien basiert.

AMI setzt auf World Model – Welche Schwächen haben LLMs?

Der Kernfokus von AMI liegt auf World Models, einer Architektur, die es KI ermöglicht, die physische Welt und deren Kausalzusammenhänge zu lernen. Der Unterschied zu bestehenden LLMs (Large Language Models) ist offensichtlich: Große Sprachmodelle basieren auf riesigen Datenbanken, um Kontext zu verstehen und Inhalte zu generieren. Sie wissen, dass die Wörter „Apfel fällt“ häufig zusammen auftreten, verstehen aber nicht die Schwerkraft.

Noch beunruhigender ist, dass LLMs auf die Fütterung von Daten angewiesen sind. Hochwertige menschliche Daten werden langsam knapp. Die Branche beginnt, synthetische Daten zu verwenden, doch wenn KI langfristig nur von KI-generierten Inhalten lernt, entsteht der sogenannte „Habsburg-Effekt“: Das wiederholte Training mit selbst erzeugten Daten ähnelt Inzucht, bei der genetische Defekte weitergegeben werden. Selbst unter idealen Bedingungen führt dies dazu, dass Modelle die Realität vergessen und sich verschlechtern.

(Studie in Cambridge: Bis 2026 werden menschliche Daten von LLMs vollständig gelernt sein, was zum Zusammenbruch der KI durch den „Habsburg-Effekt“ führen könnte)

Das von AMI entwickelte System soll abstrakte Repräsentationen der Welt erstellen, unwichtige Details ignorieren und in diesem Repräsentationsraum Vorhersagen und Reasoning durchführen. Ziel ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die die Welt verstehen, dauerhaftes Gedächtnis besitzen, reasoning und Planung ermöglichen – kontrollierbar und sicher. Die Forschung basiert auf LeCuns früherer Technik, der JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture).

Unterschied zwischen AMI und World Labs – Gründerhintergrund

Das von LeCun geleitete AMI Labs ähnelt in mancher Hinsicht dem von der bekannten KI-Expertin Fei-Fei Li gegründeten Unternehmen World Labs. 2024 gründete Li Li das KI-Startup und fungiert dort als CEO. Das Unternehmen fokussiert sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Basismodelle und Produkte, mit dem Ziel, große Weltmodelle (Large World Models, LWM) zu schaffen. Diese sollen KI nicht nur sprechen und Bilder erkennen lassen, sondern auch verstehen, generieren sowie in 3D-Welten reasoning und interagieren.

(Fei-Fei Li – Wer ist die KI-Göttin? Das Startup Unicorn World Labs erhält Unterstützung von Nvidia, AMD)

Ziel ist es, Modelle zu entwickeln, die aus Bildern oder Videos die 3D-Struktur und Objektbeziehungen verstehen, sowie aus Texten oder Bildern frei bewegliche 3D-Szenen generieren und reasoning sowie Simulationen im virtuellen Raum durchführen können. Dies bildet die Grundlage für Roboter und physische KI-Verhalten.

Die Gründer von AMI Labs (Yann LeCun) und World Labs (Fei-Fei Li) unterscheiden sich in ihrer Ausrichtung: Während AMI an der Grundlagenforschung arbeitet, ist bei World Labs bereits eine Produktentwicklung im Gange. Bisher wurde das 3D-Generierungstool Marble veröffentlicht.

In der Zukunft wird die Route des World Model-Ansatzes voraussichtlich eine zentrale Rolle bei Robotern spielen.

Dieser Artikel zeigt: LLM ist nicht das Ende der KI! LeCun gründete AMI und erhielt 1 Milliarde US-Dollar Finanzierung, mit Fokus auf die World Model-Route. Ursprünglich veröffentlicht bei ABMedia.