AI 先驅、AMI Labs 創辦人兼董事長楊立昆（Yann LeCun）10 月 12 日在首爾表示，AI 下一次突破不會來自大型語言模型（LLM），而會來自能理解並預測物理世界系統。他認為「世界模型」將帶領 AI 進入下一階段。這番話與他在 3 月創辦 AMI Labs 所籌得 10.3 億美元（約港幣 80.3 億元）種子輪融資互相呼應。
語言易學 現實難懂：LLM 天花板在哪
楊立昆指出，為日常場景打造大型語言模型，在理解現實世界方面有局限。他舉例說，目前沒有無需額外訓練就能完成任務機械人，也沒有 L5 級自動駕駛汽車，但任何青少年只需練習幾個小時就能學會駕駛。在他看來，這反映 AI 理解語言與理解現實之間存在巨大差距。
LLM 原理，是從海量資料學習規律，再預測下一個最可能出現詞語。這種方法在編程、數學等序列可預測任務中表現出色，但現實世界資訊遠沒有語言那麼容易預測。因此楊立昆主張開發世界模型，讓 AI 學習支配現實物理規律和因果關係，預測行動後果，並與環境互動。他是卷積神經網絡重要發明者之一，2018 年獲圖靈獎，被稱為「AI 教父」之一。
十億美元下注：資金與對手同步湧入
AMI Labs 在 2026 年 3 月公佈籌得 10.3 億美元，投前估值 35 億美元（約港幣 273 億元）。這輪融資由 Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital 及貝索斯 Bezos Expeditions 共同領投，Nvidia、Samsung 和 Toyota Ventures 亦有參與。公司總部設於巴黎，在紐約、蒙特利爾和新加坡設有團隊，員工約 60 人，並以 JEPA（聯合嵌入預測架構）作為技術基礎。
JEPA 做法，是在模型內部表徵空間預測資料，而不是像許多競爭對手那樣生成像素或文字。競爭同樣激烈。李飛飛創辦 World Labs 今年 2 月宣布完成 10 億美元融資，AMD 則在 9 月 28 日宣布以 82 億美元收購該公司。AMD 行政總裁蘇姿丰（Lisa Su）表示，要結合 World Labs 世界模型專長與 AMD 運算能力。
不同聲音：樂觀、務實與爭議並存
各方對世界模型態度並不一致。楊立昆本人立場最進取，他曾公開批評 Anthropic 行政總裁 Dario Amodei 末日論述是「被誤導」，並表示對 AI 失控「零擔憂」，認為問題主要源於人為監督和沙盒設計不足。AMI 行政總裁 Alexandre LeBrun 說法則較務實，他表示商業應用可能要數年才能成形。AMI 首個產品尚未命名，楊立昆只說會「很快」推出，並暗示可能涉及開放模型。楊立昆在 BBC 訪問中說，AMI 今年餘下時間會繼續改良模型，期望明年先在工業場景投入使用。
對企業啟示與未來走向
對製造、機械人和自動駕駛等行業來說，世界模型首批落地場景很可能是工廠設備監察和異常偵測，而不是客戶服務聊天機械人。企業若只押注 LLM，可能忽略物理 AI 這條平行賽道。不過，世界模型是否真能超越 LLM，要等 AMI 首個產品面世才有初步證據。當資金愈來愈集中於物理 AI，企業應該現在就佈局，還是等技術成熟再入場？
資料來源：
朝鮮日報、Fortune、BBC、Fortune（AMD收購World Labs）、Futurum Group
