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AMI Labs de Yann LeCun Recauda $1.03B, Mayor Seed de IA de Europa

Advanced Machine Intelligence (AMI) Labs de Yann LeCun cerró una ronda seed de $1.03 mil millones con valoración previa al dinero de $3.5 mil millones en marzo de 2026, marcando el mayor financiamiento seed para una startup de IA en la historia de Europa. La empresa con sede en París, fundada apenas cuatro meses después de que LeCun dejara Meta en noviembre de 2025, donde era científico jefe de IA, está construyendo world models basados en su marco Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA)—una alternativa a modelos de lenguaje grande que aprende representaciones abstractas del mundo físico en lugar de predecir tokens.

La ronda fue co-liderada por cinco inversores institucionales: Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital y Bezos Expeditions, con participación de NVIDIA, Samsung y ángeles incluyendo Jeff Bezos, Tim Berners-Lee, Eric Schmidt y Jim Breyer. LeCun inicialmente había buscado €500 millones, pero la demanda superó eso significativamente, permitiendo a la empresa ser selectiva. AMI nombró a Alexandre LeBrun, ex-CEO de la startup francesa de salud Nabla, como CEO, con LeCun sirviendo como presidente ejecutivo. La empresa opera desde París con oficinas planeadas en Nueva York, Montreal y Singapur.

Para los arquitectos, AMI Labs representa la primera gran apuesta industrial de que las arquitecturas a escala de LLM tienen limitaciones fundamentales y que los world models—sistemas que entienden causalidad y restricciones físicas—son la próxima frontera. La credibilidad de LeCun (Turing Award 2018, dirección de FAIR) y el respaldo de capital señalan convicción seria. El enfoque JEPA ha mostrado resultados iniciales: V-JEPA 2 logró 77.3% de precisión en benchmarks de comprensión de movimiento físico y 80% de éxito en tareas de manipulación robótica. Esto es direccionalmente importante para la planificación de infraestructura de IA—rastreea si los world models desplazan la asignación de capital en IA de frontera lejos de la optimización de LLM.

Fuentes