Turing-Preisträger Yann LeCun hat mit seinem neuen Startup AMI Labs über eine Milliarde Dollar eingesammelt – die grösste Seed-Runde eines europäischen Unternehmens. AMI Labs entwickelt «Weltmodelle», die physische Realität verstehen statt nur Text vorherzusagen.
Mit 1,03 Milliarden Dollar in einer Seed-Runde beweist AMI Labs, dass Investoren wie Nvidia und Bezos bereit sind, auf KI-Ansätze jenseits von Sprachmodellen zu setzen – und Europa als Standort ernst nehmen.
Turing-Preisträger Yann LeCun hat mit seinem neuen Startup über eine Milliarde Dollar eingesammelt – in einer Seed-Runde. Sein Ziel: eine KI, die die Welt versteht, statt nur Wörter vorherzusagen.
Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs) hat am 10. März 2026 seine Seed-Finanzierung bekannt gegeben: 1,03 Milliarden US-Dollar bei einer Pre-Money-Bewertung von 3,5 Milliarden Dollar. Damit sichert sich das gerade mal vier Monate alte Startup den Rekord für die grösste Seed-Runde eines europäischen Unternehmens – und das mit rund 12 Mitarbeitenden.
Ursprünglich wollte AMI Labs 500 Millionen Euro einsammeln. Die Runde wurde deutlich überzeichnet. Der Grund: ein Investoren-Lineup, das sich liest wie ein Who's Who der Tech-Branche.
Die Runde wurde von Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital und Bezos Expeditions gemeinsam angeführt. Dazu kommen strategische Investoren wie Nvidia, Samsung, Toyota, Temasek und Sea. Aus Frankreich sind unter anderem die Association Familiale Mulliez, Groupe Industriel Marcel Dassault und Publicis Groupe dabei.
Besonders auffällig ist die Liste der Einzelinvestoren: Eric Schmidt (ex-Google-CEO), Mark Cuban, Tim Berners-Lee (Erfinder des World Wide Web) und Xavier Niel (Gründer von Free/Iliad). Wenn gleich so viele prominente Tech-Köpfe ihr Geld auf einen Ansatz setzen, signalisiert das: Hier geht es um mehr als ein einzelnes Startup.
LeCun ist seit Jahren einer der lautesten Kritiker von Large Language Models. Sein Argument: LLMs wie GPT oder Claude erzeugen eine «statistische Illusion» von Intelligenz, verstehen die Welt aber nicht wirklich. Sie sagen das nächste Wort vorher – mehr nicht.
Sein Gegenentwurf heisst JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), eine Architektur, die er 2022 vorgestellt hat. Statt Wort für Wort oder Pixel für Pixel vorherzusagen, lernt JEPA abstrakte Repräsentationen der physischen Realität. Ähnlich wie Menschen die Welt durch Erfahrung begreifen, soll JEPA durch Interaktion mit der Umgebung lernen – nicht durch das Lesen von Texten.
«Meine Vorhersage: ‹Weltmodelle› wird das nächste Buzzword. In sechs Monaten wird jedes Unternehmen behaupten, eines zu bauen.» – Alexandre LeBrun, CEO von AMI Labs
Konkret arbeitet AMI Labs an einem eigenen Modell namens AMI Video, das physische Zusammenhänge aus Videostreams und Sensordaten versteht.
LeCun selbst ist Executive Chairman, hat also die strategische Kontrolle. Die operative Leitung liegt bei CEO Alexandre LeBrun, der zuvor das medizinische KI-Startup Nabla gegründet und geführt hat. Das restliche Führungsteam kommt grösstenteils aus der KI-Elite:
Der Hauptsitz ist in Paris, mit weiteren Büros in New York, Montreal und Singapur.
Während Weltmodelle noch nach Grundlagenforschung klingen, hat AMI Labs bereits konkrete Pläne. Über die bestehende Verbindung zu Nabla (LeBruns vorherige Firma) soll das Gesundheitswesen zu den ersten Anwendungsfeldern gehören. Daneben stehen Robotik, Industriedesign und Wearable-Technologie auf der Roadmap.
Das ist kein Zufall: Wenn eine KI physische Realität verstehen soll, braucht sie Anwendungsfelder, in denen echte Interaktion stattfindet – nicht nur Textverarbeitung.
Für den europäischen KI-Standort ist diese Runde ein Signal. Bisher dominierten US-Unternehmen den KI-Wettlauf, Europa lieferte vor allem Regulierung. AMI Labs könnte das ändern. Ein Investor wird mit den Worten zitiert, AMI Labs könnte das erste europäische Unternehmen sein, das die Grössenordnung der GAFAM-Konzerne erreicht.
Ob das realistisch ist, wird sich zeigen. Aber allein die Tatsache, dass Nvidia und Bezos gemeinsam auf ein Pariser Startup setzen, verschiebt die Wahrnehmung.
Für dich als KI-Nutzer ist der Ansatz interessant, weil Weltmodelle die nächste Generation von KI-Anwendungen ermöglichen könnten – von Robotern, die sich in realen Umgebungen zurechtfinden, bis zu medizinischen Systemen, die den menschlichen Körper dreidimensional verstehen.
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