AMI Labs与教授物理给人工智能的代价
AMI Labs刚刚为一种许多高管默默思考的直觉贴上了一个激进的价格标签：在物理经济中有用的人工智能并不是通过它说得多好来衡量，而是通过它理解和预测世界的能力。据 TechCrunch 报导，这家总部位于巴黎的初创公司由Yann LeCun共同创办，筹集了10.3亿美元，其估值前期为35亿美元，致力于构建基于世界模型的系统，这些模型能够在真实环境中进行推理和规划，而不仅仅是预测下一个单词或下一个像素。
这轮融资由Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital和Bezos Expeditions共同主导。Yann LeCun担任董事会主席，CEO是Alexandre LeBrun，他还是健康科技公司Nabla的创始人，同时在该公司担任职务。声明的计划结合了两个很少共存且紧张的承诺：将技术许可给工业，同时为开源和学术研究贡献力量。
到现在为止，标题听起来像是“伟大的科学，巨额资金”。我在Sustainabl的工作是审计正在资助的经济模式。因为十亿美元的初创公司不仅购买人才和计算能力：也促成激励。而这些激励定义了当技术走出实验室后将富裕谁。
十亿美元跳出只能对话的人工智能
AMI的出发点是一个明确的批评：当前基于文本或图像预测的方法无法单独实现广泛能力的智能体。用LeCun在报道中的话说，雄心是成为“智能系统的主要提供商”，并且认为仅仅预测下一个令牌不足以实现人类水平的智能。技术上的下注是：没有世界的内部模型、缺乏持久性和物理知识，人工智能就只停留在对话的层面。
这个细微之处对金融原因至关重要。如果人工智能仅限于生成文本，市场往往会趋向商品化：许多提供者，微小的差异，价格下行的压力。相反，如果人工智能可以规划和控制现实世界中的行动，则进入了预算更稳定、愿意付费以降低风险的行业：例如汽车、制造、航空航天、健康、制药。新闻报道中提到，AMI将这些客户视为自然目标。
这种市场变化也改变了责任的性质。在聊天机器人中出错可以通过“抱歉”和一个修正来解决。而在一个在物理环境中进行规划的系统中出错则会涉及事故、召回、诉讼、监管审计，最糟糕的情况是造成伤害。这就是为什么AMI的关注点不仅仅是能力的飞跃；而是合规成本和运营要求的飞跃。
这轮10.3亿美元的融资，从这个角度来说，反映了投资者的想法：资助一个能够行动的人工智能更有价值，而非仅仅能够描述的。市场不是在购买诗歌，而是在购买控制能力。
隐含的商业模式与待构建的商业模式
TechCrunch报道AMI计划将其技术许可给工业。这个词听起来简单，但决定了权力的分配。许可可以意味着两种事情：
1. 一种是通过传统企业合同出售模型和工具的使用权，提供支持、保证及有限的责任协议。这会创造一个有可预测收入的公司，但迫使其在产品工程、安全验证和支持方面进行大量投资。
2. 二是将许可作为捕获机制：打包一个核心并高价收取依赖费用，迫使客户进入技术贪婪的境地。这在短期内可能提高利润率，但通常导致监管摩擦、战略客户的拒绝和人才流失。
由于AMI也声明打算为开源和研究做出贡献，因此出现了一条更复杂的第三条道路：开放部分技术堆栈以加速采用与信任，并在真实复制成本的基础上挣钱：运营数据、集成、评估工具以及在特定条件下的性能保证。在物理产业中，客户并不购买“模型”，而是购买故障减少及可追溯性。
问题在于，文章没有提供产品指标、发布日期、收入或团队规模的信息。这是一篇有少量运营数字且以融资为主导的新闻。在缺乏这种证据的情况下，我的审计集中在一个拥有如此高资金的实验室的主要经济风险上：将研究转变为一种固定成本结构，要求以人为增长来证明估值。
十亿美元可能资助科学自由。也可能资助惰性。如果每月成本成为主要KPI，该公司最终将推动“伙伴关系”的早期建立或销售承诺，而非可验证的能力。
物理进入财报时出现的公平问题
公众关于人工智能的讨论通常围绕生产力和创造力展开。世界模型推动人工智能向另一条边界迈进：物流、生产线、运输、伴随用户的设备。根据路透社的报道，AMI甚至提到了与Meta就短期应用于Ray-Ban Meta智能眼镜的对话。
这里出现了我所关心的盲点：当人工智能成为物理世界的基础设施时，谁来捕获价值。
如果AMI主要向制造商和大企业销售，立即获利将集中在已有资本的地方。这并不是不道德的；这就是B2B的逻辑。当模型设计为提取而不分享时，问题就出现了：在没有劳动力过渡的情况下进行自动化，仅为降低保险费而优化安全，或者仅为了提高利润而改善能效，而不在工资、培训或工作条件上重新分配利益。
在物理行业，影响不是口号。体现在轮班、事故、维护、外包等方面。可以计划的人工智能可能降低浪费并提高安全性，但也可能加剧节奏或为裁员理论提供依据。
拥有如AMI这样的公司的、未被广泛讨论的机会是：不仅销售“智能”，而是提供包括人类指标在内的结果保证。更少的事故、更少的重做、更少的工人接触危险任务。这可以转变为一种可收费的产品，因为客户已经在为EHS、合规性和保险支付。影响扩大，当它包括在合同中而不是在营销活动中时。
如果AMI能够以这种类型的条款和指标使其技术被采纳，收益就会更加公平，而无需求得任何人的施舍。这将变成客户购买的效率，并与实际操作分享。
欧洲作为基础和新的人工智能权力地图
巴黎并不是一个装饰性细节。LeCun批评了硅谷在生成性人工智能上的“催眠”，而AMI在学术界和全球资本之间游走。这轮融资包括欧洲和美国的参与者，并提到像Bpifrance和Daphni的投资者在之前进行了谈判。
对于C级公司来说，这打开了一个谈判窗口。过去几年的主导叙述迫使许多公司以封闭服务的形式购买人工智能，依赖供应商且几乎无能力进行审计。一个有野心的欧洲冠军可能提供一种替代方案，但前提是其商业模式避免黑箱的恶习。
如果AMI希望成为跨界供应商，它的优势不会是“拥有更好的模型”。而是掌握创造权力的无聊部分：评估标准、验证流程、对监管者的文档以及在接近零容错环境中运作的能力。
这就是声誉价值的领域。而开放源码的说辞如果能以纪律使用，则可以作为信任的工具，而不是在不切实际的情况下承诺完全开放。
防止资本转化为剥削的运营任务
AMI筹集的资金是对技术论点的信任投票。要让这一论点转换为持久的商业，需要一个实施论点。在世界模型中，昂贵的不仅仅是训练。昂贵的是确保在变化的条件下行为一致。
为了避免陷入典型的资本密集型模式，AMI需要将部分固定成本转换为客户可以收回的成本。依据目前的信息，最坚实的路径是：许可合同收取预付款，合同内包含接受标准的公共试点，以及模块化扩展。在物理产业中，增量部署减少风险，也避免客户成为无意的实验投资者。
它还需要具有操作性的伦理纪律。这不是慈善事业：这是风险管理。如果模型规划行动，则设计必须包括可追溯性、边界和明确的责任，以确保失败的成本不由链条中最弱的环节（通常是工人和用户）承担。
AMI可以成为一个更具能力的人工智能基础设施。也可能成为密集权力的象征。这一差别不在于研究，而在于合同、保证，以及当生产力提高时，价值如何分配。
任何认真看待此新闻的C级人员都将从中提取出一条简单的指令：审计其商业模型是否将人和环境视为创造财富的投入，或者是否有Strategic Audacity将金钱当作燃料来提升人类。
