世界模型公司藏着太多秘密

本周，我在 All In 大会（与同名播客无关）主持了一场关于世界模型的圆桌讨论，借此机会深入探究了 AI 领域最神秘的角落之一。该领域的主要玩家是杨立昆（Yann LeCun）的 AMI Labs 和李飞飞的 World Labs——尽管两家公司都积累了大量关注与融资，但在"努力赚钱"这项指标上排名相当靠后。 从本质上讲，世界模型关乎空间智能的自动化，因此这一领域可能朝着许多令人兴奋且利润丰厚的方向发展，从机器人技术到互动视频，再到更复杂的自动驾驶系统。 但当我开始追问这项技术究竟会在哪里实现商业化时，一切就变得模糊起来。我能找到的最接近权威人士的，是 AMI Labs 联合创始人、该公司世界模型副总裁迈克尔·拉巴特（Michael Rabbatt），他参加了我的圆桌讨论。但当我追问该公司究竟在做什么时，他闪烁其词。"等我们准备好谈的时候，自然会谈。"他在邮件中澄清说："我们仍处于研究和构建阶段，所以不会公开谈论任何产品计划或时间表。" 平心而论，AMI 成立还不到一年，保持沉默也情有可原。但这种讳莫如深蔓延到了整个世界建模领域。World Labs 的 Marble 大概是该领域开发最完善的产品，其演示涵盖直接的媒体创作、为电子游戏构建可探索环境，以及 CGI 特效。它也有机器人领域的用例，但整个平台似乎更多是为了展示能力而设计。 这种保密甚至延伸到了这些公司的供应商。在同场会议的场边，我与 Physicl 首席执行官亚历克斯·德维冈（Alex de Vigan）交谈——Physicl 是方兴未艾的世界模型业务的数据供应商。他说，他知道 Physicl 的数据对他们正在构建的东西派上了用场，但他对那究竟是什么仍然一无所知。"我希望他们能多告诉我们一些。如果我们知道他们在做什么，我们就能造出更有用的数据，"德维冈告诉我。 部分神秘感源于世界模型这一概念本身的多功能性。最简单的版本是一张可导航的世界地图，类似于驱动自动驾驶汽车的 AI 模型。但同样的建模方法，既能帮助 Waymo 的车辆在车流中穿行，也能帮助人形机器人搬运箱子，或把几分钟的视频素材变成一个可探索的环境。AMI 已经通过其 Nabia 合作项目，在制造业、生物医药、机器人技术，甚至面向医生的 AI 软件等领域小试身手。它肯定不会全都做——但也许其中一两个方向格外突出？ 没有人怀疑，在世界模型技术之上可以建立起许多可行的生意——而只要融资容易，就没有特别的压力去专注某一个方向。事实上，有充分理由不要专注。如果 AMI 明天宣布他们造出了人形 OpenClaw 或下一代好莱坞渲染系统，许多其他实验室会突然对这个领域产生浓厚兴趣。很快，这家实验室就可能面临来自其他世界模型公司、新实验室，甚至 OpenAI 和 Anthropic 的潜在竞争。 从某些方面说，这是融资容易的另一面。你的竞争对手也能融资——而那些让你得以在雷达之下默默构建的资金，一旦通往市场的路径变得清晰，也在资助着众多潜在对手。但即便竞争不可避免，最好还是尽可能拖延它，这意味着对你在构建什么守口如瓶。 刘慈欣的读者会认出这是"黑暗森林"情境：如果你不知道林子里还有谁，最好别引起注意。