本周，我在All In大会（与同名播客无关）上主持了一场关于世界模型（world models）的圆桌讨论，这让我有机会深入探究AI世界最神秘的角落之一。这一领域的主要玩家是Yann LeCun的AMI Labs和Fei-Fei Li的World Labs——两者都积累了大量热度和资金，但在TechCrunch recently提出的“是否有意在赚钱”的衡量标准上，它们的排名都相当靠后。
世界模型的核心在于自动化空间智能，因此这一领域可能朝着许多令人兴奋且有利可图的方向发展，从机器人技术到交互式视频，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何处实现商业化时，情况就变得模糊起来。我找到的最接近权威人士的人，是AMI Labs联合创始人兼公司世界模型副总裁Michael Rabbat，他参加了我的圆桌讨论。但当我追问他公司究竟在做什么时，他守口如瓶：“等我们准备好谈的时候自然会谈。”他在邮件中进一步澄清：“我们仍处于研究和构建阶段，因此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，保持低调合情合理。但这种遮遮掩掩的作风遍布整个世界建模领域。World Labs的Marble可能是该领域最成熟的产品，其演示涵盖直接的媒体创作、为视频游戏构建可探索环境，以及CGI特效。虽然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那里。在同一场大会的间隙，我与Physicl的CEO Alex de Vigan交谈——Physicl是为蓬勃发展的世界模型业务提供数据的供应商。他表示，他知道Physicl的数据对对方正在构建的东西有用，但他仍然不清楚那到底是什么。“我希望他们能多透露一些。如果我们知道他们在做什么，就能构建出更有用的数据，”de Vigan告诉我。
这种神秘感部分源于世界模型作为一个概念的通用性。最简单的版本是一张可导航的世界地图，类似于为自动驾驶汽车提供动力的AI模型。但帮助一辆Waymo在车流中穿行的建模方法，同样可以让人形机器人搬运箱子，或者把几分钟的视频素材变成一个可探索的环境。AMI已经涉足制造业、生物医学、机器人技术，甚至通过与Nabia的合作涉足了面向医生的AI软件。它肯定不会把这些全都做一遍——但其中会不会已经有一两个方向脱颖而出了呢？
没有人怀疑基于世界模型技术可以建立起许多可行的生意——只要融资依然容易，就没有什么压力非得聚焦于某一个方向。事实上，不聚焦反而有充分的理由。如果AMI明天宣布他们造出了人形版OpenClaw，或是新一代好莱坞级渲染系统，许多其他实验室会立刻对这个领域产生浓厚兴趣。很快，这家实验室就要面对来自其他世界模型公司、新锐实验室（neolabs），乃至OpenAI和Anthropic的潜在竞争。
从某种角度看，这正是轻松融资的另一面。你的竞争对手同样能融资——让你得以悄无声息埋头构建的那笔钱，一旦通往市场的路径变得清晰，也同样在资助众多潜在的对手。但即便这种竞争不可避免，最好也要尽可能推迟它的到来，这意味着对自己正在构建的东西保持沉默。
刘慈欣的书迷会认出，这是一个“黑暗森林”式的场景：如果你不知道林子里还藏着谁，最好别引起注意。
作者：Jagmeet Singh