本周，我在 All In 大会上主持了一场关于世界模型的圆桌讨论（与同名播客无关），这让我有机会深入探究 AI 世界中最神秘的角落之一。该领域的主要玩家是 Yann LeCun 的 AMI Labs 和李飞飞的 World Labs——尽管两者都积累了大量热度和资金，但它们在“尝试赚钱程度”的排名上却相当靠后（参见：A new test for AI labs: Are you even trying to make money?）。
世界模型的核心在于自动化空间智能（automating spatial intelligence），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哪里实现商业化时，情况就变得模糊了。我找到的最接近权威的人士是 Michael Rabbat，他是 AMI Labs 的联合创始人兼世界模型副总裁，也参加了我的圆桌讨论。但当我追问公司究竟在做什么时，他讳莫如深：“等我们准备好谈的时候再谈。”在邮件中，他进一步澄清：“我们仍处于研究和建设阶段，因此不会公开谈论任何产品计划或时间表。”
公平地说，AMI 成立还不到一年，保持沉默无可厚非。但这种遮遮掩掩的做法遍及整个世界建模领域。World Labs 的 Marble 可能是该领域最成熟的产品，其演示范围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。也有机器人技术的应用场景，但整个平台似乎更多是为了展示能力。
这种保密甚至延伸到这些公司的供应商。在同一场会议的间隙，我与 Physicl 的 CEO Alex de Vigan 进行了交谈——Physicl 是蓬勃发展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很有用，但他仍然不清楚那到底是什么。“我希望他们能告诉我们更多信息。如果我们知道他们在做什么，我们就能构建更有用的数据，”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。最简单的版本是世界的可导航地图，类似于为自动驾驶汽车提供动力的 AI 模型。但帮助 Waymo 穿越车流的同一种建模方法，也可以帮助人形机器人搬运箱子，或者将几分钟的视频片段转化为可探索的环境。AMI 已经在制造业、生物医学、机器人技术，甚至通过与 Nabia 的合作为医生提供 AI 软件方面有所涉足。它肯定不会全都去做——但也许其中一两个方向已经脱颖而出？
没有人怀疑基于世界模型技术可以建立许多可行的业务——只要融资容易，就没有特别的压力去专注某一方向。事实上，有充分的理由不去专注。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，该实验室将面临来自其他世界模型公司、新兴实验室，甚至 OpenAI 和 Anthropic 的潜在竞争。
从某种角度看，这正是容易融资的另一面。你的竞争对手也可以融资——让你能够低调建设的资金，同样在资助许多潜在对手，一旦通往市场的路径变得清晰。但即使这种竞争不可避免，最好还是尽可能推迟它，这意味着对你正在构建的东西保持沉默。
刘慈欣的粉丝会认出这是一个“黑暗森林”场景：如果你不知道树林里还有谁，最好不要引起注意。
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