杨立昆创下欧洲 AI 公司种子轮纪录。而在 AMI 拿钱几周前，李飞飞的 World Labs，也宣布了 10 亿美元融资。
杨立昆曾经放话说：「大语言模型在通往超级智能的路上是条死胡同。」乍一听上去否认了大语言模型的价值，但限定条件是实现 AGI，细想还是有些道理。
可以这么简单理解：ChatGPT 能写代码能做题，却搞不清物理世界的基本规律——你让它描述「苹果落地」，它说得头头是道；但你问它苹果为什么会落地，它其实是在背课文，它并不一定真正理解重力。
问题的根源在于：大语言模型的训练数据是互联网文本，而真实世界是三维的、连续的、充满物理规律的。
不过，大家都在谈世界模型，但没人对这三个字的含义达成一致。有的在做视频预测，有的在建 3D 场景，有的在搭仿真平台，还有直接从神经科学出发的方向……
Meta 的研究科学家 Zhuokai Zhao，在 X 账号上分享了自己认为的世界模型「五大门派」。
这五大门派，分别都是什么呢？本文基于 Zhao 的推文，参考了多方资料进行扩写，希望对于有兴趣了解世界模型的你有所帮助。
JEPA 全称是 Joint-Embedding Predictive Architecture（联合嵌入预测架构）。它是杨立昆等人提出的一种新型 AI 架构。
简单来说，JEPA 的核心思想是：让 AI 像人类一样通过「观察」来学习世界的运行规律，而不是通过死记硬背像素或单词：AI 不用记住每片叶子的位置，它只需要知道风会吹落树叶。
在杨立昆看来，像 Sora 这种模型，本质是在「逐像素预测下一帧」。他认为这在物理上不可能——在一个充满随机性的世界里，你不可能精确预测每片树叶的飘落轨迹。
JEPA 的解法是：与其预测像素，不如在抽象的「表征空间」里做预测。
具体做法是先用编码器把视频转成抽象的数学表示，然后在这个空间 (latent space) 里预测「会发生什么」。比如预测「球会滚下桌子」这一更加「长期」和符合物理规律的结果，而非重复地预测球滚落的每一帧画面。
V-JEPA 2 目前是这个路线的代表作。该模型有 12 亿参数，基于 100 万小时无标签视频预训练。最惊人的是，它仅需 62 小时机器人数据，就能实现零样本规划动作。在陌生环境处理陌生物体，成功率能达到 65-80%。
对比传统机器人学习方法，可能需要数千小时示范数据，V-JEPA 2 对数据需求极致压缩。
杨立昆的原话是：如果表征足够好，你就不需要为每个任务从头训练。
不过，在创立了 AMI 公司之后，这位图灵奖得主科研大佬也要在现实面前低头。他说，AMI 的商业化产品可能要几年后才能看到。
这是一笔长线投资，但资本愿意赌。AMI 已经得到了第一轮 10 多亿美元的融资，投资方包括你知道的几乎所有业界和跨界大佬。
如果说 JEPA 关注「时间预测」，另一位 AI 基础研究大佬李飞飞创立的 World Labs，则是盯上了另一个维度：「空间重建」。
JEPA 认为智能的核心是在抽象层面预测「接下来会发生什么」，所以它不在乎像素级的细节，追求的是高效的因果推理。
李飞飞的出发点不一样。她认为，真正的智能需要对三维世界有显式的理解，包括几何结构、深度关系、物体之间的相对位置。
换个方式讲：JEPA 想教 AI 理解「球会从桌子上滚下去」这个规律，而 World Labs 想教 AI 理解「桌子有多高、球在桌子的什么位置、地板和桌子的距离是多少」。
这种差异直接决定了产品形态。World Labs 2025 年 11 月发布了首款产品 Marble。输入一段文字描述、一张照片、一段视频，甚至一个粗糙的 3D 草图，Marble 输出的不是一段视频，而是一个可编辑、可导航、可导出的 3D 世界。
你可以在里面旋转视角、移动物体、改变光照条件，还能把结果导出为高斯溅射 (Gaussian Splat）、三角网格 (mesh）或视频格式，直接拖进 Unreal Engine 或 Unity 里用。
这里还有个容易被忽略的技术细节：很多视频生成模型能做出好看的画面，但本质上是在逐帧「编故事」，前后帧之间没有一个统一的 3D 结构做支撑。
而 Marble 生成的 3D 场景具备「空间一致性」。底层维护着一个真实的空间表示，所以转身回来，世界还是那个世界。
World Labs 的团队配置也很值得一提：联合创始人 Ben Mildenhall 是 NeRF（Neural Radiance Fields）的发明者重新定义了计算机视觉领域对 3D 重建的认知；另一位联创 Christoph Lassner 是 3D 图形方面的专家。
这个团队的知识结构，决定了 World Labs 从一开始就在走一条「显式 3D」的路线，而不是从 2D 视频里「暗示」三维关系。
2026 年 2 月，World Labs 宣布完成 10 亿美元融资，投资方包括 NVIDIA、AMD 和 Autodesk。
刚才提到的产品 Marble，也已经面向普通用户和商业场景推出，影视工作室、游戏开发者都在用它。
不过，Marble 目前也有明显的局限。生成的 3D 世界在走几步之后会开始出现视觉变形，出现所谓的「幻觉」。
这跟 JEPA 路线追求的「理解物理规律」形成了对比：World Labs 擅长重建空间的「样子」，但对空间中「会发生什么」的理解还比较薄弱。
李飞飞本人也坦承 Marble 只是第一步。她把最终目标定义为「空间智能」，意思是 AI 不光能看懂一个场景的结构，还能在里面做推理、做规划、做交互。这条路还很长，但方向很明确：从三维空间的显式建模出发，逐步加入物理和因果的理解。
DeepMind 的 Genie 3，可能是目前最接近「魔法」的世界模型思路。
谷歌的路线跟前两派又有了区别。它做的事情，比「理解世界」和「重建空间」都更往前，也更直接：制造出一个足够真实，而且可以实时交互的虚拟环境，让 AI 直接在里面练出真本事。
输入一句「在暴风雨中的威尼斯运河划船」，它就能生成一个 720p、24fps 的 3D环境。你可以控制角色在里面移动、操作道具、甚至修改天气。
你打碎一个花瓶，碎片会留在地上。你走开再走回来，碎片还在那里。也就是说，Genie 3 的「持久性」，从环境持久性进一步细化到了「对象持久性」（object permanence）。
但这对计算架构提出了很高的要求。DeepMind 的研究主管 Shlomi Fruchter 说，要实现实时交互，模型需要每秒多次回溯查询一分钟前的信息。
这样的 Genie 3，很像是一个运行中的游戏引擎。但这种情况经过自媒体的夸张加工，形成了一种常见的误解，也即 Genie 3 是游戏引擎的替代品。
其实并非如此，它没有真正硬编码的物理引擎，所有的行为都是模型从训练数据中「学」到的。
这既是优势也是劣势。优势在于它的灵活性：模型自己能推断出物理属性和碰撞规则，；劣势在于它的物理模拟仍然不如传统引擎（硬编码）精确。
至于持久性，受制于前面提到的计算架构限制和算力压力，目前 Genie 3 只能维持几分钟的连贯性，之后画面就开始走样——这对于游戏是不可接受的。
到此为止，DeepMind 也只是解决了「造出环境」，训练 AI 呢？那就要用到谷歌研发的另一个东西 Dreamer 了。
DreamerV4 于 2025 10 月发表，是一个无需跟真实环境交互，完全在「想象」中学习的世界模型框架。
它成为第一个纯靠离线数据就在 Minecraft 里挖到钻石的 AI 。要知道，从零开始挖到钻石需要连续做出超过两万次精确的鼠标和键盘操作，包括砍树、造工具、挖矿、冶炼，中间还要躲避怪物和处理各种突发情况。
之前 OpenAI 的 VPT 模型要完成类似任务，需要 27 万小时的标注视频加上 19.4 万小时的在线强化学习。DreamerV4 用的数据量只有它的百分之一。
DeepMind 目前在推动将「生成的环境」和「虚拟的智能体」进行结合，在完全虚拟但又完整闭环的环境里进行训练。
谷歌这条路线的核心赌注是：像素级别的生成虽然不等于物理理解，但如果生成的环境足够真实、足够多样化，在里面训练出来的智能体就有可能泛化到现实世界。这是一个还没有被证明的假设，也是这条路线最大的风险所在。
前面三条路线各有各的技术理想，但都面临同一个现实问题：世界模型训练需要极其庞大的数据量和算力。谁来提供这些基础条件？
英伟达的 Cosmos 平台就是在回答这个问题。它的定位很清楚：你们都在造世界模型？我来提供造世界模型的工具……
Cosmos 包含几个核心组件。首先是数据处理管线 Cosmos Curator，能在 14 天内处理 2000 万小时视频，加速世界模型的训练；而传统 CPU 方案处理这么多数据需要 3 年以上。
其次是视觉 Tokenizer，就像大语言模型把文字切分成「词元」(token) 来处理，世界模型需要把视频帧切分成某种可计算的表征。Cosmos 的 Tokenizer 压缩率比业界方案高 8 倍，支持多种视频比例和时长，能处理从机器人第一视角到自动驾驶鱼眼镜头的各种格式。
最后是最关键的三种预训练模型家族：负责预测环境未来状态的预测模型 Cosmos Predict、将模拟迁移到真实的仿真模型 Cosmos Transfer，以及负责让机器人做规划的推理模型 Cosmos Reason。这些预训练模型都通过开放许可证发布，开发者可以免费下载。
自从 2025 年 1 月在 CES 上发布后，Cosmos 迭代飞速，目前仿真模型和推理模型已经进化到第二代，Predict 到了 2.5 代。小鹏在用 Cosmos 做自动驾驶仿真，Figure AI 等硅谷头部机器人公司也在用它生成训练数据。
背后还是英伟达的老套路：用免费开放软件来锁定硬件生态。用 Cosmos 来训练世界模型，最后还是需要英伟达的 H、Jetson 等平台，以及 CUDA 生态。
黄仁勋在 CES 上的原话是：世界基础模型之于物理 AI，就像大语言模型之于生成式 AI。
他押注的是，世界模型会像大芋圆模型一样成为一个巨大的赛道，而英伟达要确保的，是不管谁最终胜出，手里拿着的都是 N 家的铲子。
并不是所有人都在走深度学习的主流路线来实现世界模型。这个赛道上还有「异端」：
代表公司 Verses 的首席科学家卡尔·弗里斯顿 (Karl Friston) 来自于神经科学领域，他是「自由能原理」的提出者，知名度极高，Google Scholar 引用量在神经科学领域排名很靠前。
这个理论的大意是：所有生物系统的行为，本质上都在做一件事情，即不断生成对外界的预测，然后采取行动来减少预测和现实之间的偏差。
强化学习，也即当今主流方向，其核心逻辑是「奖励最大化」：给 AI 设一个目标，让它试错以找到最优策略。Friston 的主动推断框架，追求的却是「减少意外」。
一个直观的比喻：强化学习像是一个被胡萝卜引导的驴子，朝着奖励的方向走。主动推断像是一个在陌生城市里的旅行者，不断修正自己对这座城市的心理地图，让自己对下一个路口的预期尽量准确。前者是被目标驱动的，后者是被好奇心和不确定性驱动的。
基于这个理论， Verses 开发了 AXIOM 框架。
它有两大特点：首先是对象中心化，即世界由离散对象组成，每个对象有属性、有关系。
深度学习通常把一个场景处理为一个高维向量，不会显式区分场景里的具体物体。而 AXIOM 把世界建模为离散对象组成的结构，每个对象有属性、有和其他对象的关系。
这种处理方式，可以说更接近人类的认知方式：我们看一个房间，不是在处理像素矩阵，而是在识别「椅子在桌子旁边、窗帘是拉开的」这些结构化的关系。
其次是贝叶斯推理：用概率分布表示信念，通过消息传递更新，而非梯度下降。
举个例子，基于 AXIOM 框架，一个在仓库里工作的机器人，面对一个从未见过的物体时，应该知道自己「不确定这是什么」，而不是盲目地去拟合，猜测该物体可能是一个自己知道的什么东西，然后去执行有可能是错误的策略。
去年 6 月，Verses 宣布在雅达利游戏的 Gameworld 10K 基准测试中超越了 DeepMind 开发的 DreamerV3，训练数据量远少于后者，完成游戏的所用步数只有 1/8。
更激进的是，AXIOM不需要预训练。你把机械臂的关节换成陌生物体，它能实时重新规划——因为它在在线推理，而非执行固定策略。
Verses 的商业化产品叫 Genius，目标客户主要是金融、机器人和智慧城市领域，比如可以用主动推断模型来对市场不确定性进行建模。这家公司也被 Gartner 写进了关于 AI、空间 AI 和物理 AI 的研报中。
AI 学界的知名大喷子，纽约大学教授 Gary Marcus 曾经说，很多搞机器学习的人对在模型里放入任何先验结构有一种「暴力的厌恶」（意即总认为从零搭建的机器系统能够 somehow 涌现出真正的智能），但 Verses 没有这个毛病。
毕竟，生物智能的进化花了几十亿年打磨，所做的事情并不是梯度下降。
尽管如此，Verses 的主动推理路线，短期内很难成为主流。但 Friston 的理论在神经科学界有深厚积累。如果世界模型真的需要更接近生物智能的原理，这一派可能会后来居上。
五条路线，从多个侧面回答同一个问题：世界模型到底是什么，该如何实现？他们之间并不是非此即彼的逻辑，更像是同一块拼图的不同碎片。
大语言模型遇到瓶颈，边际收益在递减，幻觉、推理能力、多模态理解仍是硬伤。资本需要新故事；具身智能崛起。人形机器人、自动驾驶、工业自动化都需要AI与物理世界交互。纯文本训练的模型解决不了这个问题。
另外，高质量物理交互数据也十分稀缺且昂贵。世界模型可以在仿真中生成无限数据，被这些世界模型研究者认为是终极解法。
杨立昆曾断言，五年后没有人会再用今天这样的大语言模型。虽然说的很夸张，但对趋势的观察不无道理：
AI 已经读完了万卷书，接下来该行千里路了。而世界模型会成为它的眼镜和四肢。
至于五大门派谁能胜出，答案可能并不重要。长期来看，融合或许是唯一的出路。毕竟，真正的智能大概不会只有一种形态。
