過去兩周，大模型圈又熱鬧了起來。上周阿里在 Qwen 系列上再度加碼，連發(fā)多個開源模型；這周緊接著，OpenAI 在沉寂五年后首次開放自家語言模型權(quán)重，在北京時間 8 月 6 日推出 GPT?OSS，直接把開源模型的競爭推向一個新的高潮。

　　這個時間節(jié)點很微妙。阿里和 OpenAI 都在圍繞語言模型（LLM）展開競爭，基于開源小模型優(yōu)化對話、推理、生成文本的能力，用更開放的策略爭奪開發(fā)者和生態(tài)。而 Google 的選擇，卻是在同日丟出了一顆不同賽道的「深水炸彈」——通用世界模型 Genie?3。

　　這個概念在去年 OpenAI 發(fā)布 Sora 時曾短暫爆紅，當時不少人將 Sora 代表的視頻生成模型看作通向世界模型的必經(jīng)之路，加速 AGI 的實現(xiàn)。但熱度來得快，退得也快：類 Sora 視頻生成模型（包括 Google 自家的 Veo 3）終究只是生成視頻，缺乏可導(dǎo)航、可交互的環(huán)境邏輯，也沒有形成可迭代的生態(tài)，最終讓「世界模型」話題逐漸沉寂。

　　它從架構(gòu)上就是為實時交互設(shè)計——可以根據(jù)文本提示生成一個可持續(xù)幾分鐘的 3D 世界，支持角色移動、物體操控、天氣變化等事件，還有持續(xù)一致的視覺記憶，讓虛擬世界具備「空間連貫性」。同樣很重要的一點是，這類世界模型不僅是炫技的內(nèi)容生成器，更是智能體（AI Agent）訓(xùn)練的天然土壤：

　　提供可控、低成本、可重復(fù)的仿真環(huán)境，讓智能體在其中學(xué)習(xí)決策與行動，而不必依賴昂貴且風險高的真實測試場景。

　　從這幾個角度看，雷科技認為Genie 3 的推出可能不僅是一次技術(shù)路線的差異化突圍，更可能是下一輪 AI 競賽的前哨戰(zhàn)——只是，這次的賽場，換成了 AI 生成世界。

　　要理解 Genie?3 的意義，最直接的方式就是和人們熟悉的兩個類別作對比：一類是去年的「現(xiàn)象級」視頻生成模型 Sora，一類是近兩年在 3D 生成領(lǐng)域不斷迭代的 Hunyuan 3D。

　　Sora 在去年引發(fā)熱議，原因很簡單：它能夠生成長達一分鐘、細節(jié)豐富的短視頻，鏡頭切換流暢，光影、材質(zhì)都逼近真實電影。但它的本質(zhì)依然是視頻生成——一段生成結(jié)果從頭到尾是固定的，用戶不能走進視頻里，也不能影響視頻的走向。但類 Sora 模型終究缺乏「可控交互」，你無法讓視頻中的角色轉(zhuǎn)身看向你，更不能臨時加一場雨或搬動一把椅子。

　　換句話說，Sora 給你的是一部成片，而不是一個可供探索的世界。但 Genie?3 的設(shè)計目標恰好相反，更像是 UE5 這類游戲引擎。

　　Genie?3 生成的是可導(dǎo)航、可交互的虛擬物理環(huán)境，支持持續(xù)幾分鐘的 720p 實時渲染，并且環(huán)境內(nèi)的細節(jié)會被記錄——你離開一個房間再回來，墻上的涂漆還在原位，或者桌上的書依舊保持之前的翻開狀態(tài)。

　　按照 Google DeepMind 的介紹，Genie 3 環(huán)境在幾分鐘內(nèi)仍然保持高度一致性，視覺記憶可以回溯到一分鐘之前。這種視覺記憶機制也是 Genie 3 的底層亮點之一，讓生成世界具備「空間連貫性」，為交互帶來沉浸感。

　　此外，Genie?3 還支持 promptable world events，也就是通過新的提示動態(tài)改變世界——可以隨時切換晴天和暴雨，增加一只貓，或者將熊換成騎馬的人，這些變化會在世界中持續(xù)生效。它不僅能「生成」，還能「更新」，這為開放式探索和游戲化交互提供了可能。

　　騰訊的 Hunyuan 3D 系列在 3D 資產(chǎn)生成領(lǐng)域的質(zhì)量和速度都有口碑。7 月最新發(fā)布的 Hunyuan3D?PolyGen 據(jù)稱布線精度更高，細節(jié)更豐富，同時支持三邊面和四邊面，方便導(dǎo)入游戲引擎或 3D 渲染流程。這類模型生成的優(yōu)勢是細節(jié)豐富、貼圖精準，非常適合資產(chǎn)制作、動畫或工業(yè)設(shè)計，但生成的只是一個個靜態(tài)的 3D 對象。

　　Genie?3 則走向了另一個方向。它不是生成一個孤立的模型，而是構(gòu)建一個可持續(xù)運行的動態(tài)物理環(huán)境，這個環(huán)境本身可以作為智能體（AI Agent）訓(xùn)練的沙箱：機器人可以在其中測試路徑規(guī)劃，無人車可以模擬避障，游戲 NPC 可以演練對話與任務(wù)邏輯。

　　更關(guān)鍵的是，這種環(huán)境是可重復(fù)、可控且低成本的，不需要真實場景的物理限制和安全風險。

　　不過 Google DeepMind 團隊也指出了 Genie 3 目前的局限性，比如盡管支持在同一世界下的修改，但實際支持的動作范圍受限。還有智能體的交互訓(xùn)練，本身多個智能體之間的復(fù)雜交互就是一個尚待突破的技術(shù)挑戰(zhàn)，Genie 3 目前而言更多是有了這種潛力。

　　此外，考慮到 Genie 1 發(fā)布時還只支持 2D 交互，Genie 2 去年底發(fā)布的時候，僅僅支持最高 20 秒的 3D 交互，Genie 3 的出現(xiàn)毫無疑問是一次巨大的進步，也從側(cè)面反映了世界模型的進步速度。

　　「世界模型」這個詞在 AI 圈的高光時刻，要追溯到 2024 年初。彼時 OpenAI 推出的視頻生成模型 Sora，不僅在技術(shù)演示上驚艷四座，還被一些業(yè)內(nèi)人士解讀為通向世界模型的「前奏」。原因很直接：它能生成長時視頻、具備一定的物理一致性，看起來像是在為未來可交互的虛擬環(huán)境做準備。

　　那段時間，充斥著「世界模型是通用人工智能（AGI）的必經(jīng)之路」的各種分析和報道，普遍認為未來 AI 會先在虛擬世界學(xué)會一切再走向現(xiàn)實，熱度甚至一度超過了同期的大語言模型升級消息。然而，這股熱潮很快就退去。

　　這就是 Genie?3 登場的背景：一個技術(shù)潛力巨大、但話題度和資源支持都已經(jīng)降溫的領(lǐng)域。它的不同之處在于，不再停留在「視頻生成」的階段，而是線D 世界」的范疇——幾分鐘的持續(xù)渲染、可控事件觸發(fā)、視覺記憶保持一致，這些特性直接回應(yīng)了過去一年里技術(shù)難以跨越的門檻。

　　從積極面看，它至少提供了一個現(xiàn)實可感的范例：世界模型不僅是研究論文里的設(shè)想，也可以以產(chǎn)品原型的形式存在，并且能服務(wù)于具體任務(wù)——無論是智能體訓(xùn)練、虛擬仿真，還是未來的沉浸式內(nèi)容創(chuàng)作。這為行業(yè)提供了新的敘事素材，也可能吸引資本重新評估這一方向的商業(yè)潛力。

　　一是更多參與者進入，讓世界模型不只是 Google 一家的技術(shù)嘗試；二是開放或半開放的生態(tài)，使外部開發(fā)者能夠基于模型構(gòu)建應(yīng)用，推動迭代；三是找到明確的落地場景，哪怕是細分市場的高價值應(yīng)用，也能讓技術(shù)驗證與商業(yè)閉環(huán)相互促進。

　　不過目前可以肯定的是，Genie?3 把「世界模型」再一次擺回了技術(shù)輿論場的中心。世界模型會快速形成百家爭鳴的格局？還是會像 Sora 的影響那樣，在短暫熱度后再次沉寂？這不僅取決于技術(shù)的迭代速度，也取決于整個 AI 行業(yè)是否已經(jīng)準備好接受一個新的主戰(zhàn)場。

　　從阿里、OpenAI 在語言模型賽道上的連番出招，到 Google 用 Genie?3 打開另一扇通向未來的門，這幾周的 AI 行業(yè)競爭像極了一場多線作戰(zhàn)的拉鋸戰(zhàn)。不同于 LLM 的能力比拼與開源策略，Genie?3 把焦點放在了「可交互世界」的構(gòu)建上，用幾分鐘持續(xù)渲染、可控事件和視覺記憶，為世界模型的可用性邁出了關(guān)鍵一步。

　　它未必會立刻引爆新的產(chǎn)業(yè)熱潮，但至少證明了世界模型已經(jīng)進入了一個新的階段。對于智能體訓(xùn)練、虛擬仿真乃至沉浸式內(nèi)容創(chuàng)作，這都意味著全新的可能性。接下來，能否吸引更多參與者、形成開放生態(tài)、找到清晰的落地場景，將決定這條賽道是短暫回溫，還是真正走向繁榮。

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