一周之內，三件大事同時發生，物理 AI 的引爆點到了。 2026年6月第一周，三條消息幾乎同時落地：輝達在台北 GTC 發佈 Cosmos 3，宣稱是全球首款完全開放的"全能"物理 AI 模型；OpenAI 時隔六年高調重啟機器人業務，奧特曼親自在社交平台發帖招人；宇樹科技科創板 IPO 過會，中國機器人第一股正式進入倒計時。 這不是巧合，而是一個行業拐點同時向多個方向爆發的訊號。 什麼是"世界模型"？

如果你最近打算換電腦，我勸你先停手。今年下半年，一台能讓你在本地順暢跑起 FP4 量化版 Qwen3-235B 或 GPT-OSS 120B 等千億參數模型，且兼具原生CUDA生態和128G統一記憶體的Windows“神機”將會到來。 過去幾十年的“Wintel”聯盟（Windows + Intel/AMD）格局被打破了。輝達聯手微軟推出 “RTX Spark”，重新定義了什麼叫真正的“AI PC”。 128GB統一記憶體，打破“視訊記憶體焦慮” 自從 DeepSeek 等開源大模型火爆之後，無數人都在折騰“本地部署”。不僅為了資料隱私，更為了零延遲的響應速度。

同一個模型，帳單差了 10 倍 我最近實測了一組資料：同樣用 DeepSeek V4 Pro，打了 1500W Token，官方平台帳單 2.43 元。換到阿里百煉，同樣的輸入輸出，同樣打了 2.5 折，帳單 25 到 35 塊。十倍的差距。 我一開始以為是折扣力度不同，後來仔細對比才發現，差距出在一個地方：快取讀取價。官方平台 0.025 每百萬 Token，雲平台 0.25。整整 10 倍。 秘密在硬碟快取

6 月 6 日，深圳市政府披露的一則消息在半導體領域引起關注，也被《南華早報》報導——一支以華為為核心的聯合研究團隊，用至少 1000 顆昇騰 910C 晶片組成的叢集，完成了對深度求索（DeepSeek）V4‑Pro 模型的全參數後訓練。該模型的參數規模達 1.6 兆，預訓練語料庫超過 32 兆個 token。 這是中國本土 AI 加速器首次被公開證實能夠處理此量級的訓練類工作負載。過去，中國的 AI 公司在“訓練”這一環節幾乎完全受制於輝達 GPU，即便在推理側已能替代一部分。而“後訓練”，處於預訓練和部署之間，此前一直是未被跨越的難關。 但該消息未給出任何基準測試、執行階段長，也未提及與輝達的效率對比。背後的張力，自始至終都未曾減弱。 從“困境”走向“可行”

李飛飛、LeCun、Hassabis，同時研究世界模型 最近 AI 圈有件反主流的事。 圖靈獎得主 Yann LeCun 和謝賽寧合夥創立 AMI Labs，融資 10 億美元，不做更大的 LLM，要做"世界模型"。幾乎同時，李飛飛 的 World Labs 拿到數億美金，主打"空間智能"：讓 AI 看懂三維世界，而不只是會聊天畫圖。再加上一直押注 Genie 的 DeepMind Demis Hassabis，AI 圈最響亮的一批名字，不約而同押向了同一條賽道。 這條賽道，叫世界模型（World Model）。

“世界模型”大概是 2025 年以來 AI 領域裡最熱也最混亂的概念。Sora出來的時候，OpenAI管它叫世界模擬器；Genie讓你在生成的畫面裡走來走去，也叫世界模型；機器人公司說自己在做世界模型，NVIDIA說Omniverse是世界模型的基礎設施，連遊戲引擎也被拉進了這個敘事。大家都在用同一個詞，但各自說的又完全不是同一件事。 今天，李飛飛在個人 Substack 發表了一篇新文章，對這一概念進行了釐清。她首先回到強化學習教科書裡那個最經典的圖（POMDP閉環：智能體→動作→狀態→觀測→智能體），然後指出：現在被叫做“世界模型”的東西，其實是這個閉環的三種不同投影。輸出像素（觀測）的是渲染器，輸出狀態的是模擬器，輸出動作的是規劃器。分類標準非常簡潔，就看你輸出的是閉環裡的那個部分。 (來源：《麻省理工科技評論》) 她判斷，三者之中，渲染器商業化最成熟但有天花板（好看不等於物理正確），規劃器最令人興奮但離真實部署最遠（實驗室演示和實際可用之間的鴻溝依然巨大），而模擬器是被嚴重低估的關鍵樞紐。因為模擬器工作在幾何、物理和動力學的層面上，既能向上投射為像素供人類消費，也能向下推匯出動作後果供機器人使用。掌握了模擬，就同時擁有了渲染和規劃的基礎；反過來則不行。

渲染、模擬、規劃，其實是三件完全不同的事。 "世界模型"這個詞，最近火得有點失控。 視訊生成模型叫世界模型，能生成遊戲場景的語言模型叫世界模型，物理引擎有人也往這個框裡塞。投資人見到做具身智能的創業公司，第一句話變成了"你們在世界模型上有什麼規劃"——那怕對方根本沒在做這件事。 這種混亂，連李飛飛本人都看不下去了。

字節跳動，正在下一盤前所未有的大棋。 今年年初，一個消息在圈內炸開了鍋：字節AI的年度預算，據說達到了驚人的150億人民幣。這筆錢，幾乎相當一個中型網際網路公司的全部身家。 錢要往那兒砸？ 我們看到了答案的雛形。36氪的獨家報導揭開了面紗：2026年，字節AI有四個關鍵命題，其中最核心、最“燒錢”的一條是——加大對世界模型訓練的投入，年底前，模型性能達到現階段世界模型全球領先水平。