本文來自微信公衆號： 杉森楠 ，作者：杉森楠，原文標題：《李飛飛百萬撤離成功，拿到了「大結果」，然後呢？》

李飛飛，把World Labs賣給了AMD。

我的內心是震驚的。

李飛飛成功百萬撤離了。

這半年看下來，我覺得世界模型圈比幣圈會玩多了。幣圈好歹還得發個幣，世界模型圈發一個名詞就能圈錢了。

通用世界模型、3D世界模型、世界基礎模型、實時視頻世界模型……產品沒做成，也能賣出大價錢，李飛飛就是例子。

甚至我發現有人說是GPT 6 Astra可能會碾壓世界模型，我覺得吧，太會給世界模型加戲了。

先說下，完整經過。

9月28日，AMD宣佈以約82億美元的股票收購李飛飛創辦的World Labs。李飛飛出任AMD執行副總裁兼首席科學家，兩位聯合創始人隨行。

這是AMD史上第二大收購，僅次於年營收30多億美元的賽靈思，高於服務器公司ZT Systems。

World Labs夾在兩家「實業公司」中間，卻從未公布營收。

它從成立到被收購，只用了兩年。我談戀愛都沒這麼順。

估值漲得更快，2024年9月，它的估值剛過10億美元；今年1月彭博報道它以約50億美元估值洽談孖展。7個月後，AMD出價82億美元，是兩年前的8倍多。

World Labs團隊約70人，人均對應1億多美元。我大A股很多公司一年的淨利潤，只夠買它一個工位，這波啊，堪稱是人形自走黃金。

收購買的無外乎人才、團隊或技術，但這筆該怎麼算，全看你怎麼定義「人才」、怎麼定義「技術」。

論人才，李飛飛的學歷和頭銜沒人敢質疑，只有人在Reddit上悄悄吐槽。

論產品技術，我們就可以量化了。

World Labs唯一上線的商業產品Marble開放了10個月，做得非常粗糙、糙極了，甚至還不如PPT。哦，這麼說都侮辱PPT這個遠古大神了，PPT怎麼說也是互聯網時代打磨十年的產品。

作價82億美元的「世界模型」，到用戶手裏是月付20美元、按次計費的3D場景生成工具，詭異。

即便如此，我仍感慨居然仍有分析師唱多。

Moor Insights的Patrick Moorhead認為，AMD買的是人才和對模型的理解，與產品無關。

這等於直白說AI產品做成什麼樣都無所謂了，很荒誕。

在收購報告裏，我居然沒有看到一項基準測試，也沒有客戶案例。這筆交易靠自我證明，撐起了82億美元估值。

相比之下，毅然出走中國，再返回中國的Manus就有些眉清目秀，甚至略顯可憐了😆。

因為，Meta去年12月以20多億美元收購Manus時，Manus的年化營收已超過1億美元。

所以，或許我們可以這麼下個結論：在世界模型圈，營收會壓低估值。

最有意思的是李飛飛老師本人。

6月3日，她在Substack發表《A Functional Taxonomy of World Models》，引來一輪追捧。

她在文中說，世界模型是AI領域含義最混雜的詞。3個月後，她把主打世界模型的公司賣了82億美元。先說這個詞被用濫，再證明它照樣值錢。

這套節奏，幣圈老手都得擱旁邊記筆記。

幣圈大哥們多年穩定鼓吹穩定幣，也沒想到世界模型圈更會玩。說「世界模型」這個詞被用濫的人，還能憑它和頭銜賣掉公司。

他們對這個詞纔是真長情啊，喂。

我用Opus 5.5調研了下，截至9月底，40多家公司和機構的至少57個產品或模型都歸在世界模型名下。

牛X的是，它們的輸出幾乎沒有交集。

我大致做了梳理。

第一類輸出可實時交互的視頻，畫面很差，比如Genie 3和Project Genie。

Runway的GWM-1叫「通用世界模型」，其中的GWM Avatars做數字人對話視頻。

國內的大神更多了，堪稱人類群星閃耀時。

騰訊混元HY-World 1.5、崑崙萬維Matrix-Game、螞蟻靈波LingBot-World、愛詩科技PixVerse R1、阿里的HappyOyster……

第二類輸出高斯潑濺、網格、點雲等3D資產，比如Marble、SpAItial和群核科技。

騰訊混元世界模型1.0和1.5版輸出視頻，2.0版改為輸出可導入UE和Unity的3D資產，模型名字是一個字也不用改。

第三類叫「世界基礎模型」，為機器人和自動駕駛生成訓練數據，如英偉達Cosmos。

第四類來自汽車行業，也最離譜，同一個詞在每家車企各有所指。

蔚來的NWM、小鵬的X-Foresight、理想和HW的世界模型……

Wayve的GAIA-4、Waymo基於Genie 3的世界模型、特斯拉的神經世界模擬器……

第五類輸出機器人動作。

1X的世界模型先生成未來視頻，再轉成NEO機器人的動作，智元和宇樹也有同類模型。

Odyssey轉向最快，一年前還做交互視頻，9月已改稱「通用物理智能」。

第六類不生成畫面，Meta的V-JEPA 2只在表徵空間裏做預測。

還有幾款不涉及物理世界，比如Meta的「代碼世界模型」CWM模擬代碼執行。

阿里的Qwen-AgentWorld叫「原生語言世界模型」，智源Emu3.5叫「多模態世界大模型」。

名單還在變長，獎池還在疊加。

當學界還在為這個詞下定義，彰顯名校底蘊時，業界已靠它融完好幾輪。

截至6月，中國有33家世界模型創業公司，累計孖展超260億元。新公司還在加速出現，2024年新增10家，2025年20家，今年前7個月已有23家。

什麼算世界模型公司，統計的人估計是說不清的，孖展的人都清楚，因為自己就是、自己必須得是世界模型公司。

畢竟，聲明一下，不需要花超過兩個字兒，但估值猛猛漲。

General Intuition最早用遊戲數據訓練世界模型，種子輪融了1.337億美元，9月估值達62億美元，已轉做機器人。

極佳視界Pre-IPO估值約200億元，自稱做出「全球首個世界統一模型」的自變量機器人，投後估值也超200億元。

「世界模型」不夠用了，得升級成「世界統一模型」。

耀途資本的白宗義說，不談世界模型都不好意思孖展，沾上這個概念，估值直奔億美元級別。

所以我說，世界模型圈真比幣圈會玩。

買幣的人至少知道手裏是幣，世界模型圈只需要造詞。還有更生猛的嗎？

按理說，這樣的公司該狠狠捱罵了。可在AI時代，大家都不太敢罵了。

李飛飛做了個按次收費的3D場景生成器，兩年後以82億美元離場，沒人批評她。

國內媒體的標題是「蘇媽李飛飛兩大女王合體」「李飛飛拿到了大結果」。

……

這些標題放進綜藝預告也不突兀。

很多人相信AI是全新的行業，錢多、公司多，還沒沾上傳統行業的等級觀念和壞習慣。我認為這個判斷完全錯了。

世界模型圈為什麼這麼會玩，我想了幾個原因。

我從兩個方向說。

 AI行業纔是最保守、最傳統的行業 

李飛飛被稱為「AI教母」，Quartz報道這次收購的標題就是AMD花82億美元請來了「AI教母」。

只要批評她，就有人說：「她是ImageNet之母，有本事你也做一個」。

沒想到到了AI時代，資歷還能擋住批評。早年的貢獻成了免受批評的憑據，這在互聯網時代都少見。

AI被人為劃成「新行業」，新行業裏的人容易狂熱。一個人在起點做過巨大貢獻，之後做什麼，大家都不好意思開口。

換個人做同樣的事，就不一樣了。

一個沒名氣的創始人，做個按次收費的3D場景生成工具，說大語言模型是「黑暗中的文字匠」，兩年後沒有公開營收就賣了82億美元。

這個人早就被當成PPT創業典型，罵了一輪又一輪。當年羅永浩造個錘子手機，因為一些體驗問題，現在還在B站上經典永流傳......

所以，AI行業遠比傳統行業保守。

 「學歷」崇拜到抽象了 

我至今沒想明白，學歷在AI圈為何這麼管用。這裏的學歷不限於985、211，更接近一種學閥的概念，指求學期間積累的人脈和見識。

李飛飛幾乎代表了斯坦福整個學術圈，不管大家樂不樂意被代表，但確實在某種程度上，人就是個代表。

國內也有相關的段子。

網上流傳一句「中國博士比驢還多」。這個比較不嚴謹，但能傳開，說明學歷焦慮是真的。

市場認學歷，纔會有學歷焦慮。無論中美，學歷都被看得極重。

因為AI圈太新，沒人判斷得了一個人行不行，最省事就是看學歷出身。

虎嗅5月曾報道過一篇文章，很有意思，大致是說有投資人「無腦跟投字節系創始人」，大廠AI負責人創業，概念階段估值就能到30億元。

概念階段，就是只有概念的階段。這叫做純粹的割韭菜，心無旁騖的割韭菜。

所以AI圈少見草根創業，沒有名校或前沿實驗室背景，就拿不到熱錢，還被懷疑撐不起AI。

我認為這是徹底的傲慢，完全錯了。

我想了一個不正確但（直觀）的例子，孫宇晨。

孫宇晨是靠作文進的北大。他2007年獲新概念作文大賽一等獎，拿到北大自主招生降分資格，後來又去賓大讀了碩士。

這份履歷在AI圈足夠當門面，畢竟滿大街都是「海本海碩，中途退學AI創業」，可他在幣圈多年，標籤只有營銷和割韭菜。

有點可憐，說實在的🥹。

最搞的是，之前孫哥出來做中轉站，居然又有人重提他的學歷......

但是，他的學歷被大範圍重新想起，還得感謝他8月27日的長文。隨後微博出現話題「孫宇晨萬字長文衝上熱搜，曾獲新概念作文一等獎」。

合着，學歷是割韭菜的時候，才能拿出來的標的物？

8月29日，幣圈大哥趙長鵬在X上表態：營銷激進可以，人身攻擊沒有必要，打官司也比公開細節好。孫宇晨隨後回覆感謝。

以混亂和割韭菜出名的幣圈，反倒很有節操🤣。

反觀世界模型圈，情況正好相反。

李飛飛賣掉World Labs後，圈裏沒有一個有分量的人公開評價，零星的吐槽也很快被粉絲壓下。

如果想要一種合適的方式論述這件事，我覺得還得回到AI產品的本質上來。

從Chatbot到Coding Agent，AI產品做得好不好，和學歷關係真的不大。基礎模型當然和學歷有關，可做出好產品的大量工程師並沒有高學歷。

如果高學歷真能撐起AI應用，說白了，市面上不該有這麼多Low X產品。

翻開AI App排行榜，某人敢說前50裏有45個非常low，剩下5個裏4個超級low，1個low得不行。

這些產品背後，博士和前沿實驗室出身的人一個不少。

這本身就是反例，也是我這一年的觀察。

我刷抖音和小紅書時感受很深，AI產品大多是to C的，必須看最廣大用戶的體驗。不能因為做的是AI，就挑剔用戶。

那你們這不是拜錯上帝了嗎？

很多團隊把用戶細分成好幾層，看不懂產品的就算low，只想要「蘋果用戶」，嫌「安卓用戶」不夠有Taste。

「蘋果用戶」裏有品味的人也覺得產品low，又被划進「蘋果用戶裏的安卓用戶」。

分到最後，能用產品的只剩自己團隊和周圍一幫鼓掌叫好的虎倀們。

很多人說某個模型不好用，比如GPT-6 Astra和Claude Opus 5.5。評論區就會有人說你不會用AI。

這句話沒法反駁。因為，用AI的方法沒有上限，只有固定的下限，拿上限去壓制下限，永遠能贏。

這就是「贏學」的基本第一性原理。

舉個簡單的例子：

普通人拿到GPT-6 Astra，也很難在Blender裏完成完整建模。營銷號說一句話就能生成厲害的3D模型，這是假的。

像我做效果好的建模，要上萬字提示詞和整套工作流，會先描述需求，讓AI優化成提示詞，再用自審協議讓子Agent反覆迭代。

初級C端用戶可做不了這套流程。

至於「蘋果用戶」用AI的上限，自然跟我們這群「安卓用戶」不一樣，可以看OpenAI。

9月8日，OpenAI宣稱用內部系統解決了千禧年大獎難題之一的納維-斯托克斯方程問題。

想讓人閉嘴，說ta不會用AI就行。會用的能解千禧年難題，不會用的只能用豆包。

AI產品也一樣。

互聯網App的體驗打磨遠超AI應用，因為很多路徑早被驗證過。互聯網競爭了十幾年，同類產品把體驗打磨了上萬遍，活下來的都很強。

AI時代不一樣。

AI太新，很多東西沒法量化，也沒有成熟的用戶盤子參照，所以出現了狂熱的用戶群。產品再爛，也有一批死忠。你說不好用，他們說你不會用。

普通用戶覺得產品效果差、邏輯難懂，狂熱用戶卻反過來排斥他們。

這些被排斥的C端用戶，纔是產品真正的大盤。

 「杉」的銳評 

我對世界模型方向沒意見，讓AI理解物理世界、預測下一秒，值得花十年時間去做。

我反感的是這個圈子對待批評的方式。

3D場景生成器賣出82億美元，大家鼓掌；普通用戶說產品不好用，就有人說你不會用AI，還要你反思自己配不配。

掌聲歸於講故事的人，門檻用在C端用戶身上。

這件事很可笑🤓。

幣圈被罵了多年，至少罵出了一點節操，AI圈還處在誰都不敢罵的階段。

一個行業只剩掌聲，掌聲停下那天，場面會很難看的。

所以我想對被說「不會用AI」的人說，很多時候是產品沒做好。你覺得它爛，它大概率就是爛。

你的體感是真的，因為你我就是那個大盤。

為AI產品付費的，是我們。

皇帝新裝的破綻，不是靠御用裁縫去指認的，它只需要街角那個被凍着的孩子，坦坦蕩蕩地喊出一聲冷。

就足夠了。

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