本文来自微信公众号： 杉森楠 ，作者：杉森楠，原文标题：《李飞飞百万撤离成功，拿到了“大结果”，然后呢？》

李飞飞，把World Labs卖给了AMD。

我的内心是震惊的。

李飞飞成功百万撤离了。

这半年看下来，我觉得世界模型圈比币圈会玩多了。币圈好歹还得发个币，世界模型圈发一个名词就能圈钱了。

通用世界模型、3D世界模型、世界基础模型、实时视频世界模型……产品没做成，也能卖出大价钱，李飞飞就是例子。

甚至我发现有人说是GPT 6 Astra可能会碾压世界模型，我觉得吧，太会给世界模型加戏了。

先说下，完整经过。

9月28日，AMD宣布以约82亿美元的股票收购李飞飞创办的World Labs。李飞飞出任AMD执行副总裁兼首席科学家，两位联合创始人随行。

这是AMD史上第二大收购，仅次于年营收30多亿美元的赛灵思，高于服务器公司ZT Systems。

World Labs夹在两家“实业公司”中间，却从未公布营收。

它从成立到被收购，只用了两年。我谈恋爱都没这么顺。

估值涨得更快，2024年9月，它的估值刚过10亿美元；今年1月彭博报道它以约50亿美元估值洽谈融资。7个月后，AMD出价82亿美元，是两年前的8倍多。

World Labs团队约70人，人均对应1亿多美元。我大A股很多公司一年的净利润，只够买它一个工位，这波啊，堪称是人形自走黄金。

收购买的无外乎人才、团队或技术，但这笔该怎么算，全看你怎么定义“人才”、怎么定义“技术”。

论人才，李飞飞的学历和头衔没人敢质疑，只有人在Reddit上悄悄吐槽。

论产品技术，我们就可以量化了。

World Labs唯一上线的商业产品Marble开放了10个月，做得非常粗糙、糙极了，甚至还不如PPT。哦，这么说都侮辱PPT这个远古大神了，PPT怎么说也是互联网时代打磨十年的产品。

作价82亿美元的“世界模型”，到用户手里是月付20美元、按次计费的3D场景生成工具，诡异。

即便如此，我仍感慨居然仍有分析师唱多。

Moor Insights的Patrick Moorhead认为，AMD买的是人才和对模型的理解，与产品无关。

这等于直白说AI产品做成什么样都无所谓了，很荒诞。

在收购报告里，我居然没有看到一项基准测试，也没有客户案例。这笔交易靠自我证明，撑起了82亿美元估值。

相比之下，毅然出走中国，再返回中国的Manus就有些眉清目秀，甚至略显可怜了😆。

因为，Meta去年12月以20多亿美元收购Manus时，Manus的年化营收已超过1亿美元。

所以，或许我们可以这么下个结论：在世界模型圈，营收会压低估值。

最有意思的是李飞飞老师本人。

6月3日，她在Substack发表《A Functional Taxonomy of World Models》，引来一轮追捧。

她在文中说，世界模型是AI领域含义最混杂的词。3个月后，她把主打世界模型的公司卖了82亿美元。先说这个词被用滥，再证明它照样值钱。

这套节奏，币圈老手都得搁旁边记笔记。

币圈大哥们多年稳定鼓吹稳定币，也没想到世界模型圈更会玩。说“世界模型”这个词被用滥的人，还能凭它和头衔卖掉公司。

他们对这个词才是真长情啊，喂。

我用Opus 5.5调研了下，截至9月底，40多家公司和机构的至少57个产品或模型都归在世界模型名下。

牛X的是，它们的输出几乎没有交集。

我大致做了梳理。

第一类输出可实时交互的视频，画面很差，比如Genie 3和Project Genie。

Runway的GWM-1叫“通用世界模型”，其中的GWM Avatars做数字人对话视频。

国内的大神更多了，堪称人类群星闪耀时。

腾讯混元HY-World 1.5、昆仑万维Matrix-Game、蚂蚁灵波LingBot-World、爱诗科技PixVerse R1、阿里的HappyOyster……

第二类输出高斯泼溅、网格、点云等3D资产，比如Marble、SpAItial和群核科技。

腾讯混元世界模型1.0和1.5版输出视频，2.0版改为输出可导入UE和Unity的3D资产，模型名字是一个字也不用改。

第三类叫“世界基础模型”，为机器人和自动驾驶生成训练数据，如英伟达Cosmos。

第四类来自汽车行业，也最离谱，同一个词在每家车企各有所指。

蔚来的NWM、小鹏的X-Foresight、理想和HW的世界模型……

Wayve的GAIA-4、Waymo基于Genie 3的世界模型、特斯拉的神经世界模拟器……

第五类输出机器人动作。

1X的世界模型先生成未来视频，再转成NEO机器人的动作，智元和宇树也有同类模型。

Odyssey转向最快，一年前还做交互视频，9月已改称“通用物理智能”。

第六类不生成画面，Meta的V-JEPA 2只在表征空间里做预测。

还有几款不涉及物理世界，比如Meta的“代码世界模型”CWM模拟代码执行。

阿里的Qwen-AgentWorld叫“原生语言世界模型”，智源Emu3.5叫“多模态世界大模型”。

名单还在变长，奖池还在叠加。

当学界还在为这个词下定义，彰显名校底蕴时，业界已靠它融完好几轮。

截至6月，中国有33家世界模型创业公司，累计融资超260亿元。新公司还在加速出现，2024年新增10家，2025年20家，今年前7个月已有23家。

什么算世界模型公司，统计的人估计是说不清的，融资的人都清楚，因为自己就是、自己必须得是世界模型公司。

毕竟，声明一下，不需要花超过两个字儿，但估值猛猛涨。

General Intuition最早用游戏数据训练世界模型，种子轮融了1.337亿美元，9月估值达62亿美元，已转做机器人。

极佳视界Pre-IPO估值约200亿元，自称做出“全球首个世界统一模型”的自变量机器人，投后估值也超200亿元。

“世界模型”不够用了，得升级成“世界统一模型”。

耀途资本的白宗义说，不谈世界模型都不好意思融资，沾上这个概念，估值直奔亿美元级别。

所以我说，世界模型圈真比币圈会玩。

买币的人至少知道手里是币，世界模型圈只需要造词。还有更生猛的吗？

按理说，这样的公司该狠狠挨骂了。可在AI时代，大家都不太敢骂了。

李飞飞做了个按次收费的3D场景生成器，两年后以82亿美元离场，没人批评她。

国内媒体的标题是“苏妈李飞飞两大女王合体”“李飞飞拿到了大结果”。

……

这些标题放进综艺预告也不突兀。

很多人相信AI是全新的行业，钱多、公司多，还没沾上传统行业的等级观念和坏习惯。我认为这个判断完全错了。

世界模型圈为什么这么会玩，我想了几个原因。

我从两个方向说。

 AI行业才是最保守、最传统的行业 

李飞飞被称为“AI教母”，Quartz报道这次收购的标题就是AMD花82亿美元请来了“AI教母”。

只要批评她，就有人说：“她是ImageNet之母，有本事你也做一个”。

没想到到了AI时代，资历还能挡住批评。早年的贡献成了免受批评的凭据，这在互联网时代都少见。

AI被人为划成“新行业”，新行业里的人容易狂热。一个人在起点做过巨大贡献，之后做什么，大家都不好意思开口。

换个人做同样的事，就不一样了。

一个没名气的创始人，做个按次收费的3D场景生成工具，说大语言模型是“黑暗中的文字匠”，两年后没有公开营收就卖了82亿美元。

这个人早就被当成PPT创业典型，骂了一轮又一轮。当年罗永浩造个锤子手机，因为一些体验问题，现在还在B站上经典永流传......

所以，AI行业远比传统行业保守。

 “学历”崇拜到抽象了 

我至今没想明白，学历在AI圈为何这么管用。这里的学历不限于985、211，更接近一种学阀的概念，指求学期间积累的人脉和见识。

李飞飞几乎代表了斯坦福整个学术圈，不管大家乐不乐意被代表，但确实在某种程度上，人就是个代表。

国内也有相关的段子。

网上流传一句“中国博士比驴还多”。这个比较不严谨，但能传开，说明学历焦虑是真的。

市场认学历，才会有学历焦虑。无论中美，学历都被看得极重。

因为AI圈太新，没人判断得了一个人行不行，最省事就是看学历出身。

虎嗅5月曾报道过一篇文章，很有意思，大致是说有投资人“无脑跟投字节系创始人”，大厂AI负责人创业，概念阶段估值就能到30亿元。

概念阶段，就是只有概念的阶段。这叫做纯粹的割韭菜，心无旁骛的割韭菜。

所以AI圈少见草根创业，没有名校或前沿实验室背景，就拿不到热钱，还被怀疑撑不起AI。

我认为这是彻底的傲慢，完全错了。

我想了一个不正确但（直观）的例子，孙宇晨。

孙宇晨是靠作文进的北大。他2007年获新概念作文大赛一等奖，拿到北大自主招生降分资格，后来又去宾大读了硕士。

这份履历在AI圈足够当门面，毕竟满大街都是“海本海硕，中途退学AI创业”，可他在币圈多年，标签只有营销和割韭菜。

有点可怜，说实在的🥹。

最搞的是，之前孙哥出来做中转站，居然又有人重提他的学历......

但是，他的学历被大范围重新想起，还得感谢他8月27日的长文。随后微博出现话题“孙宇晨万字长文冲上热搜，曾获新概念作文一等奖”。

合着，学历是割韭菜的时候，才能拿出来的标的物？

8月29日，币圈大哥赵长鹏在X上表态：营销激进可以，人身攻击没有必要，打官司也比公开细节好。孙宇晨随后回复感谢。

以混乱和割韭菜出名的币圈，反倒很有节操🤣。

反观世界模型圈，情况正好相反。

李飞飞卖掉World Labs后，圈里没有一个有分量的人公开评价，零星的吐槽也很快被粉丝压下。

如果想要一种合适的方式论述这件事，我觉得还得回到AI产品的本质上来。

从Chatbot到Coding Agent，AI产品做得好不好，和学历关系真的不大。基础模型当然和学历有关，可做出好产品的大量工程师并没有高学历。

如果高学历真能撑起AI应用，说白了，市面上不该有这么多Low X产品。

翻开AI App排行榜，某人敢说前50里有45个非常low，剩下5个里4个超级low，1个low得不行。

这些产品背后，博士和前沿实验室出身的人一个不少。

这本身就是反例，也是我这一年的观察。

我刷抖音和小红书时感受很深，AI产品大多是to C的，必须看最广大用户的体验。不能因为做的是AI，就挑剔用户。

那你们这不是拜错上帝了吗？

很多团队把用户细分成好几层，看不懂产品的就算low，只想要“苹果用户”，嫌“安卓用户”不够有Taste。

“苹果用户”里有品味的人也觉得产品low，又被划进“苹果用户里的安卓用户”。

分到最后，能用产品的只剩自己团队和周围一帮鼓掌叫好的虎伥们。

很多人说某个模型不好用，比如GPT-6 Astra和Claude Opus 5.5。评论区就会有人说你不会用AI。

这句话没法反驳。因为，用AI的方法没有上限，只有固定的下限，拿上限去压制下限，永远能赢。

这就是“赢学”的基本第一性原理。

举个简单的例子：

普通人拿到GPT-6 Astra，也很难在Blender里完成完整建模。营销号说一句话就能生成厉害的3D模型，这是假的。

像我做效果好的建模，要上万字提示词和整套工作流，会先描述需求，让AI优化成提示词，再用自审协议让子Agent反复迭代。

初级C端用户可做不了这套流程。

至于“苹果用户”用AI的上限，自然跟我们这群“安卓用户”不一样，可以看OpenAI。

9月8日，OpenAI宣称用内部系统解决了千禧年大奖难题之一的纳维-斯托克斯方程问题。

想让人闭嘴，说ta不会用AI就行。会用的能解千禧年难题，不会用的只能用豆包。

AI产品也一样。

互联网App的体验打磨远超AI应用，因为很多路径早被验证过。互联网竞争了十几年，同类产品把体验打磨了上万遍，活下来的都很强。

AI时代不一样。

AI太新，很多东西没法量化，也没有成熟的用户盘子参照，所以出现了狂热的用户群。产品再烂，也有一批死忠。你说不好用，他们说你不会用。

普通用户觉得产品效果差、逻辑难懂，狂热用户却反过来排斥他们。

这些被排斥的C端用户，才是产品真正的大盘。

 “杉”的锐评 

我对世界模型方向没意见，让AI理解物理世界、预测下一秒，值得花十年时间去做。

我反感的是这个圈子对待批评的方式。

3D场景生成器卖出82亿美元，大家鼓掌；普通用户说产品不好用，就有人说你不会用AI，还要你反思自己配不配。

掌声归于讲故事的人，门槛用在C端用户身上。

这件事很可笑🤓。

币圈被骂了多年，至少骂出了一点节操，AI圈还处在谁都不敢骂的阶段。

一个行业只剩掌声，掌声停下那天，场面会很难看的。

所以我想对被说“不会用AI”的人说，很多时候是产品没做好。你觉得它烂，它大概率就是烂。

你的体感是真的，因为你我就是那个大盘。

为AI产品付费的，是我们。

皇帝新装的破绽，不是靠御用裁缝去指认的，它只需要街角那个被冻着的孩子，坦坦荡荡地喊出一声冷。

就足够了。

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