出品|搜狐科技
作者|郑松毅
近日,在2026世界人工智能大会期间,昆仑万维“世界模型与多模态范式跃迁”专场论坛在上海举办。昆仑万维董事长兼CEO方汉宣布“世界模型元年”已至,AI技术路径正从内容生成向物理世界交互跃迁。
会上,昆仑万维宣布核心模型重磅升级——Matrix-Game 3.5世界模型、Mureka v9.5与O3音乐模型,覆盖世界模型、AIGC创作等前沿赛道。方汉判断,未来3-5年世界模型会成为游戏行业基础设施,并将深度影响影视等行业。
圆桌环节,演员黄晓明直言AI技术迭代速度超出想象,AI生成的人物微表情、毛孔细节已做到以假乱真,并表示看好AI赛道,有意布局相关投资。演员王珞丹分享了自己熬夜调试提示词、反复“抽卡”寻找理想镜头的创作经历,她提出AI只是创作辅助,人类独有的表达冲动才是内容灵魂,观众最终共情的永远是故事本身,而非生成媒介。
论坛结束后,围绕大众关心的世界模型技术逻辑、文娱产业变革、AI行业竞争等话题,方汉与搜狐科技等媒体展开深度交流。
以下为对话精编:
媒体:您为何将2026定义为 “世界模型元年”,今年行业出现了什么关键突破?
方汉:过去两年AI行业的核心是“生成”,文字、图片、视频、音乐批量产出,但AI只停留在屏幕里,无法理解真实物理规则。直到今年,我们验证了异构普通视频数据可以规模化训练世界模型,这是一个关键转折点。
媒体:怎么理解这个技术,达成了什么效果?
方汉:之前行业训练机器人、世界模型只能依赖UMI动捕、真机采集,一套动捕设备十几万,单小时采集成本500-2000元,想要训练出千万小时数据集,投入至少要几十亿,没有企业能长期承担。
而普通人手机摄像头拍摄的日常操作视频就是异构数据,通过深度重建就能转化为高质量训练素材,成本有望降到每小时10元。
只有低成本、多样化的真实数据供给打通,世界模型才有规模化落地的基础,这是我们认定今年是元年的原因。
媒体:本次发布的Matrix-Game 3.5、Mureka音乐模型解决了什么行业痛点?
方汉:Matrix-Game 3.5主打可交互世界模型,首创Patch级空间记忆,解决长期困扰行业的画面跨帧不一致、相机抖动失真问题。积累的视频数据既能赋能游戏自动生成虚拟场景,也能为具身机器人提供环境推演底座。
Mureka v9.5则主打“去AI味”,更自然地还原人声和情绪,把专业音乐制作门槛降到普通人可操作。
媒体:世界模型的数据规模门槛有多高?行业何时能迎来技术质变?
方汉:对标自动驾驶的发展规律,具身世界模型最终都会收敛到端到端技术路线,而数据规模是决定模型能力的核心。行业共识是,模型有效收敛需要千万小时训练数据,甚至上亿小时训练数据才可能实现通用化。
媒体:目前市场上各家训练数据处于什么水平?突破千万小时门槛预计需要多久?
方汉:目前普遍是在十几万小时,今年头部有望突破百万小时,预计2027年底会有企业摸到千万小时门槛,亿小时规模则需要3-5年。
数据积累比拼的不只是资金,更依托产业链。中国拥有全球最全的工业、家政等场景数据,未来全球大概率都会来华采购训练数据。
媒体:现在很多企业扎堆做垂直应用,是否意味着模型研发已不再是重心?
方汉:我不认同重心转向应用、模型就不重要了的说法。垂直应用的能力很容易被大模型原生内化,单纯做应用层壁垒极低,风险很高。
媒体:对于创业者而言,现在市场机会在哪?
方汉:我觉得关键是要拿着钉子找锤子,而非拿着锤子找钉子。
创业者不必先有模型再硬套行业,反倒可以先扎根垂直行业(如短视频、工业机器人、家政等)了解真实需求,针对性开发轻量化模型工具,建立差异化壁垒。反观单纯做通用应用,很容易被头部大模型迭代覆盖。
媒体:中国在世界模型、具身智能赛道,对比海外有哪些独特优势?
方汉:首先是硬件供应链,动捕采集摄像头等设备全都是国产化,行业内卷不断压低硬件成本;第二是数据多样性,工厂、家政、物流等海量真实交互数据;第三是人才供给,国内训练视频、生成模型的技术人才储备充足,视频赛道如今存活的头部厂商基本都是中国团队,未来具身智能赛道大概率会复制这一格局。
媒体:当下AI影视、AI游戏热度都很高,世界模型会如何重塑文娱行业?
方汉:结合黄晓明、王珞丹的现场分享,我对文娱产业有三大判断。第一,游戏会最先迎来范式变革,未来3-5年世界模型会成为游戏行业基础设施,不再需要数百人团队手工搭建,玩家行为可以实时驱动虚拟世界演化,当前推理硬件成本过高是最大阻碍。
AI音乐、短视频创作将彻底大众化,Mureka这类工具是让普通人释放表达,而不是替代创作者。AI影视技术层面已经成熟,目前缺的是敢于试水的创作者。短剧成本低迭代最快,会率先跑出商业化爆款。
院线AI电影只是时间问题,只是有些传统影视从业者存在心态顾虑,担心作品被贴上“AI 制作”标签。整体来看,未来演员、导演的职业边界会越来越模糊。
媒体:昆仑万维同时布局音乐、视频、游戏、世界模型,多线研发如何控制资源投入?会持续很“烧钱”吗?
方汉:几条赛道底层技术完全互通,均基于DiT生成架构,数据清洗、推理优化的技术经验可以互相迁移,不存在完全独立的研发成本。
我们会持续深耕AIGC音乐、视频业务稳住基本盘,同时加码世界模型长期布局,抢占Physical AI时代入场券。