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。

文章来自于微信公众号 “杉森楠”，作者 “杉森楠”