从估值的变化上来看，李飞飞的World Labs，最有可能成为全球首个世界模型独角兽公司。

　　根据报道，World Labs的估值已经突破了50亿美元，并且拟融资5亿美元。

　　而2024年9月的时候，这家公司才以10亿美元估值完成2.3亿美元融资，正式在公众面前亮相。

　　OpenAI从2015年成立，到 2019年微软首次投资，此时他们的估值也只有10亿美元。

　　2025年12月，杨立昆在LinkedIn上确认离开Meta，结束了他在这家公司长达12年的职业生涯。

　　不过，这两家企业高估值背后，并非对世界模型这一技术的吹捧，而是实打实的技术落地和商业化。

　　天使投资人包括谷歌DeepMind首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean），以及图灵奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）。

　　World Labs的核心技术理念叫做空间智能，这是一种“升维”的概念。

　　目前的顶尖AI虽然看起来很聪明，但它们本质上是“二维”的。它们只是处理文字序列或者像素排列，它们并不理解体积、有重量、受重力影响的实体。

　　World Labs的空间智能技术，就是要赋予AI“对三维世界的认知能力”。

　　以生成视频为例，空间智能是直接生成一个具有三维结构、且符合物理规律的虚拟环境，然后再在这个环境里去模拟要生成的实体。实体不仅有长宽高，还有材质和物理反馈。

　　在传统的AI训练中，模型学习的是像素之间的概率关联，比如蓝天下面通常是绿地，绿地旁边通常是小溪。

　　但World Labs的世界模型则是基于三维几何与物理模拟的原理进行训练的。

　　它在学习数据的过程中，得到的不仅仅是图像的纹理，还有图像背后的空间几何信息（比如深度、遮挡关系、透视角度）以及物理动力学规则（比如刚体如何碰撞、流体如何流动、光线月，World Labs推出首款商业产品Marble，这是一个能够从文本、图像、视频或粗略3D布局生成持久化3D世界的模型。

　　神经辐射场是一种利用神经网络表示三维场景的技术，它将场景表示为连续的体积函数，输入三维空间坐标和观察方向，输出该点的颜色和体积密度。这种方法通过多层感知机学习场景的几何和光照信息，然后通过体积渲染生成逼真的新视角图像。

　　相当于在相同场景内，从每一个角度对实体进行拍摄，这样生成实体以后，用户从哪个角度看都符合物理规律。

　　高斯点云则是另一种三维表示方法，它用数百万个带有位置、大小、形状、颜色和透明度属性的高斯椭球体来表示场景，渲染速度比神经辐射场快得多，同时保持了高质量的视觉效果。

　　这使其能够生成连续的辐射场，包含空间理解、光照和深度信息的完整环境，而不是简单地组装多边形。

　　在2026年CES大会上，李飞飞在AMD CEO苏姿丰的主题演讲中展示了Marble的能力。

　　李飞飞说：“将少数图片变成连贯、实时的世界，不再是对遥远未来的一瞥，而是下一章的开始。AI 正在给人们的生活带来一些改变，将少数图片或照片转化为一个实时可探索的世界。空间智能需要极致算力支持，才能实现可交互级帧率和无限持久的世界交互。”

　　World Labs采用免费增值模式，免费版提供4次生成，20 美元每月可获得更多生成次数，最高95美元每月提供75次生成和商业使用权。

　　目标客户包括游戏开发者、影视特效制作、虚拟现实应用。而且Marble还支持苹果Vision Pro和Quest 3 VR头显，每个生成的世界都可以在VR中查看。

　　更重要的是，Marble可以导出与Unreal Engine和Unity兼容的格式，这意味着它可以无缝集成到现有的游戏开发流程中。

　　除了AIGC产业，World Labs还瞄准机器人训练市场，通过模拟环境训练机器人的自主导航软件。世界模型可以为机器人提供一个安全的虚拟训练场，让它们在数字空间中学习物理交互、因果关系和长期规划，然后再应用到线

　　该公司CEO职位由亚历克斯·勒布朗（Alex LeBrun）担任，他是医疗AI初创公司Nabla的联合创始人兼前CEO。LeBrun的前一家公司Wit.ai被Meta收购后，他曾在FAIR直接向杨立昆汇报。

　　团队还包括Meta欧洲副总裁劳伦特·索利（Laurent Solly），他于2025年12月离职加入AMI。

　　杨立昆在哈佛演讲中解释，这类系统通过在嵌入空间中进行优化来实现规划和推理。

　　2026年1月，杨立昆还加入了另一家初创公司Logical Intelligence，担任技术研究委员会创始主席。这家公司推出了名为Kona 1.0的能量基础推理模型，通过对约束条件评分来验证和优化解决方案，寻找最低能量也就是最一致的结果。

　　由于技术还处于早期，World Labs的Marble本质上还是传统的生成式AI方法。

　　这种方法在创意内容生成方面表现出色，可以快速产出视觉上令人信服的场景，但缺乏对因果关系的深层理解。

　　所以看下来，虽然两个人的技术完全不同，然而实际上，这两条路之间好像也没有那么水火不相容。

　　事实上，它们可能最终会融合。World Labs的生成能力可以为杨立昆的因果模型提供丰富的训练数据，而联合嵌入预测架构的推理能力可以增强Marble的物理一致性。