抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：如此驚艷的技術(shù)，究竟有什么用？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

當(dāng)AI能一鍵生成虛擬世界時，也在考驗(yàn)我們對價值本身的認(rèn)識。

上周五，谷歌DeepMind發(fā)布了一段視頻，演示了其最新模型Genie 3的能力。沒有復(fù)雜的代碼和漫長的渲染，只需輸入一句話或一張草圖，一個可以實(shí)時探索的3D世界就生成了。

視頻里，一個像素風(fēng)格的角色在城市中跑動跳躍。它踏過積水時水面倒影會隨之變形，碰到障礙時揚(yáng)起的塵土也會自然散開。

不過，要注意的是，Genie 3并沒有預(yù)置牛頓定律或光影方程，而是通過觀察海量畫面，自己總結(jié)出了圖像的變化。

目前，只有每月支付250美元訂閱費(fèi)的用戶可以使用該功能。它支持720p分辨率、每秒24幀的畫面，單次體驗(yàn)限時60秒。即便如此，仍然引發(fā)了資本市場劇烈震蕩。Roblox重挫13%、Unity跌超20%。大家的理解也很簡單，如果一句話就能生成3D世界，那傳統(tǒng)游戲開發(fā)公司也就危險(xiǎn)了。

此外，也有人認(rèn)為，Genie 3將有助于構(gòu)建虛擬仿真環(huán)境，可能會極大促進(jìn)自動駕駛和機(jī)器人訓(xùn)練，甚至讓特斯拉辛辛苦苦積累的真實(shí)數(shù)據(jù)失去優(yōu)勢。

但從產(chǎn)業(yè)角度來看，這些判斷可能過于簡單。一方面，當(dāng)內(nèi)容生產(chǎn)門檻歸零時，工具將貶值，運(yùn)營和平臺將產(chǎn)生溢價。另一方面，Genie 3雖然能生成虛擬場景，卻無法模擬真實(shí)世界的因果關(guān)系。只有將AI與真實(shí)物理規(guī)則結(jié)合起來，才能構(gòu)建可用的訓(xùn)練環(huán)境。

利好還是利空？

首先，當(dāng)AI大幅降低創(chuàng)作門檻，工具本身的價值會大幅縮水，但也讓用戶社群和運(yùn)營能力變得更重要。

原因也很簡單，工具沒有辦法替代平臺。

Roblox股價暴跌，但其核心價值并不會因?yàn)镚enie 3而貶值。因?yàn)樗⒉皇?D建模工具，而是整個社交游戲生態(tài)，包括成熟的創(chuàng)作者收入分成、用戶社交關(guān)系和長期維護(hù)的社區(qū)運(yùn)營。

如果每個人都能通過一句話生成虛擬場景，競爭焦點(diǎn)也就從“誰會做內(nèi)容”轉(zhuǎn)向“誰擁有用戶”、“誰更懂用戶”。谷歌曾嘗試涉足云游戲平臺Stadia，但由于缺乏運(yùn)營能力，最終在2023 年關(guān)停。可見哪怕?lián)碛许敿饧夹g(shù)，也難以對已經(jīng)成熟運(yùn)作的平臺產(chǎn)生顛覆性沖擊。

Genie 3提供的“零成本生成”能力，對Roblox來說不僅不是威脅，他們反而可能多了一個可被迅速集成的內(nèi)容生產(chǎn)插件。

簡單說，明明是對自己利好的消息，Roblox卻被股民誤傷了。

此外，背靠Epic Games的頂尖引擎Unreal，雖然是游戲開發(fā)工具，服務(wù)的是卻大制作、高保真的游戲，對確定性和精細(xì)度有極高要求。

Genie 3很難直接用于數(shù)億美元預(yù)算的3A游戲的開發(fā)中，反而是Unreal的補(bǔ)充。Genie 3快速生成大量內(nèi)容和環(huán)境的初稿，再由專業(yè)引擎進(jìn)行精細(xì)調(diào)整。二者結(jié)合，既提升開發(fā)效率和創(chuàng)意自由度，還能保持高質(zhì)量作品所要求的精度。

相比之下，那些缺乏獨(dú)特生態(tài)的平庸引擎和平臺，比如定位于中小型3D開發(fā)的平臺，像Unity，如果要開發(fā)出和Unreal同樣畫質(zhì)的東西，就要付出更多的努力，因此常被用來開發(fā)簡單的3D場景，確實(shí)在這場變革中會收到影響。

虛擬訓(xùn)練？

另外，Genie 3為代表的AI生成模型，真能像大家期待的那樣，用來訓(xùn)練自動駕駛汽車和機(jī)器人嗎？

從原理上看就有很大問題。

Genie 3只是給出了看起來合理的視覺畫面，而不是遵循物理定律的必然結(jié)果。這意味著它不僅容易出錯，且根本不懂因果關(guān)系。

因此，它雖然可以構(gòu)建虛擬環(huán)境，但可能其中很多地方在物理層面就是錯的。在這種環(huán)境下訓(xùn)練的機(jī)器人模型，很可能學(xué)到的是錯誤知識，需要大量人工調(diào)試才能實(shí)際使用。

但更關(guān)鍵的是，Genie 3沒辦法提供真實(shí)的反饋。仿真環(huán)境永遠(yuǎn)無法完全復(fù)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜細(xì)節(jié)。如果AI不知道在真實(shí)世界里撞墻后會導(dǎo)致什么后果，拿一個杯子該用多大力氣，那么它在虛擬世界中練習(xí)再久，到現(xiàn)實(shí)中也仍然會失敗。

自動駕駛領(lǐng)域同樣如此。

目前，英偉達(dá)熱衷于通過虛擬場景訓(xùn)練AI，以應(yīng)對極端罕見狀況，而特斯拉選擇在真實(shí)道路上積累數(shù)據(jù)。表面上看，英偉達(dá)的路徑似乎更高效——即使從未見過某種極端情況，也可以模擬出來進(jìn)行訓(xùn)練。而特斯拉需要車輛真的碰到這些情況，才能學(xué)會如何應(yīng)對。

二者的本質(zhì)區(qū)別在于，特斯拉采集的人類駕駛數(shù)據(jù)，包含了真實(shí)交通中的因果博弈與決策后果，這種基于物理現(xiàn)實(shí)的反饋，是AI做出可靠判斷的基礎(chǔ)；而英偉達(dá)僅依賴虛擬訓(xùn)練的系統(tǒng)，由于缺乏對真實(shí)因果的體驗(yàn)，其決策可能建立在錯誤的假設(shè)上，結(jié)果也將不堪設(shè)想。

所以，英偉達(dá)大概率也仍然會大面積采集真實(shí)的路測數(shù)據(jù)，虛擬仿真只有在因果關(guān)系被充分理解和建模后，才能作為訓(xùn)練場。

如今，特斯拉在開發(fā)人形機(jī)器人Optimus時，也是由人類穿戴上動作捕捉裝置來搬箱子、擰螺絲，再讓機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)的核心不是“多”，而是“真”。

據(jù)了解，一些初創(chuàng)公司也在采用類似的“人類教練”模式，雇傭操作員控制機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)，或是穿著帶有傳感器的服裝為機(jī)器人演示操作，從而積累海量高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，賣給有需要的機(jī)器人公司。

正像Meta的前首席科學(xué)家楊立昆所指出的，真正的世界模型應(yīng)該預(yù)測“狀態(tài)”，而不是生成“像素”。他的團(tuán)隊(duì)嘗試用物理作為先驗(yàn)約束，以提升模型與真實(shí)世界的一致性。而李飛飛團(tuán)隊(duì)則致力于融合多模態(tài)仿真與真實(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建更具可信度的虛擬環(huán)境。這些路線才更有可能用于機(jī)器人和自動駕駛領(lǐng)域的訓(xùn)練。

而Genie 3這種能快速搭建逼真場景的工具，只能用于不帶來真實(shí)后果的領(lǐng)域，比如生成教學(xué)演示場景、游戲畫面的預(yù)設(shè)計(jì)以及影視劇的視覺預(yù)演。

這也表明，真正的機(jī)會不在于能否生成一個虛擬場景，而在于為其貼上真實(shí)的物理標(biāo)簽。因?yàn)檎鎸?shí)世界比語言復(fù)雜得多，沒有人類的正確標(biāo)注和演示，AI自己瞎練，只會南轅北轍。

所以，面對新技術(shù)，我們既要理解其原理，也要看清其適用邊界與產(chǎn)業(yè)影響。盲目追逐酷炫的表象，卻忽視誰能用工具持續(xù)產(chǎn)生價值，就容易誤判和恐慌；沒有看懂原理，就斷言某個行業(yè)將被顛覆，也會掉入泡沫的陷阱。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

注：本文僅作為技術(shù)和產(chǎn)業(yè)分析，不構(gòu)成任何投資建議。

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