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昆侖萬維發(fā)三款多模態(tài)大模型,周亞輝重金研發(fā)換取“流量分發(fā)權(quán)”

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近日,在中關(guān)村論壇的專場發(fā)布會上,昆侖萬維董事長兼CEO周亞輝帶著天工AI的三款新模型——Matrix-Game 3.0游戲大模型、SkyReels V4視頻大模型、Mureka V9音樂大模型——對外勾勒出這家公司在AI賽道的最新布局。

在AGI賽道的激烈角逐中,昆侖萬維并未選擇在大語言模型(LLM)的通用問答能力上與互聯(lián)網(wǎng)巨頭正面硬剛,而是將資源重注于游戲、視頻、音樂三個垂直領(lǐng)域的多模態(tài)生成模型?;谶@些底層模型,昆侖萬維試圖構(gòu)建起一個AI驅(qū)動的“平臺經(jīng)濟(jì)體”,其核心目標(biāo)用戶被定義為“OPC”(One Person Company,一人公司)。

這是國內(nèi)較早提出從“大模型工具提供商”向“AI原生平臺經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的玩家之一。在周亞輝看來,隨著底層模型能力的持續(xù)迭代,AI的商業(yè)邏輯已不再局限于按調(diào)用量收取API服務(wù)費,而是通過降低跨模態(tài)內(nèi)容的創(chuàng)作門檻,掌握流量分發(fā)與IP孵化的生態(tài)主導(dǎo)權(quán)。

聚焦多模態(tài):從單點生成到工作流重構(gòu)

本次發(fā)布的三款大模型,分別對應(yīng)著數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)的三個核心場景。

視頻生成領(lǐng)域,SkyReels V4放棄了早期AI視頻模型普遍采用的“先畫面、后音頻”串行生成模式,轉(zhuǎn)而采用原生音畫一體的雙流MMDiT架構(gòu)。這種底層設(shè)計的改變,使得模型在生成階段即可實現(xiàn)口型、動作與聲音的同步。在三方評測機構(gòu)Artificial Analysis的基準(zhǔn)測試中,SkyReels V4在帶音頻文生視頻等細(xì)分榜單中取得了較高評分。

音樂生成賽道,Mureka模型迎來了V9版本更新。此前發(fā)布的Mureka V8在Artificial Analysis的人聲與樂器維度盲測中曾取得高分。Mureka V9的迭代方向從單純的“一鍵生成音頻”轉(zhuǎn)向了對音樂創(chuàng)作過程的可控性。該版本引入了Mureka Studio工作站概念,允許創(chuàng)作者像使用傳統(tǒng)數(shù)字音頻工作站(DAW)一樣,在時間軸上對生成的音樂進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分解與局部調(diào)整,如單獨修改某一段落的人聲或樂器編排。

Matrix-Game 3.0則聚焦于游戲世界模型的探索。與視頻大模型注重畫面生成不同,游戲大模型需要解決實時交互與物理規(guī)則的仿真問題。Matrix-Game 3.0引入了帶有記憶機制的架構(gòu),試圖在保證生成畫面連續(xù)性的同時,降低長期運行時的結(jié)構(gòu)漂移。

三款模型試圖將AI從一個提供隨機生成結(jié)果的“盲盒工具”,轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蛉谌雽I(yè)內(nèi)容創(chuàng)作者實際工作流的“工業(yè)級引擎”。

“3+1”架構(gòu),瞄準(zhǔn)OPC

發(fā)布會上,昆侖萬維正式公布了其“2026 AGI戰(zhàn)略”,核心概括為“3+1”生態(tài)架構(gòu)。

其中,“3”代表依托上述三大模型底座構(gòu)建的三個AI原生內(nèi)容平臺:短劇平臺DramaWave、音樂平臺Mureka以及互動娛樂平臺貓森學(xué)園?!?”則指代天工超級智能體(Skywork Super Agent)。它的功能定位是作為操作系統(tǒng)的中樞,將大模型的分散能力進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度與編排,幫助創(chuàng)作者完成從內(nèi)容生成、海報制作到分發(fā)運營的全鏈路任務(wù)。

這一架構(gòu)緊密圍繞著“OPC(一人公司)”這一概念展開。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,全球范圍內(nèi)單人創(chuàng)始人的微型企業(yè)或獨立創(chuàng)作者數(shù)量正快速增長。昆侖萬維試圖通過AI工具降低影視、音樂、游戲等專業(yè)內(nèi)容的制作門檻,使單個創(chuàng)作者能夠具備類似小型制作公司的全棧生產(chǎn)力。

周亞輝在接受采訪時坦言,大模型如果僅僅作為C端個人工具,付費率存在明顯天花板。昆侖萬維的商業(yè)模式設(shè)計包含兩層:一面向B端開發(fā)者收取API調(diào)用費。二則是通過上述三大內(nèi)容平臺,在創(chuàng)作者生成UGC(用戶生成內(nèi)容)后,通過向C端用戶提供消費內(nèi)容來獲取廣告或訂閱收入。

研發(fā)的高昂代價與出海耐心

維持多模態(tài)大模型的研發(fā)迭代,需要持續(xù)且龐大的資金投入。

周亞輝透露,過去三年,昆侖萬維在AI領(lǐng)域的虧損每年在12億至15億元左右。他給出了一個行業(yè)預(yù)判:要保證模型在全球處于領(lǐng)先地位,每個月的研發(fā)投入最少需要一個億。對于2025年前九個月在算力服務(wù)開支上大幅增加的AI企業(yè)而言,這一數(shù)字可以說是當(dāng)下大模型“軍備競賽”的資金門檻。

目前,昆侖萬維的海外收入占比超過90%。其全球化網(wǎng)絡(luò)與海外變現(xiàn)能力,是支撐國內(nèi)大模型研發(fā)的現(xiàn)金流基礎(chǔ)。面對硅谷科技巨頭在算力、算法與生態(tài)上的先發(fā)優(yōu)勢,中國AI企業(yè)的突圍路徑顯得尤為關(guān)鍵。

在談及與國內(nèi)同行的競爭定位時,周亞輝表示:“我們跟在字節(jié)后面就行。他先跟好萊塢談版權(quán),我們就跟在他后面。他吃進(jìn)口和牛,我們就吃國產(chǎn)牛肉。”這種在巨頭陰影下尋找自身生態(tài)位的戰(zhàn)略表述,是國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)者在算力資源受限、商業(yè)模式尚未完全清晰環(huán)境下,最務(wù)實的心態(tài)。

從底層多模態(tài)大模型的訓(xùn)練,到中間層智能體的調(diào)度,再到上層內(nèi)容平臺的搭建,昆侖萬維已經(jīng)形成了一個完整的閉環(huán)設(shè)想。然而,在AI生成內(nèi)容版權(quán)界定尚不清晰、平臺間內(nèi)容分發(fā)規(guī)則存在博弈、以及算力成本持續(xù)高企的現(xiàn)實挑戰(zhàn)下,這套圍繞“一人公司”構(gòu)建的平臺經(jīng)濟(jì)模式能否真正跑通并實現(xiàn)盈利,仍需通過市場與時間的驗證

聲明:個人原創(chuàng),僅供參考

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