世界模型：AI 正在从“读写时代”跃迁到“构建世界时代”

世界模型让 AI 不再局限于语言处理，而是具备理解、推演和操作真实世界的能力，这是未来十年智能系统的核心突破。

为什么语言智能难以迈向空间智能

当前主流的大语言模型（LLM, Large Language Model）仍以“语言智能”为主轴，但其能力边界已逐渐显现。李飞飞提出，LLM 本质上是“wordsmiths in the dark”——擅长文本生成，却难以理解世界的真实运作。

语言智能的局限主要体现在以下三个方面：

• 缺乏几何一致性：模型无法判断距离、方向、位置等空间关系。
• 缺乏物理一致性：难以预测物体运动、因果关系与动力学变化。
• 缺乏持续性：视频生成仅能维持短暂片段，因缺乏“世界状态”支撑。

因此，语言模型擅长描述，却难以处理真实世界的复杂结构与动态变化。

世界模型的三大核心原则

为突破上述瓶颈，世界模型（World Models）应具备以下能力结构：

• Generative：生成一致性世界（几何/物理/动态）
• Multimodal：多模态空间理解（视频/深度/动作）
• Interactive：交互式世界预测（Action → Next State）

世界模型对 AI 基础设施的重塑

世界模型的提出，对底层基础设施提出了全新要求，远超传统 LLM 的架构设计。

• GPU 调度：需要支持视频级训练与长序列空间记忆，资源消耗远高于 KV Cache。
• 数据系统：依赖海量视频、多视角、深度数据，要求从二维画面推断三维结构。
• 运行时架构：推理对象从“文本 token 流”转变为“世界状态图”，需具备 3D/4D 感知结构、空间记忆，并与渲染/仿真引擎深度耦合。

这意味着，下一代 AI Runtime 将完全不同于现有的 vLLM 或 SGLang。

世界模型的应用场景

空间智能的落地应用，正在重塑内容创作、机器人系统与科研模拟等领域：

• 内容创作：从生成静态图像，进化到生成可编辑的虚拟世界。
• 机器人：不仅能执行动作，还能理解、推演并与环境相互作用。
• 科研模拟：从描述世界，迈向真实世界的动态模拟。

世界模型实现了创造能力与具身智能（Embodied Intelligence）的统一。

技术演进路线图

下方流程图展示了 AI 智能体系从语言智能到世界模型的演进路径，以及各阶段的能力分层。

世界模型为何成为未来十年的核心方向

李飞飞认为，世界模型将成为未来十年 AI 领域的主导挑战。语言智能与空间智能之间存在层级关系，世界模型并非替代 LLM，而是为智能系统补足“世界感知与推演”的基础能力。

这将深刻影响：

• AI 运行时架构
• 数据体系设计
• GPU 调度技术
• Agent 工作方式
• 机器人智能的底层结构
• 创作工具链的基础架构

工程化视角下的趋势判断

结合云原生与 AI 基础设施的长期实践，可以明确看到：

• AI Infra 将从“高速 token 推理”转向“世界状态推演”
• 多模态成为世界模型的输入通道，而非最终目标
• 视频级数据管线将成为 AI 研发的标准配置
• 世界模型需要全新的 Runtime、缓存与架构设计
• Kubernetes、GPU 与世界模型将构成未来 AI 工程栈的基础设施组合

总结

世界模型的出现，标志着 AI 正在从“读写时代”迈向“构建世界时代”。它不仅突破了语言智能的边界，更为 AI 赋予了理解、推演和操作真实世界的能力。未来，空间智能与具身智能将成为智能系统的核心驱动力，推动 AI 基础设施与应用架构的全面升级。