网易丁磊提市场对Genie的误判，大家是真把AI想太好了吗？

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「误判」下的股价波动

「我们认为，市场很大程度上误解了Genie对游戏行业的影响。」

「误判」，是网易老板丁磊在公司2025年财报电话会议上，对Genie等世界模型在市场反应的解读。

世界模型一度引发游戏行业的恐慌和追捧。

今年2月，Google端出Genie 3，几乎同一时间，阿里也放出了开源的LingBot-World。

只要几个关键词，任何人都能输出可交互的空间，质量不输UE5项目，风格化也任选。

关键是，一改AI忘性大的问题，几个世界模型均保证了场景一致性，记住用户的交互痕迹。

一分钟前见到远处的一棵树，油漆画的痕迹，一分钟后都还在。

于是，市场对世界模型的结果，倒推出美好的预想。

未来算力和存储上去，任何人都可以一键生成庞大且真实的世界，任意探索，随意交互。

是否意味着，成百上千人，烧数十亿，花3-10年，做一款游戏，即将变得毫无价值。

这并非乱推测。

仅一年时间，世界模型的输出，便从Genie 2的480p&10秒，跨越到LingBot-World的720p&10分钟。

那如果再过3-10年呢？听起来时间挺长，但这也只是一两代产品的开发时间。

所以2026年年初，世界模型结实地冲击了一轮游戏股。

包括网易在内，不少海外厂商老板也下场提到，公司的确会拥抱AI，但大家对世界模型的热情，存在「误判」。

误判是说，世界模型很难倒推出这个预想：大家只看到结果，却忽略了它的底层逻辑。

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为什么说是「误判」？

大家误判了什么点？这和「世界模型究竟是什么」，分不开关系。

Genie等世界模型生成的不是世界，是一帧帧的视频画面，像seedance之类的视频模型一样。

只是，视频模型是推测「用户想看什么」，做的是合理且好看的下一帧；

世界模型想的则是「世界会发生什么」，推演事件因果，物理规则。

而其本质，只是帮AI理解世界的基建技术。

有一个传播甚广的争论可以解释这个本质。

去年，AI奠基人之一的Yann LeCun，在Meta工作十余年后，选择离开，办新公司，专注开发世界模型。

他不看好Meta想全力以赴的大语言模型，LLM本质玩的是文字概率，再强大，那对AI来说也是死胡同。

如果AI想走得长远，心智必不可少，AI要明白如何与世界交互，以及交互后果，要真正能「理解」世界。

也就是，AI需要从「预测下一个字是什么」，变为「预测下一秒会发生什么」。

就像小孩知道热水杯不能碰，不是因为书本如是写，而是Ta的大脑知道，碰了热水杯后的后果是什么。

世界模型，便是AI学习物理与因果的训练场。

针对机器人训练，世界模型延伸出两个派别：认知派，交互派。

如果拿游乐场的世界模型解释的话——

认知派是脑补一个游乐场，推演模拟，AI会想「过山车速度快点如何」，「沿路修周边店，能否掏干游客」。

Yann LeCun现在创业研究的世界模型便是认知派，它不生成画面，只有脑内的抽象推演。

交互派是渲染出游乐场，AI扮演游客，可以玩游乐设施，和工作人员对话，看互动能带来什么反馈。

交互派也是冲击到游戏行业，Genie 3、LingBot-World等项目所做的方向。

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「误判」下不同的方向

那AI都造了世界给自己训练，为什么还说市场对Genie有误判？

毕竟即便生成的视频，如果算力和储存够强，延续时间够长，视频反馈也可以是完整的项目。

原因在于，这个世界没有实体，只是一场AI做的梦。

如果是真实的空间，世界应该有资产，有坐标，可以用（x,y）和参数来描述一个东西的变化。

但世界模型没有空间，只是记忆，它只是梦里记得有一个东西在那儿，它发生了什么。

记忆在，梦便在。

认知派是做一个梦，交互派是进一个梦。

而梦是没有实体的世界，持续性差，随时都会崩塌，里面存在的物体也随时会消失。

加上学习规则的目标，那与其费力维持一个世界，世界模型不如快速进出多个世界，推演多个规则。

这也是目前世界模型难拓展成游戏项目的原因：基础不同，方向也不同。

如果世界模型没有向游戏产业靠近的想法，那它最大的作用，或许只能让立项和设计不再只是PPT和概念图。

所以辟谣大多是，世界模型做不成项目，但我们确实有拥抱AI，并且做得很不错。

丁磊对Genie的回应便是：AI降门槛后，懂业务很重要，我们就懂，做了多年，有很多实践，人才也很多。

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未必是「误判」

但依旧有个问题：AI出来数年，世界模型也不是新东西，为什么市场还是会对Genie有误判？

表面来看，或许是市场太执着于找到一个无所不能的英雄。

而世界模型太符合大众对AI的性感幻想：一步到位，秒级生成，直出成品，还有很高的品质。

这个误判只是不懂产业和技术的逻辑，但它对AI幻想的方向没问题。

如何实现这个幻想，靠的不只是等待足够智慧的模型出来，还要看产业能否出现足够会用AI的思路。

别说，还真有接近的案例。

之前看到一家AI公司，Utopai Studio，他们的转型思路蛮能解答「如何使用AI」的问题。

Utopai Studio之前服务游戏行业，他们做了一个用AI快速搭3D空间的工具

厂商可以用他们的工具，也可以找他们下需求做。这家公司在业内也小有名气。

但在转型影视后，Utopai的估值翻了数倍，公司拿下1.1亿美元的影片预售，还手握自己的IP。

当然，Utopai不是抱着AI换了个领域而已，他们是靠AI彻底换了公司战略。

还在游戏行业时，Utopai对自己的定位，还只是产业中的一小环，只照顾3D建模这一亩三分地。

他们专攻AI的空间理解：需求过来，AI解读空间关系，从库里找素材组装，再交付能给游戏引擎用的资产。

就是传统手艺，加个AI助手提效，几周压成一天，甚至一小时。

这是b2b的幕后生意，也是当下最常规的用AI的思路。

影视阶段有什么不同呢？公司用AI做了两个升级：更大的产业视角，以及更深度的AI使用。

关于产业，Utopai不再只局限在产业的小环节，而是包下完整的生产线。

倚靠AI，Utopai可以完整地从立项，到做资产、导演、拍摄……一路跑到电影成品。

也就是，拧发动机螺丝的人有了AI，不应该只想着怎么拧快点，大可以试着自己去造车。

公司一下把卡在产业中间环节的b2b的小生意，做成了直通c端市场的成品。

无论是公司话语权，还是影响力，都质变。

至于怎么用AI，Utopai的变化是：AI不是小助手，是可靠的创作伙伴。

公司做影视后，引入更多AI，小工作台扩大成了大工程——

• 早期做资产，公司会用AI从零生成3D建模，生成要拍戏的空间。

• 中期调思路，创作者想思路，调摄影、灯光之类的参数。

• 后期直出片，动用两个大模型，一个AI做导演，一个工头AI去拍片。

如果拍出来的效果不好，那创作者回到前中期再生成点新资产，调下参数，再回到后期生成。

这是转向AI Native的变化：创作者给思路，AI主导一切，同时留个环节给人介入，保证可控度。

其实梳理下来，转型前后，Utopai公司核心是没有变的。

公司AI专攻的一直是「空间理解」，之前是怎么放资产，后面怎么为导演布景。

工程思路同样没变，核心一直是，「一个大脑负责思考&管理+一个工头管规则&做执行」。

唯一的变化是，Utopai足够敢想了。

不守着老的流程琢磨提效，而是想AI能办到多大的事，什么是适合AI的流程。

单这一点，他们便办成远超过去的事情。

而Utopai背后更新工程、直达市场的变化，也正是市场看到世界模型后，所期待发生的未来。

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老手艺+新外挂

所以看回开头，市场对AI直出世界的结果真有「误判」吗？我觉得未必。

就像告诉还在做游戏3D资产的Utopai，你们其实能拿AI直接出大片一样，未必是胡话。

2025年12月，第一批探索AI+工具的Notion创始人，Ivan Zhao，发了一篇X。

标题叫《Steam, Steel, and Infinite Minds》。

里面有个观点是，面对新技术，大家没法一下跳出老框架去思考，只能拿手上的东西结合起来试试。

也就是：老时代手艺+新时代外挂。

1769年，瓦特改良出影响现代工业的蒸汽机，但由它带来第一辆蒸汽火车的时间是1804年。

那中间这几十年，瓦特的蒸汽机没被投入市场吗？

有，第一台是煤老板买的，拿去给矿井抽水。

1781年，瓦特又改良了一轮，把蒸汽机上下动的结构，改成转圈，能带动轮子。

于是，蒸汽机能进入到纺织业、磨坊这类行业。

以及将在20余年后，它会拉动重达4-5吨的第一辆蒸汽火车。

至少现在英伟达和一众AI实验室里，这个时代「蒸汽机」正慢慢变化它的结构。

技术上，AI现在可以识别视频，生成可用的3D资产。

在实验室环境下，英伟达已经能靠输入文字，直出可编辑的3D环境。

而LingBot-World也有了提取3D建模的能力。

即便不是大家幻想的世界模型直出项目，技术和工程也已经接近大家所想的方向。

新时代的外挂，自会有属于它的新时代手艺。