AI行业焦点转移 - 当前AI行业关注点正从GPT-5转向Google DeepMind发布的Genie 3世界模型，后者被视为更具颠覆性潜力 [5] - 大语言模型(LLM)基于Transformer架构的发展已接近天花板，升级幅度递减且仅能生成语言描述而非可交互环境 [5] - 世界模型处于"人无我有"阶段，掌握该技术的公司极少，突破后将重塑AI产业格局 [5] 世界模型核心技术特征 - 世界模型能生成逻辑一致、可自由探索的虚拟环境，与被动播放的视频有本质区别 [6] - 环境细节动态生成并保持物理常识一致性，例如刷漆后的墙面颜色持久保留 [6][9] - 可实现事件与环境的自然融合，如龙降入水面时产生符合物理规律的水花效果 [11] 行业应用场景 - 游戏/影视行业：单次文本输入即可生成3A级开放世界，成本从数十亿级别大幅降低 [14] - 自动驾驶：通过自然语言描述生成训练场景，覆盖极端工况并支持参数化调整(天气/光线/路况) [15][17] - 元宇宙基建：解决传统3D建模成本过高问题，推动虚拟世界规模化落地 [20] 技术竞争格局 - 世界模型将成为自动驾驶、机器人、沉浸式体验等领域的关键基础设施 [22] - 谷歌/Meta等科技巨头已布局镜像世界(Mirror World)技术，与智能眼镜等硬件形成生态协同 [20] - 该技术可能催生新一代互联网形态，实现现实与虚拟的深度融合 [20] 产业变革影响 - 将顶级3D内容生产能力从专业工作室向大众市场普及 [14] - 彻底改写自动驾驶训练成本结构，解决真实数据采集瓶颈 [15][19] - 为具身智能(Embodied AI)提供物理规则完备的训练环境 [20]