马斯克的操作永远是那么出人意料。前段时间马斯克的 xAI 获得了英伟达的投资，本以为双方合作共赢，没想到马斯克反手就对英伟达的人才下手，挖来 了两名核心研究员——Zeeshan Patel和Ethan He，目的就是为了加速其宏伟的世界模型项目。 所谓世界模型，听起来颇具科幻色彩，但它被普遍认为是通往AGI圣杯的关键路径之一。简单来说，就是让AI不仅能理解语言和图像，更能理解我们这个世 界的物理规律，能像人一样进行常识性的推理和预测。 这次加入xAI的两位专家，履历都相当亮眼。他们在英伟达期间，都是Omniverse平台的核心贡献者。Omniverse是一个用于创建和模拟虚拟世界的平台，这 与xAI想要构建的世界模型在理念上不谋而合。可以说，这二位的加盟，几乎是带着说明书来的。 Zeeshan Patel是一位专注于多模态模型与物理AI的学者。他的研究方向，旨在教会AI如何理解和预测物理世界中的互动，比如一个物体会如何滚动、弹跳或 破碎。而Ethan He则深耕于视频自监督学习和多模态模型领域，他的工作重点是让AI能通过观察海量视频，自主学习世界的运行规则，而无需人类进行繁琐 的手动标注。 这两位技术大牛的加 ...

xAI入局世界模型 - 马斯克的xAI公司已正式进入世界模型研发领域，加入与Google DeepMind、Meta、英伟达等巨头的竞争 [2][7][8] - 为增强实力，xAI于2024年夏季从英伟达挖来多名资深研究员，包括Zeeshan Patel和Ethan He [2][9][16] 核心人才引进 - Zeeshan Patel于2024年5月硕士毕业于UC伯克利，研究方向为深度学习、生成模型和物理人工智能，此前曾在英伟达研究院从事生成式世界模型研究 [10][11] - Ethan He本科毕业于西安交通大学，在CMU获得计算机视觉硕士学位，其Google Scholar被引数高达8495，在加入xAI前于英伟达从事MoE模型、多模态模型和世界模型研究 [12][13][15][16] - 两位研究员均参与了英伟达Omniverse平台的核心开发工作，该平台是全球最成熟的物理一致性仿真系统之一 [18][19][20] 世界模型的战略意义与技术路径 - 世界模型被视为实现AGI（通用人工智能）的核心底座，其目标是让AI系统真正理解和推理物理3D世界，而不仅限于文本处理 [23][24][26] - xAI计划将英伟达在图形与物理模拟领域的积累（如Omniverse技术）应用到自家的世界模型体系中 [21][22] - 世界模型的应用前景广泛，可驱动AI游戏、智能体、自动驾驶乃至具身智能机器人 [38][39] 游戏领域作为首要落地场景 - xAI入局世界模型后的首批落点可能是电子游戏，团队正尝试让AI自动生成自适应、逼真的3D场景，并能根据玩家行为实时变化 [30][31] - 马斯克设下目标，计划在2026年底前推出一款由世界模型驱动的AI生成游戏 [3][32] - 为达成目标，xAI正在组建全模态团队（Multimodal Team），并公开招聘“电子游戏导师”（Video Games Tutor），时薪45–100美元，旨在向模型讲解游戏机制与设计逻辑 [33][34][35][36] 马斯克AI帝国的协同效应 - xAI的使命是“让AI理解宇宙的本质”，世界模型是实现该目标的关键路径 [37] - xAI、特斯拉、Neuralink、X平台之间可能形成协同效应：xAI研发模型，特斯拉提供机器人和自动驾驶数据，Neuralink提供脑机接口，X平台则作为社交与实时反馈渠道 [40][41]

行业趋势：AI竞赛新焦点 - 人工智能领域的竞争正从大语言模型扩展至能够理解并模拟真实物理世界的"世界模型" [2][3] - 谷歌研究人员推断未来的视频模型将变得和语言模型一样智能 [2][4] - 英伟达表示世界模型的潜在市场规模可能接近当前全球经济的总量 [4] xAI的战略布局 - xAI从英伟达聘请了人工智能专家Zeeshan Patel和Ethan He，专门从事世界模型研发 [3][6] - 公司计划将世界模型技术首先应用于游戏领域，用于生成可交互的3D环境 [6] - xAI正在探索世界模型在机器人系统中的应用 [2] - 公司为"omni团队"招聘图像和视频生成技术人员，薪资范围高达18万至44万美元 [8] - 公司以时薪45至100美元招聘"视频游戏导师"以训练其AI模型Grok制作视频游戏 [9] 技术范式转移 - 谷歌视频模型Veo 3展现出与大语言模型相似的"涌现能力"，通过"下一帧预测"零样本解锁物体分割、边缘检测等能力 [11] - 机器视觉领域可能通过视频模型发生向通用模型的转变，迎来"视觉领域的GPT-3时刻" [14] - 视频逐帧生成的过程被称为"帧链"，使视频模型能够跨越时空进行推理 [14] - 发展更智能的视频模型可能获得能力极强的机器人"代理" [15] 面临的挑战 - 世界模型技术面临的主要挑战是为模拟真实世界寻找和处理足够训练数据的成本极其高昂 [17] - 业界存在对AI作用的冷静审视，认为AI无法解决游戏行业的"领导力和愿景"等大问题 [17] - 纯粹的技术突破本身并不能保证创造出能够真正打动人心的商业产品 [17]

【环球网科技综合报道】近日，科技界在人工智能领域又掀起一阵热潮，特斯拉CEO埃隆·马斯克旗下 的xAI公司正全力投入"世界模型"的研发，与Meta、谷歌等科技巨头一同在这场激烈的竞赛中角逐。 10月13日消息，据《金融时报》报道，xAI今年夏天从英伟达招揽了专家团队，专注于新一代人工智能 模型的打造。这些模型以视频和机器人数据为训练素材，旨在深入理解现实世界。与传统基于文本训练 的大型语言模型不同，"世界模型"有望突破现有局限，为人工智能赋予更强大的能力。 两位知情人士透露，xAI构建"世界模型"有着明确的应用方向，其中游戏领域是重点之一。该模型可生 成交互式3D环境，为玩家带来全新的游戏体验。同时，它也能应用于机器人的人工智能系统，推动实 体产品智能化发展。 《金融时报》指出，xAI聘请的泽尚·帕特尔和伊桑·何两位研究人员，在"世界模型"方面经验丰富。而英 伟达凭借其Omniverse平台在该技术领域处于领先地位，这无疑为xAI的研发提供了有力支持。 英伟达上月向《金融时报》表示，这一技术有望为人工智能在软件和计算机之外的应用开辟新途径，如 人形机器人等实体产品领域。 不过，"世界模型"的研发并非一帆风顺。 ...

根据英伟达的官方介绍，世界模型是一种生成式AI模型，能够理解现实世界的动态特征，包括物理属 性和空间特性。这类模型利用文字、图像、视频以及动作在内的输入数据来生成影片。 今年夏天，xAI从英伟达挖来了专家，研发这类新一代AI模型。这些模型通过学习视频以及来自机器人 的数据，理解现实世界。世界模型有望将AI的能力提升到超越大语言模型的水平。目前，大模型主要 接受文本训练，是ChatGPT以及xAI自家Grok等热门AI工具的技术基础。 凤凰网科技讯 北京时间10月12日，据《金融时报》报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下xAI公司正加紧 构建所谓的"世界模型"，与Meta和谷歌等对手一同角逐下一代AI系统。这些系统能够实现对物理环境的 自主导航与设计。 当前，OpenAI旗下Sora等视频生成模型，主要通过从训练数据中学习到的模式进行预测，从而逐帧生 成视频图像。但是世界模型则会向前迈进一大步，因为它能实时理解物理世界的因果关系，掌握物体在 不同环境中的实时互动机制。 巨大挑战 除了xAI外，谷歌、Meta等领先的AI实验室也在研发这类系统。 然而，世界模型仍面临巨大的技术挑战。要找到足够的数据来模拟现 ...

马斯克的xAI也入局世界模型了！ 想必听到这个消息的Meta、Google DeepMind一定会缓缓打出一个问号：冲我们来的？ 据《金融时报》（FT）报道，为了增加这场"世界模型大混战"的赢面，今年夏天，xAI已经从英伟达挖来了多名资深研究员来助阵。 另一边，在悄然下场世界模型后，马斯克几天前又在上再次重申了去年定下的那个"小目标"—— 2026年年底前，xAI会发布一款伟大的AI生成游戏。 Stability AI创始人EMostaque在自己的上列出这样一组数字： OpenAI今年收入约100亿美元，视频游戏行业今年收入约2000亿美元。 马斯克呀马斯克，Attention is all you need（狗头）。 从英伟达那儿挖人，开搞！ 而它的第一步，就选择了去英伟达挖老黄墙脚—— 今年夏天，xAI至少雇佣了两位来自英伟达的研究人员：Zeeshan Patel和Ethan He。 其中，Zeeshan Patel今年5月硕士毕业于UC伯克利，研究主要面向深度学习、生成模型和物理人工智能。 加入xAI前，他先在苹果AI/ML部门从事基础模型研究，后又加入英伟达研究院从事生成式世界模型研究。 在英伟达工 ...

xAI入局世界模型的战略举措 - 公司xAI正式进入世界模型领域，加入与Google DeepMind、Meta、英伟达等巨头的竞争[7][8] - 为增强实力，公司于2024年夏季从英伟达招募了多名资深研究员，包括Zeeshan Patel和Ethan He[9][18] - 新招募的研究员均曾参与英伟达Omniverse平台的核心开发，该平台是成熟的物理一致性仿真系统，与世界模型需求高度契合[21][23][24][25] 关键人才背景与专长 - Zeeshan Patel专注于大规模多模态模型与训练框架研发，拥有苹果AI/ML部门及英伟达研究院的生成式世界模型研究经验[10][11][12] - Ethan He在计算机视觉领域拥有深厚积累，Google Scholar被引数达8495，研究经历涵盖FaceBook AI的大规模视频自监督学习及英伟达的MoE模型、多模态模型[14][15][16][17] - Ethan He的代表作包括被引3483次的《Channel pruning for accelerating very deep neural networks》和被引1850次的《Amc: Automl for model compression and acceleration on mobile devices》[19] 世界模型的战略意义与应用方向 - 世界模型被视为AGI的核心底座，旨在让AI系统理解并推理物理3D世界，而不仅限于文本处理[26][27][29] - 公司xAI入局后的首批应用落点可能是电子游戏，团队正尝试开发能根据玩家行为实时变化的AI生成3D场景[33][34] - 公司目标是在2026年底前推出一款由世界模型驱动的伟大AI生成游戏[2][35] 业务布局与资源整合 - 公司内部正组建全模态团队，招聘岗位涵盖音频理解生成、多模态理解等方向，年薪区间为18万至44万美元[37] - 公司还公开招聘电子游戏导师，时薪45至100美元，旨在向模型传授游戏机制与叙事逻辑[38][39][40] - 世界模型有望将公司xAI、特斯拉的机器人及自动驾驶数据、Neuralink的脑机接口以及的平台资源整合，形成AI帝国闭环[41][43][44][45] 行业背景与市场机遇 - 世界模型已成为AI巨头和实验室的兵家必争之地，DeepMind、Meta、英伟达等均已布局相关项目[32][36] - 行业数据显示，视频游戏行业年收入约2000亿美元，远超OpenAI约100亿美元的年收入，揭示了巨大的市场潜力[4]

AI行业发展历程 - 2016年AlphaGo战胜李世石成为AI进军日常生活的标志性事件[1] - AI初期以聊天机器人和生成式工具等亲和形态融入大众生活[1] - 当前AI已渗透至手机、电脑、医疗诊断及各类App等广泛领域[3] 具身智能突破 - 机器人实现从步履蹒跚到完成后空翻、拳击等高难度动作的进化[3] - 人形机器人运动会推动技术发展高潮[3] - 英伟达Omniverse平台通过数字孪生技术解决机器人训练环境问题[4] 云服务商核心作用 - 云服务商解决具身智能面临的数据稀缺、算法短板和泛化能力不足等挑战[4] - 提供全栈AI开发能力支撑模型训练、仿真测试和推理等全流程[4] - 百度智能云在AI公有云市场占有率保持首位[5] 百度智能云技术体系 - 百舸算力平台擅长处理需反复模拟训练和策略优化的场景[5] - 千帆大模型平台支持技术人员自由开发智能机器人[5] - 百舸5.0升级强化训练推理效率 千帆4.0通过RFT工具链实现少量数据高精度调整[5] 行业应用案例 - 北京人形机器人创新中心在百度支持下实现听懂人话和看懂世界的能力[5] - 与宇树科技等头部厂商合作巩固行业领先地位[5] - 为网易伏羲《逆水寒》手游提供文心大模型和百舸算力 支持高并发访问稳定性[7] AIGC算力支持 - 文生图/文生视频应用需要极高算力支持[7] - 百度百舸异构计算平台配备万卡集群和高效运维工具保障训练稳定性[7] - 技术能力覆盖智能终端、汽车、工业、金融及教育等全行业领域[7]

产品发布与定位 - 英伟达于2025年8月25日正式推出专为物理AI和人形机器人设计的计算平台Jetson Thor 包含开发者套件Jetson AGX Thor和量产模组Jetson T5000 [1] - Jetson Thor基于Blackwell架构 是一个包含芯片、开发套件和软件栈的完整计算平台 定位为机器人开发的"大脑" [1] - 该平台与DGX训练系统、Omniverse仿真平台共同构成开发闭环 大幅降低开发成本、周期与风险 [2] 性能参数与技术创新 - Jetson Thor的AI算力达到2070 TFLOPS 是前代产品Orin系列的7.5倍 相比十年前产品提升7000倍性能 [2] - 能效提升3.5倍 内存配置为128GB LPDDR5X 带宽273GB/s 支持100Gbit/s以太网 [2] - Blackwell架构使机器人能在边缘端实时运行多模态大模型（如LLM、VLM） 满足具身智能的算力需求 [8] 市场策略与定价 - Jetson Thor套件起售价3499美元（约合人民币2.51万元） 8月25日起全球销售 DRIVE Thor平台9月开始发货 [4] - 公司同时瞄准机器人计算平台Jetson Thor与自动驾驶计算平台DRIVE Thor两大市场 [4] - 价格策略保持高端市场定位 确保生态系统厂商获得足够回报 [4] 生态系统建设 - Jetson平台已吸引超过200万名开发者 拥有150多个硬件系统、软件和传感器合作伙伴 [5] - 提供"三计算机"工作流：DGX训练模型、Omniverse仿真测试、Thor实体部署 降低试错成本和开发周期 [15] - 海外合作伙伴包括Boston Dynamics、Agility Robotics、Amazon Robotics、Medtronic和Meta [15] 行业影响与竞争格局 - 2025年上半年机器人产业链融资88起 同比增长近80% 产业爆发推动算力需求指数级增长 [7] - 高通、华为、地平线等竞争者通过全栈解决方案、ASIC芯片或高性价比方案应对竞争 [15][16] - 工业巡检、家用服务机器人等对算力要求不高的细分市场仍为其他芯片厂商提供空间 [16] 战略意义与行业变革 - 英伟达通过Thor平台抢占人形机器人产业标准定义权和生态制高点 [8] - 公司实现从AI计算向物理AI的延伸 将数据中心计算能力带到边缘设备 [12] - 汽车和机器人业务虽仅占英伟达总收入约1% 但年增长率达72% 预计2026财年第二季度增速加速至80% [12] 厂商合作与产业响应 - 国内首批合作厂商包括优必选、宇树科技、银河通用、智元机器人、傅利叶智能、豪恩汽电、联影医疗、万集科技 [15] - Thor平台可能拉平硬件性能差异 使竞争焦点转向算法创新、场景理解和商业化能力 [18] - 中国厂商面临技术依赖风险 需权衡竞争优势与供应链安全 [19]

行业趋势与政策环境 - 机器人产业在人工智能政策与全球AI浪潮推动下进入应用加速期 [1] - 人工智能政策深入实施及AI大模型与英伟达生态加速赋能行业发展 [2] 战略合作与技术整合 - 首程控股联合旗下首程机器人科技与阿尔特汽车及其子公司签署战略合作框架协议 [1] - 合作方阿尔特汽车此前已与英伟达深度合作引入Omniverse平台至机器人与汽车研发场景 [1] - 四方将在机器人一体化研发、仿真训练平台建设、智能制造及应用验证领域展开合作 [1] - 建立优先采购机制 阿尔特在同等条件下优先采购首程机器人产品与解决方案 [1] - 双方将开展二次开发对现有产品进行功能优化与场景适配 [1] 产业生态与投资布局 - 公司通过资本布局投资宇树科技、银河通用、松延动力、星海图、加速进化等头部企业 [2] - 通过首程机器人与上百家上下游企业合作打通本体、零部件与应用完整链条 [2] 商业化前景与增长预期 - 公司将依托头部企业技术、生态伙伴协同与自身运营场景推动多维度商业化应用 [2] - 公司战略价值逐步凸显 营收有望迎来指数级增长 [2] 相关ETF表现 - 食品饮料ETF(515170)近五日涨0.50% 市盈率20.74倍 份额增至68.3亿份(增加1.8亿份) 主力资金净流出3307万元 估值分位20.73% [4] - 游戏ETF(159869)近五日涨3.39% 市盈率44.92倍 份额增至53.5亿份(增加6100万份) 主力资金净流出4296.1万元 估值分位66.14% [4] - 科创半导体ETF(588170)近五日涨10.78% 份额增至3.9亿份(增加1600万份) 主力资金净流入2375.9万元 [4] - 云计算50ETF(516630)近五日涨13.84% 市盈率123.45倍 份额增至4.0亿份(增加300万份) 主力资金净流入120.9万元 估值分位91.73% [5][6]