人工智能领域正在经历一场由"世界模型"引领的新革命。2025年12月，AI公司Runway宣布推出其首个世界模型GWM-1，这一举措标志着这家以视频生成技术闻名的公司正式向更广阔的AI模拟领域进军。在大型语言模型和图像视频生成技术进入精细化发展阶段后，世界模型已成为各大科技巨头竞相追逐的新前沿。
GWM-1：三合一的世界模型体系
GWM-1并非单一模型，而是由三个基于Runway Gen-4.5文本到视频生成模型构建的自回归模型家族，每个模型都经过特定领域数据的后训练，针对不同应用场景进行优化。
GWM Worlds：数字环境实时探索
GWM Worlds提供了一个数字环境探索接口，用户可以通过实时输入影响后续帧的生成。Runway声称该模型能够在"长时间序列的运动中"保持一致性和连贯性。
用户可以定义世界的性质——包含什么元素、如何呈现，以及物理规则等。他们可以给出动作或变化，这些变化会实时反映出来，如相机移动或环境及物体变化的描述。虽然这种方法基本上是帧预测的高级形式，称其为完整的世界模拟可能有些牵强，但Runway声称其可靠性足以作为实际应用。
潜在应用包括：
- 游戏设计和开发的预可视化及早期迭代
- 虚拟现实环境的生成
- 历史空间的教育探索
值得注意的是，这一技术还有一项重要的应用超出了Runway的传统关注领域：可以用来训练各种类型的AI智能体，包括机器人。
GWM Robotics：机器人训练数据生成器
第二个模型GWM Robotics专门用于"生成增强现有机器人数据集的合成训练数据，包括新颖物体、任务指令和环境变化等多个维度"。
在机器人领域，这一模型有两个关键应用：
- 训练场景生成：创建在物理世界中难以可靠复现的场景，如不同天气条件
- 策略评估：在模拟世界中完全测试控制策略，然后再进行现实世界测试，这种方法更安全且成本更低
Runway已为其机器人世界模型API构建了Python SDK，目前可通过按请求方式获取。
GWM Avatars：自然对话的虚拟形象
最后，GWM Avatars将生成式视频和语音结合在一个统一模型中，创建能够自然表达情感并在说话和倾听时自然移动的类人虚拟形象。Runway声称这些虚拟形象能够"在长时间对话中保持质量不下降"——如果属实，这将是一项重大成就。该模型未来将通过网页应用和API提供。
"通用"世界模型的愿景与挑战
"通用"世界模型的追求者目标远大：一个多用途的基础模型，能够开箱即用地模拟多种类型的环境，可用于跨多个领域的任何任务、智能体和应用。
世界模型本身并不新鲜，但认为它们可以如此通用是近期才出现的雄心，通常被视为通向通用人工智能(AGI)的垫脚石——尽管目前没有证据表明它们会按照大多数定义的术语导向AGI。
与Google DeepMind等公司不同，Runway在此次公告中未使用AGI框架。然而，CEO Cristóbal Valenzuela在X平台上将GWM-1描述为"迈向通用模拟的重要一步"。这本身就是一个崇高的目标，因为我们目前还没有证据表明当前路径会导向如此全面的系统，而且"通用"一词的定义也缺乏共识。
即使使用"通用"一词也带有抱负的色彩。人们期望通用世界模型是一个单一模型，但在本例中，我们看到的是三个不同的后训练模型。这在一定程度上限制了"通用性"，但Runway表示，它"正在努力将许多不同的领域和动作空间统一到一个基础世界模型下"。
竞争激烈的战场
GWM-1的推出使Runway进入了一个竞争激烈的淘金空间，与视频领域相比，其差异化和竞争优势不那么明显。在视频领域，Runway能够在电影/电视、广告等行业取得重大进展，因为其创始人在创意行业比大多数竞争对手更有根基，并且他们设计的工具也考虑了这些行业的需求。
世界模型在电影、电视、广告和游戏开发中确实有潜在应用，但从Runway的直播可以看出，公司也在关注机器人以及物理和生命科学研究中的应用，这些领域已有成熟的竞争对手，并且近几个月来我们看到投资不断增加。
许多竞争对手是拥有比Runway资源优势巨大的大型科技公司。Runway是首批推出可销售产品的公司之一，其积极争取行业专业人士的努力迄今使其在视频生成领域克服了这些优势，但对于世界模型来说，情况如何发展还有待观察，因为在这方面它并不比其他进入者享有任何优势。
技术突破与行业影响
尽管面临激烈竞争，GWM-1的进展仍然令人印象深刻——特别是Runway关于长时间内保持一致性和连贯性的声明如果属实的话。
Runway还在其直播中宣布了Gen 4.5视频生成的新功能，包括原生音频、音频编辑和多镜头视频编辑。此外，公司宣布与专注于AI的云计算公司CoreWeave达成协议。根据该协议，Runway将利用CoreWeave云基础设施上的Nvidia GB300 NVL72机架进行未来的训练和推理。
未来展望
世界模型的兴起代表了AI从单一模态生成向多模态、多领域模拟的重要转变。随着技术的不断进步，我们可以预见：
更真实的物理模拟：未来的世界模型将能够更准确地模拟物理规律，为科学研究和工程设计提供强大工具
跨领域应用融合：不同领域的应用将更加紧密地结合，创造新的可能性
AI智能体训练革命：世界模型将为AI智能体提供更丰富的训练环境，加速智能体技术的发展
人机交互新范式：虚拟形象和数字环境将改变人机交互方式，创造更自然的交流体验
Runway的GWM-1只是这一宏大叙事的开始，随着更多玩家进入这一领域，我们可以期待更快的技术迭代和创新应用的出现。世界模型不仅是一项技术突破，更是通往更高级人工智能系统的重要一步，其发展将持续重塑我们对数字世界和物理世界交互的理解。
