但水下，田柯宇所押注的“世界模型”赛道，正在从上半年热钱汹涌，转向了下半年一TS难求——资本确实在抬高世界模型投资意向书发出的门槛，热钱变少，拿得到钱的世界模型创业者也在变少——田柯宇如果不是“NeurIPS最佳论文”，或许会是另一种结果。

这种变化在量子位近期与多位一线投资人、世界模型公司投融资负责人的交流中感受得尤为明显。 头部基金如今愿意出手的世界模型项目已经是掰着一只手的手指就能数过来。

想了想，他又补上一家家底雄厚的具身智能初创公司——由于是大厂子弟，且只做大脑，因而也被归于世界模型这一part。

但上半年的行情绝对发生了明显改变。 “世界模型”四个字带来的普遍估值溢价，正在迅速缩水，极速缩水。

靠概念和想象空间融资的窗口越来越窄，能够拿出技术证据、研究积累乃至实际应用进展的团队，依然有人抢着投。

大量创业公司发布新模型，展示技术进展和演示demo，一些系统还能让用户像玩游戏一样，在AI创造的环境里自由探索。

看得越多，问题 （甚至是共同问题） 也越明显。于是WAIC和WRC结束后，原先热闹的项目接洽也开始冷却。

短时间内连续投资、老股东接连加注、同时融三轮且一轮比一轮价更高的奇观，进一步推高了市场对整个方向的预期。

此外， 部分美元基金进入新一轮募资周期 （如红杉、高瓴、博裕、启明、Monolith正在募资，星连、线性、晨壹等于下半年宣布新一期美元基金首轮关账） 。这势必会重新评估资金储备与投资节奏。

上市首日，宇树股价一度冲至1100元，市值曾达到约4449亿元。此后却一路调整，到10月15日一度跌至404.03元。

但你无法否认 对于正在给具身智能、物理AI相关项目定价的机构来说，宇树提供了一个难以回避的公开市场参照。

连具备产品和商业化基础的头部机器人公司，都可能面临如此剧烈的估值调整，那些尚未证明规模化应用价值的模型公司，又该值多少钱？

有的人可能奇怪，打开下半年的融资新闻，世界模型领域似乎仍然热闹，钱不是还在源源不断地进来吗？

8月，这家具身大脑公司宣布完成近10亿元A轮及A+轮融资。10月下旬，又披露获得浙江省创业投资集团近亿元A++轮投资。

财联社创投通数据显示，据不完全统计，10月物理AI及世界模型相关一级市场融资事件共5起，较此前明显减少。

今年7月，清华大学助理教授丁宁创办的自然意志，在4月完成融资后，又引入了红杉中国、蚂蚁集团、宁德时代等投资方。

北大毕业生陈博远、吉嘉铭创办的逆矩阵更早，6月便官宣了超亿美元种子++轮融资。量子位最新获悉，逆矩阵新一轮融资也已经交割，只是尚未对外公布。

这些融资节奏看似和前面那些投资人的谨慎态度有点割裂，但清华、北大、MIT……大概能咋摸出点味道来。

陈博远22岁创办逆矩阵，此前已经担任智源研究院行为世界模型创新中心负责人；丁宁是清华大学助理教授、博士生导师；吴海旭本科期间拿过清华特等奖学金，后来赴MIT从事博士后研究；刘松铭同样是清华特奖得主，还是一位00后创业者。

上半年世界模型热起来时，最抢手的就是这类配置。怎么到了投资人开始精挑细选的下半年，挑出来的还是他们？

比如 逆矩阵 已经发布Physis系列模型，试图让AI学习物理世界的状态变化，并进一步预测和推演。

物原科技 创始人吴海旭此前发表的GeoPT，则探索如何从静态几何信息中学习物体的运动规律，在圈内影响不小。

自然意志 10月发布Natura-1，尝试利用超百万小时人类第一视角数据，让机器人学会人类的灵巧操作。

LiberAI 则在本周拿出了世界动作模型Liber-0，同样押注大规模人类经验，希望机器人能够把学到的操作能力迁移到更多任务上。

它没有清北小天才创业的故事，但人家是大厂子弟。并且已经推出多款LingBot系列模型，算力、工程和应用场景资源也和从零起步的创业公司有所不同。

世界模型的概念红利正在消退，但那些已经在相关研究方向上做出成果、拥有特殊技术积累，或者能够调动大量研发资源的团队，仍然有机会拿到钱。

回过头来看，上半年，各家公司都忙着证明自己做的是世界模型，就连原本不以世界模型起家的公司，也在努力证明自己可以做世界模型。

最后想要强调的是这份名单 只是量子位此次采访得到的一个市场切片 ，远谈不上什么权威排名，更不意味着这几家公司已经胜出。

语言模型、具身智能与日俱进，但AI对于现实物理世界的理解、预测和交互能力，仍然存在大量难题。

如果模型能够在内部建立一套对世界运行规律的理解，提前推演不同动作造成的结果，那么AI进入物理世界的能力就可能迈上新的台阶。

更何况，推动这一方向的还是李飞飞、杨立昆这样在AI领域举足轻重的研究者。谷歌、英伟达等科技巨头也在布局相关技术。

研究突破、领域想象、明星创业者、巨头投入、机器人产业需求，几股力量碰到一起，市场很快热了起来。

说来好笑，就是这么一个已经让众多公司融到大钱的技术方向，行业对它的定义居然至今没有形成统一认识。

生成逼真视频、模拟三维物理状态、预测机器人动作，虽然都可以纳入世界模型的研究范围，但各自解决的问题和评测标准相差甚远。

反正一个形容词不够凸显特别性和前沿性，就再加一个。这么做不是为了细分赛道，只是为了“凸显特别性和前沿性”。

6月的时候，李飞飞与其创业公司World Labs专门发表了一篇文章《世界模型的功能分类》，尝试给这个被广泛使用的概念建立更清晰的分类体系，划分出三个类别，分别是渲染器 （Renderer） 、模拟器 （Simulator） 、规划器 （Planner） 。

10月11日，《华尔街日报》传出消息， 亚马逊正在洽谈以约70亿美元收购世界模型初创公司Decart。

亚马逊的算盘里，这家公司的吸引力，除了生成模型本身，还包括AI基础设施及跨芯片运行方面的技术能力。

李飞飞拥有全球顶尖的研究声望，World Labs拥有模型研发团队、技术积累和融资能力，归宿却是成为一家芯片巨头AI基础设施布局的一部分。

对AMD来说，这笔交易的价值还包括获得前沿模型研究能力，帮助公司理解未来AI工作负载，优化芯片、软件和系统。