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一个开放 全球的代价

在讲 AI 全球模型之前，我们需要先 领会它试图共产党的那个 物品 —— 传统的游戏 全球是 如何"造"出来的。答案是：手工砌的。一个现代 3A 开放 全球游戏的生产流程大致如下：概念美术师画出 全球的视觉风格 → 3D 建模师逐个制作建筑、树木、车辆、NPC 的模型 → 材质美术师为每个模型绘制贴图 → 关卡设计师在引擎中拼装这些资产，搭建可探索的空间 → 程序员编写物理引擎让物体有 诚恳的碰撞和重力 → 灯光师烘焙每一处光影 → AI 程序员用行为树或 情形机为 NPC 编写行为逻辑 → QA 团队在这个 全球里走遍每一个角落，找出穿模、卡墙、逻辑矛盾……这 一个极其劳动密集型的 经过。在育碧，开发一款开放 全球 3A 游戏需要 400 到 600 人的团队，分布在多个 民族的多个 职业室。《荒野大镖客 2》据估计花费了 Rockstar 约 5.4 亿美元，历时七年开发。英国竞争与市场管理局 2024 年的一份报告显示， 规划在 2024-2025 年发售的 3A 游戏，平均开发预算已达到 2 亿美元以上。 而这些成本中，有相当大一部分花在了同一件事上：手动构建一个可信的 3D 全球。想象一下《赛博朋克 2077》里的夜之城。那里每一栋楼的外墙纹理、每一个街头摊位上摆放的食物、每一辆车的内饰细节、每一块霓虹招牌上的字体 —— 都是有人手工制作或至少手工调整过的。一座虚拟城市的"存在感"，是由数百名美术师和设计师的数万个小时堆砌出来的。游戏引擎（Unreal Engine、Unity）在过去二十年极大地提升了这个 经过的效率。它们提供了物理模拟、光照 体系、粒子效果、地形生成等基础设施，让开发者不必从零开始。虚幻引擎 5 的 Nanite 和 Lumen 技术甚至能实时渲染电影级别的画面。 但无论引擎多么强大，有一件事没变： 全球里的每一条 制度、每一个物体、每一种交互逻辑，最终都需要人类来定义。 引擎提供了画布和颜料，但每一笔仍然是人来画的。这就是今天 3A 游戏的困境：玩家对 全球的" 丰盛度"和"沉浸感"的期待不断 进步，但满足这些期待的方式是不断增加人力和预算 —— 一条显然不可持续的路径。 全球模型试图提供一条完全不同的路。

"编程 全球" vs " 进修 全球"

传统游戏开发构建 全球的方式，本质上是编程。每一棵树长在 何处，是有人放的。风吹过树叶的动画，是有人做的。NPC 遇到玩家时先停下、转头、说一句台词，是有人用行为树或脚本写的。水面的反射角度跟太阳位置的关系，是有人用着色器代码算的。 全球模型的方式则完全不同。它不编程 全球 —— 它 进修 全球。Google DeepMind 将 全球模型定义为"能利用对 全球的 领会来模拟 全球各方面的 AI 体系，使智能体能够预测环境将 怎样演变以及行动会 怎样影响环境"。用一个不太精确但直观的类比：传统游戏引擎是"建筑师模式" —— 你画蓝图，选材料，指挥工人一层一层盖楼，每根钢筋的位置都要标注。 全球模型是"造梦师模式" —— 你对它说"一栋哥特式教堂，彩色玻璃窗在夕阳下发光，门前有一条石板路"，它从自己"看"过的无数个 全球中提取记忆，直接在你面前生成一个你可以走进去的空间。 这里面的根本差异不是"效率高了"这么简单。而是 智慧的存在形式变了。在传统游戏中，关于" 全球 怎样运作"的 智慧被编码在显式的 制度里 —— 物理引擎的代码、AI 行为树的节点、关卡设计文档的每一行说明。这些 制度是人类工程师用数学和逻辑一条条写出来的，透明、可控、可调试。在 全球模型中，这些 智慧被隐式地编码在神经网络的权重里。模型从海量的视频数据中"看"了数以亿计的帧 —— 树在风中摇晃、球从斜坡上滚下去、人走到门前会推门、车撞到墙会停下 —— 接着它" 领会"了某种关于物理规律、空间关系和交互逻辑的内在表征。没有人告诉它重力加速度是 9.8m/s²，但它生成的物体会 天然地往下掉。这就像一个人从小到大看了无数次篮球比赛，虽然从来没学过牛顿力学，但他能准确地预测一个抛物线球会落在 何处 —— 不是 由于他会解方程，而是 由于他的大脑中已经建立了一个关于"物体 如何飞"的内隐模型。这种转变，从显式 制度到隐式模型、从手工编程到数据 进修，是一次飞跃——它是一种根本不同的构建 全球的方式。

2024-2026： 全球模型竞赛全景

过去两年，这个新范式从论文走向了可体验的产品。 下面内容是当前赛道上最重要的 几许玩家，以及他们各自选择的技术路线。Google DeepMind — Genie 系列：从论文到产品的完整进化Genie 是目前 进步最完整的 全球模型项目线。2024 年初，Genie 1 展示了一个简单但惊人的能力：给它一张图片，它能生成一个可交互的 2D 全球。同年 12 月，Genie 2 升级为基金会级 全球模型，能从单张图片生成可操控的 3D 环境，用户通过键鼠输入来探索。2025 年 8 月，Genie 3 实现了一个关键突破：从文本提示直接生成动态 全球，实时 24fps、720p 分辨率，可持续一致性达数分钟。这意味着你不再需要一张"种子图片"作为起点 —— 直接用语言描述， 全球就出现了。而到了 2026 年 1 月，Google 将 Project Genie 向 AI Ultra 订阅用户开放，这是 全球模型首次以消费级产品的形态面向普通用户。 虽然 Google 自己也承认 Genie "不是游戏引擎，无法 创新完整的游戏体验"，但从 Genie 1 到 Project Genie，不到两年 时刻，一个实验室里的研究原型已经变成了普通人可以在浏览器里使用的工具。 Microsoft — Muse / WHAM：让 AI "看懂"人类 如何玩游戏微软的路线与 Google 有一个关键区别。Muse 是唯一一个在训练数据中同时包含游戏画面和对应控制器输入的模型。换句话说，它不只是学会了" 全球看起来是 何样"，还学会了"人类在这个 全球里会 如何操作"。Muse 在 Ninja Theory 的多人对战游戏 Bleeding Edge 上训练，使用了相当于七年连续人类游戏操作的数据。它能生成长达两分钟的连贯可玩游戏片段，而且 —— 这一点非常有趣 —— 用户可以直接在画面上拖放模型熟悉的物体到游戏中， 全球会自动适应并将其整合进来。2025 年中，微软更进一步，推出了 WHAMM —— Muse 的实时可玩版本，在 Copilot Labs 上线了 AI 渲染的 Quake II 体验。值得注意的是，WHAMM 只用了一周的数据就完成了向新游戏的迁移训练，远低于 Muse 最初的七年数据量。微软还提出了一个 特殊的应用场景：用 Muse 来复活那些因硬件过时而无法运行的经典游戏，让它们在任何设备上重获新生。如果这个设想成真，它意味着 AI 全球模型不只是" 创新新 全球"，还能"复活旧 全球"。 Decart — Oasis：最激进的技术 Demo如果说 Google 和微软的 全球模型都还保持着与传统游戏引擎的某种距离感 —— 它们生成的是"类游戏体验"而非"真正的游戏" —— 那么以色列初创公司 Decart 的 Oasis 则直接朝着最激进的 路线冲了过去：完全不用游戏引擎，从零开始，用一个 Transformer 模型逐帧生成整个 Minecraft 全球。Oasis 接收键鼠输入后实时生成游戏画面，在内部模拟物理、 制度和图形渲染。模型通过直接观看游戏演示来 进修，使用户能够移动、跳跃、拾取物品、破坏方块。没有预建的 3D 模型，没有物理引擎代码，没有材质贴图 —— 所有这些都被"折叠"进了一个神经网络的权重里。2025 年 9 月的 Oasis 2.0 升级到了 1080p、30fps，并推出了 Minecraft Mod 集成，让 诚恳的 Minecraft 全球可以通过 AI 实时进行风格变换。Oasis 的意义不在于它现在有多好用 —— 老实说，体验还相当粗糙 —— 而在于它证明了一个概念：游戏引擎这个存在了数十年的软件形态，至少在 学说上是可以被神经网络完全替代的。 World Labs（李飞飞）— Marble：不一样的战场如果上面三个项目都在做"实时生成可交互的 全球"，那么李飞飞创办的 World Labs 选择了一条不同的路 —— 它不做实时生成，它做持久化的 3D 全球构建。Marble 与其他 全球模型的关键区别在于：它创建的是持久化、可下载的 3D 环境，而非实时生成后即消即散的 全球。用户可以输入文本、图片或视频，Marble 会生成完整的 3D 环境， 接着你可以在里面编辑、扩展、调整光线、移动家具 —— 就像在一个 3D 编辑器里 职业一样。更关键的是，Marble 可以导出 Gaussian splats、mesh、视频等标准 3D 格式，直接接入传统的游戏开发或影视制作流程。这意味着，你可以用 Marble 快速生成一个关卡原型， 接着把它导入 Unreal Engine 做进一步的打磨和开发。李飞飞把这件事放在了一个更大的概念框架里 —— 她称之为"空间智能"（Spatial Intelligence）。她认为当前主流的 AI 架构将数据序列化为 1D 或 2D 序列，使简单的空间任务变得不必要地困难 —— 比如在一段短视频中数清有几把不同的椅子，或者记住一小时前一个房间长 何样。她主张需要原生的 3D 或 4D 感知架构。 2026 年初，World Labs 完成了 10 亿美元融资。这个数字本身就是一种信号 —— 资本市场认为"空间智能"不 一个小赛道。

一张坐标图

为了让你对这四条路线有一个更直观的 领会，可以想象一张二维坐标图。横轴是"实时性"—— 左边是 Marble（离线生成，精雕细琢），右边是 Oasis（完全实时，逐帧生成）。Genie 和 Muse 在中间偏右的位置。纵轴是"与传统 职业流的兼容性"—— 下面是 Oasis（完全抛弃游戏引擎，自成一体），上面是 Marble（生成标准 3D 格式，接入现有流程）。Muse 在中间偏上（开源权重，Azure 上可用），Genie 在中间偏下（封闭生态，消费级体验）。 没有哪条路线是"正确答案"。它们各自押注的是不同的未来：Oasis 押注的是"游戏引擎被完全替代"的极端未来。Marble 押注的是"AI 成为 3D 内容创作的加速器但不替代引擎"的渐进未来。Genie 押注的是" 全球生成成为一种新的消费级体验品类"。Muse 押注的是"AI 全球模型首先在大型游戏公司的内部 职业流中落地"。但如果你后退一步看，这四条路线争论的，其实还是《Building SimCity》里的那个老 难题的变体 —— 你在 何处画那条线？ 几许 物品交给人类设计师显式控制， 几许 物品交给 体系自己去 进修和涌现？Oasis 的答案是"全部交给 AI"。Marble 的答案是"AI 生成初稿，人类精修"。Muse 的答案是"AI 进修人类 如何玩， 接着帮人类构思新玩法"。Genie 的答案是"让普通人用语言就能召唤一个可探索的 全球"。 何者答案最终会赢？也许不是其中任何一个，而是它们的某种组合。但有一点可以确定：我们正在见证" 怎样构建虚拟 全球"这件事的一次根本性重构 —— 从完全由人类手工编程，到人机协作，到 AI 自主生成。这条演化路径的 路线是清晰的，只是最终的平衡点还在寻找之中。