我有一個(gè)判斷：

世界模型生成的內(nèi)容，未來(lái)的主要消費(fèi)者，可能不是人，是 Agent

愛詩(shī)做的通用實(shí)時(shí)世界模型 PixVerse R1，這次做了一輪大更新。720P 高清實(shí)時(shí)生成全面開放，畫面穩(wěn)定性提了一檔，UGC 創(chuàng)作者社區(qū)正式上線，同時(shí)面向外部開放世界模型 API 接口（邀請(qǐng)制）

在這里申請(qǐng)：https://aisphere.feishu.cn/share/base/form/shrcnV1ZJhUDBLWJ8vub36t3z4f

可能有些朋友沒(méi)見過(guò) R1，先說(shuō)清楚它和現(xiàn)在市面上所有 AI 視頻工具的區(qū)別

現(xiàn)在的 Sora、可靈、Runway、海螺，邏輯都一樣：寫一段描述，等渲染，拿到幾秒到十幾秒的成品視頻，想改就重來(lái)

R1 做的事不一樣。你給它一個(gè)起始場(chǎng)景，它會(huì)一直往下生成。持續(xù)的、沒(méi)有時(shí)間限制的畫面。你隨時(shí)可以打字或者說(shuō)話來(lái)改變劇情，它實(shí)時(shí)響應(yīng)

一個(gè)跑不停的世界，和一段幾秒的視頻，根本不是一回事

這些畫面都在持續(xù)跑著，沒(méi)有固定的結(jié)束時(shí)間，角色自己在動(dòng)，鏡頭自己在切，劇情自己在往下走

你不說(shuō)話，它自己演

它編出來(lái)的劇情走向，跟人類的敘事直覺經(jīng)常不一樣。人寫故事習(xí)慣起承轉(zhuǎn)合，有節(jié)奏。R1 不管這些，它按自己對(duì)世界的理解去推。有時(shí)候生成出來(lái)的轉(zhuǎn)折，你會(huì)覺得這個(gè)邏輯好像只有 AI 自己能看懂

看到這里，回到開頭那個(gè)判斷

這些持續(xù)生成的畫面，到底是給誰(shuí)看的

聊 AI 視頻的時(shí)候，大家會(huì)不自覺地在一個(gè)框架里想問(wèn)題：畫質(zhì)夠不夠高，時(shí)長(zhǎng)夠不夠長(zhǎng)，鏡頭語(yǔ)言夠不夠?qū)I(yè)，故事夠不夠打動(dòng)人

這些考量背后有一個(gè)前提——所有的「好不好」，都是按人類的審美、人類的注意力、人類的情緒共鳴來(lái)評(píng)判的

當(dāng)你還在想「怎么讓 AI 幫人出更好的視頻」的時(shí)候，思考已經(jīng)被這個(gè)前提限住了

Google 之前做了一個(gè)東西，直接把這個(gè)前提換掉了

他們有一個(gè) Agent 項(xiàng)目叫 SIMA 2，能在 3D 環(huán)境里自己理解目標(biāo)、自己規(guī)劃路徑、自己執(zhí)行。關(guān)鍵的一步：他們把 SIMA 2 丟進(jìn)了 Genie 3（Google 的世界模型）生成的世界里

SIMA 2 在 AI 生成的世界里自己走，自己試錯(cuò)，自己學(xué)。失敗的任務(wù)，幾輪自我訓(xùn)練之后就能完成。不需要人類標(biāo)注數(shù)據(jù)，不需要人類提供游戲錄像

Google 管這個(gè)叫「自我改進(jìn)循環(huán)」。Agent 在 AI 生成的世界里試錯(cuò)，Gemini 對(duì)行為打分，結(jié)果存進(jìn)經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，下一代 Agent 在這個(gè)基礎(chǔ)上繼續(xù)訓(xùn)練。每一代比上一代強(qiáng)，人不需要介入

往下想一步

世界模型生成世界，Agent 在里面訓(xùn)練自己

訓(xùn)練完的 Agent 能力更強(qiáng)，需要更復(fù)雜的世界來(lái)繼續(xù)訓(xùn)練。世界模型和 Agent，互相喂

在這個(gè)循環(huán)里，世界模型生成的畫面、場(chǎng)景、物理規(guī)則，全都是給 Agent 消費(fèi)的。人可以看，但人看不看，不影響循環(huán)轉(zhuǎn)下去

Token 的主要消耗者正在從人變成 Agent。一個(gè)人可以同時(shí)跑 10 個(gè) Agent，每個(gè) Agent 每天調(diào)用幾千幾萬(wàn)次接口。世界模型把這個(gè)邏輯往前推了一步——Agent 所消耗的，不光可以是文字 Token，還應(yīng)該是視覺世界。需要在 AI 生成的環(huán)境里走動(dòng)、試錯(cuò)、理解物理規(guī)則、練習(xí)交互

R1 這種能實(shí)時(shí)、無(wú)限時(shí)長(zhǎng)生成的世界模型，最大的下游用戶可能根本不是人類創(chuàng)作者

那問(wèn)題就來(lái)了

如果世界模型的第一批重度用戶不是人，PixVerse 這次更新的 UGC 社區(qū)、創(chuàng)作者模板庫(kù)、720P 畫質(zhì)，這些全是面向人類用戶的功能

這中間有一個(gè)張力

也許恰恰是因?yàn)楝F(xiàn)在面向人類用戶把實(shí)時(shí)生成的體驗(yàn)做到位了，底層的推理效率、畫面一致性、交互響應(yīng)速度這些硬能力才能被逼出來(lái)。等 Agent 大規(guī)模消費(fèi)世界模型的時(shí)候，這些能力是直接能接住的

R1 能做到實(shí)時(shí)，核心是把擴(kuò)散模型的采樣步數(shù)壓到了 1 到 4 步（傳統(tǒng)方案跑 50 步以上），再加上自回歸流式生成做到逐幀預(yù)測(cè)、理論無(wú)長(zhǎng)度限制。代價(jià)也有，長(zhǎng)時(shí)間生成有誤差累積，物理渲染精度為了實(shí)時(shí)做了妥協(xié)，PixVerse 自己在技術(shù)報(bào)告里也提了

這次更新還有一個(gè)值得注意的點(diǎn)：Omni（自研原生多模態(tài)基座）的完整能力第一次面向用戶開放。文本、圖像、音頻、視頻統(tǒng)一編碼成連續(xù) token 流，畫面跑著的同時(shí)聲音也在實(shí)時(shí)生成，環(huán)境音、人物語(yǔ)音都跟畫面對(duì)得上

https://realtime.pixverse.ai/ 包括我自己在內(nèi)

之前想 AI 視頻這個(gè)賽道的時(shí)候，默認(rèn)就是在想「怎么幫人出更好的視頻」。但如果把 Google 正在做的事情和 R1 放在一起看，這個(gè)賽道正在長(zhǎng)出一個(gè)完全不同的下游

也許今天面向人類創(chuàng)作者做的這些功能，最終的價(jià)值不在于幫人拍出更好的片子，而在于它在這個(gè)過(guò)程中，把世界模型的實(shí)時(shí)能力打磨到了 Agent 能用的程度，去爭(zhēng)取入場(chǎng)券

最后，別忘了，R1 的 API 已經(jīng)開了，在這里申請(qǐng)：https://aisphere.feishu.cn/share/base/form/shrcnV1ZJhUDBLWJ8vub36t3z4f

API 申請(qǐng)頁(yè)面