近日，在中關村論壇的專場發(fā)布會上，昆侖萬維董事長兼CEO周亞輝帶著天工AI的三款新模型——Matrix-Game 3.0游戲大模型、SkyReels V4視頻大模型、Mureka V9音樂大模型——對外勾勒出這家公司在AI賽道的最新布局。

在AGI賽道的激烈角逐中，昆侖萬維并未選擇在大語言模型（LLM）的通用問答能力上與互聯(lián)網(wǎng)巨頭正面硬剛，而是將資源重注于游戲、視頻、音樂三個垂直領域的多模態(tài)生成模型?；谶@些底層模型，昆侖萬維試圖構建起一個AI驅動的“平臺經(jīng)濟體”，其核心目標用戶被定義為“OPC”（One Person Company，一人公司）。

這是國內較早提出從“大模型工具提供商”向“AI原生平臺經(jīng)濟”轉型戰(zhàn)略的玩家之一。在周亞輝看來，隨著底層模型能力的持續(xù)迭代，AI的商業(yè)邏輯已不再局限于按調用量收取API服務費，而是通過降低跨模態(tài)內容的創(chuàng)作門檻，掌握流量分發(fā)與IP孵化的生態(tài)主導權。

聚焦多模態(tài)：從單點生成到工作流重構

本次發(fā)布的三款大模型，分別對應著數(shù)字內容生產(chǎn)的三個核心場景。

視頻生成領域，SkyReels V4放棄了早期AI視頻模型普遍采用的“先畫面、后音頻”串行生成模式，轉而采用原生音畫一體的雙流MMDiT架構。這種底層設計的改變，使得模型在生成階段即可實現(xiàn)口型、動作與聲音的同步。在三方評測機構Artificial Analysis的基準測試中，SkyReels V4在帶音頻文生視頻等細分榜單中取得了較高評分。

音樂生成賽道，Mureka模型迎來了V9版本更新。此前發(fā)布的Mureka V8在Artificial Analysis的人聲與樂器維度盲測中曾取得高分。Mureka V9的迭代方向從單純的“一鍵生成音頻”轉向了對音樂創(chuàng)作過程的可控性。該版本引入了Mureka Studio工作站概念，允許創(chuàng)作者像使用傳統(tǒng)數(shù)字音頻工作站（DAW）一樣，在時間軸上對生成的音樂進行結構化分解與局部調整，如單獨修改某一段落的人聲或樂器編排。

Matrix-Game 3.0則聚焦于游戲世界模型的探索。與視頻大模型注重畫面生成不同，游戲大模型需要解決實時交互與物理規(guī)則的仿真問題。Matrix-Game 3.0引入了帶有記憶機制的架構，試圖在保證生成畫面連續(xù)性的同時，降低長期運行時的結構漂移。

三款模型試圖將AI從一個提供隨機生成結果的“盲盒工具”，轉變?yōu)槟軌蛉谌雽I(yè)內容創(chuàng)作者實際工作流的“工業(yè)級引擎”。

“3+1”架構，瞄準OPC

發(fā)布會上，昆侖萬維正式公布了其“2026 AGI戰(zhàn)略”，核心概括為“3+1”生態(tài)架構。

其中，“3”代表依托上述三大模型底座構建的三個AI原生內容平臺：短劇平臺DramaWave、音樂平臺Mureka以及互動娛樂平臺貓森學園?！?”則指代天工超級智能體（Skywork Super Agent）。它的功能定位是作為操作系統(tǒng)的中樞，將大模型的分散能力進行統(tǒng)一調度與編排，幫助創(chuàng)作者完成從內容生成、海報制作到分發(fā)運營的全鏈路任務。

這一架構緊密圍繞著“OPC（一人公司）”這一概念展開。相關數(shù)據(jù)顯示，全球范圍內單人創(chuàng)始人的微型企業(yè)或獨立創(chuàng)作者數(shù)量正快速增長。昆侖萬維試圖通過AI工具降低影視、音樂、游戲等專業(yè)內容的制作門檻，使單個創(chuàng)作者能夠具備類似小型制作公司的全棧生產(chǎn)力。

周亞輝在接受采訪時坦言，大模型如果僅僅作為C端個人工具，付費率存在明顯天花板。昆侖萬維的商業(yè)模式設計包含兩層：一面向B端開發(fā)者收取API調用費。二則是通過上述三大內容平臺，在創(chuàng)作者生成UGC（用戶生成內容）后，通過向C端用戶提供消費內容來獲取廣告或訂閱收入。

研發(fā)的高昂代價與出海耐心

維持多模態(tài)大模型的研發(fā)迭代，需要持續(xù)且龐大的資金投入。

周亞輝透露，過去三年，昆侖萬維在AI領域的虧損每年在12億至15億元左右。他給出了一個行業(yè)預判：要保證模型在全球處于領先地位，每個月的研發(fā)投入最少需要一個億。對于2025年前九個月在算力服務開支上大幅增加的AI企業(yè)而言，這一數(shù)字可以說是當下大模型“軍備競賽”的資金門檻。

目前，昆侖萬維的海外收入占比超過90%。其全球化網(wǎng)絡與海外變現(xiàn)能力，是支撐國內大模型研發(fā)的現(xiàn)金流基礎。面對硅谷科技巨頭在算力、算法與生態(tài)上的先發(fā)優(yōu)勢，中國AI企業(yè)的突圍路徑顯得尤為關鍵。

在談及與國內同行的競爭定位時，周亞輝表示：“我們跟在字節(jié)后面就行。他先跟好萊塢談版權，我們就跟在他后面。他吃進口和牛，我們就吃國產(chǎn)牛肉。”這種在巨頭陰影下尋找自身生態(tài)位的戰(zhàn)略表述，是國內AI創(chuàng)業(yè)者在算力資源受限、商業(yè)模式尚未完全清晰環(huán)境下，最務實的心態(tài)。

從底層多模態(tài)大模型的訓練，到中間層智能體的調度，再到上層內容平臺的搭建，昆侖萬維已經(jīng)形成了一個完整的閉環(huán)設想。然而，在AI生成內容版權界定尚不清晰、平臺間內容分發(fā)規(guī)則存在博弈、以及算力成本持續(xù)高企的現(xiàn)實挑戰(zhàn)下，這套圍繞“一人公司”構建的平臺經(jīng)濟模式能否真正跑通并實現(xiàn)盈利，仍需通過市場與時間的驗證