

> 当大多数科技巨头还在大语言模型的红海中厮杀时，李飞飞已带领 World Labs 开启了“空间智能”的第二战场。一年内估值翻五倍的资本神话背后，是行业对 AI 从“理解语言”向“理解物理世界”进化的迫切押注。

## 资本热捧下的身价暴涨

在生成式 AI 的浪潮进入深水区之际，享有“AI 教母”美誉的李飞飞再次证明了其敏锐的战略眼光。据彭博社最新消息，其创办的初创公司 World Labs 正在推进一轮新的融资计划，目标筹集 5 亿美元，投后估值将高达 50 亿美元。

这距离公司成立仅过去不到一年。2024 年 4 月，World Labs 在成立之初的估值为 2 亿美元，随后迅速吸纳了 a16z、Radical Ventures 等顶级风投，以及英伟达、淡马锡和 Google 首席科学家 Jeff Dean 等行业大佬的背书，迅速跻身独角兽行列。如今身价再度翻倍，不仅是对李飞飞学术地位的致敬，更是市场对“世界模型”这一技术路线的高度认可。

![Google_AI_Studio_2026-01-26T03_04_41.675Z.png](https://static.downly.cn/images/dad2c6fae98cf34759b1cd861212efb6.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 超越语言 此时此地的世界模型

World Labs 的核心野心在于构建“大世界模型（LWM）”。李飞飞团队认为，AI 的终极形态不应止步于生成平面的图文，而必须具备理解物理世界结构、动态演化及因果关系的能力。

目前，World Labs 已推出首款 3D 世界生成模型 Marble。该模型展现了惊人的能力，能够仅凭文本或图像输入，直接生成可交互、可探索的 3D 空间，并为物理仿真和机器人模拟提供关键的“碰撞网格”数据。在战略构想中，这是通往“空间智能”的必经之路——赋予 AI 像人类一样感知和操纵三维世界的能力。这一基础设施的完善，将对 AIGC 产业产生颠覆性影响，从 3D 资产的瞬间生成到具身智能机器人的精准操控，想象空间巨大。

## 双雄并立的路线之争

值得关注的是，在通往“世界模型”的道路上，李飞飞并非独行。图灵奖得主 Yann LeCun 创立的 AMI Labs 同样以 35 亿美元的估值在资本市场寻求支持。

两者的技术路线呈现出有趣的对立 李飞飞倾向于显式、可生成的 3D 环境构建，强调视觉与物理的统一；而 LeCun 则坚持基于 JEPA（联合嵌入预测架构）的抽象认知路径，不主张直接生成像素级的世界。这场顶级大脑之间的较量，预示着 AI 的下一个十年主战场，将正式从“语言逻辑”转移到“时空智能”。

空间智能新纪元 李飞飞World Labs估值冲刺50亿美元



> 顶级开源推理引擎 vLLM 的创始团队正式走向商业化，成立新公司 Inferact 并斩获 1.5 亿美元融资。在红杉、A16Z 等顶级风投的加持下，他们意图重构 AI 基础设施，解决大模型商业化面临的算力成本与效率瓶颈。

## 资本狂热背后的技术野心

当全球目光聚焦于万亿参数大模型时，一场关于底层算力效率的变革已悄然启动。Inferact 在种子轮即获得 1.5 亿美元融资，估值飙升至 8 亿美元。这份豪华的投资人名单涵盖了 Andreessen Horowitz、光速创投、红杉资本等硅谷顶级机构，足以证明市场对“推理侧”技术突破的极度渴求。

Inferact 的核心班底源自开源界备受推崇的 vLLM 项目。该引擎凭借支撑 500 多种模型架构、适配 200 多种硬件加速器的强悍兼容性，早已成为 AI 推理领域的基石。

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## 从模型训练到极致推理的战场转移

如果说模型训练是军备竞赛的上半场，那么推理（Inference）就是决定商业生死的下半场。随着 AI 应用的普及，推理阶段的算力消耗呈指数级增长，昂贵的成本成为了制约大规模应用落地的最大阻碍。

Inferact 的战略目标非常明确 将 vLLM 推向世界领先地位，通过极致的优化打破成本枷锁。这标志着 AI 基础设施的竞争重心，已从单纯的算力堆叠转向了对效能的极致追求。开源技术与商业资本的深度结合，将为 AI 智慧流淌到每一个计算节点提供强劲的动力。

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