AMD英偉達都投了！李飛飛創業公司官宣10億新融資

10億融資，50億估值。

這就是李飛飛創業公司World Labs最新交出的答卷。

今年1月，這家炙手可熱的世界模型創業新星就被傳出可能正在進行一輪5億美元新融資，但最終結果卻遠超預期——

不是5億，而是10億美金（約合人民幣69億元），而且這一輪AMD、英偉達、富達等都投了。

加上本輪融資，成立于2024年4月的World Labs可謂成長飛速——

不到兩年時間，估值從最初的10億美金直接翻了5倍。

就這么說吧，可能最接近World Labs融資速度的Anthropic，也花了25個月才達到50億美元估值。

這速度，你品，你細品。

不到兩年，估值一路飆升

進入2026，誰都知道世界模型很hot，但看到World Labs成長如此之快，人們或許才對這一點有了更多實感。

短短一年多時間，這家公司經歷了5倍重估。

雖然這里面不乏AI教母李飛飛帶來的光環效應，但不得不說，投資者對世界模型的押注決心，比預想中來得更早、也更猛。

這一點，從World Labs本輪投資陣容也可一窺。

根據官方公告，本輪融資吸引了AMD、Autodesk、Emerson Collective、Fidelity Management & Research Company、英偉達和Sea在內的一眾投資者。

仔細一梳理，你就知道這不是一輪單純的財務投資，而更像一次圍繞“空間智能”生態的產業合圍。

其中，AMD和英偉達代表了算力與底層基礎設施。

兩家同時入場，本身就是對“空間智能需要海量算力支撐”的一次提前站位。

而本輪投了2億美金的Autodesk則對應3D設計與工業軟件生態，這也是空間智能最終的落地方向之一。

包括Sea Limited，作為東南亞最大的互聯網生態之一，由于旗下覆蓋游戲、電商與數字內容場景（這些天然與虛擬空間、沉浸式互動高度相關），所以它更像是一張通往新興市場的入場券。

至于富達和Emerson Collective（喬布斯遺孀創辦的慈善與影響力投資機構），則更多代表的是資本層面的認可。

前者意味著這家公司已經進入主流金融資本的視野，后者則偏向長期主義與影響力投資邏輯，押注的不是短期回報，而是下一代技術范式的長期演進。

把這些放在一起看，顯然這套投資陣容已經把空間智能未來可能涉及的關鍵環節一次性拼齊了——

算力、應用、資本、市場。

而這一切，最終都指向了World Labs在公告中所提出的愿景：

• 我們致力于加速推進空間智能的使命，構建世界模型，從而革新故事講述、創造力、機器人技術、科學發現等領域。

劃重點，空間智能。再劃重點，世界模型。

圍繞這一前沿陣地，World Labs雖然成立時間不長，但融資一直沒斷過——

成立當月便完成首輪融資，0產品但估值2億美金；兩三個月后又完成一輪1億美元融資，由NEA領投，公司估值被抬升至超過10億美元，正式躋身獨角獸行列。

截至本輪融資前，它已完成累計2.3億美元融資，估值達到10億美金級別。

（注：英偉達之前也投了，以及Google首席科學家Jeff Dean、AI教父Geoffrey Hinton等也都以個人投資者身份參投了。）

那么問題來了，World Labs憑什么獲得如此多關注和青睞呢？

答案，其實已經藏在李飛飛的開年訪談中了。

也是在今年年初，思科請了李飛飛、黃仁勛、Sam Altman等搞了一場人工智能峰會。在訪談中，李飛飛就再次談到了世界模型和World Labs的首款產品Marble。

為完整呈現李飛飛的觀點和想法，我們對訪談內容進行了整理。

李飛飛開年訪談信息量好大

主持人：首先請你談談現在在做什么，以及為什么這項工作如此重要？

李飛飛：好的。現在我每天醒來只思考一件事，那就是空間智能。這是我大約兩年前與一群年輕技術專家共同創立的公司——World Labs的核心使命。

為什么空間智能如此重要？因為我認為它是AI的下一個前沿。

從進化角度看，五億多年前，感知能力的出現開啟了神經系統的進化競賽，而語言則是很晚才出現的。感知、觸覺和視覺是智能的基礎。因此，理解、推理、互動并導航于真實的3D/4D物理世界，是與語言智能同樣基礎的能力。

而支撐這一切的關鍵技術，就是空間智能。

主持人：請你介紹一下World Labs最近發布的Marble模型？

李飛飛：Marble是我們第一代空間智能模型的代號，我們informally（非正式地）稱它為“世界模型”。

它能夠接收多模態輸入，無論是文字、圖片、視頻，還是簡單的3D輸入，然后將其轉化為一個可導航、可交互的3D世界。這個世界是幾何一致、永久穩定的，與當前的視頻生成模型完全不同。它可以支持機器人模擬、游戲開發等多種應用。

我們在兩個月前發布了Marble，雖然還是第一代，但已經是目前最先進的3D生成世界模型。

主持人：有人認為僅靠語言模型無法實現AGI，你怎么看？空間智能會帶來哪些新可能？

李飛飛：確實，語言模型有局限，而物理世界的理解和互動能力是AGI的關鍵一環。最直接的應用是機器人技術，但遠不止于此。

我們已經看到用戶用Marble開發游戲、VFX特效、虛擬制片；建筑師和設計師用于室內設計；甚至還有臨床研究人員用于心理健康研究，比如為OCD患者（即強迫癥）創建個性化的沉浸式環境。還有人用它來做個性化的瑜伽或健身訓練。

隨著模型不斷進步，這種橫向應用會越來越多。

主持人：作為AI領域的資深研究者，創辦World Labs的過程中，最讓你驚訝的是什么？

李飛飛：首先，AI的發展速度令人屏息。過去幾年，模型發布、論文、新聞層出不窮，每個人內心都有一種“學不完”的焦慮。這讓我既興奮，也提醒自己要保持謙遜和學習的心態。

其次，讓我擔憂的是AI討論的兩極化——要么是極端的技術烏托邦，要么是末日論調。這種極端的rhetoric（修辭）并不負責任。技術從來都是雙刃劍，關鍵在于我們，每一位從業者、每一位公民如何引導它。

我希望在2026年，我們能更理性、更有建設性地討論AI。

主持人：你認為AI在未來幾年的成功是什么樣的？

李飛飛：我們可以類比電力的發展。電力的成功不是因為它本身，而是因為它點亮了學校、溫暖了家庭、推動了工業、延長了壽命。AI的成功也應該是這樣，當文明變得更好，當每個人都能更自由地追求幸福、尊嚴和繁榮時，AI才真正成功。

這是技術的永恒價值。

主持人：大型世界模型的計算需求是否和語言模型一樣高？

李飛飛：目前來看，我們的Marble模型比GPT-5等大語言模型小幾個數量級。原因有二：一是數據不足，3D/4D的真實世界數據不像文本那樣豐富；二是這個領域還很年輕，我們還在探索模型架構。

但過去兩年我們已經取得很大進展，未來幾年會非常令人興奮。

主持人：數據的稀缺是否會限制世界模型的發展速度？

李飛飛：確實，語言模型有互聯網級別的文本數據可用，而物理世界的數據則更難獲取。因此我們采取混合數據策略：結合互聯網規模的文本、圖像、視頻，再加上模擬數據和真實世界采集數據（如自動駕駛公司的路測數據）。此外，合成數據和數據生態系統的成熟也在加速這一進程。

主持人：那么，通用機器人呢？我們離真正的通用機器人還有多遠？

李飛飛：這是一個極具挑戰性的問題。以自動駕駛為例，2006年我們首次讓車在沙漠中行駛138英里，但直到去年，Waymo才真正在市區大規模運營。這中間花了近20年。

而通用機器人比汽車復雜得多：汽車在二維平面上移動，只需“不碰撞”；而機器人要在三維空間中與物體交互，甚至要精準地觸摸而不破壞。這涉及手部靈活度、視覺精度、空間理解、數據稀缺等多重挑戰。

這就是為什么我創辦World Labs——這個問題太重要了，值得我們全力以赴。

主持人：最后，對于企業聽眾，你有什么建議？如何看待世界模型和物理AI？

李飛飛：World Labs是一家面向企業的公司，我們非常愿意與各行各業的伙伴合作。空間智能是橫向技術，應用場景極其廣泛：機器人、仿真、沉浸式娛樂、醫療、教育、金融服務、農業、制造業、城市規劃……幾乎無所不包。

我們正處于這個新領域的起點，期待與大家一起探索。

以上不難看出，李飛飛想講的，從來都不只是一個模型。

雖然World Labs身披“空間智能”“世界模型”這些外衣，但本質上要做、也正在做的只有一件事——

讓AI真正理解并參與物理世界。

也就是她前面提到的，從語言走向感知和交互，從生成內容走向生成世界。

而這，正是World Labs此輪融資最核心的意義。

10億美元融資、50億美元估值，看似是資本數字的躍升，背后卻是一個更清晰的信號——

所有人都在押注下一代AI的演進方向。

至于世界模型是否會成為繼大語言模型之后的又一主線？空間智能會不會成為通往物理AI與通用機器人的關鍵橋梁？

雖然這些問題還需要時間來回答，但至少在資本市場層面，人們已經投下了初步信任票。

World Labs，便是最直接的例證。