48小时见证AI新战场：阿里、腾讯与群核科技如何定义世界模型商业化

事件概述

2026年4月16日至17日的短短48小时内，中国AI产业密集上演三场重磅事件，释放出世界模型（World Model）赛道即将迎来商业化爆发的强烈信号：

• 阿里云发布 HappyOyster：4月16日，阿里云ATH创新事业部正式发布世界模型 HappyOyster。该产品定位为“世界模拟器”，采用原生多模态+长时序建模技术，支持漫游模式（1分钟连续实时位移）和导演模式（3分钟以上画面）。此举被视为阿里AI战略从“大模型军备赛”转向“世界模型基础设施”的关键落子，与其“五年内云+AI收入超1000亿美元”的目标相呼应。
• 腾讯开源 HY-World 2.0：同日，腾讯混元团队宣布开源 Hunyuan3D 2.0（HY-World 2.0）。与阿里的闭源策略不同，腾讯选择完全开源并支持与 Unity 等游戏引擎无缝对接。其核心差异化在于“可导出性”，生成的 3D 资产文件（Mesh/3DGS/点云）可直接用于二次编辑，旨在抢占“空间智能基础设施”的生态位。
• 群核科技上市：4月17日，专注空间智能的群核科技（Manycore Tech，股票代码 0068.HK）在港交所挂牌。公司2025年实现营收8.2亿元，毛利率高达82.2%，经调整净利润5710万元，成功实现扭亏为盈。其香港公开发售获1591倍超额认购，上市首日股价大涨144%，总市值超300亿港元。

这三起事件分别代表了三种不同的战略路径：阿里的“云 + 模型”一体化、腾讯的“开源生态”卡位、群核的“垂直盈利”验证，标志着中国厂商在世界模型赛道已从“跟随者”转变为“定义者”。

核心信息：三大流派与全球格局

随着概念走红，世界模型领域已形成三大主流技术流派，全球至少有12家主要玩家参与竞争：

1. 生成式视频派（“世界即视频”）

• 代表玩家：Google Genie 3、OpenAI Sora、阿里 HappyOyster、Runway GWM-1。
• 核心理念：通过视频生成模拟世界演化，认为逼真视频生成意味着理解物理规律。
• 技术特点：采用 Diffusion Transformer 或 AR-Transformer 架构，强调时序连贯性和画面质量，追求长时长生成。
• 优劣势：直观易理解，商业化路径清晰；但对物理规律的理解停留在表象，难以支撑机器人训练等硬核场景。

2. 抽象预测派（“世界即因果”）

• 代表玩家：Meta V-JEPA 2（Yann LeCun 主导）。
• 核心理念：反对像素级重建，主张学习世界的抽象表征和因果逻辑，认为真正的世界模型应是预测未来的抽象大脑。
• 技术特点：采用 JEPA（联合嵌入预测架构），在 latent space 进行预测而非像素空间，强调因果推理和可解释性。
• 优劣势：更接近人类认知方式，适合决策规划，算力需求低；但缺乏直观输出，难以直接应用于内容创作。

3. 空间智能派（“世界即3D”）

• 代表玩家：斯坦福 World Labs、腾讯 HY-World 2.0、NVIDIA Omniverse、群核科技。
• 核心理念：真正的世界模型必须理解三维空间和物体关系，能够生成可编辑、可导出的 3D 资产。
• 技术特点：采用 3DGS、NeRF 等技术，强调几何稳定性和空间一致性，与现有游戏/机器人工作流对接。
• 优劣势：工程化落地最快，可直接用于游戏开发和机器人仿真；但实时交互性受限，计算复杂度高。

全球玩家梯队划分

• 第一梯队（产品化领先）：Google Genie 3、阿里 HappyOyster、腾讯 HY-World 2.0、群核科技。特征为已发布可用产品，具备实时交互能力，场景定位清晰。其中群核科技是唯一实现盈利的空间智能企业。
• 第二梯队（技术独特但场景有限）：Meta V-JEPA 2、Tesla FSD、NVIDIA Omniverse。聚焦特定垂直场景，不直接面向大众消费者。
• 第三梯队（早期探索）：百度文心、字节豆包、Runway GWM-1、斯坦福 World Labs、OpenAI Sora。仍在技术验证阶段，商业化路径尚不清晰。

值得关注：中美博弈与未来情景

中美差异化优势

• 美国：优势在于基础研究、算力垄断（NVIDIA GPU、谷歌 TPU）和数据资源（YouTube、Instagram）。底层架构创新（如 LeCun 的 JEPA、DeepMind 的 AR-Transformer）主要由美国实验室主导。
• 中国：优势体现在工程化能力、应用场景丰富度及资本化进程。中国厂商在 Google Genie 3 发布八个月后迅速推出对标产品，展现了强大的工程优化能力。群核科技的上市标志着中国在空间智能赛道率先完成资本化布局。
• 挑战：底层架构创新仍由美国主导，中国多为“跟随式创新”。此外，高端 GPU 出口管制、数据跨境限制及技术标准分裂也是潜在风险。

商业化挑战与样本

• 成本问题：实时交互带来高昂的算力消耗，To B 和 To C 端的买单意愿仍需验证。
• 盈利样本：群核科技通过聚焦家装设计等垂直场景，采用 SaaS+API 服务模式，以 8.2 亿元营收和 82.2% 的高毛利证明了空间智能在特定场景下的商业可行性，但该模式能否扩展至通用世界模型仍是未知数。
• 战略分歧：Meta 和腾讯选择开源以建立生态标准，Google 和阿里选择闭源以构建商业壁垒。长期来看，开源方案可能凭借生态优势实现超越。

未来三种情景推演

1. 乐观情景（概率30%）：2028年出现杀手级应用，技术瓶颈突破，世界模型成为 AI 基础设施，与具身智能深度融合。
2. 中性情景（概率50%）：场景分化，长期共存。三大流派服务不同场景，10+ 玩家淘汰至 3-5 家，世界模型成为 AI 工具箱中的重要组件。
3. 悲观情景（概率20%）：泡沫破裂，技术瓶颈无法突破，大部分玩家退出，行业回归到更务实的组合方案。

结论

世界模型的终极竞争并非单纯的技术竞赛，而是生态竞赛。阿里、腾讯、群核科技的集体行动，标志着世界模型正从“实验室玩具”迈向“产业基础设施”。对于中国厂商而言，短期内的工程优化可以快速缩小差距，但长期必须在底层架构创新上有所突破，才能在 AGI 时代的生态格局中占据主导地位。谁掌控了空间，谁就能掌控物理 AI 的未来。