90后清华博士掌舵企业 一月估值暴涨50亿背后的世界模型赛道
据铅笔道DATA测算，一个月估值增长50亿，这或许是今年已公开案例中估值增长最快的。
而其背后所押注的，正是当下备受关注的热词：世界模型。
01
世界模型，究竟有何作用？
4月13日，极佳视界完成数十亿元B轮融资。距离上一轮近10亿元融资仅一个月，公司估值便突破百亿元。
该公司创始人黄冠是一位90后博士，走的是标准的技术路线：本科就读于华中科技大学自动化专业，硕士毕业于中科院，之后又取得清华大学博士学位。
读博期间，他在微软亚洲研究院实习，与何恺明、孙剑等人有过交集，参与过早期深度学习研究。
但真正关键的并非这些学历，而是他之后的三次“选择”。
第一次，他选择押注“让机器看见”。
2016年前后，深度学习刚兴起，最先落地的领域便是视觉AI，黄冠加入地平线，从事人脸识别、视觉感知相关工作。
这一阶段的AI本质很简单：让机器“看懂图片”。团队做数据集、参加比赛、刷新榜单，成绩斐然，更重要的是——AI首次从论文走向现实，开始真正发挥作用。
第二次，他选择押注“让机器理解世界”。
2019年前后，行业逐渐意识到，仅看懂图片远远不够，还需知晓“这是什么地方、正在发生什么”，于是他参与创办鉴智机器人，投身自动驾驶领域，利用BEV模型将2D画面转化为3D世界。
简单来说，不再只是“看见一辆车”，而是“知道它在哪里、会往哪个方向行驶”，AI开始从“看图说话”向“理解空间”迈进。
第三次，他选择了一条更具挑战性的道路：让机器“提前推演”。
2023年，他创办极佳视界，不再满足于“看见”和“理解”，而是希望让机器在事情发生前，先在“脑海”中模拟一遍。
他将这件事称为“世界模型”，可以理解为——让机器拥有“想象力”。
过去几年的AI，越来越擅长“表达”，但还不擅长“行动”。
写文章、写代码、做客服——这些事情有一个共同特点：都发生在屏幕里。一旦将AI置于现实世界，它便立刻“手足无措”。
比如让机器人抓取一个杯子。对人类而言很简单，但对机器来说，需要思考诸多问题：杯子有多重？会不会滑落？手该如何伸出？有人经过时是否需要停下？
而解决这些问题的关键，正是世界模型。
极佳视界也推出了自己的机器人产品，仅上半身为人形。
02
谁已从中获利？几类参与者
但问题随之而来：在这条赛道中，谁已经赚到钱了？答案有些出人意料：并非从事世界模型研发的人先获利。
第一批获利的是自动驾驶公司。代表企业：理想汽车、特斯拉。
以理想汽车为例：2025年营收约1123亿元，净利润约11亿元。
他们为何能获利？因为世界模型直接影响一个核心指标：自动驾驶是否“更安全、更贴近人类驾驶习惯”。
比如在同一个场景中：有人站在路边。传统算法只能识别出“这是一个人”。但世界模型会多做一步：判断这个人会不会冲出来？会往哪个方向走？是否需要减速？
这种能力直接决定用户是否敢使用、是否愿意付费。
因此可以看到：自动驾驶已从“识别竞赛”转变为“预测能力竞赛”。各家车企开始比拼“谁更像经验丰富的老司机”。
利润来源于整车销售和智能驾驶带来的溢价。
以理想汽车为例，其高配智驾版本通常能带来约1万元的净溢价。如果一年卖出几十万辆车，这部分“由智能能力决定的收入”规模可达几十亿元。
第二批获利的是算力和基础设施公司。代表企业：英伟达。
如果说自动驾驶公司赚的是“整车的钱”，那么这一批企业赚的是更直接的钱：算力的钱。
原因很简单：世界模型比大模型更“复杂”。它需要同时处理空间（3D）、时间（动态变化）、多模态（图像+传感器）等信息，训练成本远高于普通大模型。
结果便是：谁销售算力，谁先获利。这也是黄仁勋会说——如果世界模型成功落地，市场空间可能达到100万亿美元的原因。
2025年，英伟达交出了一组非常亮眼的数据：年营收超1300亿美元（约合9000多亿元人民币），净利润超700亿美元，净利率约55%。
算力是世界模型背后的“基础支撑生意”。
第三批正逐步向获利靠近的是做“世界模型平台”的公司。
这类公司销售的是什么？多数不直接销售机器人（极佳视界除外），也不直接销售汽车，而是销售“让机器具备思考能力”的服务，包括：自动驾驶仿真系统、机器人训练平台、物理世界数据生成等。
他们的商业模式逐渐清晰：
1、销售软件（仿真系统）。
用虚拟环境还原真实世界，一套系统的年价格在500万至3000万元之间。
2、销售服务（训练+调优）。
帮助企业训练自动驾驶或机器人模型，单个项目收费在1000万至5000万元之间。
3、销售数据（高质量场景）。
提供高质量场景数据（如极端路况、复杂交互场景），单个数据包价格从几十万到上百万元不等。
但这批公司有一个共同特点：商业化尚未完全成熟。
总体而言，大部分从事“世界模型”研发的公司仍处于投入阶段。因为这件事难度大、成本高。
1、数据获取难：真实世界数据采集成本极高。
2、系统复杂：芯片、传感器、模型、控制等环节相互关联。
3、算力消耗大：训练成本远高于大语言模型。
但难度越大的领域，市场空间可能就越大。
根据MarketsandMarkets 2026年4月的报告，全球物理AI市场（以世界模型为核心技术）预计从2026年的15亿美元增长至2032年的152亿美元，年复合增长率为47.2%。
03
资本热度高，资金涌入
尽管大多数企业尚未实现盈利，但今年的实际情况是：融资市场火热，资本纷纷入局。
极佳视界就是一个典型案例。
2026年3月，刚完成近10亿元的Pre-B轮融资，估值50亿元；一个月后，又完成数十亿元的B轮融资，估值直接突破百亿元。
当前一级市场其实相对冷清，许多AI项目的融资周期不断延长。在这种环境下，“一个月两轮融资、估值翻倍”本身就表明：世界模型已度过讲故事的阶段，进入资本争抢布局的时期。
更值得关注的是，参与投资的不仅有财务投资人，还有产业资本：华为哈勃、中芯聚源、地方国资等。
这意味着世界模型不再只是一个技术方向，而是被视为未来的产业基础设施。
这种变化是全球性的。2026年一季度，全球围绕世界模型的融资明显升温。
美国方面，李飞飞的World Labs获得了超过10亿美元的融资；杨立昆的新一代AI架构也拿到了巨额投资。国内在单笔融资金额上虽有差距，但项目数量已有所增加——今年一季度相关融资超过20起，金额从几亿元到几十亿元不等。
但比融资更重要的是，世界模型开始加速落地应用。
以自动驾驶为例，有了世界模型，就能提前预判：这个人会不会冲出来？会往哪个方向走？
极佳视界已与约20家车企合作，将世界模型应用于复杂路口、行人判断等场景。还有公司利用世界模型开展机器人抓取、分拣工作，或搭建仿真平台，将训练成本降至原来的十分之一。
与此同时，行业开始出现分化。一小部分公司能持续获得融资，构建完整的技术体系；更多公司仅停留在某一个环节；还有一些公司很快被淘汰。
资本的态度也在转变：从“不理解”到“尝试投资”，再到“集中押注头部企业”。资金不再平均分配，而是快速向少数项目聚集。
总体来看，2026年的世界模型赛道正处于“早期收敛期”：技术路径尚未统一，但主流方向已显现；商业化仍处于早期阶段，但落地场景逐渐清晰；参与者众多，但头部公司开始崭露头角。
接下来决定胜负的关键，不再是谁的技术理念更前沿，而是：谁能更快将技术能力转化为产品，并在真实世界中投入使用。
本文不构成任何投资建议。
本文来自微信公众号“铅笔道”（ID：pencilnews），作者：松格，编辑：王方，36氪经授权发布。
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