美國人工智能新創企業 xAI 已正式啟動「世界模型」(world models) 技術的研發計劃，xAI 從晶片巨擘 NVIDIA 挖角多名專家，加速開發能夠理解並模擬真實物理環境的新一代 AI 系統。Elon Musk 在社交平台 X 證實，公司計劃在 2026 年底前推出首款由 AI 生成的遊戲作品，並在本週發佈了具備「大幅升級」功能的免費圖像與影片生成模型。
何謂「世界模型」？ 理解物理世界的 AI 新階段
世界模型技術代表 AI 發展的新階段，這種系統透過學習影片素材與機械人操作數據，建立對真實世界的理解能力。與目前主流的大型語言模型 (Large Language Models) 不同，世界模型能掌握物理定律、物體互動方式以及空間關係，使 AI 系統具備即時因果推理能力。這項技術的核心價值在於讓機器理解物體如何移動、重力如何作用，以及不同環境下的物理反應模式。
積極招募人才 目標鎖定遊戲開發
根據英國《金融時報》報道，xAI 在今年夏季從 NVIDIA 招募了 Zeeshan Patel 與 Ethan He 兩位 AI 研究員。這兩位專家曾參與 NVIDIA Omniverse 平台的世界模型開發工作，該平台專門用於建立與執行逼真的數碼模擬環境。知情人士透露，xAI 開發世界模型的首要應用目標鎖定電子遊戲領域，系統將能生成可互動的 3D 環境，未來也可能延伸至機械人 AI 系統。
xAI 目前正積極招募技術人才加入其「omni 團隊」，該團隊專責開發超越文字範疇的 AI 體驗，涵蓋圖像、影片與音訊等多元內容生成。xAI 開出的職位年薪介乎 18 萬至 44 萬美元，另設有「電子遊戲導師」職位，時薪 45 至 100 美元，負責訓練 xAI 的聊天機械人 Grok 製作遊戲內容，讓用戶探索 AI 輔助遊戲設計。
商業潛力巨大 各行各業應用廣泛
世界模型的商業應用潛力超乎想像。NVIDIA 曾向《金融時報》表示，這項技術的潛在市場規模幾乎可與目前全球經濟總量相當。業界預期世界模型將解鎖 AI 在實體產品的應用可能性，特別是人形機械人、自動駕駛汽車與工業自動化等領域。Meta 在今年 6 月推出 V-JEPA 2 世界模型，該系統能理解物體移動並預測物理世界的變化，專門強化外賣機械人與自駕車的環境感知能力。Google 旗下 DeepMind 則在 8 月發表 Genie 3 模型，能從單一文字提示生成多樣化的互動環境，為 AI 代理提供無限的訓練場景。
製造業可透過世界模型建立數碼孿生系統，在虛擬環境中測試產品設計與生產流程，大幅降低實體原型製作成本。物流公司能訓練機械人在複雜倉儲環境中自主導航與揀貨，提升作業效率。遊戲開發商則可利用 AI 快速生成關卡環境與遊戲機制，讓創意團隊專注於敘事與玩法創新。建築與房地產業者能為客戶提供更逼真的虛擬看房體驗，甚至模擬不同時段的光線變化與空間感受。
開發面臨重大挑戰 數據與運算成關鍵
然而世界模型的開發面臨重大技術挑戰，訓練這類系統需要海量數據，包括高解像度影片、物理運動紀錄與 3D 空間資訊，數據蒐集與處理成本極高。現階段的影片生成模型如 OpenAI 的 Sora，僅能根據訓練數據預測畫面序列，尚未具備真正的物理理解能力。世界模型必須建立因果關係認知，理解物體碰撞、液體流動、光影變化等複雜現象，這需要更先進的運算架構與訓練方法。
遊戲產業對 AI 生成內容的態度存在分歧，《博德之門 3》開發商 Larian Studios 的發行主管 Michael Douse 在 X 平台表示，AI 無法解決遊戲業的核心問題，產業真正需要的是「領導力與願景」。他指出，市場不缺「數學公式產出、心理學訓練的遊戲迴圈」，而是渴望「能讓玩家投入或想要投入的世界表現」。這番評論反映業界對 AI 創造力極限的質疑，認為技術無法取代人類創意與敘事能力。
產業競爭白熱化 xAI、Meta、Google 各有策略
xAI 雖然在世界模型領域起步較晚，卻擁有強大的資源優勢。公司在田納西州孟菲斯建造的 Colossus 超級電腦已於去年 12 月全面運作，該系統號稱全球最大，為 AI 訓練提供龐大算力支援。xAI 在今年 7 月發佈的 Grok 4 模型，在 ARC-AGI 基準測試中得分 15.9%，幾乎是次佳模型的兩倍，確立其技術領先地位。公司也在今年 3 月收購專注 AI 影片生成工具的新創企業 Hotshot，進一步鞏固多媒體生成能力。
Meta 與 Google 的策略各有特色，Meta 強調開源路線，V-JEPA 2 模型公開釋出供研究社群使用，冀能加速技術發展並建立生態系統。Google DeepMind 的 Genie 3 則聚焦通用性，系統能生成遊戲環境並訓練 AI 代理，為實現通用人工智能 (AGI) 鋪路。兩家公司均投入數十億美元建設 AI 基礎設施，爭奪世界模型技術的主導權。
技術趨勢：3 至 5 年內邁向商業應用
技術發展趨勢顯示，世界模型將在未來 3 至 5 年內從實驗室走向商業應用，硬件效能持續提升，NVIDIA 的 Blackwell 架構 GPU 號稱提供比前代高 30 倍的推論效能，同時降低 25 倍能耗，使大規模部署成為可能。訓練方法也不斷改善，混合專家架構 (Mixture-of-Experts) 允許系統針對特定任務調度異質 GPU 資源，提升運算效率。雲端服務供應商開始提供專門的世界模型訓練平台，降低企業進入門檻。
數據安全與知識產權保護成為企業採用世界模型的關鍵考量，系統訓練過程可能涉及敏感的商業數據或專有設計資訊，企業需確保雲端服務商提供足夠的數據隔離與加密措施。私有雲部署雖然成本較高，卻能提供更強的控制權。另一項挑戰是 AI 生成內容的版權歸屬，現行法律框架尚未明確界定機器創作的所有權，企業在商業應用前應諮詢法律專家。
地緣政治影響技術普及速度
美國對中國實施的先進半導體出口管制，限制高階 AI 晶片流向中國市場，可能減緩中國的世界模型發展進度。歐盟的 AI 監管法案要求高風險 AI 系統須符合透明度與可解釋性標準，這對「黑箱」特性較強的世界模型構成合規挑戰。各國政府開始將 AI 運算能力視為戰略資產，印度、南韓、日本均投資建設國家級 GPU 設施，期望在技術競賽中保持自主性。
xAI 能否在 2026 年底前實現承諾，推出真正具有突破性的 AI 生成遊戲，將成為檢驗世界模型技術成熟度的重要指標。馬斯克一向以設定激進目標聞名，雖然過往部分時程預測未能實現，但其領導的企業確實推動了電動車與太空探索產業的變革。世界模型技術若能克服數據、運算與成本障礙，將為人工智能開啟嶄新的應用領域，徹底改變人類與機器互動的方式。企業決策者應密切關注技術進展，評估在自身業務場景中的導入可能性，及早布局以掌握先機。