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      “AI教母”再獲70億元融資!

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      350億元估值!2月19日,由李飛飛創辦的AI公司World Labs宣布,完成最新一筆10億美元(約合人民幣70億元)新融資。

      成立短短兩年,World Labs累計融資約13億美元,估值抬升至約350億元人民幣,較早期水平實現約5倍躍升。

      值得注意的是,融資名單里既包含英偉達、AMD這樣的芯片與算力平臺巨頭,也不乏Autodesk這類在建筑、工程與設計軟件領域占據全球領先地位的產業軟件公司。

      作為全球空間智能賽道的頭部新勢力之一,李飛飛和World Labs的前景備受關注。

      01.

      拒絕華爾街高薪邀請

      1976年出生于北京的李飛飛,有著不甘設限的人生軌跡。她自小熱愛物理學科,課余時間幾乎都在探索和學習相關知識。

      1992年,16歲的李飛飛隨父母遠赴海外,移居美國新澤西州。為了維持生計,李飛飛一邊上學,一邊在餐廳打工、幫人遛狗。三年后,李飛飛順利通過美國大學入學考試,以數學滿分的成績,如愿進入普林斯頓大學物理系學習,并獲得全額獎學金。

      本科畢業后,李飛飛拒絕了華爾街的高薪工作邀請,進入加州理工學院攻讀碩博連讀項目,正式踏入視覺研究領域。在當時,這還是極其冷門的研究領域。


      World Labs創始人 李飛飛

      圖源:網絡

      2006年,彼時30歲的李飛飛順利博士畢業,她選擇回到母校普林斯頓大學計算機系,并成立自己的實驗室,正式開啟計算機視覺研究。

      正是在這里,李飛飛對當時盛行的“算法至上”產生反思,繼而構建了一個囊括“全世界所有物體”的龐大數據庫,并將其命名為ImageNet。

      2009年6月,經過兩年半的持續構建與迭代推進,ImageNet初始版本正式發布。人工智能的演進離不開數據、算法與算力三者協同。ImageNet在當時率先補齊了“數據”這一關鍵拼圖,也讓李飛飛站上了這場浪潮的前排。

      2012年,亞歷克斯·克里熱夫斯基等人推出深度卷積網絡AlexNet,在當年的ImageNet大規模視覺識別挑戰賽(ILSVRC)中以明顯優勢奪冠,Top-5錯誤率從上一年的約26%降至約15%,相較第二名低約41%。

      更關鍵的是,作為ImageNet的發起者,李飛飛選擇將數據庫開放并免費提供給全球科研團隊使用,推動 ImageNet預訓練迅速成為視覺模型的默認起點,這一年也被不少業內人士視為人工智能從低谷走向上行周期的分水嶺。

      自此之后,人工智能進入加速上行周期。同年,英偉達創始人黃仁勛抓住風口,將公司戰略重心從游戲顯卡轉向AI芯片,奠定在全球AI計算領域的領先地位。2016年,谷歌人工智能“Alpha Go”以4比1的成績,打敗韓國圍棋高手李世石,人工智能從學術圈迅速走向大眾視野。2022年,OpenAI發布ChatGPT,將大模型能力以產品形態推向大眾,生成式AI由此成為新一輪產業競賽的入口。


      (從左到右)扎克伯格、蘇姿豐、馬斯克、黃仁勛、奧特曼、哈薩比斯、阿莫迪、李飛飛

      圖源:網絡

      2024年,李飛飛離開斯坦福大學,創立World Labs,投身空間智能(Spatial Intelligence)。她的目標很明確,讓AI不僅能識別圖像,更能像人類一樣理解三維物理世界,實現推理與交互。

      截至2026年2月,World Labs累計融資約13億美元,估值已沖上50億美元,成為全球AI浪潮中炙手可熱的新貴。

      02.

      押注是“空間智能”

      當下主流的大語言模型(如OpenAI)與圖像生成模型,主要處理文本與二維視覺信號,強項在于統計規律與模式擬合,但對物理世界的因果機制缺乏理解。

      World Labs押注的是“空間智能”,目標讓AI真正理解三維甚至四維世界的幾何、物理和語義規律。

      從資本信號看,這一方向正在被提前定價。最新一輪融資同時出現NVIDIA和AMD的身影,這在近年并不多見。對芯片廠商而言,這更像一次面向未來算力需求的提前下注,押注空間智能將成為下一階段的重要算力增量場景。

      此外,全球最大的建筑、工程、設計軟件公司Autodesk也融資2億美元。投資公告顯示,公司希望利用World Labs的空間智能技術,重新定義設計、建造和運營物理世界的方式。

      李飛飛也將空間智能視為“AI未來十年最核心的挑戰”,而World Labs的商業飛輪也圍繞這一目標展開。

      創辦World Labs前后,李飛飛便將“世界模型”明確為“空間智能”路徑的核心概念,把它視為AI走進物理世界的底座能力。


      圖源:網絡

      去年年底,World Labs推出首款商業產品Marble,可從文本、圖像、視頻或粗略3D布局生成持久化3D世界,并采用NeRF與3D Gaussian Splatting等技術路線提升真實感與實時渲染表現。商業化上采取免費增值模式,免費額度4次,最高95美元每月套餐對應75次生成并開放商業使用權,主要覆蓋游戲、影視、VRAR與機器人仿真等需求端。2026年CES現場,李飛飛演示了Marble的生成與交互能力,并強調其正從概念驗證走向產品化落地。

      接下來,Marble的定位不止是技術展示,更是獲客與數據入口。它以低門檻的3D世界生成切入創作者與開發者群體,先做規模,再把真實的使用行為、迭代反饋與場景需求沉淀為數據資產,持續反哺世界模型訓練與評估,推動模型在幾何一致性、物理可用性與交互穩定性上迭代升級。

      隨著模型能力抬升,World Labs的交付形態也從單點產品走向平臺化。2026年1月,公司上線World API,面向開發者開放3D世界生成能力,吸引更多B端開發者嵌入業務流程,擴大分發面并提升調用頻次。

      隨后,以Autodesk等行業客戶為代表的深度集成,把空間智能嵌入設計、建造與運營鏈條,使其從內容生產延伸到工業級高價值場景,商業化路徑也由訂閱收入進一步升級為企業級集成與行業解決方案。

      目前,Marble已完成從內測到公開收費的閉環。公開資料顯示,截至2025年12月,Marble官方Discord已聚集近3000名beta用戶,圍繞生成、導出與二次開發形成初步社區。

      與此同時,Marble產出的高斯點云與碰撞網格等資產開始進入機器人仿真工作流,NVIDIA在Isaac Sim的官方教程中直接引用Marble場景作為內容來源。疊加Autodesk的戰略投資與顧問合作,World Labs已在3D工具鏈與仿真生態中拿到初步落點。

      一旦工業場景跑通并實現規模化交付,數據回流與高頻調用會持續推高模型能力與客戶黏性,空間智能也將從前沿能力走向可復制的商業底座。更關鍵的是,當“底座能力”開始兌現為可持續收入與生態鎖定,資本市場往往會迅速把它納入AI資產重估的主線敘事,造富效應也隨之被放大。

      03.

      AI“造富潮”

      AI正以驚人的速度催生一批新富與高估值公司。

      IDC支出指南預測,到2028年中國人工智能總投資規模將突破1000億美元,五年復合增速約35.2%。更重要的是,“人工智能+”已被寫入政府工作報告并明確提出開展相關行動,政策端對AI與產業融合的推動力度持續加碼。

      就在今年年初,港股“AI雙雄”智譜和MINIMAX先后登陸資本市場。2026年1月8日,智譜以02513.HK在港交所掛牌,IPO發行價為116.20港元,開盤走強,盤中一度觸及135港元,并通過IPO募資約43億港元。春節后首個交易日,智譜總市值一度超過2600億港元,較IPO當日放大逾4倍。

      僅僅一天后,MiniMax也接棒沖高。1月9日上市首日大漲近110%,此后股價持續攀升,如今市值一舉超過2900億港元。其背后包括米哈游、高瓴、IDG、云啟、紅杉中國等機構投資人,并有阿里、騰訊等產業資本加持。

      把視線轉向海外,估值抬升與造富效應同樣來勢洶涌。

      上周,Amodei兩兄妹創辦的Anthropic以3800億美元估值完成300億美元融資,全球AI第二大獨角獸崛起。公開數據顯示,這筆融資讓公司的7位聯合創始人也盡數躋身億萬富豪行列,Anthropic由此成為美國億萬富豪制造工廠。

      令人矚目的還有Databricks,剛剛宣布完成總額超過70億美元融資,估值超過1340億美元(約合人民幣9364億元),距離萬億估值一步之遙。成立于2013年,Databricks由七位校友聯合創立,其中辛湜是一位80后潮汕青年,從深圳中學畢業后出國留學。

      在這輪AI造富與估值重估窗口里,World Labs的敘事位置相對順風。它押注的空間智能與世界模型天然對應更高維的數據、更重的算力和更廣的產業落地面,投資方結構也覆蓋NVIDIA、AMD與產業軟件龍頭等關鍵生態位,市場對“物理AI底座”的定價正在上移。


      李飛飛(右一)和三位聯合創始人 圖源:網絡

      更重要的是,World Labs的壁壘并不只來自賽道熱度,李飛飛的學術網絡帶來頂尖人才的持續吸引力,疊加先發積累的3D訓練數據與產品使用反饋所驅動的數據飛輪,構成了更難被短期復制的護城河。

      融資完成后,World Labs明確將重心向機器人與科學發現傾斜。招聘網站顯示,公司正急招研究工程師協助開發SLAM系統,這是機器人在未知環境中實現自主導航的核心技術。同時開放3D重建專家崗位,負責將激光雷達、攝像頭等傳感器數據融合為高精度環境地圖,為SLAM系統提供底層支持。

      接下來,歐特克將擔任World Labs顧問,雙方將在研究和模型層面展開深度協作。正如李飛飛在聲明中提到,雙方擁有共同目標,構建物理人工智能以增強人類的創造力,把更強大的工具交到設計師、建造者和創造者手中。

      但成本與周期不可忽視。空間智能的商業化更偏重資產與長周期,世界模型持續吞噬算力與數據,工程化門檻高,從內容生成走到企業級深度集成,還要過穩定性、可控性與交付能力這幾道硬關。最終能否兌現估值,取決于能否盡快跑通高價值場景的數據回流與規模化交付,把熱度轉化為可復制的收入與生態壁壘。

      本文由胡潤百富綜合整理

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