美國AI獨角獸Odyssey近日完成了一輪規模達3.1億美元的新融資，投後估值攀升至14.5億美元。這家成立於2023年的初創公司，專注於訓練基於物理規則與物體交互邏輯的世界模型，試圖突破當前純語言模型的侷限。本輪融資的投資方陣容相當豪華，涵蓋了產業鏈上多個關鍵環節：亞馬遜、英偉達、AMD旗下的風投部門，以及谷歌DeepMind首席科學家Jeff Dean、硅谷知名投資人Elad Gil等。甚至連美國中央情報局出資成立的風險投資機構In-Q-Tel也出現在名單中，反映出世界模型在國防等敏感領域的潛在應用前景。

除了資金注入，Odyssey還與亞馬遜雲服務AWS達成了深度綁定。AWS將成為其首選雲服務商，而Odyssey則承諾針對AWS自研的Trainium芯片優化自身模型，並部署亞馬遜最新的芯片產品。這一安排直指世界模型訓練與持續推理所面臨的巨大算力成本。對於一家初創公司而言，獨自承擔硬件與雲服務開銷壓力沉重，通過與芯片廠商和雲平臺建立合作，Odyssey得以將部分成本分攤到產業夥伴身上，從而更專注於模型研發。

Odyssey目前已推出多款面向不同場景的世界模型。其中，Odyssey-2 Max是其迄今為止最強大的通用世界模型，主打單人長時序交互式視頻仿真，能夠根據文本提示詞生成細節豐富、可交互的視頻內容，對物體在真實世界中的物理運動做出高精度預判。Starchild-1則是全球首個實時多模態世界模型，能以自迴歸方式同步生成音畫內容，並持續響應用戶的流式輸入。Agora-1更像一套通過學習訓練而成的遊戲引擎，最多支持四名玩家在同一生成式虛擬世界中實時互動，根據每位玩家的動作推演交互行為，並統一維護全局共享的世界狀態。

世界模型在像素細節和物理模擬層面仍存在瑕疵，難以始終嚴格按照輸入動作完成推演。為此，Odyssey研發了一套名為PROWL的算法，這是一套基於強化學習的對抗性測試框架。PROWL通過讓智能體主動挖掘世界模型中的系統性缺陷，將發現的缺陷樣本用於訓練模型，優化後的模型再反哺智能體提升尋錯效率，形成閉環反饋，持續迭代模型精度。

從產業應用角度看，影視與遊戲行業長期面臨傳統CG三維場景和多人交互關卡製作週期漫長、人力成本高昂的難題。Odyssey的世界模型可以幫助客戶一鍵生成可交互虛擬場景，在保證質量的同時縮短內容生產週期、降低成本。隨著模型規模擴大和模擬質量提升，其落地場景有望覆蓋科學研究、機器人、國防及醫療等更多領域。例如，在工業實操培訓中，可以利用這類模型搭建交互式虛擬實訓場景；在機器人領域，世界模型通過學習人類操控行為，使機器人在實際操作前對複雜任務進行模擬預演，涵蓋抓取、導航和操控等動作。

Odyssey的兩位聯合創始人均來自自動駕駛行業。Oliver Cameron曾聯合創辦自動駕駛企業Voyage，後出任通用汽車旗下Cruise的產品副總裁；Jeff Hawke則是自動駕駛公司Wayve的前技術副總裁。Cameron曾展示過一項演示案例：僅依靠像素、動作與音效作為輸入提示，Odyssey的模型就能復刻出1997年任天堂遊戲《GoldenEye》的多人聯機版，且無需針對該遊戲專屬物理規則做專項訓練。他透露，Odyssey的開發工具運行在英偉達H200和B200芯片之上，每人每小時的使用成本約為2至4美元，不過這一費用並不包含模型訓練成本。

Odyssey現有55名員工，分佈於倫敦、蘇黎世與帕洛阿爾託三地，團隊成員多數來自DeepMind、Meta、蘋果、Waymo以及特斯拉等大型AI實驗室與自動駕駛企業。

本輪融資的豪華陣容，一定程度上反映出當下AI資本正集體看好物理仿真世界模型這條技術路線。除了補充研發與商業化落地資金外，AWS等廠商提供的底層算力基礎設施，也將幫助Odyssey緩解承擔高額模型訓練成本的壓力。隨著模型訓練和推理成本持續攀升，模型公司與雲計算、芯片廠商之間的協同正在變得更加緊密。對於世界模型賽道而言，未來的競爭或許不僅取決於模型能力本身，也將取決於產業生態的構建速度。