模擬正在成為 AI 領域新的擴充套件定律。Simile AI 聯合創始人兼 CEO Joon Sung Park 在最新播客中透露，公司已獲得 2 億美元 B 輪融資，由 GreenOaks 和 Index Ventures 領投，李飛飛、Andrej Karpathy 等知名人士參投。這家公司正為 CVS 等財富 100 強客戶執行數千萬次模擬，其數字孿生對人類行為的復現準確率據稱達到 85%–99%，相比傳統人工焦點小組表現更優。

Park 的學術背景始於 2023 年發表的里程碑式論文《生成式智慧體》，該研究展示了 AI 角色能夠記憶、規劃、社交併湧現出複雜行為。如今，他將這一思路推向更宏大的目標：構建人類行為的基礎模型，最終模擬地球上全部 80 億人。在訪談中，Park 解釋了為何當前的前沿模型仍難以捕捉人類真實行為，以及模擬技術如何從有趣的探索演變為嚴肅的商業實踐。

Simile 的方法論強調多源資料融合：長期訪談、觀察與交易資料、隨機對照試驗，以及群體層面與個體層面模型的結合。Park 指出，網路資料更多反映人們“說什麼”而非“做什麼”，因此需要更貼近真實行為的資料來源。他還強調，後訓練階段需關注人類決策背後的因果機制，而非僅僅堆疊大語言模型的推理能力。

一個關鍵洞察是，為理性而最佳化的模型可能成為非理性人類的不良模擬器。Park 認為，好的模擬必須復現人類的偏見與錯誤，而非追求完美理性。他提出“社會物理學”概念，認為理解社會行為可能需要調整模型權重，而非簡單地對前沿大模型進行提示工程。

在評估模擬質量方面，Park 團隊曾為 1000 名真實個體建立數字孿生，並達到 85% 的行為準確率——即數字孿生復現人類行為與態度的程度，相當於人類自身復現自己回答的水平。這一指標為模擬系統的可靠性提供了量化基準。

Park 將模擬的長期願景與 Thomas Schelling 的基於智慧體建模傳統以及阿西莫夫《基地》中的“心理史學”聯絡起來。他認為，模擬不僅能用於市場調研，更可擴充套件至政策測試、氣候變化應對、民主穩定性監測乃至全民基本收入（UBI） 等社會議題。他設想，未來模擬整個人類社會可能需要整個資料中心的算力，這暗示著模擬技術本身可能成為新的算力需求來源。

有趣的是，Park 將模擬比作繪畫——兩者都是對現實的抽象與再創造。他甚至在訪談中探討了“我們是否已生活在模擬之中”的哲學問題，並認為 AGI 與模擬可能是先進文明的雙生技術。

對於投資者而言，Simile 的崛起標誌著 AI 應用層正從“生成內容”轉向“生成行為”。如果模擬人類行為成為可靠工具，它可能顛覆傳統的市場調研、產品測試乃至公共政策制定流程，從而催生新的商業模式。同時，大規模模擬對算力的需求也可能為基礎設施層帶來增量機會。不過，模擬的準確性、倫理邊界以及規模化成本仍是待解難題。

Park 的團隊正在將這一願景商業化，但市場調研只是起點。隨著模擬技術成熟，它有望成為理解複雜社會系統的通用工具，而 Simile 的 2 億美元融資表明，資本已開始為這一敘事下注。