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咱们结婚吧

视频、游戏大模型还在红利期，昆仑万维方汉：今年是世界模型元年，商业空间远超想象_我的网站

千王之王重出江湖

一 | 2026年7月，两则关于算力交易的新闻几乎同时引爆市场：Meta正与Anthropic洽谈一项价值最高可达100亿美元、为期两年的算力租赁协议；SpaceX则正与美国国防部谈判，拟提供价值数十亿美元的数据中心算力用于运行AI模型。两笔交易看似独立，实则共同指向一个正在成型的趋势——AI算力正在从“自建自用”走向“规模化租赁”的新时代。本文来源：时代周报作者：何珊珊 AI行业的下半场，拼的早已不是内容生成能力，而是“读懂真实世界”的能力。在2026世界人工智能大会（WAIC）上，这一判断已经成为全行业共识，持续数年的通用大模型参数军备赛彻底退潮，“世界模型”一跃成为核心赛道之一。

二 | Meta的算力变现逻辑：从资本开支到收入来源 Meta与Anthropic的谈判，根源在于一个日益尖锐的矛盾：巨额投入与回报不确定性之间的张力。 Meta预计2026年的资本支出最高可达1450亿美元，其中绝大部分投向AI基础设施。整个AI产业正迎来从“数字内容创作”到“物理世界理解与交互”的跃迁。

三 | 这一数字几乎是2025年720亿美元的两倍。 “今年是世界模型元年，”7月19日，昆仑万维董事长兼CEO方汉在论坛现场如此判断。该公司同步发布Matrix-Game3.5交互式世界模型、Murekav9.5音乐大模型等重磅迭代产品，宣告公司技术路线从虚拟世界内容生产，正式向物理世界具身智能场景延伸。方汉对时代周报记者表示，视频、音乐、游戏大模型仍处在明确的性能红利期，市场天花板远未触达；而面对技术迭代的焦虑，答案从来不是抗拒工具，就像马车夫学会开汽车，先拥抱变化的人能先吃到时代红利。

四 | 昆仑万维董事长兼CEO方汉现场演讲异构数据将打破成本壁垒就AI产业的迭代脉络，方汉认为，过去两年行业重心集中在文字、图像、视频等静态内容生成，而2026年的核心命题变为“理解真实物理世界、完成闭环交互”，世界模型正是实现这一跨越的底层技术底座。而要打造能适配机器人、智能制造、开放游戏的通用世界模型，海量高质量训练数据是绕不开的硬门槛。华尔街对此普遍存疑——如此大规模的数据中心建设，能否获得合理回报？扎克伯格本人也坦承这一困境。他在今年5月的投资者电话会上表示：“几乎每周都有外部公司来询问能否以高于我们采购成本的价格购买算力。方汉在采访中给出明确行业阈值：模型想要完成有效收敛，至少需要千万小时级训练数据，长期优化则要冲击亿小时规模。我们目前还没这么做，因为我们认为算力有内部用途。传统动捕采集模式成本极高，一套专业采集设备采购价十余万元，单小时采集成本可达千元，想要凑齐千万小时样本，投入将达数十亿量级，绝大多数企业难以承担。但显然，如果我们感觉自己建设过头了，那这就是一个可选方案。 “异构数据（手机、普通摄像头采集的日常操作视频）彻底打破成本壁垒，采集硬件普及、场景覆盖更广，单小时采集成本降至个位数，多样性与真实环境复杂度远超专业动捕素材。”他表示，异构数据将成为世界模型预训练核心燃料，高精度动捕数据仅用于后期微调强化学习。方汉透露，昆仑万维发布的黎曼1.0具身模型，基于海量异构数据训练，在叠衣服等复杂家居任务上性能直接提升8个百分点。” 这番话几乎宣告了Meta战略转向的开始。

五 | 从数据产能竞争来看，他认为中国厂商手握天然优势，国内拥有全球最完整工业门类，家政、物流、制造、医疗等真实场景供给充足，同时数据采集硬件产业链全部本土化，成本控制能力全球领先，未来千万小时级训练数据产能将集中在中国企业手中。

六 | 对于当下“大批企业转向垂直应用，基础模型投入降温”的行业论调，方汉提出截然不同的判断。他认为，纯应用层项目存在巨大风险，通用大模型会持续吸收各类细分行业能力，大量垂直工具会被底层模型直接内化；企业核心竞争力必须扎根基础模型研发，若布局应用业务，也要保证自有数据、业务流程无法被通用模型复刻。

七 | 因此，他建议AI创业者摒弃“拿着锤子找钉子”的思路，深耕行业真实痛点，从需求倒推所需模型能力，而非依靠现有技术强行适配赛道。影视音、游戏等文娱赛道模型仍在红利期多模态AIGC商业化落地成效，成为本届WAIC热议话题之一。从数据来看，Meta的算力储备确实惊人。方汉判断，文本大模型增长节奏逐步放缓，但视频、音乐、游戏三大赛道仍处在明确性能红利期，商业化天花板远未触及，付费转化意愿显著高于其他AI品类。音乐赛道上，昆仑万维全新升级的Murekav9.5打出“最无AI味”标签，解决过往AI编曲堆砌、情感空洞痛点，生成过程实时回看修正旋律、编曲逻辑，指令精准度提升超10%，同时打通图文、视频一键配乐链路，支持MV全流程协同创作，形成从灵感构思到完整音视频产出的闭环工具。

八 | 至2026年，Meta数据中心可用容量将达5GW，扩产储备还包括Hyperion园区及Crusoe相关站点（约1.6GW）。 AI在影视短剧赛道已跑出规模化落地样本。2026年上半年Meta就新增了超过5GW的数据中心容量。当内部AI产品（如推荐系统和生成式广告）暂时无法消化如此庞大的算力时，对外出租就成了一门不得不做的生意。

九 | 爱奇艺高级副总裁杨海涛在同一场合分享最新运营数据：平台每日上线超3000部AI短剧、上千条AI漫画内容，AI工具将影视前期故事板、后期特效制作效率提升50%以上，单部网络电影可节约三周制作周期，暑期还将批量上线AI参与创作的院线向网络影片。短剧爆发并非偶然，短视频长期重塑大众注意力习惯，用户习惯于十几秒出现一次剧情反转，而AI大幅压低短剧拍摄、剪辑成本，各类细分题材得以批量供给，长尾需求被充分满足。

十 | 现场文娱从业者带来真实创作体验。中国电影家协会副主席、国家一级演员黄晓明现场分享实测感受，他使用Mureka复刻杨宗纬曲风生成抒情歌曲，歌词情绪贴合指示词；同时黄晓明惊叹AI视觉迭代速度，近期观看AI成片，人脸面部毛孔、微表情细节已难区分虚实。若Meta与Anthropic的100亿美元交易落地，这约占Meta2026年预计资本支出的7%——比例虽不算高，但象征意义重大：Meta正式从“AI算力消费者”转变为“AI算力供应商”。前亚马逊AWS高级负责人Dave Brown即将加入Meta担任基础设施负责人，进一步印证了Meta进军云计算业务的决心。 SpaceX的算力野望：从火箭公司到AI基础设施巨头如果说Meta出租算力是“被动盘活存量”，那么SpaceX的算力生意则是一场主动的战略转型。演员王珞丹则分享AI创作幕后，称为达到理想镜头反复调试提示词至凌晨。她认为AI是高效创作工具，但故事内核、审美判断永远由人类创作者主导。

十一 | SpaceX在2026年2月与xAI完成换股合并，合并后实体估值达1.25万亿美元。此后，SpaceX迅速将算力租赁打造成核心收入来源。青年导演崔也表示，AI能高效完成大群演、极端天气等实拍难实现的镜头，大幅降低成本。2026年5月，Anthropic与SpaceX签署了一份为期三年、总额450亿美元的算力租赁协议，平均每月支付约12.5亿美元。紧接着6月，谷歌又与SpaceX签署了约300亿美元的算力协议。仅这两笔交易，年化收入就接近280亿美元——已超过SpaceX的火箭发射和星链业务的收入总和。谈及AI演戏或机器人是否替代从业者的大众焦虑，方汉对时代周报记者比喻道，汽车诞生时马车夫恐慌，枪械普及后弓箭手担忧，但最先掌握新技术的群体一定会先吃到时代红利。影视导演、剪辑、音乐人无需畏惧AI，自身独有的审美、叙事、情绪感知能力是模型无法复刻的优势。如今SpaceX正与美国国防部洽谈数十亿美元的算力供应协议。主动拥抱工具、实现人机协同的创作者，融合AI才能形成差异化竞争力。若达成，这将成为SpaceX与五角大楼之间迄今规模最大的商业合作之一。SpaceX内部还在讨论以更低价格与CoreWeave等现有云计算供应商竞争。当下，中国凭借完整的工业体系、丰富的场景资源与成熟的硬件供应链，有望在这一轮技术竞赛中占据数据产能的先发优势。而技术迭代的本质始终是工具升级，而非对人的替代，当创作门槛持续降低，更多普通人的创意得以释放，整个AIGC产业将迎来更广阔的增长空间。 SpaceX的核心优势在于建设速度与成本控制。马斯克宣称公司建设数据中心的速度超过竞争对手，同时成本也更低。SpaceX在田纳西州孟菲斯市快速建成了大规模数据中心，并在现场安装燃气轮机供电以降低能源成本。更长远来看，SpaceX甚至提出了在太空部署数据中心的设想。

十二 | 彭博行业研究预测，这一算力租赁策略有望帮助SpaceX AI到2028年创造逾500亿美元收入，到2030年达1000亿美元。 Anthropic的算力饥渴：AI竞赛的终极瓶颈两笔交易的共同甲方Anthropic，是理解这轮算力租赁浪潮的关键。这家估值近1万亿美元的AI独角兽，正面临一个甜蜜的烦恼：产品需求爆发，但算力严重不足。

十三 | 2026年以来，Anthropic“抢算力”的速度令人瞠目。4月初，它与谷歌、Broadcom签下5GW下一代TPU容量；两周后，又与亚马逊签下最高5GW的新协议，承诺未来10年在AWS技术上投入超1000亿美元。不到一年间，Anthropic已“预约”了超过11GW算力。此外，它还与一家前比特币矿企签下20年数据中心租约，合同金额约190亿美元。从SpaceX到Meta，Anthropic正以“广撒网”的方式锁定全球最优质的算力资源。这反映出一个残酷现实：在AI大模型竞赛中，算力已取代算法成为最稀缺的战略资源。谁掌握了算力，谁就掌握了AI竞争的入场券。趋势研判：算力租赁正在重塑AI产业格局两起事件叠加，揭示了几个正在发生的重要变化：第一，算力从“紧缺”走向“分层”。Meta出售算力的消息一度被市场解读为算力过剩的信号，但业内普遍认为这是一种误读。

十四 | 真正过剩的是低端通用算力，而能支撑大模型训练推理的高端智能算力依然供不应求。Meta并非削减AI投资，而是在持续加码建设的同时，将暂时闲置的算力盘活。第二，科技巨头的商业模式正在重构。Meta、谷歌、微软、亚马逊每年投入数千亿美元建设数据中心，此前这些投入被视为纯粹的资本开支。如今，算力租赁让这些基础设施有了直接产生收入的能力。扎克伯格直言，市场对算力的报价十分可观，“与其用于内部项目，不如出租算力”。第三，军工AI正在成为算力的新战场。

十五 | 美国国防部正争相获取算力资源以支持情报机构和军方AI应用。亚马逊已投入500亿美元扩大面向政府机构的算力容量。SpaceX的入局将加剧这一市场的竞争。与此同时，五角大楼对马斯克旗下公司的过度依赖也引发了国家安全官员的担忧，这为未来的监管博弈埋下了伏笔。第四，算力正在成为独立商品。

十六 | SpaceX与Meta的案例表明，算力可以脱离具体的AI模型或应用，作为一种独立的资源进行交易。这类似于云计算早期的AWS——先搭建基础设施，再对外提供服务。马斯克正在复制亚马逊AWS的成功路径。 Meta与SpaceX的算力租赁交易，标志着AI产业进入了一个新阶段。当算力本身成为一种可以规模化交易的商品时，整个行业的竞争逻辑都将被改写。对于Meta而言，这是在巨额资本开支与投资者回报之间寻找平衡的现实选择；对于SpaceX而言，这是从“太空公司”向“AI基础设施公司”转型的关键一步；对于Anthropic这样的AI玩家而言，这是确保不被算力卡住脖子的生存之战。而对于整个行业来说，算力租赁市场的崛起，或许正在催生一个比云计算更庞大的新赛道。