估值95亿！黄仁勋投资世界模型创企
6月18日消息，据英国《金融时报》昨日报道，美国AI独角兽、世界模型创企Odyssey完成了一笔3.1亿美元（约合软妹币20.96亿元）的融资。这笔融资落地后，公司的投后估值将达到14.5亿美元（约合软妹币98.05亿元）。
这笔融资的投资方阵容相当豪华——亚马逊、英伟达、AMD风投、风投公司Natural Capital、美国中央情报局（CIA）出资成立的风险投资机构In-Q-Tel、谷歌DeepMind首席科学家Jeff Dean，以及硅谷知名投资人Elad Gil，悉数入局。
不仅如此，AWS还将成为Odyssey的首选云服务商。Odyssey会针对AWS Trainium芯片优化自己的模型，同时部署亚马逊最新的芯片产品。话说回来，世界模型的训练和持续推理，对算力的需求是巨大的。如果让Odyssey独自承担硬件和云服务开销，成本压力确实不小。而这次与芯片厂商建立深度合作，显然就是为了分担训练和运行这些世界模型所需的高昂成本。
一、推出多种类型世界模型，配套自研PROWL算法修复仿真缺陷
Odyssey成立于2023年，时间不算长，但这家公司的核心目标很明确：训练基于物理规则和物体交互逻辑的世界模型，以此突破纯语言模型的局限性。Odyssey最出圈的能力，是根据文本提示词生成细节丰富、可交互的视频内容。
目前，Odyssey已经推出了多款面向不同应用场景的世界模型，包括该公司迄今为止最大、最强大的通用世界模型Odyssey-2 Max、世界上首个实时多模态世界模型Starchild-1，以及多智能体世界模型Agora-1等。
具体来看，Odyssey-2 Max主打单人长时序交互式视频仿真。从下面这个案例可以看到，模型对杯子在真实世界的旋转，做到了几乎完美的预判，生成的物理精度也处于较高水平。
传统世界模型大多只能学习和生成画面，无法同时输出音频。而Odyssey的Starchild-1，能以自回归方式实时同步生成音画内容，并且能持续响应用户的流式输入。
Agora-1则更像是一套通过训练打造的“游戏引擎”。它最多支持4名玩家在同一套生成式虚拟世界中实时互动。系统会根据每位玩家的动作推演交互行为，统一维护全局共享的世界状态，并同步向所有玩家推送实时生成的画面像素。借助Agora-1，Odyssey首次实现了多智能体协同的世界仿真。下图展示的就是由Agora-1驱动的共享死亡竞赛模拟场景。
必须承认的是，即便是目前最顶尖的世界模型，在像素细节和物理模拟层面，仍然存在瑕疵，也未必能始终严格按照输入的动作完成推演。为了解决这个痛点，Odyssey研发了PROWL算法——一套基于强化学习的对抗性测试框架。它的作用是让智能体主动发现世界模型中的系统性缺陷，并高效挖掘模型的潜在问题，识别传统手段难以捕捉的漏洞。
PROWL的工作机制是这样的：通过强化学习智能体挖掘缺陷样本，训练世界模型；优化后的模型再反过来提升智能体的寻错效率。二者形成闭环反馈，持续将缺陷转化为训练样本，不断迭代模型的精度。
综合来看，影视和游戏行业长期存在的传统CG三维场景、多人交互关卡制作周期漫长、人力成本居高不下的难题，借助Odyssey的世界模型，可以一键生成可交互的虚拟场景。质量可观的同时，还能显著缩短内容生产周期、降低成本。
此外，随着这类模型规模扩大、模拟质量提升，其落地场景将覆盖科学研究、机器人、国防及医疗等更多领域。例如，用户可以利用这类模型搭建交互式虚拟实训场景，用于工厂技工、机器人运维的工业实操培训。
▲世界模型用于员工的实操培训场景（图源：Odyssey）
在机器人领域，这类世界模型通过学习人类操控行为，能让机器人在实际操作前，在模拟环境中预演抓取、导航和操控等复杂任务，从而赋能具备通用环境操作能力的智能机器人，服务于数十亿用户。
▲世界模型用于机器人领域的实操培训场景（图源：Odyssey）
二、联合创始人曾是自动驾驶从业者，团队部分成员来自DeepMind、苹果
Odyssey的联合创始人背景很有意思。一位是自动驾驶企业Voyage的联合创始人兼前CEO、通用汽车旗下自动驾驶公司Cruise前产品副总裁Oliver Cameron；另一位是自动驾驶公司Wayve前技术副总裁Jeff Hawke。
Cameron本科毕业于英国谢菲尔德哈莱姆大学，拥有理学学士学位。他展示过一个很经典的演示案例：仅依靠像素、动作和音效作为输入提示，Odyssey的模型就能复刻出1997年任天堂游戏《GoldenEye》的多人联机版，而且不需要针对该游戏的专属物理规则做专项训练。Cameron对此的评价是：“Odyssey的模型能够更完整地认知真实世界，包括物理规律、肢体动作、动态变化等。世间所有语言难以完整描述的事物，它都能理解。”
他还透露，Odyssey的开发工具运行在英伟达H200和B200芯片之上，每人每小时的使用成本大约在2到4美元。不过，这笔费用并不包含模型训练成本。
▲Oliver Cameron的学历（图源：领英）
在联合创立Odyssey之前，Cameron曾创立私密社交App初创公司Everyme，并担任CEO。2013年，Everyme的业务主体Origami Labs被eFamily收购，团队被谷歌旗下Nest收编后，Cameron加入了美国硅谷在线教育机构Udacity担任工程副总裁。从Udacity离职后，他联合创办了Voyage。2021年，Voyage被Cruise收购，他随之出任Cruise的产品副总裁，任职两年多。
▲Oliver Cameron的履历（图源：领英）
另一位创始人Hawke的经历同样扎实。他拥有新西兰奥克兰大学理学学士和荣誉工程学士双学位，硕士毕业于美国佐治亚理工学院，之后去往英国牛津大学攻读工程科学方向的博士，就读于牛津机器人研究所的应用AI实验室。
▲Jeff Hawke的学历（图源：领英）
正式投身技术研发前，Hawke曾在美国波士顿咨询公司（BCG）担任高级咨询顾问。一年后，他加入Wayve担任创始研究员与技术副总裁，主导搭建了该公司大量核心业务体系与技术模块。
▲Jeff Hawke的履历（图源：领英）
目前，Odyssey共有55名员工，分布在英国伦敦、苏黎世与帕洛阿尔托三地。团队成员多数来自大型AI实验室与自动驾驶初创企业，包括DeepMind、Meta、苹果、自动驾驶公司Waymo以及特斯拉等。
▲Odyssey团队成员来源（图源：Odyssey）
结语：巨头扎堆投资世界模型，生态协同将决定长期竞争力
Odyssey这一轮融资的阵容——云厂商、芯片大厂、顶级AI科学家悉数到场，某种程度上也反映出，当下AI资本正集体看好物理仿真世界模型这条技术路线。
这笔融资，除了为Odyssey补充研发和商业化落地的资金外，AWS等厂商提供的底层算力基础设施，也将帮助它缓解高额模型训练成本的压力。随着模型训练和推理成本持续攀升，模型公司与云计算、芯片厂商之间的协同，正在变得越来越紧密。对于世界模型赛道而言，未来的竞争可能不仅取决于模型能力本身，更取决于产业生态的构建速度。
来源：英国《金融时报》、Odyssey官网