15年前，群核科技以GPU上云为起点，秉持着「让每一个空间，都成为可计算的世界」的愿景发展至今。

　　未来，我们会继续做强空间智能底座，服务人类的三维创作，也服务机器的智能进化。

　　在他看来，如果说LLM（大语言模型）教会了AI「说话」，那要让AI真正走进物理世界，则需要一架全新的桥梁——

　　因此，市场用真金白银在群核身上押注的这一票，指向的不是又一个大模型故事，而是AI航线上一颗全新的北极星。

　　这个被李飞飞称为「世界模型基石」的方向，已然成为全球AI竞赛的下一个主战场。

　　最新的财报相当亮眼：2025年全年营收8.20亿元，经调整净利润转正达5712.7万元，毛利率82.2%。

　　为什么李飞飞、英伟达、Google，腾讯、阿里，还有群核科技……都在拼了命地押注这条路线？

　　要回答这个问题，或许得先搞清楚一个更本质的东西：AI到底该怎么理解世界？

　　因为它并不明白「杯子会掉」到底意味着什么，它没感受过重力，也不知道杯子下一秒就要碎了。

　　这正是世界模型爆火的原因——拒绝让AI当一个对现实世界毫无认知能力的天才。

　　以Sora（可惜已经要没了）、Genie为代表，这派不追求物理细节，旨在让AI生成一个「能动起来的世界」。

　　这也是为什么，李飞飞选择将空间智能作为继ImageNet后的下一个方向：

　　以李飞飞World Labs为例，旗下世界模型Marble，能做到仅凭一张照片，重建出完整的3D场景结构。

　　你问它图里沙发的长宽高，它能回答长1.9米×宽0.9米×高0.85米，还能输出3D网格文件。

　　而空间智能，恰好是这个过程的逆运算，即把真实的图片和视频变回三维世界的结构化数据。

　　「首个登陆港股的杭州六小龙」，这个头衔能花落群核科技，或许也来自下面这份成绩单：

　　归根结底，群核科技的护城河，建立在三个极难复制的维度上：数据、模型、飞轮。

　　如果说坐拥海量文本数据的LLM，是被互联网「祝福」的天选之子；那么世界模型，简直就是天崩开局。

　　即便AR眼镜等穿戴设备普及，也未必能填平这道鸿沟。采集三维数据只是第一步，想要用于训练，还得经过极其复杂的标注过程。

　　质量、摩擦力这些只是最低要求。现实世界的变量太多了：线束会变形，塑料遇热会变软、气候潮湿木材会膨胀……

　　公司成立之初并没有想到要为空间智能沉淀资产，却在业务探索过程中，不经意间做成了这件事。

　　2013年，群核推出了酷家乐，从用户侧来看是个设计软件工具，但它的意义远不止产品功能本身。

　　它本质上是一套将物理世界数字化的强大工具，包括在家居、商业、工业场景的空间进行模拟。

　　每一面墙都有厚度、每一束光都会正确反射、每一种材质都标注了物理参数的结构化三维数据。

　　十余年过去，围绕酷家乐这一平台，群核已经沉淀了超过5亿个3D场景、4.8亿个3D模型及空间设计元素。

　　因此，随着AI时代的浪潮席卷而来，这些沉淀已久的数据资产，自然而然化作了群核科技坚实的两大模型底座：

　　致力于推动AI从「理解文本」向「理解空间」的进化，赋予AI读懂三维世界的「空间语言」能力。

　　与李飞飞团队的Marble颇为相似，同样是一个3D世界生成模型。可根据文字描述、参考图像和3D空间布局，生成具有时空一致性的多视角图像。

　　但值得注意的是，关于空间生成这件事，群核与World Labs其实分野还挺大。

　　相比于LeCun的JEPA（一种隐式世界模型），Marble最大的优势在于其可视化，其世界是看得到、摸得着的。这极大地拓宽了应用场景，因此深受游戏开发从业者的青睐。

　　但AI是一个智能水平如竹林般参差不齐的「天才国度」，而游戏、动漫这些完全虚拟的「像素游戏」，恰好是LLM最擅长的领域。

　　而群核在进行空间智能研发时，更侧重于现实世界的重建与模拟，而非执着于虚拟环境的生成。

　　一张照片，一句Prompt，就能得到一个可漫游的高保线D小世界。开发者和企业可以通过API和SDK自由调取这些能力，用在具身智能训练、影视制作、电商棚拍等各种场景中。

　　这一过程的核心，是群核科技所构建的四大空间能力：空间重建、空间生成、空间编辑与空间理解。

　　这四大能力，正是群核科技得以成为连接物理世界与数字世界的关键桥梁。它们共同构成了群核打造物理世界数字底座的坚实基石。让AI不仅能理解世界，更能重建、生成乃至编辑重构世界。

　　过程中，这些丰富的应用场景，又会帮助群核摄取到更前沿、更多元的真实世界数据，最终再次推动商业化。

　　这也是群核能够继大模型厂商之后，再次作为一项热门AI标的，在港股受到追捧的重要原因。

　　从长远来看，空间智能这项业务，会从简单的「铲子」，成为下一代AI的全新基础设施。

　　事实上，深度学习的火种早在2012年就已点燃，但彼时的英伟达并未因此立刻腾飞。

　　是游戏玩家对极致画质的追求，为GPU带来了第一批订单；2017年突如其来的算力需求，又意外输入了一笔现金。

　　正是这些看似「不务正业」的业务，让英伟达在动荡的技术周期中，还能一路All in AI。

　　直到ChatGPT发布，多年的坚守与投入终于得到回报，铲子提供商蜕变为全球AI的基础设施，市值扶摇直上万亿美元。

　　今年年初，李飞飞曾写过一篇长文，为我们描绘了空间智能时代下的两个兴奋未来。

　　创作门槛被进一步拉低。不光是剪辑、特效这些后期能自动化，很多以前必须在现实里干的活儿，技术也能覆盖了。

　　不管是拍电影的、做短剧的，还是做游戏的，都能用空间智能把自己脑子里的世界观搭出来。

　　只要故事足够好，人人都能做出像《星际穿越》这样的大作。至少内容的质量，不会再因「资源不够」这种非创作变量受影响。

　　当Sim2Real的鸿沟足够小，空间智能赋能世界模型，成为最完美的机器人「训练场」。

　　届时，被「祝福」的将不再只有LLM，空间智能会为机器人创造出独属于它们的「互联网」，数据量大管饱。

　　当数据不再成为瓶颈，具身智能便会正式进入Scaling。激烈的竞争，会让机器人以最快速度落地千行百业。

　　它们将真正代替人类，去完成那些无聊、危险的工作，而不再仅仅是跳舞翻跟头。

　　物理世界中的真实体验，各种细节至微的context，是AIGC无法直接替代的，只能通过数字化手段去尽可能复刻。

　　眼镜、汽车、手表……空间智能正在让所有终端变成感知入口，人和机器的交互不再局限于屏幕。

　　试想，如果摄像头也拥有智能，当发现人群中有人身体不适，它或许便能自动发送求助。

　　听起来或许有点扯，但回想十多年前，用GPU做云端渲染，不也被当成天方夜谭吗？

　　而在这条赛道上，深耕物理世界模拟15年的群核科技，已经提前跑出了一段距离。

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