世界模型赛道挤满字节旧部

本文来自微信公众号： 小饭桌 ，作者：关注AI的，编辑：张丽娟

世界模型这条赛道，正上演一出“字节老同事各为其主”的热闹戏码。

2026年，世界模型赛道成了创投圈最拥挤的赛道。

根据IT桔子的数据，世界模型赛道在2024年仅有10家新公司成立，2025年翻倍至20家，而2026年仅前7个月就已超过去年全年总量。

与此同时，李飞飞的World Labs和杨立昆的AMI Labs先后拿下10亿美金级融资，直接把赛道烧成红海。

而在这片红海里，最密集出现的一个“前东家”标签，来自字节跳动。

不久前，前字节实习生田柯宇被曝入局世界模型创业，拿下数千万美元融资，估值约2亿美元，五源资本押注。

隔天，他在字节实习期间的论文通讯作者、前字节AI Lab TechLeader袁泽寰也被证实离职创业，方向同样是Physical AI基模。

而他们身后，还有一串更长的字节系名单：王长虎、程昊、宋鸿涌、王家伟、田值、孔涛、骆怡航……有人做视频生成，有人造人形机器人，有人啃物理基座，散落在世界模型三条主赛道的每个关键节点上。

海外大厂也没闲着。Google、OpenAI、Meta、Apple过去一年都从字节挖走了核心研究员，国内阿里、腾讯、DeepSeek同样在争抢Seed团队的年轻人。

世界模型这条赛道，正上演一出“字节老同事各为其主”的热闹戏码。

一份正在变长的名单

如果把2023年以来从字节出走、投身世界模型及相关赛道的人名写下来，一张纸恐怕已经写不下了。

2023年，字节AI Lab视觉总负责人王长虎率先离开。他在字节完整参与了抖音和TikTok"从0到1"的建设，但他没有选择当时当红的NLP大模型赛道，而是从自己最熟悉的视觉和多模态出发，创办了爱诗科技。

三年后，这家公司推出全球首个1080P通用实时世界模型PixVerse R1，2026年7月完成C轮累计29.8亿元融资，阿里巴巴领投，估值突破10亿美元。

同样在2023年，字节跳动飞书产品副总裁程昊创办加速进化（Booster Robotics），做人形机器人开发平台和轻量化仿真世界工具。两年时间，公司累计出货超千台，覆盖20余个国家。2026年4月，B轮近10亿元融资到账。

到了2025年，节奏明显加快。

宋鸿涌，曾是字节AI Lab研究科学家、后曾任月之暗面后训练与强化学习负责人，在2025年底创办十六号机器人，主攻人形机器人通用物理世界基座模型。

王家伟，字节Seed团队核心研究员，出任深朴智能首席科学家，一头扎进具身机器人与仿真世界模型。

田值，Seed视觉模型研究团队核心成员，加入创业公司Maxgent，专注海外openclaw方向，背后站着投资人王慧文。

孔涛，字节机器人团队负责人，也在筹备自己的项目，方向是通用具身智能加机器人世界仿真平台。

原火山引擎AI应用产品线负责人骆怡航也是在这个时间段辞职，如今已是生数科技CEO，手里握着Vidu视频世界生成和Motubrain具身机器人基座模型两张牌。

今年7月份，两则创业消息又给这条赛道添了把火。

先是曾因攻击字节大模型训练项目被开除、并被索赔800万元的前实习生田柯宇，被曝已入局世界模型赛道创业，完成数千万美元融资，整体估值约2亿美元。投资方是五源资本，出手的是前滴滴自动驾驶COO、2024年9月刚加入五源资本的合伙人孟醒。

仅一天后，另一则消息传来。田柯宇在字节实习期间的论文通讯作者、前字节跳动AI Lab、GenAI TechLeader袁泽寰，也已离职创业，方向同样是世界模型，重点聚焦Physical AI领域基模。

三派分流

世界模型不是什么新鲜概念，但直到2026年才成为资本和人才密集涌入的赛道。4月，李飞飞创办的World Labs宣布获得10亿美元融资，几乎同时，杨立昆的AMI Labs也完成了10.3亿美元融资。这两笔巨额融资彻底引爆了资本的FOMO情绪。

有数据显示，2026年上半年，全球风险投资流向世界模型相关创业公司的资金已超过30亿美元。

从应用方向看，世界模型目前主要落在三条赛道上：视频生成是最先跑出商业闭环的入口，被定义为"时间维度的世界模拟"；具身智能和机器人仿真需要模型在虚拟环境中推演真实物理规律；Physical AI基座模型则试图构建通用的物理世界引擎，供上层应用调用。

字节旧部的创业项目，恰好分布在这三条赛道的核心节点上。

第一派做视频生成式世界模型。王长虎的爱诗科技是这派的标杆。2026年1月，PixVerse R1上线，支持自然语言指令实时改变视频画面，延迟约2秒。目前，爱诗科技全球用户已经超过1亿，ARR超过4000万美元。

骆怡航掌舵的生数科技也在同一条河里。生数科技把视频生成模型重新定义为"时间维度的世界模拟"，与世界模型的技术底层高度重叠。

渲染器这派能先跑出来，原因很简单：数据够多。互联网上的视频是PB级的，训练素材不愁。但瓶颈也很明显。毕竟生成画面容易，保证物理一致性难。杯子碎了之后碎片往哪飞，球撞墙之后怎么反弹，这些细节现在的模型还做不到百分百准确。

爱诗科技和生数科技的区别在于，前者把视频生成当C端产品卖，后者更偏向B端工具和开发者平台。

第二派是"给机器人造脑子的人"，做具身智能与仿真平台。程昊的加速进化已经卖出上千台人形机器人，背后是一套让机器人在虚拟环境里"预习"真实物理世界的训练系统。

宋鸿涌的十六号机器人刚完成天使轮，襄禾资本、英诺基金、靖亚资本入局，他要给机器人造一个通用的"物理常识大脑"。

王家伟所在的深朴智能拿到了Pre-A轮，投资方名单里站着线性资本、顺为资本、BV百度风投、滴滴出行等一长串名字。孔涛的项目还在筹备中。

第三派最具野心，做Physical AI基座模型。田柯宇的蓝炭网络走3D具身世界模型路线。

袁泽寰如果确认创业，将是这一派的重磅选手。作为字节AI Lab负责人、GenAI中国区负责人，他统筹过字节图像、视频生成全线技术团队，若确认创业，将毫无悬念地成为这一派的核心选手。

不止创业，投奔其他大厂

选择拉起队伍自己干的只是其中一路，另一路则是投奔海内外各大厂。

海外大厂的吸纳动作最为密集。Google在2025年发布的Genie 3，被业界视为世界模型的工业级标准，它也迎来了字节的Chunyuan Li，从事多模态理解方向的研究。

OpenAI在2025年吸纳了字节负责搜广推的核心机器学习平台工作的Youlong Cheng和语音与视觉交叉研究员黄清清。

Meta则在2025年下半年收下Seed大语言模型团队的核心研究员乔思远。2025年初，随着Google DeepMind研究副总裁吴永辉加入字节并负责Seed团队，乔思远也随其加盟字节，但不到两年又转投Meta。

苹果则在2025年中将字节Seed视频世界模型核心成员蒋路招入麾下，蒋路2024年2月才从Google转投字节，负责视频生成AI研发，如今在苹果从事空间计算下的视频生成。

蒋路从Google到字节再到Apple，乔思远从Google到字节再到Meta，这种"大厂到字节再到大厂"的循环在世界模型赛道并不罕见。世界模型的核心技术储备目前分散在各大厂手中，Google有Genie，Meta有JEPA，Apple有空间计算，没有一家能包打天下，人才自然在全球巨头的不同场景间流动。

国内大厂的争夺同样激烈。字节曾经的Top Seed实习生葛浩，实习结束之后加入了阿里的Qwen团队，现在已经是Qwen模型强化学习基础设施训练的核心成员。

腾讯引进的肖学锋、张弛、黄启和冯佳时等人，也来自字节Seed。DeepSeek则吸纳了Seed Edge模型研究员徐名宇。

这些人才的流动不是孤立的。2026年4月，当各家大厂几乎同时亮出世界模型产品。

李飞飞的World Labs发布Spark 2.0，一个能在手机浏览器里流畅渲染上亿粒子3D场景的引擎。几乎同时，英伟达推出Lyra 2.0，用空间记忆系统解决长距离3D生成的"空间遗忘"问题，产出可直接接入机器人仿真平台。

腾讯开源HY-World 2.0，生成的是能导入Blender、Unity的3D资产，不是视频。阿里拿出Happy Oyster，用户可以在AI生成的空间里用WASD键漫游，也能随时用文字改变剧情。字节发布了Seed3D 2.0，从图片或视频直接生成带PBR材质、部件拆分和关节结构的3D模型。

五家大厂，五条路线，抢的是同一个赛道上不同的入口：World Labs占Web分发，腾讯占3D资产生产，阿里占实时交互，英伟达占仿真训练，字节占3D造物。而这些路线的竞争，很大程度上就是人才密度的竞争。

字节自己也没有闲着。Seed已设立专门的世界模型研究组，由前Meta FAIR Lab研究员范浩奇带队，主攻3D仿真方向，面向娱乐和游戏场景；原有的两个VLA（视觉-语言-动作）研究组合并，统一向Seed多模态和世界模型负责人周畅汇报，主攻具身智能。

吴永辉为字节世界模型设下了明确目标：年底前性能对标Google Genie 3，字节为此批下的训练数据预算已达数千万元，是其他厂商的三到四倍。

世界模型这条赛道上挤满了字节旧部，这本身就是一个值得琢磨的现象。它说明字节跳动在视觉、多模态、视频生成和机器人方向上的技术积累，确实养出了一批国内最懂"如何让机器理解物理世界"的人。

这些人离开字节之后散落各处，有的拉起队伍自己干，有的进了竞争对手的体系，有的去了研究机构。

表面上看是人才流失，但换一个角度，这恰恰是字节技术影响力的一种溢出。当一家公司的人才密度高到一定程度，出走的人会自动在整个行业里铺开，把技术认知、产品方法论和工程经验带进每一家相关公司，客观上等于帮整个赛道加速了。

只不过这种加速对字节来说是一把双刃剑，它既是行业规则的输出者，也要面对自己培养的人成为对手、而自己的产品仍在追赶的局面。

至于这个局面的终点在哪里，可能取决于两条线的赛跑：一边是字节内部的世界模型研究组能不能在年底前追平Genie 3，另一边是散落在外的字节旧部们能不能在产品侧率先跑出物理世界智能的完整闭环。

无论谁先撞线，世界模型这个赛道都不会缺故事了。