有一家游戏平台, 曾经被五十亿美元的收购报价给劝退了, 现在它的独立估值已经跳涨到了六百二十亿美元。它这背后的核心逻辑其实就只有一句话, 那就是在游戏录像的里面, 藏着机器人目前最缺少的那一块重要的拼图。

01估值背后的资产重定价

到了2025年的10月, 这个叫做Pim的公司, 它把那个名为Medal的机构给拆分了, 拆分出来的结果是一个叫做General Intuition的东西, 至于它的业务重点, 以前是放在游戏内容上面的, 现在则是转向了世界模型以及机器人训练数据这方面。

在此前的一个时间段里, Medal曾经是收到过一个大致的金额是5亿美元的收购报价的, 但是最终的结果是选择了独立发展的这条道路, 而现在的它最新的估值情况已经达到了62亿美元了, 其中的溢价幅度超过了十倍之多。

投资人真正押注的不是Medal已有的1000万月活, 也不是每年20亿条视频规模。他们看中的是这套数据, 能否被标准化。他们看中的是, 这套数据能否被规模化。最终, 它是否形成一套, 面向Physical AI的训练基础设施。

02游戏录像里的稀缺行为数据

互联网上已经积累了海量的文本数据, 还有大量图片和视频素材, 但是几乎没有完整地记录过人在三维环境里是怎么做出距离判断的, 也没怎么完整记录人们是如何选择路径并执行具体动作的, 然而, Medal这款游戏里的千万名玩家每天都在虚拟世界里面进行移动, 同时也进行各种交互行为, 还能够完成任务, 从而持续产生出完整的操作决策链条。

如果录像能够和操作数据实现同步, 其中操作数据具体包括了键盘输入、鼠标移动或者是手柄操作这些内容, 那么记录下来东西就不只是关于事件发生的具体过程了。同时还包含了人在动态环境里面为什么采取这种行为的详细解释, 这一点确实是机器人在训练过程中长期缺失的重要环节。

03八分钟微调给出的技术信号

General Intuition公司表示, 他们的AI智能体能够连续执行持续长达一百个小时的游戏任务。这个人工智能智能体在经过仅仅大约八分钟的真实机器人运动数据进行微调之后, 就能够在那些它以前从未接触过的室内区域里成功完成导航工作。

如果这个结果还能够在另外一些开放的场景中, 实现一种稳定的重新出现情况的话, 那么相关的数据就很有可能会转变为一个角色。这个角色就是成为机器人进入现实世界之前的一种预训练的数据类型。到了这个时候，其包含的价值就不再仅仅只是被限制在了用于训练游戏AI这一件事本身上面了。

04五条路线各占产业链一环

NVIDIA这个公司推出的Isaac Sim, 它的作用就是把对于机器人的那些训练工作, 直接搬迁到了规模很大的仿真环境里面去, 与此同时呢, 昆仑万维旗下的黎曼动力推出了名为Riemann-1.0的产品, 这款产品通过利用大规模交互数据的方式实现了感知与行动之间的直接连接, 除此之外网易伏羲这家公司则是依托其游戏AI以及数字孪生技术向到工程机械设备等工业场景中去进行迁移操作。

General Intuition这家公司, 它是从物理AI数据以及相关的评测工作来作为切入点的, 同时呢, 它也覆盖了人类行为方面的数据、仿真合成数据以及工业级别的评测内容, 这正好对应了在整个产业链里面被称为数据的那个环节, 并且它和模型层还有应用层之间是形成了分工合作的关系。

05比特到原子仍有未证实鸿沟

游戏可以模拟物理规律, 不过, 它很难复现现实中的摩擦现象, 也很难复制材质的差异, 同样也难以再现光照的变化, 更难预测那些不可预期的碰撞情况。哪怕在虚拟环境里的模型表现得再好一些, 也不等于已经具备了足够应对现实世界操作的能力了。

General Intuition这家公司能不能撑得住那个六十二亿美元的估值, 关键的地方并不在于它手里究竟掌握了多么庞大的游戏录像资源数量, 更重要的方面是, 在这些无数的数据里面, 到底有相当一部分内容是可以被成功地迁移应用到现实物理世界中去的, 并且能够切实有效地引导机器人去精准地执行随后的每一个动作步骤。

06十年数据资产等待现实兑现

Medal在过去十年来积累了大量的内容资料, 这就帮助了General Intuition这一方面, 使其不用费力气从头开始去建设一个进行数据采集的网络系统，而是能够非常直接地去依托上面提到的已经存在的老用户群体和相关的过往数据信息来进行工作, 这样的做法所带来的整体费用方面的结构安排, 要远远低于那些需要专门派人到地方上去进行实际操作的采集方式计划所要花费的成本。

不过, 它与实现大规模的商业应用之间, 仍然存在明显的距离。那个花了8分钟就完成微调的事情, 仅仅只是一个初步的信号罢了。真正能够考验这套方法的, 是它能不能在那些开放的、复杂的、完全不可控的现实环境里面，一直稳定地去完成任务。

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