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田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞

资讯 雷峰网 全文 4888 字 · 约 13 分钟读完 配图 9 张 分类融资世界模型学术研究

他是一己之力干崩大厂算力集群的「内鬼」，也是国内第一篇 NeurIPS 最佳论文的执笔人。如今，他要在「世界模型」的赛道上，向 AI 教母李飞飞拔剑。

所属频道 模型发布融资与资本前沿研究
田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞（配图 1）
2026 年 10 月，一笔融资在 AI 创投圈里显得颇有戏剧性。
一家 10 人规模的神秘实验室，没产品、没名字，却成了资本市场冰火两重天的风暴眼。业内一边进行道德审判，“人品不行的公司绝对不能投”；另一边，顶级 VC 机构五源资本和 IDG 却暗中追捧，偷偷塞了 3000 万美金，把估值推到 2 亿美元。
2024 年曾在国内 AI 圈引发轩然大波的 “字节投毒实习生”、北大博士生田柯宇，就是这家公司的创办者。那一年，他一边卷入字节跳动索赔 800 万元的诉讼，一边以第一作者身份把 NeurIPS 2024 最佳论文奖收入囊中。争议和天赋同时落在他身上，如今他又拿到了顶级 VC 的大笔押注，打算在世界模型这条路上走一条不一样的路，对手是李飞飞。
田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞（配图 2）
世界模型热之下，路线之争加速分化且日趋复杂，资本押注技术团队时，也在技术爆发力和历史污点中重新权衡。

01

田柯宇的公司在做什么？

田柯宇切入世界模型赛道的角度确实独特，他想让 AI 发明一套自己的语言，重新理解现实世界。
他的判断是，物理世界没办法靠人类语言完整描述出来。语言的信息维度偏低，大量物理信息会在过程中流失，算力也会被无谓地消耗掉。举个例，一段五分钟的橘猫从桌上跳下的视频，想靠文字把物体的位置、运动轨迹、光影和物理变化说准确，基本做不到。
于是他想到的办法，是给 AI 单独造一套符号语言。眼下团队已经做出了一套 “视觉词典”，里面装着 20 万个符号。人类看不懂这些符号，AI 却能拿它们来表示、压缩和预测视频。按他的说法，用了这套方法，生成一秒钟视频的成本至少能降一个数量级。
接着，他们准备喂进去大约 1 亿小时的视频，让模型通过这套自己的语言去学习现实世界。田柯宇最终希望打造一个机器人、自动驾驶和交互式视频等领域的基座模型，计划于 2027 年正式发布。
他透露，团队目前不急于商业化，重心仍放在基座模型研发上。
有网友觉得这算不上什么新东西，说到底只是把图像和动作换成了机器自己的符号。但这套 “新语言” 对视觉模型确实有一个实在的好处：能把 “指代不清” 这个乱局彻底理清，让 AI 在长时间模拟物理世界时保持绝对稳定，视觉模型的底层架构也因此能得到真正的改良。
田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞（配图 3）
这个想法并非凭空诞生，如果溯源，其实绕不开两年前，他以第一作者身份拿下的那篇 NeurIPS 2024 最佳论文，《Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction》，这篇论文正是他在字节参与的项目，开发新一代的视觉生成模型 VAR。
当年 NeurIPS 上万篇投稿里，这篇论文之所以能冲出来，核心在于它让视觉生成变得像 LLM 那样，可以靠 Scaling Law 不断变强，同时把生成成本和实现复杂度都压下来。
田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞（配图 4）
在 VAR 出现之前，视觉生成一直在两条弯路上内卷。
最早出现的那一派走的是模仿 LLM 的自回归路线，VQ-VAE、VQGAN 是其中的代表。做法是光栅扫描，把 2D 图像硬生生拉平成 1D 长序列，再像老式打印机那样，从左上角往右下角一个 Token 一个 Token 地预测。
这样一来就出了两个麻烦。一是像素之间二维的空间关联被切断了，AI 并没有真正拿到原生的视觉能力；二是图像的 Token 数量比文本多得多，要重新搞懂像素之间的关系，注意力计算量会直接爆掉。
另一条路线是 Midjourney、Sora 代表的扩散模型，它们的逻辑跟人的视觉体验更贴近，“先画出模糊的全局轮廓，再精心修饰”。在画面质量这一项上，扩散模型压过了早期的自回归模型，把视觉生成这块地盘占住了。
可扩散模型自己也有一堆麻烦：生成速度慢，算力吃得凶，自动驾驶、实时交互这类要即时响应的场景基本用不上。再加上它跟 LLM 的自回归架构压根不是一套体系，原生多模态统一也就做不了。
田柯宇和当时的团队没有沿袭扩散模型，而是重新回到自回归这条老路，提出了一套叫“下一尺度预测”的新玩法。
落到具体做法上，VAR 不再把图像拉成一维，图像原本的二维结构被保留了下来。它用多尺度残差 VQ-VAE，把图像拆成一层比一层清晰的分辨率图，从 1×1 的模糊全局轮廓起步，接着是 2×2、4×4、8×8……模型像人画画那样，由粗到细，一层一层并行地把下一级的所有细节预测出来。
这个思路让生成速度直接涨了 20 倍。更关键的是，它用纯正的 GPT 架构搞定高质量的视觉生成，给多模态大一统铺了路。
VAR 还第一次在视觉生成里跑通了近乎完美的 Scaling Law。模型参数从 3 亿扩大到 23 亿的过程中，性能跟着往上走，零样本的图像修复、画面外扩和指令编辑能力也自动 “涌现” 了出来。
不过，这篇顶会获奖论文发布的同时，田柯宇个人的争议事件也爆了出来，VAR 项目的代码仓库里冒出大量关于学术伦理和诚信的质疑。字节的起诉和后续法院判决，让国内外高校、大厂研究机构短期内都不敢跟他做公开学术合作，算力支持也成了问题。
面对这种局面，田柯宇主动退出传统学术赛道，转身创业，把 VAR 的思路套在更复杂的视频和世界模型上。

02

围绕那桩投毒旧事，还有更多细节浮出水面。

从字节离开之后，田柯宇差不多沉寂了两年，期间没再拿出什么引发关注的论文。直到最近做客彭博社独家专访，他才亲口讲出“投毒事件”背后更多不为人知的内容。
当年网上流传的版本五花八门，添油加醋的不少：有说某实习生搞垮 8000 张 GPU、烧掉上千万美元、让字节大模型训练直接停摆。可对照字节官方声明和法院裁决文件，这件事真正暴露的，更像大厂内部抢算力的现实难题。
2024 年 6 月到 7 月，田柯宇还是北大在读博士生，在字节商业化技术部门实习，负责 VAR 项目。因为对团队算力分配不满，他写了一段篡改代码，去干扰同事的模型训练。
手段本身谈不上高明：Hugging Face 加载模型存档时有个安全漏洞，他把恶意代码悄悄藏进权重文件。同事一旦加载这份文件接着训练，恶意代码就会动态改掉对方训练用的优化器，把模型往错误方向带；另一边再随机插进延时指令，让训练速度慢下来。到头来，团队 30 多位研究者整整一个季度全白干了。
2024 年 8 月，字节内部调查结束，终止了田柯宇的实习协议，并把情况同步给北京大学、阳光诚信联盟和企业反舞弊联盟。一开始，字节念在他博士生的身份，没打算把事情闹大，而是交给校方内部处理。
2024 年 10 月中旬，一张聊天截图在微信群里疯传，内容正是“字节实习生给大模型投毒、涉及 8000 多张卡、损失上千万美元”。
田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞（配图 5）
到了 10 月 18 日，字节发布公开声明，确认有实习生被辞退，同时说明“涉及 8000 多卡、损失千万美元”的说法严重夸大，受波及的只是内部研究项目，并非字节对外商用的那类大模型。
田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞（配图 6）
事情曝光后，田柯宇多次公开否认作案，说自己是被嫁祸的，还报过警。字节方面认为他并未意识到行为本身的问题，11 月 25 日递上诉状，将他告到北京市海淀区人民法院，索赔 800 万元外加 2 万元合理支出，并要求他公开赔礼道歉。
接下来的走向颇具戏剧性：2024 年 12 月 4 日，NeurIPS 2024 最佳论文揭晓，田柯宇以第一作者身份凭 VAR 入选，而这项成果正是他在字节实习时与团队一起完成的。在人工智能学术圈，NeurIPS 的分量不亚于文学界的诺贝尔奖，这篇论文也是首篇出自中国大陆的 NIPS 最佳论文。
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天才般的成就和职场违纪叠在同一个人身上，国内 AI 圈一片议论。
审理之后，法院认定田柯宇违反实习合同，判他赔偿字节 50 万元，并退还全部实习工资。
在 2026 年彭博社的专访里，田柯宇又补上了不少细节。他当时叫停了另一位实习生的项目，理由是觉得对方占用了超额算力，于是用干扰的方式去对抗。回头看，他承认自己有错。“当时我的做法无异于以暴制暴，”田柯宇说。“如果能以今天的眼光重新来过，我一定会采取更明智的做法。”
有人直言，技术天赋再高，也不能当成踩破职业底线的借口。也有媒体觉得，这件事让人看到大厂 AI 实验室里算力内卷有多残酷。在 AI 实验室，大家都在排队等 GPU，怎么把资源分好，是眼下大厂躲不开的组织难题。田柯宇的做法固然走了极端，但同样照出天才个体与组织规则之间那股激烈的碰撞。
创投圈里，唯人品论还是唯技术论，到现在也没吵出结果。一些投资人的态度是“人品有问题的绝对不能再用，越聪明越危险”。可放到世界模型这条赛道，能拿出底层范式创新的顶尖人才又极度稀缺，田柯宇在视觉自回归、模型压缩上的工程能力，恰恰是赛道急需的。他的融资也透出一个新风向：资本开始押注效率。

03

世界模型热潮正盛，资本为何转向效率路线

进入 2026 年，世界模型领域的融资消息一个接一个。
李飞飞创办的 World Labs 多轮融资累计超过 10 亿美元，估值 54 亿美元，近期被 AMD 以 82 亿美元收购；杨立昆离开 Meta 后创立 AMI Labs，种子轮拿下 10.3 亿美元，投后估值 45.3 亿美元；前阿里通义负责人林俊旸的语用科技，首轮融资由高榕、红杉、腾讯等参与，金额 2.2 亿美元，估值 20 亿美元。
作为串联机器人、自动驾驶、具身智能体、交互式虚拟场景的底层物理引擎，世界模型产业前景可观，同时也在加速分化，长出若干具体流派。
像素渲染派以 Sora、PixVerse 为主，追求画面越贴近现实越好；几何物理模拟派以 DeepMind Genie3 为代表，能生成可持续几分钟、交互一致的 3D 环境；李飞飞的 World Labs 归入空间重构派，核心是空间智能，从 2D 还原 3D；还有具身规划派，宇树、Pragmatik Labs、Momenta 是代表，直接把世界模型当作机器人的小脑来用。
五源资本等机构愿意把钱投给田柯宇，赌的是“纯自回归路线（VAR）在效率上能对李飞飞的路线形成降维打击”。
李飞飞团队走的是“学院派”那种优雅路子：先把三维世界重建出来，再去理解物理。可重建三维几何的工程成本高得吓人，算力消耗简直是个无底洞。况且这里还藏着一个逻辑盲区——AI 知道物体长什么样，不等于懂物理规律。拿一张拱桥照片来说，AI 能把每块砖画得完美无缺，却可能压根不知道抽掉最底下那块砖，整座桥就会塌。
田柯宇则完全绕开显式三维重建，用极致压缩的符号去猜下一帧画面，靠 Scaling Law 自己悟出物理规则。
两条路子最大的分歧，就落在压缩效率和算力成本上。
AI 圈有个被反复提起的说法，智能的本质就是信息压缩。视频里大量像素其实是冗余的，静止不动的背景、没有意义的噪点占了绝大多数。田柯宇搞的符号系统，说白了就是一个超级压缩包，核心动作留下，其余丢掉。压缩得越狠，模型越容易抓住深层的物理因果，推理成本也跟着成倍往下降。
可世界模型要真落地做生意，算力成本这道坎很难绕过去。拿一些高阶模型来说，模拟一秒钟的物理画面，烧掉的电费折合十几美金。田柯宇对外说的是，生成一秒钟视频的成本能压下去至少一个数量级——这句话正是投资人愿意掏钱的关键。
空间重构这条路线已经有人验证过产业价值：李飞飞的 World Labs 被 AMD 收购。不过这不等于答案只有一个。田柯宇选的纯自回归符号世界模型，走的是另一套叙事——更贴合现有硬件，也更容易把 Scaling Law 跑通。
当然，这条路本身也压着不小的变数。
  • 20 万个符号拿来对视频做时空压缩，到底能不能在长时序、复杂物理交互里稳定长出可靠的物理因果？目前没有大规模公开验证能给答案。
  • 另外，1 亿小时高质量视频要清洗、去重、筛质量，这件事本身就是一项巨大的工程。
  • 团队只有 10 个人。放在世界模型这条赛道上，算力调度、基础设施、数据治理，每一块带来的工程压力都不轻。
  • 还有过往那些争议，会一直牵扯人才招募、学术合作和行业信任。技术进展一旦不如预期，资本的耐心也会掉得很快。
田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞（配图 8）
商业和科技这台绞肉机里，道德审判常常要给工程奇迹让路。田柯宇能不能靠一次技术上的核爆，把职业生涯里的污点洗掉？这是对 Scaling Law 的一场豪赌，也是对人性的一次极限测试。
田柯宇新公司估值2亿美元，要做AI专属语言挑战李飞飞（配图 9）


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