Pasaulio modeliai: Runway, World Labs, DeepMind ir AMI Labs

Kol visi kalba apie pokalbių robotus, keturios kompanijos – Runway, World Labs, DeepMind ir AMI Labs – kuria DI sistemas, suprantančias fiziką ir 3D erdvę. Tai gali pakeisti robotiką, žaidimus ir autonomines transporto priemones.

Kol visi žiūri į pokalbių robotus, tikroji revoliucija vyksta kitur

2025–2026 m. sandūroje DI industrija patyrė lūžį, kurio daugelis dar nepastebėjo. Kol pasaulis diskutavo apie didžiuosius kalbos modelius (LLM) ir jų galimybes rašyti tekstus ar generuoti kodą, keturios kompanijos pradėjo lenktyniauti visiškai kitoje srityje – pasaulio modelių (angl. world models) kūrime.

Pasaulio modelis – tai DI sistema, kuri ne tiesiog generuoja tekstą ar vaizdą, o supranta, kaip veikia fizinis pasaulis: gravitaciją, objektų sąveiką, erdvinę geometriją, priežasties ir pasekmės ryšius. Įsivaizduokite DI, kuris žino, kad paleistas kamuolys nukris, kad durys atsidaro prieš per jas praeinant, kad vanduo teka žemyn. Tai fundamentaliai kitoks intelekto lygis nei teksto prognozavimas.

Šiame straipsnyje lyginame keturis pagrindinius žaidėjus: Runway, World Labs, Google DeepMind ir AMI Labs.

Keturi požiūriai, vienas tikslas

Runway – nuo vaizdo įrašų iki pasaulio simuliacijos

Runway, pradėjusi kaip DI vaizdo įrašų generavimo įrankis, 2025 m. gruodį pristatė savo pirmąjį pasaulio modelį GWM-1 – trijų modelių šeimą, kuri apima aplinkų simuliaciją (GWM Worlds), robotiką (GWM Robotics) ir avatarus (GWM Avatars). 2026 m. vasarį kompanija pritraukė 315 mln. USD investicijų E serijos raunde, pakeldama vertinimą iki 5,3 mlrd. USD. Tarp investuotojų – Nvidia, „AMD Ventures“ ir „Adobe Ventures“.

GWM-1 veikia realiu laiku – 24 kadrai per sekundę, 720p raiška. Modelis generuoja kadrą po kadro, leidžia vartotojui naviguoti sukurtoje aplinkoje, o fizika – apšvietimas, geometrija, objektų judėjimas – išlieka nuosekli. Runway CEO Cristóbalo Valenzuelos vizija aiški: „Pre-treniruoti naujos kartos pasaulio modelius ir pritaikyti juos nuo medicinos iki energetikos.“

Stiprybė: brandžiausia vaizdo generavimo infrastruktūra (Gen-4.5), stiprus komercinis produktas.
Silpnybė: priežastinis samprotavimas dar netobulas – kartais pasekmė atsiranda anksčiau nei priežastis.

World Labs – Fei-Fei Li kuria erdvinio intelekto imperiją

DI pionierė Fei-Fei Li 2024 m. įkūrė World Labs su 230 mln. USD pradiniu finansavimu. 2025 m. lapkritį kompanija pristatė Marble – komercinį produktą, leidžiantį iš teksto, nuotraukų, vaizdo įrašų ar panoramų kurti redaguojamas 3D aplinkas. 2026 m. sausį startavo World API – programinė sąsaja, leidžianti integruoti „Marble“ galimybes į bet kokią programą.

„Marble“ kainodara: nemokamas planas (4 generacijos), „Standard“ (20 USD/mėn., 12 generacijų), „Pro“ (35 USD/mėn., 25 generacijos + komercinės teisės), „Max“ (95 USD/mėn., 75 generacijos). API veikia kredito sistema – 1 USD už 1 250 kreditų.

World Labs požiūris skiriasi nuo Runway: čia dėmesys sutelktas į nuoseklias 3D erdves, kurias galima eksportuoti kaip „Gaussian splats“, trikampių tinklus ar vaizdo įrašus su pikselių lygio kameros kontrole. Tai labiau architektūrinis ir inžinerinis įrankis nei kūrybinė platforma.

Stiprybė: vienintelis žaidėjas su visaverte API ir aiškia kainodara jau dabar.
Silpnybė: generacijų ribos mažos, nėra realaus laiko interaktyvumo.

Google DeepMind – Genie 3 kaip žingsnis link AGI

Google DeepMind pristatė Genie 3 2025 m. rugpjūtį, o viešą prieigą per „Project Genie“ pradėjo diegti 2026 m. sausio pabaigoje (kol kas tik Google AI Ultra prenumeratoriams JAV). Genie 3 – tai pirmas pasaulio modelis, leidžiantis sąveikauti realiu laiku: vartotojas rašo tekstinę užklausą, modelis sugeneruoja fotorealistinę aplinką, po kurią galima vaikščioti 24 k/s greičiu.

DeepMind pozicionuoja Genie 3 kaip „laiptelį link AGI“ – modelis pats išmoksta, kaip veikia pasaulis: kaip objektai juda, krenta ir sąveikauja. Potencialūs pritaikymai – nuo istorijos pamokų (mokiniai „vaikšto“ po senovės Romą) iki autonominių transporto priemonių testavimo saugioje simuliacijoje.

Stiprybė: didžiausia skaičiavimo galia pasaulyje, integracija su Google ekosistema.
Silpnybė: kol kas labai ribota prieiga, nėra API kūrėjams.

AMI Labs – Yann LeCun meta iššūkį visiems LLM

Tiuringo apdovanojimo laureatas Yann LeCun 2025 m. pabaigoje paliko Meta po 12 metų ir įkūrė AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) Paryžiuje. Kompanija siekia pritraukti 500 mln. EUR prie maždaug 3 mlrd. EUR vertinimo. CEO – Alexandre Lebrun, anksčiau sukūręs „Wit.ai“ (įsigytą „Facebook“).

AMI Labs požiūris yra radikaliausias iš visų keturių. LeCun atvirai teigia, kad didieji kalbos modeliai yra aklavietė. Jo architektūra JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) mokosi iš vaizdo įrašų, garso ir jutiklių duomenų – ne teksto. JEPA prognozuoja ne konkrečius pikselius, o abstrakčias reprezentacijas, ignoruodama nenuspėjamas detales. Tai artimesnis būdas tam, kaip mokosi kūdikis: stebėdamas pasaulį ir suprasdamas gravitacijos bei objektų pastovumo dėsningumus.

Stiprybė: fundamentaliai naujas požiūris, stipriausias mokslinis pagrindas.
Silpnybė: nėra jokio produkto – viskas dar tik mokslinių tyrimų stadijoje.

Palyginimo lentelė

Kriterijus	Runway (GWM-1)	World Labs (Marble)	DeepMind (Genie 3)	AMI Labs (JEPA)
Finansavimas	315 mln. USD (E serija)	230 mln. USD (pradinis)	Google biudžetas	~500 mln. EUR (siekiama)
Vertinimas	5,3 mlrd. USD	~2 mlrd. USD	N/A	~3 mlrd. EUR
Produktas	GWM-1 (Worlds, Robotics, Avatars)	Marble + World API	Project Genie	Nėra (R&D)
Prieiga	Komercinė platforma	Freemium + API	AI Ultra (tik JAV)	Nėra viešos
Realaus laiko sąveika	Taip (24 k/s)	Ne	Taip (24 k/s)	N/A
Architektūra	Autoregresinis (Gen-4.5 bazė)	Multimodalus 3D	Autoregresinis	JEPA (įterpinių prognozavimas)
Pagrindinis taikymas	Kūryba, robotika, pramogos	3D dizainas, žaidimai, skaitmeniniai dvyniai	Interaktyvios aplinkos, švietimas	Robotika, autonominės sistemos

Kodėl tai svarbu: trilioninės industrijos laukia

Pasaulio modeliai nėra akademinis smalsumo objektas. Jie tiesiogiai susiję su kelių didžiausių pasaulio industrijų ateitimi:

Robotika (rinka: ~260 mlrd. USD iki 2030 m.) – robotas, suprantantis fiziką, gali mokytis simuliacijoje, o ne tik realioje aplinkoje. Runway GWM Robotics jau leidžia generuoti alternatyvius roboto trajektorijų scenarijus.
Žaidimai (rinka: ~320 mlrd. USD iki 2028 m.) – vietoj rankinio lygių dizaino DI galėtų generuoti nuoseklius, fiziškai tikroviškus pasaulius. Genie 3 ir „Marble“ jau artėja prie šio tikslo.
Autonominės transporto priemonės – simuliuoti milijonus vairavimo scenarijų yra pigiau ir saugiau nei testuoti gatvėse.
Mokslas ir medicina – nuo molekulių sąveikos modeliavimo iki chirurginių procedūrų simuliacijos.

Verdiktas: kas pirmauja ir kam statyti?

Šiandien World Labs turi aiškiausią komercinį produktą su „Marble“ ir „World API“ – jei jums reikia 3D aplinkų generavimo dabar, tai vienintelis tikras pasirinkimas. Runway pirmauja realaus laiko simuliacijoje ir turi stipriausią kūrybinės industrijos ekosistemą. DeepMind turi neribotus Google resursus, bet Genie 3 prieiga kol kas labai ribota. O AMI Labs? Tai ilgalaikis statymas ant fundamentaliai kitokio požiūrio – jei LeCun teisus dėl LLM ribotumų, AMI Labs gali aplenkti visus.

Viena aišku: pasaulio modeliai 2026-aisiais yra tai, kuo didieji kalbos modeliai buvo 2022-aisiais – ankstyvoji stadija su milžinišku potencialu. Skirtumas tik tas, kad šį kartą investuotojai ir mokslininkai jau žino, kas ant kortos, ir pinigai plūsta greitai. Kas pirmasis sukurs DI, tikrai suprantantį fizinį pasaulį, turės prieigą prie trilioninių rinkų. Ši kova dar tik prasideda.

Pasaulio modeliai: Runway, World Labs, DeepMind ir AMI Labs varžosi dėl fizinio pasaulio DI