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      昆侖萬維發三款多模態大模型,周亞輝重金研發換取“流量分發權”

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      近日,在中關村論壇的專場發布會上,昆侖萬維董事長兼CEO周亞輝帶著天工AI的三款新模型——Matrix-Game 3.0游戲大模型、SkyReels V4視頻大模型、Mureka V9音樂大模型——對外勾勒出這家公司在AI賽道的最新布局。

      在AGI賽道的激烈角逐中,昆侖萬維并未選擇在大語言模型(LLM)的通用問答能力上與互聯網巨頭正面硬剛,而是將資源重注于游戲、視頻、音樂三個垂直領域的多模態生成模型。基于這些底層模型,昆侖萬維試圖構建起一個AI驅動的“平臺經濟體”,其核心目標用戶被定義為“OPC”(One Person Company,一人公司)。

      這是國內較早提出從“大模型工具提供商”向“AI原生平臺經濟”轉型戰略的玩家之一。在周亞輝看來,隨著底層模型能力的持續迭代,AI的商業邏輯已不再局限于按調用量收取API服務費,而是通過降低跨模態內容的創作門檻,掌握流量分發與IP孵化的生態主導權。

      聚焦多模態:從單點生成到工作流重構

      本次發布的三款大模型,分別對應著數字內容生產的三個核心場景。

      視頻生成領域,SkyReels V4放棄了早期AI視頻模型普遍采用的“先畫面、后音頻”串行生成模式,轉而采用原生音畫一體的雙流MMDiT架構。這種底層設計的改變,使得模型在生成階段即可實現口型、動作與聲音的同步。在三方評測機構Artificial Analysis的基準測試中,SkyReels V4在帶音頻文生視頻等細分榜單中取得了較高評分。

      音樂生成賽道,Mureka模型迎來了V9版本更新。此前發布的Mureka V8在Artificial Analysis的人聲與樂器維度盲測中曾取得高分。Mureka V9的迭代方向從單純的“一鍵生成音頻”轉向了對音樂創作過程的可控性。該版本引入了Mureka Studio工作站概念,允許創作者像使用傳統數字音頻工作站(DAW)一樣,在時間軸上對生成的音樂進行結構化分解與局部調整,如單獨修改某一段落的人聲或樂器編排。

      Matrix-Game 3.0則聚焦于游戲世界模型的探索。與視頻大模型注重畫面生成不同,游戲大模型需要解決實時交互與物理規則的仿真問題。Matrix-Game 3.0引入了帶有記憶機制的架構,試圖在保證生成畫面連續性的同時,降低長期運行時的結構漂移。

      三款模型試圖將AI從一個提供隨機生成結果的“盲盒工具”,轉變為能夠融入專業內容創作者實際工作流的“工業級引擎”。

      “3+1”架構,瞄準OPC

      發布會上,昆侖萬維正式公布了其“2026 AGI戰略”,核心概括為“3+1”生態架構。

      其中,“3”代表依托上述三大模型底座構建的三個AI原生內容平臺:短劇平臺DramaWave、音樂平臺Mureka以及互動娛樂平臺貓森學園。“1”則指代天工超級智能體(Skywork Super Agent)。它的功能定位是作為操作系統的中樞,將大模型的分散能力進行統一調度與編排,幫助創作者完成從內容生成、海報制作到分發運營的全鏈路任務。

      這一架構緊密圍繞著“OPC(一人公司)”這一概念展開。相關數據顯示,全球范圍內單人創始人的微型企業或獨立創作者數量正快速增長。昆侖萬維試圖通過AI工具降低影視、音樂、游戲等專業內容的制作門檻,使單個創作者能夠具備類似小型制作公司的全棧生產力。

      周亞輝在接受采訪時坦言,大模型如果僅僅作為C端個人工具,付費率存在明顯天花板。昆侖萬維的商業模式設計包含兩層:一面向B端開發者收取API調用費。二則是通過上述三大內容平臺,在創作者生成UGC(用戶生成內容)后,通過向C端用戶提供消費內容來獲取廣告或訂閱收入。

      研發的高昂代價與出海耐心

      維持多模態大模型的研發迭代,需要持續且龐大的資金投入。

      周亞輝透露,過去三年,昆侖萬維在AI領域的虧損每年在12億至15億元左右。他給出了一個行業預判:要保證模型在全球處于領先地位,每個月的研發投入最少需要一個億。對于2025年前九個月在算力服務開支上大幅增加的AI企業而言,這一數字可以說是當下大模型“軍備競賽”的資金門檻。

      目前,昆侖萬維的海外收入占比超過90%。其全球化網絡與海外變現能力,是支撐國內大模型研發的現金流基礎。面對硅谷科技巨頭在算力、算法與生態上的先發優勢,中國AI企業的突圍路徑顯得尤為關鍵。

      在談及與國內同行的競爭定位時,周亞輝表示:“我們跟在字節后面就行。他先跟好萊塢談版權,我們就跟在他后面。他吃進口和牛,我們就吃國產牛肉。”這種在巨頭陰影下尋找自身生態位的戰略表述,是國內AI創業者在算力資源受限、商業模式尚未完全清晰環境下,最務實的心態。

      從底層多模態大模型的訓練,到中間層智能體的調度,再到上層內容平臺的搭建,昆侖萬維已經形成了一個完整的閉環設想。然而,在AI生成內容版權界定尚不清晰、平臺間內容分發規則存在博弈、以及算力成本持續高企的現實挑戰下,這套圍繞“一人公司”構建的平臺經濟模式能否真正跑通并實現盈利,仍需通過市場與時間的驗證

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