摩根士丹利最新研究報告指出，隨著大語言模型（LLM）的紅利逐漸見頂，人工智慧的下一場革命將發生在「世界模型」（World Model）。
這份由 Adam Jonas 團隊撰寫的報告明確表示，AI 正從單純理解文字的「數位智能」跨越到理解物理規律的「實體智能」，這將是開啟下一個兆級產業賽道。
報告深度剖析，儘管 LLM 在辦公與數位創作領域表現優異，但其缺乏「具身認知」的弱點，使其無法理解物理慣性、三維空間與因果演化。
世界模型則被譽為 AI 的「想像引擎」，具備空間理解、物理建模、時序預測及互動決策四大核心能力，能讓 AI 在採取行動前先於虛擬空間進行推演，真正實現「先思考、後行動」。目前全球科技巨頭如谷歌 (GOOGL-US)、Meta(META-US) 、微軟 (MSFT-US) 、特斯拉 (TSLA-US) 與輝達 (NVDA-US) 正展開激烈的技術軍備競賽，每年砸下超過百億美元研發。
技術路線已演進出互動式動作條件模型、一致性 3D 生成器、抽象表示模型等多元路徑，其中 Meta 的 V-JEPA 2 與微軟的 Muse 已成為指標性模型，能在極短的時間內透過影片學習完成對複雜機械臂的精準控制或生成高度穩定的遊戲場景。
世界模型的應用場景已涵蓋自動駕駛、機器人、工業自動化與數位設計等領域。例如 Waymo 已藉此完成數十億英里的虛擬路測，大幅降低實測成本；設計師則能透過簡單提示快速產出具備物理一致性的 3D 方案。
儘管目前仍面臨算力鴻溝、資料稀缺與時序一致性等六大技術挑戰，但摩根士丹利預測，到 2035 年，由世界模型賦能的產業規模將達到驚人的 10 兆美元。
在投資邏輯上，算力提供者如輝達、AMD(AMD-US) 以及模擬平台與自動駕駛解決方案商將成為核心受益者。反之，若企業僅專注於缺乏空間與物理能力的純語言模型，將可能在這一波「物理智能」的浪潮中被淘汰。
世界模型不僅是連接數位與物理世界的基礎設施，更是通往通用人工智慧（AGI）的必經之路，其長期價值已不言而喻。
