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ワールドモデルAI 2025最新：研究・資金調達、課題と次の1000億ドル機会

🗓 Created on 11/19/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷ワールドモデルAIの基礎：定義・構成・他手法との差異
    • 🏷研究最前線：Genie 3・Cosmos・Sora/WoWの技術進展
    • 🏷応用と実装：ゲーム、ロボティクス、Physical AI
    • 🏷スタートアップ資金調達マップ：Luma・World Labs・Vast・Decart
    • 🏷課題とブレイクスルー：データ・計算・整合性・評価指標
    • 🏷補遺・追加リソース
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的

本調査は、ワールドモデル（World Models）AIに関する最新の研究動向、関連スタートアップの資金調達ニュースを整理し、今後のトレンド、主要課題、ブレイクスルーの可能性を専門的かつ実務的観点から明らかにすることを目的とします。特に、研究（DeepMind/Genie 3、OpenAI/Sora 系、WoW など）、資本市場（Luma AI、World Labs、Vast、Decart 等）の動き、そして事業実装に直結する論点（コスト、データ、整合性、評価）を横断的に俯瞰します。

回答

ワールドモデルの基礎と位置づけ

  • 定義と価値
    • ワールドモデルは、環境の内部表現を学習し、その中で未来をシミュレートして計画・意思決定を行うAIです。物理法則や空間特性を理解して現実的なシーンを予測・生成でき、ロボティクスや自律システムの訓練、合成データ生成に活用されます
      nvidia.com
      。
    • 仮想空間内での「想像（imagination）による試行錯誤」により、安全性と学習効率を高められる点が利点とされます
      techcrunch.com
      。
  • 代表的構成（概念）
    • 観測→潜在表現（Vision）、時空間ダイナミクスの予測（Memory）、行動決定（Controller）の分解が基本概念として受け継がれ、近年は視覚トークナイザー→時空間モデル→ポリシーのパイプラインが一般的です
      techcrunch.com
      、
      nvidia.com
      。
  • 他手法との違い（要点比較）
観点ワールドモデル大規模言語モデル（LLM等）明示的3D（NeRF等）
主要モダリティ動画・画像・センサー・3D主にテキスト（＋画像の派生）マルチビュー画像/点群
得意領域未来予測、物理的整合性、計画・制御言語推論、知識生成幾何整合な視点合成
技術含意ダイナミックな世界と因果変化のモデル化言語文脈の統計予測中心静的/準静的レンダリング
リソース要件非常に高い（映像・長時系列）大規模だが相対的に取得容易中〜高
出典：NVIDIA glossary、TechCrunch、NVIDIA Research/Cosmos
towardsai.net
researchgate.net
deepfa.ir
（各URLは文末脚注の通り）

研究最前線（Genie 3・Sora・WoW等の比較）

  • 主要モデル比較（公表・報道ベースの機能・強み・制約を整理）
モデル開発元技術的特徴（公表・報道）強み主な制約
Genie 3DeepMindテキスト→リアルタイムに探索可能な世界生成。720p/24fpsで数分の一貫したインタラクションと紹介
deepmind.google
インタラクティブ性と環境多様性（訓練シミュレータとして有望）長時間一貫性・永続メモリの維持が課題と示唆
Sora 2OpenAI高忠実度ビデオ生成、音声同期、パーソナライズ（Cameos）等が解説されるOpenAI page、
intuitionlabs.ai
写実性とマルチモーダル同期、消費者アプリ展開非インタラクティブ、著作権・肖像・フェイク対策が必要
WoW研究コミュニティ具現化データで物理的因果・反事実推論を狙う生成型WM。WoWBenchでの評価報告
arxiv.org
物理整合性・行動生成への示唆データ/計算/長期記憶のスケール課題
補足：Genie 3の「リアルタイム世界生成」は「動画視聴」→「世界内で行動・学習」へのパラダイム転換を示す点が重要です
deepmind.google
。

スタートアップ資金調達とトレンド（抜粋）

  • 巨額調達・製品化・効率化で三極化が進展
企業概要調達・動向（出典）示唆
Luma AI映像/空間生成から物理AIを狙うシリーズCで9億ドル調達、サウジにAIスーパーハブ「Project Halo」構想
ventureburn.com
アルゴリズム差だけでなく「電力・土地・チップ」のインフラ確保が競争優位
World Labs研究者発、生成ワールドを商用化2.3億ドル調達報道、製品「Marble」公開。既存制作パイプラインと接続
techcrunch.com
「永続・エクスポート可能アセット」でVFX/ゲームの現行ワークフローに適合
Vast短い指示→3D世界生成を標榜VC出資報道（Fortune Capital等）
yahoo.com
ユーザー体験は魅力的だが、品質維持に高コスト。資本×効率化が鍵
Decart／Etched（Oasis）低レイテンシ世界生成の実装リアルタイム生成デモと推論最適化Etched blog、競合マップ解説
businessengineer.ai
「推論効率（HW/SW最適化）」が普及ボトルネックの本丸
  • マクロ動向
    • 2025年はAI向けVC資金が集中し、Physical AI/ワールドモデル周辺へ大きく流入
      mindthebridge.com
      、
      linkedin.com
      。
    • 意味合い：勝者は「インフラ確保（コスト曲線）×データ調達×実装効率×エンタープライズ接続」を同時に押さえる必要がある、という資本市場からのメッセージ。

技術課題とブレイクスルー可能性

課題具体的リスク/影響有望な解決方向（短〜中期）出典
データ品質・多様性分布外での破綻、物理直観の欠如合成データの活用＋人手検証、データパイプライン強化NVIDIA glossary、OpenAI/GDPvalの考え方類推
towardsai.net
計算コスト学習・推論が高額、参入障壁蒸留・量子化・スパース化、専用HW/推論最適化Mind the Bridge、businessengineer.ai
ibm.com
medium.com
物理整合性・堅牢性幻覚、長期一貫性の劣化、安全性懸念因果的/確率的構造の導入、反事実テスト、HITLWoW論文、DeepMind blog[arXiv][DeepMind]
評価指標の現実性研究指標と実務価値の乖離実務価値基準（GDPval型）・ドメイン別ベンチ設計OpenAI/GDPval（手法の参照）
補注：GDPvalは言語中心の評価設計ですが、「現実の経済的価値で評価する」という設計思想はワールドモデルの事業評価にも有効です（参考PDF: https://cdn.openai.com/pdf/d5eb7428-c4e9-4a33-bd86-86dd4bcf12ce/GDPval.pdf）。
  • ブレイクスルーの射程
    • 長期メモリ/ステート管理の確立：永続世界を低コストに保持できれば、ゲームや長時間ロボット訓練で商用価値が跳ねます
      deepmind.google
      。
    • 「想像→行動」の閉ループ：具現化データを介し、生成した軌道を実行可能な行動へ安定に落とす（WoW系）
      arxiv.org
      。
    • 推論効率の飛躍：量子化やカスタムアクセラレータでリアルタイム生成を一般化Etched/Oasis。

12〜36カ月のトレンド予測（独自見解）

  1. まずは「制作支援・合成データ・産業シミュレーション」で収益化が進む
    • 既存ワークフロー（ゲーム/VFX/検証）に“永続アセット”として組み込む路線が主流化
      techcrunch.com
      。
  2. ロボティクスでは「シミュ→実機」導入の段階的採用
    • Genie 3型の環境生成を訓練ハブにし、現場で少量適応（sim2real）する実務設計が広がる
      deepmind.google
      。
  3. インフラと地政の波が競争を左右
    • Lumaのようなハブ構想が増加し、電力・チップ確保が差別化要因
      ventureburn.com
      。
  4. 規制・倫理は「透かし・同意・監査ログ」の標準化へ
    • Sora型の写実生成でIP/肖像・フェイク対策が必須OpenAI、
      intuitionlabs.ai
      。

実装ガイド（PoC〜事業化の手順）

  1. 目標とベンチ設定
    • どの物理特性・行動計画を「想像」させたいかを明確化し、WoWBench/独自指標で物理一貫性・持続性・行動妥当性を数値化
      arxiv.org
      。
  2. データ戦略
    • 実データ＋合成データの混合。希少事象は合成で補い、人手検証で品質担保
      nvidia.com
      。
  3. モデル設計
    • タスクに必要な解像度・時間長に限定したモジュラー設計でコスト最適化。蒸留・量子化・スパース化を早期に併用。
  4. 推論パス最適化
    • リアルタイム性が必要なら、GPU最適化と合わせてHW選定（低精度運用・カスタム推論）Etched/Oasis。
  5. ガバナンス
    • 透かし、権利処理、HITLレビュー、反事実テストを開発プロセスに組込みOpenAI Sora。
  • 参考フロー（概念図）

結果と結論

  • 主要な結果
    • 研究は「動画生成」から「世界内行動・計画」へ拡張（Genie 3、WoW）。消費者向けではSora系が高忠実度を牽引しつつ、倫理・権利の課題が並走[DeepMind][OpenAI][arXiv]。
    • 資金はトッププレイヤーと周辺基盤に集中（Lumaの超大型調達、World Labsの商用化、Vast/Decartの差別化）[Ventureburn][TechCrunch][Yahoo Finance][Etched]。
    • ボトルネックは「データ品質」「計算コスト」「長期一貫性」「評価の現実性」。解として、合成データ＋人手検証、蒸留/量子化/専用HW、因果構造導入、実務価値指標（GDPval的発想）が有効[NVIDIA][Mind the Bridge][arXiv]。
  • 総合的結論
    • 近未来（12〜36カ月）は、ワールドモデルが「制作支援・合成データ・産業シミュレーション」で実装を進め、続いてロボティクスやPhysical AIの中核へと浸透するシナリオが現実的です。勝ち筋は二極化（A：既存ワークフローへの高付加価値統合、B：リアルタイム/低コスト推論の体験勝負）で、いずれもインフラ・データ・評価・倫理を組み込んだ“全体設計”が決定要因になります。
    • 実務上は、狭いドメインでPoCを素早く回し、物理一貫性と経済的価値の指標で改善ループを回すことが、リスクを抑えつつリターンを最大化する最適戦略です。
参考リンク（本文で引用）
  • 定義/応用：NVIDIA glossary
    nvidia.com
  • 解説/概観：TechCrunch
    techcrunch.com
  • 研究：DeepMind/Genie 3
    deepmind.google
  • 研究：WoW（arXiv）
    arxiv.org
  • Sora 2：OpenAI https://openai.com/index/sora-2/ 、Intuition Labs解説
    intuitionlabs.ai
  • 投資・市場：Mind the Bridge
    mindthebridge.com
    、LinkedIn集計投稿
    linkedin.com
  • スタートアップ：Luma AI（Ventureburn）
    ventureburn.com
    、World Labs（TechCrunch）
    techcrunch.com
    、Vast（Yahoo Finance）
    yahoo.com
    、Decart/Etched（Oasis）https://www.etched.com/blog-posts/oasis 、競合マップ
    businessengineer.ai
ご希望があれば、特定業界（ゲーム、ロボティクス、検証シミュレーション等）に絞ったPoC計画（データ要件・評価指標・必要GPU/コスト見積）を出典付きで具体化します。

コード実行

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    <title>ワールドモデルAIの研究動向、資金調達、トレンド、課題、ブレイクスルーの可能性</title>
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        <div class="header">
            <h1>🌐 ワールドモデルAI</h1>
            <div class="subtitle">研究動向・資金調達・トレンド・課題・ブレイクスルーの可能性</div>
        </div>
        
        <div class="content">
            <div class="stat-grid">
                <div class="stat-card">
                    <div class="stat-label">総調達額</div>
                    <div class="stat-number">$1.13B+</div>
                    <div class="stat-label">推定値</div>
                </div>
                <div class="stat-card">
                    <div class="stat-label">主要スタートアップ</div>
                    <div class="stat-number">4+</div>
                    <div class="stat-label">企業</div>
                </div>
                <div class="stat-card">
                    <div class="stat-label">最大モデル</div>
                    <div class="stat-number">140億</div>
                    <div class="stat-label">パラメータ</div>
                </div>
            </div>

            <h2>💰 資金調達の概要</h2>
            <div class="table-container">
                <table>
                    <thead>
                        <tr>
                            <th>スタートアップ</th>
                            <th>調達額</th>
                            <th>主な投資家</th>
                            <th>焦点領域</th>
                        </tr>
                    </thead>
                    <tbody>
                        <tr>
                            <td><strong>World Labs</strong></td>
                            <td class="amount">$230M</td>
                            <td>Andreessen Horowitz など</td>
                            <td>大規模ワールドモデル構築</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td><strong>Luma AI</strong></td>
                            <td class="amount">$900M</td>
                            <td>HUMAIN, AMD Ventures, Andreessen Horowitz</td>
                            <td>マルチモーダルAGIとワールドモデル</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td><strong>Vast</strong></td>
                            <td class="amount">数百万ドル (推定)</td>
                            <td>Vitalbridge, Fortune Capital</td>
                            <td>3D仮想世界生成</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td><strong>Decart</strong></td>
                            <td class="amount">未公表</td>
                            <td>Sequoia Capital</td>
                            <td>リアルタイム生成AIワールドモデル</td>
                        </tr>
                    </tbody>
                </table>
            </div>
            <div class="source">
                📚 出典: <a href="https://techcrunch.com/2024/12/14/what-are-ai-world-models-and-why-do-they-matter/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a>, <a href="https://ventureburn.com/luma-ai-series-c/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">VentureBurn</a>, <a href="https://finance.yahoo.com/news/ex-minimax-co-founders-venture-093000956.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Yahoo Finance</a>
            </div>

            <h2>🔬 主要研究と技術動向</h2>
            <div class="card">
                <ul>
                    <li><strong>Google DeepMind Genie 3</strong>: テキストプロンプトからリアルタイム3D環境生成、720p解像度、24fps対応</li>
                    <li><strong>OpenAI Sora 2</strong>: 1080pで60秒動画生成、音声同期機能、カメオ機能搭載</li>
                    <li><strong>WoW (World-omniscient World-model)</strong>: 140億パラメータ、物理的直感獲得、WoWBenchで最高性能達成</li>
                    <li><strong>NVIDIA Cosmos</strong>: 物理AI向けワールドファウンデーションモデル</li>
                    <li><strong>World Labs Marble</strong>: 2D写真から3D環境変換、商用版リリース済み</li>
                </ul>
            </div>
            <div class="source">
                📚 出典: <a href="https://deepmind.google/blog/genie-3-a-new-frontier-for-world-models/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">DeepMind Blog</a>, <a href="https://arxiv.org/abs/2509.22642" target="_blank" rel="noopener noreferrer">arXiv</a>, <a href="https://techcrunch.com/2025/11/12/fei-fei-lis-world-labs-speeds-up-the-world-model-race-with-marble-its-first-commercial-product/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a>
            </div>

            <h2>📈 今後のトレンド</h2>
            <div class="mermaid">
                graph TD
                    A["空間的知能の追求"] --> B["フィジカルAIへのシフト"]
                    B --> C["ゲーム分野応用"]
                    C --> D["マルチモーダル統合"]
                    D --> E["AIインフラ投資"]
                    A --> F["ジェネレーティブAIから物理AI"]
                    F --> E
                    style A fill:#667eea,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#fff
                    style B fill:#764ba2,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#fff
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                    style E fill:#43e97b,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#fff
                    style F fill:#fa709a,stroke:#333,stroke-width:2px,color:#fff
            </div>
            <div class="source">
                📚 出典: <a href="https://businessengineer.ai/p/the-ai-world-models-competitive-map" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Business Engineer</a>, <a href="https://lsvp.com/stories/hello-world-models/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Lightspeed VP</a>
            </div>

            <h2>⚠️ 課題</h2>
            <div class="highlight-box">
                <ul>
                    <li><strong>膨大な計算能力要求</strong>: 数千台のGPU必要、コスト数百万ドル規模 (推定)</li>
                    <li><strong>ハルシネーションとバイアス</strong>: 訓練データ依存により不正確な描写が発生</li>
                    <li><strong>データとエンジニアリング課題</strong>: 住民行動の正確な捕捉が困難</li>
                    <li><strong>ステートフルネス制限</strong>: 長期一貫性不足、3〜5分で品質低下</li>
                    <li><strong>物理的不整合</strong>: 多オブジェクトインタラクションでエラー発生</li>
                    <li><strong>法的・倫理的問題</strong>: 著作権侵害、コンテンツ悪用リスク</li>
                </ul>
            </div>
            <div class="source">
                📚 出典: <a href="https://techcrunch.com/2024/12/14/what-are-ai-world-models-and-why-do-they-matter/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a>, <a href="https://www.cursor-ide.com/blog/genie-3-ai-model" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Cursor IDE</a>
            </div>

            <h2>🚀 ブレイクスルーの可能性</h2>
            <div class="card">
                <ul>
                    <li><strong>新しい体験実現</strong>: 本や写真をインタラクティブなゲーム化、ライブ映画監督機能</li>
                    <li><strong>AGIへの道</strong>: 空間的知能獲得、物理法則の深い認識</li>
                    <li><strong>幻覚解消</strong>: 堅牢なワールドモデルによる信頼性向上</li>
                    <li><strong>ロボティクス統合</strong>: 複雑環境でのリアルタイム反応能力</li>
                    <li><strong>マルチプレイヤー世界</strong>: 同期状態維持による共有体験</li>
                    <li><strong>スケーラビリティ改善</strong>: 効率化による広範な採用促進</li>
                </ul>
            </div>
            <div class="source">
                📚 出典: <a href="https://www.quantamagazine.org/world-models-an-old-idea-in-ai-mount-a-comeback-20250902/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Quanta Magazine</a>, <a href="https://lsvp.com/stories/hello-world-models/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Lightspeed VP</a>
            </div>
        </div>
    </div>

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🏷ワールドモデルAIの基礎：定義・構成・他手法との差異

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ワールドモデルAIの基礎：定義・構成・他手法との差異

ワールドモデルとは何か──端的に言えば、AIが環境の「内部モデル」を学習し、そのモデル上で未来をシミュレートして意思決定や計画を行う仕組みです。NVIDIAはワールドモデルを物理法則や空間特性を理解して現実的なシーンをシミュレートするニューラルネットワークと定義しており、生成動画や物理AI（ロボティクス、自律車など）の訓練に使われると説明しています
nvidia.com
。同様の概念は技術記事でも整理されており、ワールドモデルを持つAIは「想像（imagination）」に基づき試行錯誤を仮想空間で行えるため、学習効率や安全性が改善されると論じられています
techcrunch.com
。
（図例：生成ビデオやインタラクティブ世界の例）
  1. 基本的な構成要素と動作原理
    古典的なワールドモデル研究（Ha & Schmidhuber らの系譜）では、システムは「観測を潜在表現に変換するVision（V）」「時系列の動的予測を行うMemory（M）」「方策を決めるController（C）」という三要素で説明されます。Visionは観測（画像やセンサ出力）を潜在ベクトルに圧縮し、Memoryはその潜在状態と行動から次状態を予測し、Controllerがそれを使って行動を選びます（モデルベースの強化学習的枠組み）という設計です
    techcrunch.com
    。この分解は、近年の大規模ワールドモデルにも概念的に引き継がれています（たとえば、視覚トークナイザー→時空間モデル→ポリシーというパイプライン）
    nvidia.com
    。
  2. 他手法（LLM・従来の2D生成・明示的3D表現）との違い
  • ワールドモデル vs 大規模言語モデル（LLM）
    • LLMは主にテキストを媒介に統計的な言語予測を行うのに対し、ワールドモデルはマルチモーダル（動画・画像・センサー）で空間・物理のダイナミクスを学ぶ点が本質的に異なります。LLM内部に「暗黙の世界モデル的表現」が生じる可能性が指摘されていますが、現在のLLMは多くの場合「ヒューリスティクスの袋」のような断片的な知識の集積であり、因果的・物理的一貫性の観点でワールドモデルとは用途と限界が異なると考えられます
      quantamagazine.org
      、
      arxiv.org
      。
    • 意味：言い換えると、LLMは「言葉での文脈推論」に強く、ワールドモデルは「物理的な未来予測と計画」に強い、という棲み分けが現時点では明確です
      nvidia.com
      。
  • ワールドモデル vs 明示的3D（NeRFやGaussian Splatting等）
    • 明示的3D手法は幾何学的・レンダリング観点で高品質な静的・準静的ビュー合成を実現しますが、ワールドモデルは「時間を通じた因果変化」「多主体のインタラクション」「エージェントの行動による変化」を内包するダイナミックな世界生成を目指します。DeepMindのGenie 3はテキストプロンプトでリアルタイムに数分間の一貫した世界を生成し、エージェントの長期的な行動に対して整合することを目標としている点が先進例です
      deepmind.google
      。
  1. 長所・短所（現状の技術的トレードオフ）
  • 長所（期待効果）
    • 仮想内での安全な試行（ロボットの政策学習やコーナーケース生成の効率化）や、フォトリアリスティックな合成データによる視覚モデル訓練の加速が期待されます
      nvidia.com
      。
    • また、インタラクティブな3D世界やオンデマンドのゲーム・メディア生成など新たなビジネス領域の創出が投資家・研究者の注目を集めています（World Labsの大型調達など市場資金の流入も確認されています）
      techcrunch.com
      。
  • 技術的制約（短所・課題）
    • 巨大な計算資源とデータ要件：現行のワールドモデルを訓練・実用化するには数千GPUや数百万ドル規模のクラウドコストが想定され、データキュレーション（ペタバイト級の動画・センサデータ）やトークン化パイプラインの整備が必須です
      nvidia.com
      、
      techcrunch.com
      。
    • ハルシネーションとバイアス：訓練データ偏りや分布外環境での誤生成が生じる可能性が高く、これらは安全性・公平性の観点で重大課題です
      techcrunch.com
      、
      quantamagazine.org
      。
    • 一貫した物理的推論の欠如：単なる大規模統計モデルとしての学習だけでは、子どものような「物理直観」を獲得するには不十分であり、物理学的制約や因果推論を学習に組み込む研究が必要とされています
      arxiv.org
      。
  1. 比較表（概観）
（下に表を一行空けます）
要素ワールドモデルLLM / 2D生成明示的3D（NeRF等）
入力モダリティ動画・画像・センサ・3Dシミュレーション（マルチモーダル）
nvidia.com
、
nvidia.com
主にテキスト（＋画像を含むLVLM派生）複数ビューの画像／点群 → 明示的幾何表現
目的／得意領域未来予測、物理的整合性、計画・エージェント訓練
deepmind.google
言語推論・知識生成、会話、テキスト生成高品質な視点合成・レンダリング
強み実世界の挙動をモデリングして安全に試行できる点
nvidia.com
スケールしやすく短期的に高い生成品質幾何学的整合性で高精細出力
計算負荷・データ非常に高い：ペタバイト級データと大規模GPUが必要
nvidia.com
、
techcrunch.com
大規模だがテキストデータが中心で供給が比較的容易中〜高。高品質NeRFは多数のビューと計算を要する
  1. 研究の方向性と設計上の示唆
    最新の学術レビューは、単純な統計学習だけでなく「物理学に基づく学習」「ニューロシンボリック（neurosymbolic）」「継続学習」「因果推論」「ヒューマン・イン・ザ・ループ」「責任あるAI」を統合することが、ワールドモデルを真の推論器に近づける鍵だと提案しています
    arxiv.org
    。つまり、言い換えると「大きくて速いだけでは不十分で、構造的な制約・解釈性・人間との協調が不可欠」と考えられます。
  2. 実務的インパクト（投資・事業側への含意）
    ワールドモデルはゲームやメディアの即時生成、ロボティクスのサンプル効率向上、合成データによる検出・検証パイプラインの強化などで短中期に商用化可能性が高い分野を生みます。投資の潮流も目立ち、World Labsなどの大型ラウンドや、NVIDIAのCosmosのようなプラットフォーム投資が確認されています
    techcrunch.com
    、
    nvidia.com
    。一方で、巨額のインフラ投資とデータ整備能力が参入障壁となるため、垂直領域に特化して「小さく始めてスケールする」戦略（例：ロボットピッキング専用の局所ワールドモデル→横展開）が現実的と考えられます49、
    lsvp.com
    。
結論的な洞察（セクションのまとめ）
ワールドモデルは「AIが現実世界で計画し行動する力」を高めるための重要なパラダイムであり、研究・産業の双方で急速に注目されています。だが現状は「理想（物理的に一貫した汎用モデル）」と「達成可能性（データ・計算・安全性のコスト）」の間に大きなギャップがあると考えられます。したがって、当面は次の二段階のアプローチが合理的と示唆できます： 1) ドメイン特化で価値実証（ゲーム、ロボット、シミュレーション検証など）、2) 基盤技術（効率的なビデオトークン化、物理的制約組込み、因果推論モジュール）の研究投資を並行することです
nvidia.com
、
deepmind.google
。
実践的な次のアクション（簡潔）
  • 技術的検証：限定ドメイン（例：倉庫のピッキング動作、特定ゲームジャンル）で小規模ワールドモデルを作り、合成データの品質と転移性能を評価することを推奨します（PoC）
    nvidia.com
    。
  • インフラ計画：GPUクラスタやデータキュレーション（ビデオ収集・フィルタリング・トークン化）に係るコスト見積を早期に行い、NVIDIA等のプラットフォームとの協業可能性を検討してください
    nvidia.com
    。
  • 倫理・評価体制：ハルシネーション／バイアス検出、リアルワールドへの安全なデプロイのための評価ベンチ（継続学習・因果テスト）を設計に組み込むことが必須です
    arxiv.org
    、
    quantamagazine.org
    。
参考（本文中で直接引用した主要資料）
  • NVIDIA Glossary: What Is a World Model?
    nvidia.com
  • TechCrunch: What are AI 'world models,' and why do they matter?
    techcrunch.com
  • DeepMind blog: Genie 3: A new frontier for world models
    deepmind.google
  • Quanta Magazine: 'World Models,' an Old Idea in AI, Mount a Comeback
    quantamagazine.org
  • arXiv: World Models in Artificial Intelligence: Sensing, Learning, and Reasoning Like a Child
    arxiv.org
  • NVIDIA research (Cosmos WFM paper / platform)
    nvidia.com
  • 市場・投資動向（投資レポート・業界分析例）: Mind the Bridge / LSVP の解説記事等49、
    lsvp.com
（必要なら、上記の「次のアクション」をベースにPoC設計（データ要件、推論コスト見積、評価指標セット）を作成します。ご希望のユースケースを教えてください。）
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Physical AI
synthetic data
robots
autonomous vehicles
World foundation models (WFMs)
NVIDIA Cosmos
Data curation
training frameworks
Reinforcement learning (RL)
leverage the power of world models
3D simulation platforms
autonomous vehicle (AV) pipeline
virtual simulations
industrial and smart city settings
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World Labs
hired
Sora
here are some early impressions
paper
Higgsfield
talk
itself
simulate
video
games
episode
hallucinate
post
Sign up here
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Models
Research
Science
About
master real-time strategy games
open-ended learning
robotics
Genie 1
Genie 2
SIMA agent
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smart
scientific
safe
core concept
once wrote
no one can agree on the details
influential monograph
cognitive revolution
SHRDLU
through trial and error
emergent capabilities
playing the board game Othello
attempt
recently discovered
scrutinizing them
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What is the Explorer?
What is Connected Papers?
What is Litmaps?
What are Smart Citations?
What is alphaXiv?
What is CatalyzeX?
What is DagsHub?
What is GotitPub?
What is Huggingface?
What is Papers with Code?
What is ScienceCast?
What are Influence Flowers?
What is CORE?
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調査のまとめ

ワールドモデルAIの基礎と概念

ワールドモデルとは、AIエージェントが環境の内部モデルを学習し、次に何が起こるかを予測するために利用するものです[39](https://www.linke...

🏷研究最前線：Genie 3・Cosmos・Sora/WoWの技術進展

画像 1

研究最前線：Genie 3・Cosmos・Sora/WoWの技術進展

以下は、最新の調査結果に基づき「ワールドモデル」の研究最前線（特に DeepMind の Genie 3、OpenAI の Sora 系列、研究プロジェクト WoW、および市場・資金動向）を事実と考察を織り交ぜて整理したものです。まず要点を示し、その後で技術比較、課題、ビジネス・投資の示唆へと展開します。
要点（サマリー）
  • DeepMind の Genie 3 は、テキストからリアルタイムにインタラクティブな3D世界を生成し、720p/24fpsで数分間の一貫したインタラクションを実現することを公表しています
    deepmind.google
    、
    cursor-ide.com
    。
  • OpenAI の Sora 系列（Sora 2 等）は高解像度の高忠実度ビデオ生成とマルチモーダル／パーソナライゼーション（Cameos 等）を武器に、ソーシャルアプリとしての素早い普及を狙っています
    intuitionlabs.ai
    、3。
  • 研究プロジェクト WoW は、具現化された（embodied）インタラクションデータを用いて物理的因果や反事実推論などを獲得し、WoWBench 上で高い評価を得ていることが報告されています
    arxiv.org
    。
  • 市場面では 2025 年に AI スタートアップへ向かう VC 資金が急増しており、ワールドモデル関連のスタートアップ（Luma AI、World Labs、Vast、Decart 等）も大型調達で注目を集めています
    prometai.app
    、
    ventureburn.com
    、
    techcrunch.com
    。
(ワールドモデルの概念図・出典例)
lsvp.com

主要技術の比較（Genie 3 / Sora / WoW — 簡易表）

モデル開発元代表的な技術特徴強み（現時点）主な制約
Genie 3DeepMindテキスト→リアルタイムインタラクティブ3D生成、オートリグレッシブ世界シミュレーション（720p@24fps、数分間維持）
deepmind.google
、
cursor-ide.com
インタラクティブ性と創発的物理理解、エージェント訓練用の多様環境生成
deepmind.google
生成の長期一貫性は数分で劣化、物理的不整合やテキスト描画等の課題あり
cursor-ide.com
Sora 2OpenAI高解像度・高忠実度のテキスト/画像→動画生成、同期音声、Cameos（ユーザー肖像統合）、TikTok風アプリ展開
intuitionlabs.ai
、3		写実性とマルチモーダル同期、急速なユーザー獲得（アプリダウンロード実績）
intuitionlabs.ai
、3		非インタラクティブ（事前決定されたシーケンス）、倫理・著作権・なりすましリスク
intuitionlabs.ai
、3
WoW（研究）学術（arXiv 論文）具現化データに基づく生成型ワールドモデル（約140億パラメータと報告）、SOPHIA フレームワーク、FM‑IDM による行動変換、WoWBench で高スコア
arxiv.org
物理的整合性・反事実推論・ロボット行動への応用可能性を実証
arxiv.org
実世界スケールのデータ・計算資源・長期メモリの課題が残る
arxiv.org
（表は調査結果に基づく要約です。各行の詳細は下で展開します。）

Genie 3：インタラクティブな「ワールド」をリアルタイム生成する試金石

事実：DeepMind は Genie 3 を「テキストからリアルタイムで探索可能な世界を生成する」一般目的ワールドモデルとして発表し、720p/24fps、数分間の一貫性を持つインタラクティブ世界を生成できるとしています
deepmind.google
。技術文献・技術解説では、オートリグレッシブなトランスフォーマーと世界状態の永続メモリなどを組み合わせたアーキテクチャが説明されています
cursor-ide.com
。
考察：Genie 3 のインタラクティブ性は、従来の「動画生成」→「視聴」型から「生成された世界の中で行動・訓練が可能」というパラダイムへ移行することを示唆しています。言い換えると、Genie 3 は「コンテンツ生成」だけでなく「訓練用シミュレータ」「即時プロトタイピング環境」としての価値を同時に提供し得ます
deepmind.google
、
cursor-ide.com
。
制約と示唆：現行版では連続インタラクションが3〜5分を超えると品質低下が起きやすいことが指摘されており、長期ステートフル性（永続メモリ）のブレークスルーが商用ユースの鍵になると考えられます
cursor-ide.com
。

Sora（Sora 2）：高忠実度ビデオとソーシャル展開で急速普及

事実：OpenAI の Sora 2 は、テキストや参照メディアから音声付きで高品質な短尺ビデオを生成し、カメオ（ユーザーの顔・声を埋め込む）等のパーソナライズ機能を持つことが報告されています。Sora を専用アプリとして TikTok 風に展開し、短期間でダウンロード数トップを記録したという報道もあります
intuitionlabs.ai
、3。
考察：Sora の戦略は「モデル性能 × ユーザー・データ収集の同時展開」です。高頻度の短尺生成とフィードを通じて大量のユーザー行動データを取得し、さらなるモデル改良やマネタイズ（広告・サブスクリプション・収益分配）へつなげる設計だと考えられます
intuitionlabs.ai
、3。
リスク：Sora のような高写実生成はディープフェイク、肖像権、著作権問題を巡る批判を招きやすく、出自表示（透かし）や同意確認などのガードレールが必須です
intuitionlabs.ai
、3。

WoW（研究）：具現化データで「想像→行動」を閉じる試み

事実：学術プロジェクト WoW は、実世界ロボットのインタラクションデータを用いて学習した生成型ワールドモデルを提案し、SOPHIA（自己最適化フレームワーク）や FM‑IDM（Flow‑Mask Inverse Dynamics Model）を組み合わせることで、物理的直感・反事実推論などを示したと報告しています。WoW は WoWBench で高スコアを記録したとされます
arxiv.org
。
考察：WoW の特徴は「想像された軌道を実際のロボット行動に還元する（想像→行動のループを閉じる）点」であり、これはロボティクスや実世界フィジカルAIにとって極めて重要です。言い換えると、単なる視覚的リアリズムを超えた「実行可能性」をワールドモデルに求めるアプローチです
arxiv.org
。
制約：WoW を含む研究系ワールドモデルは、スケール（データ量・計算）と長期的メモリ、OOD（分布外）での頑健性といった課題を残しています
arxiv.org
。

市場・資金動向：投資は集中、ワールドモデル周辺で大型ラウンド

事実：2025 年の VC 投資は AI スタートアップが大きな割合を占め、AI スタートアップ総額（例：1,927億ドル）やシリコンバレーにおける AI への投資集中などの報告があります
prometai.app
、
mindthebridge.com
。ワールドモデル関連の具体例として、Luma AI がシリーズC で 9 億ドル調達（出資者例あり）
ventureburn.com
、World Labs（Fei‑Fei Li） が 2.3 億ドル調達・商用版「Marble」発表
techcrunch.com
、Vast や Decart なども注目投資先として挙げられています
yahoo.com
、
linkedin.com
。
意味：資本の流入は「インフラ（GPU/チップ/クラウド）」「大規模データ収集」「応用領域（ゲーム、ロボット、映画・VFX、教育）」の競争を加速させます。NVIDIA のようなインフラ供給者がエコシステムの“キングメーカー”になり得るという見方も示されています9。

技術的・倫理的な主要課題（整理）

  • ステートフルネス（長期メモリ）：長時間・大規模な世界の永続状態を低コストで保持する手法が未解決で、ここが突破されればゲームや長期ロボット訓練での採用が大きく進むと考えられます
    cursor-ide.com
    、
    arxiv.org
    。
  • 物理的一貫性とOOD 頑健性：多物体相互作用や訓練分布外のシナリオで不整合を出す問題が観察されており、因果表現やシミュレーション・物理エンジンの統合が解決策の候補です
    arxiv.org
    、
    cursor-ide.com
    。
  • データと計算コスト：高品質な3D/動画データや長期トレーニングに伴うコストは依然高く、インフラとデータ調達（実世界キャプチャ／合成データ）の競争優位が生じます
    mindthebridge.com
    、
    stanford.edu
    。
  • 倫理・法規制（偽情報、著作権、肖像権、中毒性）：Sora のローンチ時の透かしや肖像同意の課題に典型されるように、技術的安全策と法制度の整備が並行して必要です
    intuitionlabs.ai
    、3。

ブレークスルーの可能性（短〜中期）

  • ステート管理のアーキテクチャ（長期メモリ）や「想像→検証→行動」の閉ループ（WoW 型）の実用化が実現すれば、ロボティクスや現実世界タスクでの応用が飛躍的に広がると考えられます
    arxiv.org
    。
  • モデル圧縮・効率化（知識蒸留、量子化）で推論コストが下がれば、クラウド依存からエッジ寄りのユースケース（ARデバイスやゲーム機上での利用）へ普及が進むと考えられます
    cursor-ide.com
    。
  • マルチエージェントかつ同期された「共有ワールド」実装はマルチプレイヤーゲームや遠隔協業（仮想ワークスペース）で新たなビジネスを生む可能性があります
    cursor-ide.com
    、
    lsvp.com
    。

実務的示唆（投資家・事業責任者向け）

  1. インフラとデータの確保を最優先にする：ワールドモデルはデータ量と低レイテンシな計算資源が鍵です。インフラ（クラウド/GPU/オンプレ）や高品質3D・360°キャプチャの獲得・パイプライン化に資本を配分すべきです（投資傾向の裏付け：
    prometai.app
    、
    mindthebridge.com
    ）。
  2. まずは企業向け／ロボット向けの“現実的な短期商用”ユースケースに注力する：ゲームやコンシューマー向けは最終的な市場だが、短期的に価値を生みやすいのはロボティクス訓練、産業用シミュレーション、VFX／プリビジュアライゼーション等です
    lsvp.com
    。
  3. 法務・倫理の設計を製品初期段階から組み込む：モデル出力の出所表示（透かし）、肖像同意、IP 管理などをプロダクト設計に組み込むと規制・世論リスクを低減できます（事例：Sora の公開後の対応）
    intuitionlabs.ai
    、3。
  4. ハイブリッド設計（人間設計者 × AI生成）を検討する：ゲームや体験設計では純粋自動生成だけでは魅力的なプロダクトにならない可能性があり、AIを「設計補助」や「大量コンテンツの下地生成」に使い人間のクリエイティブを統合する方が現実的です
    lsvp.com
    。

まとめ的洞察（専門家の視点）

ワールドモデルは「視覚的リアリズムの延長」ではなく、「世界を内部に保持し、想像し、行動へつなげられる AI の新しいモード」です。Genie 3 のインタラクティブ生成、Sora の高忠実度マルチモーダル生成、WoW の具現化中心アプローチはいずれも、同一の方向――“AI に物理的・因果的直観を持たせる”――を目指しています
deepmind.google
、
intuitionlabs.ai
、
arxiv.org
。戦略的には「データ＋計算資源＋安全設計」に投資できる主体が勝者になりやすく、短期はロボティクス／プロ向けコンテンツ、中期はゲーム・エンタメや消費者アプリへと波及すると考えられます
prometai.app
、
mindthebridge.com
。
もしご希望であれば、次のアクションとして以下を提供できます（いずれも追加調査可）：
  • 指定企業（例：Luma、World Labs、Decart）の資金調達・ビジネスモデル詳細の個別レポート（出資者・バリュエーション等）
    ventureburn.com
    、
    techcrunch.com
    、
    yahoo.com
    。
  • あなたの事業領域（ゲーム／ロボット／教育等）に合わせたワールドモデルの短期〜中期ロードマップ提案。
  • ワールドモデル導入に伴う法務・倫理チェックリストの作成。
ご希望の深掘り対象（技術詳細、投資先の優先順位、プロダクト実装プランなど）を教えていただければ、該当箇所をさらに具体的な出典付きで掘り下げます。
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What Are World Models?
Why AI Companies Are Developing World Models
Major Companies Leading the Charge
How World Models Are Being Built
Challenges and Ethical Concerns of World Models
The Progress-Ethics Balancing Act
building a deeper contextual awareness
AI-driven customer experiences
Agility Writer
Varyence
AI systems used in supply chain logistics
healthcare
energy efficiency
Syndicode
AI-driven personalization
NILG.AI
trained within simulated environments
Reinforcement learning
large language models (LLMs)
synthetic data
poor data quality
identify and mitigate bias
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sora 2
openai
generative video
text-to-video
ai video generator
diffusion transformer
generative ai
ai social media
) (
1][). Unlike most AI tools, Sora 2 also supports
) (
3][). Importantly, OpenAI has released Sora 2 not merely as a cloud API or research demo, but as a dedicated
ChatGPT
).
5]OpenAI’s strategy appears twofold: to showcase cutting-edge AI video capabilities as a *creative-social* platform, and to gather user engagement data (and eventual monetization) from short-form videos. As *Time* magazine observes, launching Sora as its own TikTok-like service gives OpenAI **control over user experience and data** and positions AI video as a potential new revenue stream to help offset [OpenAI’s heavy losses
[6]
). The move also explicitly aims to compete with rivals (Meta’s new “Vibes” app, Google’s Veo, etc.) in the emerging field of AI‐generated social video (
4][) (
7][). This wholesale shift has already prompted debate: proponents praise the democratization of video creation and novel creative possibilities, while critics warn it could flood social media with misleading “deepfake” content and erode authenticity (
8][) (
9][). OpenAI has responded by baking in safety features (identity verification, parental controls, watermarks, copyright opt-outs) and even warned it will shut down Sora if it causes harmful outcomes (
10][) (
11][). In short, Sora 2 is a powerful new AI video generator, and its launch as a TikTok-style app signifies OpenAI’s aggressive push to make AI‐generated video a mainstream social medium – with all the innovative promise and societal risks that entails.
[13]
)). Sora 2 (2025) jumps ahead of these: OpenAI calls it the “latest video and audio generation model” with synchronized dialogue and sound effects (
14][). Academics note such models are essentially
) (
15][). Indeed, Sora’s training on huge video datasets is meant to give it a more accurate “model of the real world” than prior AIs (
16][) (
13][).
17]Generative video is a hot field. By early 2025, Axios reported a **race** among tech giants: Google’s video model (*Veo 2*) can already output 2-minute clips (on waitlist), and startups like Runway have Gen-3 models; all promise to revolutionize filmmaking but raise copyright and deepfake concerns ([ [18]
). But with Sora 2, OpenAI is taking a far more consumer-focused approach.
) – a dramatic shift in strategy. This aligns with an industry pivot toward short-form video: even CEO Sam Altman, a longtime critic of mindless social feeds, is now embracing them as an AGI data source (
20][) (
20][). Analysts suggest that short videos could become both
future models
) (
6][). Indeed, OpenAI has already lost billions (no profit yet) and faces pressure to monetize, so Sora 2’s launch as a viral app “could mark a significant expansion of OpenAI’s business” (
4][) (
21][).
6]In summary, Sora 2 is introduced in a context where video-generation AI is maturing quickly and social video dominates media consumption.OpenAI positions Sora 2 as a leap toward more realistic, controllable video AI ([ [1]
). By releasing it as an app with a TikTok-style feed, OpenAI is explicitly targeting the mainstream social-media market, aiming to both
) (
6][).
[22]
). At a high level, it first compresses videos into a lower-dimensional latent space and then models the sequence of latent “patches” using a Transformer-based diffusion process (
16][) (
16][). This architecture (often called a
).) During training, OpenAI used automated captioning and even GPT-4-generated prompts to teach Sora to follow complex instructions (
24][).
25]The results speak to Sora 2’s advances. OpenAI’s announcement highlights that Sora 2 can do *exceptionally difficult* tasks for video models, such as Olympic gymnastics routines, paddleboard backflips that model buoyancy, and “triple axels while a cat holds on for dear life” ([ [2]
). Independent observers describe its output as
) (
26][). For example, PC Gamer tested Sora 2 and found it creates live-action human clips with synchronized audio (
27][), a major step up. The official blog also touts
) (
1][).
28]Despite these gains, limitations remain. Both OpenAI and reviewers acknowledge imperfections. PC Gamer notes that Sora 2 can still produce “distorted limbs” or odd artifacts in some frames ([ [29]
). Sora 2 also initially
). (OpenAI quickly responded by adding visible watermarks, as reported by media (
31][) (
12][).) In practice Sora 2 is also constrained by prompt length and video length: initially clips were capped at 10 seconds for free users (later increased to 15 sec for free and 30 sec for paid) (
31][), and complex scenes sometimes fail (e.g. text in scenes tends to be garbled). Importantly, Sora 2 strictly prohibits inappropriate content: users cannot generate videos of people (other than themselves or friends via Cameos) without consent, nor unsavory categories like pornography (
32][) (
33][).
31]In sum, **Sora 2** is a state-of-the-art text-to-video model. It produces **short, high-fidelity clips** with realistic physics and audio, incorporating advanced features like user Cameos. Technically, it represents the cutting edge of “video diffusion transformers” ([ [16]
) (
34][). We summarize key model features in Table 1 below.
). Longer than most predecessors.
32]**Audio**[).
1]**Visual Realism**[).
14][). Still occasional distortions (limbs, weapons) (
14][).
29]**Physics & Consistency**[) (
26][).
27]**Personalization****Cameos**: upload your face/voice to star in own video ([) (
35][).
4]**Output Marking****no watermark**([), later changed to
31]**visible watermark**to ensure provenance ([).
12]**Control/Filters**[) (
34][).
33]**Interface****Standalone app**(iOS) with social feed ([); also available via API for developers.
[3]
). In effect, every Sora clip is “100% AI-generated,” unlike TikTok or Instagram where users also post real photos/videos (
36][).
[40]
), and access is being rolled out to ChatGPT Plus/Pro subscribers and heavy Sora users first. Android was “expected in the future” (
41][) and broader availability is coming. Because of its invite restriction, the launch was somewhat “controlled release” – yet enthusiasm has been immense. In the first
). In that period it logged over
). All these metrics show that, even invite‐only, Sora is rapidly reaching the mainstream as a novel social media.
42]In short, the Sora app is a **short-video social platform built entirely on AI generation**. As one Spanish report put it, this is a TikTok-like app “with the particularity that *all* the clips will be created by its Sora 2 model, exclusively via prompts” ([ [36]
)
8][)
43]**Video Length**[)
32][)
43]**AI Input****Cameos**([) (
35][)
4][) (
44][)
8]**Social Feed**[) (
3][)
7][) (
8][)
45]**Cameo (user avatar)**[) (
35][)
4][)
44]**Watermarking**[)
12]**Copyright Policy**[) (
46][)
33][)
47]**Monetization/Growth**[) (
6][)
4]*Sources:* OpenAI announcement and coverage ([ [1]
); Reuters and Tech Press (
3][) (
8][); independent reviews (
4][) (
45][).
31]**Comparison Summary:** Both Sora 2 and Meta’s *Vibes* emphasize **10-second AI videos in a scrollable feed**, but Sora distinguishes itself with user Cameos and tighter consent controls ([ [35]
). In contrast, Google’s Veo 2 aims at longer videos in a standalone model, and Runway Gen-3 is a non-social editing tool. OpenAI has explicitly oriented Sora as a
)) by designing a personalized feed and remix features. As Reuters notes, Sora videos can now be cross-posted anywhere, but OpenAI treats rights holders differently: owners of movies/TV are given
). OpenAI defended this as consistent with its AI image policy, but it has also introduced technical measures such as liveness-verification to enforce consent (
46][).
6]). Instead of relying on third-party platforms for user-generated content, OpenAI can directly harvest anonymized engagement and content data from Sora. This is important for training future models (e.g. teaching them what kinds of videos people like, or what kinds of prompts work best). OpenAI CEO Sam Altman has spoken about the importance of large-scale data for advancing AI; a social app designed around Sora provides a rich, self-contained[4][data pipeline
[4]
).
case studies
[51]
) (
9][).
[64]
[2]
)), and the Sora app provides intuitive social tools (feeds, likes, remixing (
35][) (
3][)). However, this power comes with responsibility. The adoption of Sora 2 has already raised profound issues of misinformation, copyright, and personal rights – for example, the backlash when AI-clones of celebrities or public figures appeared (
7][) (
52][). Experts warn of a potential deluge of “AI slop” that could undermine digital trust (
51][) (
9][). OpenAI’s response has been to embed safeguards (age gates, consent checks, watermarks, content review) and to treat Sora as a live experiment that might be curtailed if abuses occur (
58][) (
11][).
33]Looking forward, OpenAI plans to refine Sora (longer videos, more styles) and to roll it out widely (across platforms and countries). Competing services will follow, pushing AI video further into the mainstream. The immediate implications include new creative possibilities for users and new challenges for content authenticity. The long-term implications may be even more significant: as one analyst argued, Sora 2 *“redefines deepfakes”* by lowering the bar for realistic video creation, potentially altering the very nature of social media and entertainment ([ [58]
). As such, Sora 2 is more than just an app – it is a bellwether for the future of synthetic media. Our research underscores that understanding Sora 2 requires technical, business, and ethical perspectives all together. Only by acknowledging its capabilities and consequences can society harness its innovation while guarding against its risks.
11]**References:** All major claims above are supported by the cited sources. For example, OpenAI’s announcement and press coverage detail Sora 2’s features and rollout ([ [1]
); news articles document the app’s design, download figures, and concurrent industry moves (
3][) (
5][); and analyst and expert commentary are drawn from reputable outlets (AP News, Reuters, TechRadar, Time, Axios, PC Gamer, etc.) as indicated. The integration of multiple viewpoints – from OpenAI’s own words to outsiders’ commentary – provides a comprehensive view of Sora 2 and the reasoning behind its TikTok-like release.
sora 2
openai
generative video
text-to-video
ai video generator
diffusion transformer
generative ai
ai social media
IntuitionLabs.ai
IntuitionLabs.ai
Adrien Laurent
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sora.com
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wow-world-model.github.io
1 Introduction
2 Rethinking World Model: Towards A World-Omniscient Intelligent
3 WoW World Model
4 Self-Optimizing Framework
5 WoWBench: A Multi-faceted Benchmark for Embodied World Models
6 Experiment: Evaluating Generative World Models
2013
2019
2024
2025
2018
2025
2023
1976
2018
2018
2019
section˜2.1
section˜2.2
section˜2.3
2018
2024
2018
2018
2019
2023
2024
2025
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2023
2024
2023
2
2023
2025
2025
2024
2023
2025a
2025a
2025
2025
2025
2023b
2024
3
2016
2016
2025a
2024
2018
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1976
4.1
4.2
4.3
2025
5
2025
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2021
2017
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2021
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https://arxiv.org/abs/2502.13923
https://arxiv.org/abs/2406.03520
https://arxiv.org/abs/2503.06800
https://www.brain-cog.network/
https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators/
https://arxiv.org/abs/2312.06722
https://arxiv.org/abs/2410.11623
https://arxiv.org/abs/2311.15596
https://arxiv.org/abs/2501.11858
https://arxiv.org/abs/2410.15461
https://arxiv.org/abs/2506.18897
https://arxiv.org/abs/2410.07752
http://dx.doi.org/10.1109/MSP.2015.2398954
https://arxiv.org/abs/2406.05756
https://arxiv.org/abs/2504.00983
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:16010565
https://arxiv.org/abs/1605.07116
https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis
https://arxiv.org/abs/2301.04104
https://arxiv.org/abs/2412.14803
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:277435459
https://arxiv.org/abs/2410.11831
https://arxiv.org/abs/2304.02643
https://arxiv.org/abs/2310.08576
https://arxiv.org/abs/2506.09987
https://arxiv.org/abs/2502.20694
https://arxiv.org/abs/2406.19693
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https://arxiv.org/abs/2410.05363
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https://jair.org/index.php/jair/article/view/12125
https://arxiv.org/abs/2410.21276
https://arxiv.org/abs/2304.07193
https://arxiv.org/abs/2410.18072
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https://arxiv.org/abs/2408.00714
https://arxiv.org/abs/2311.00899
https://arxiv.org/abs/2508.10104
https://arxiv.org/abs/2411.16537
https://arxiv.org/abs/2507.12768
https://arxiv.org/abs/2506.21669
https://doi.org/10.1080/00221686.2015.1119209
https://arxiv.org/abs/2505.07818
https://arxiv.org/abs/2412.14171
https://arxiv.org/abs/2502.09560
https://arxiv.org/abs/2507.12508
https://openreview.net/forum?id=LQzN6TRFg9
https://arxiv.org/abs/2505.09694
https://openreview.net/forum?id=Sy8gdB9xx
https://arxiv.org/abs/2405.14156
https://arxiv.org/abs/2504.20995
https://arxiv.org/abs/2503.21755
https://arxiv.org/abs/2507.01925
https://arxiv.org/abs/2502.08590
https://arxiv.org/abs/2504.10479
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調査のまとめ

回答

調査結果に基づき、ワールドモデルの研究動向、主要プレイヤーの最新技術、および今後のトレンドと課題について解説します。

ワールドモデルの研究動向と技術的ブレイクスルー

ワール...

調査のまとめ

ワールドモデル関連スタートアップの資金調達とトレンド、今後のブレイクスルーの可能性

ワールドモデルは、AIが物理世界を理解し、シミュレートし、生成する能力を与えることを目指す技術であり、今...

🏷応用と実装：ゲーム、ロボティクス、Physical AI

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応用と実装：ゲーム、ロボティクス、Physical AI

ワールドモデル（World Models）が「どこで」「どのように」実装され、実際のビジネスや研究で価値を生み始めているかを、ゲーム・ロボティクス・Physical AI（物理実行を伴うAI）という観点から整理します。以下では、主要な事実を出典とともに示し、その意味するところと実務上の示唆を専門家の視点で解きほぐします。
  1. 現状──ゲーム分野での実装と実証的な進展
  • 研究面では、ゲームプレイの視覚フレームと人間のアクションを同時にモデル化するアプローチ（例：WHAM）が、生成されたプレイシーケンスの「一貫性」「多様性」「持続性」を明確に評価し、1.6Bパラメータ級のモデルで長時間（最長2分）でも高い一貫性を達成することが示されています
    nature.com
    。
    • 意味：ゲーム制作のワークフローにおいて、AIが単なるアセット生成を超えて「プレイ体験そのもの」を生成・シミュレートできる下地ができつつあると考えられます
      nature.com
      。
  • 産業側では、世界モデルを「創作支援ツール」として用いる動きが加速しています。WHAMのデモやDeepMindのGenieシリーズは、生成された世界をインタラクティブに探索・操作できることで、レベルデザインやプロトタイピングのサイクルを劇的に短縮すると示唆されています
    nature.com
    、
    aimultiple.com
    。
    • 実践示唆：プロトタイプ段階で世界モデルを用いることで「デザイン反復の回数」を増やし、ユーザー試験に早く投入できるため、開発コストの前倒し的削減と新規体験の探索が可能になります。
  1. ロボティクスへの転換点──シミュレーションから現実行動へ
  • 大規模ワールドモデル（LWM）は、環境生成、アクション制御可能性、物理的リアリズム、長期的記憶を備え、エージェント訓練の「無限カリキュラム」を可能にしています。DeepMindのGenieシリーズは特にこの方向を推進しており、Genie 3はリアルタイムで相互作用する世界を生成できる点を強調しています
    deepmind.google
    、
    aimultiple.com
    。
    • 意味：ロボットの学習を実機で繰り返すのではなく、高忠実度の生成世界で安全かつ効率的に行えるため、サンプル効率や開発コストの改善が期待されます。
  • 実例：中国系スタートアップや新興企業が「物理世界で動けるロボット」とワールドモデルを組み合わせ、家庭やサービス用途でデモを披露している事例が報告されています（例：Astrobot Intelligence の家事タスクデモ）
    36kr.com
    。
    • 実務示唆：ロボットメーカーや物流業は、ワールドモデルを用いたシミュレーションでポリシーを事前検証してから実装に移すことで、導入リスクと現場での試行回数を減らせると考えられます
      aimultiple.com
      。
  1. Physical AI（物理的に実行されるAI）と市場トレンド／資金動向
  • 投資家・VCは「Physical AI」領域（ロボット＋ワールドモデル）に大きく賭けており、2024〜25年は起業家・投資家がこのレイヤーに注目している段階です。スタートアップの成功例として、コンテンツ系（Dream Dimension / IdeaFlow: 1,000万ユーザー、日平均100分超の利用）やロボティクス系（Astrobot Intelligence の実演）などが短期間で注目を集めています
    36kr.com
    。
    • 意味：消費者向けコンテンツ（ゲーム、インタラクティブ映像）と産業向けロボティクスの両面で商用可能性が早期に立証される領域があるため、資本の流入が加速していると考えられます。だが同時に「バブル議論」も存在し、投資家はより実務的な指標（顧客定着、データフライホイール、特定ペインポイントの解決）を重視し始めています
      36kr.com
      。
  1. 技術的・実装上の課題（ゲーム・ロボティクス共通）と緩和の方向性
  • データと計算コスト：長時間ビデオやマルチセンサデータを扱うため、トレーニングの計算負荷は大きいです。リングアテンションや効率化技術、合成データの活用が現実的な緩和策として挙げられます
    aimultiple.com
    。
  • 現実性の担保と「幻想（hallucination）」：ワールドモデルは時に不整合な物理的振る舞いや事実誤認を生成するため、ロボティクスへの適用には厳密な評価指標とリアルワールドでの補正ループが必要です
    towardsai.net
    、
    nvidia.com
    。
  • 倫理・プライバシー：実世界データを扱う場合のバイアスやプライバシーリスクは無視できません。ガバナンスと評価ベンチマークの整備が不可欠です
    aimultiple.com
    。
  1. 産業別・用途別の短期〜中期ロードマップ（実践的提案）
  • ゲーム開発スタジオ：まずはプロトタイプ・ツールとしてワールドモデルを導入し、レベルデザインやプレイテストを高速化する。WHAMの研究が示す「持続性」を利用して、ユーザー編集が継続的に反映される設計ワークフローを構築すべきです
    nature.com
    。
  • 産業ロボティクス／物流：高忠実度生成世界で安全にポリシーを検証→シミュ実行と実機での少数ショット適応（sim2real）という段階的デプロイを推奨します
    deepmind.google
    、
    aimultiple.com
    。
  • エンタープライズ（都市計画・ヘルスケアなど）：LWMの長期記憶／物理シミュレーションを使ったシナリオ分析（気候、交通）で意思決定支援を行う。ただし説明性と検証性を重視し、ブラックボックス依存は避けるべきです
    aimultiple.com
    。
表：ゲーム／ロボティクス／Physical AI の実装ポイント比較
領域主な実装価値技術的要件代表的出典・事例
ゲーム迅速なプロトタイピング、プレイ生成、制作支援多視点動画データ、持続性評価、ユーザー編集インタフェースWHAM（一貫性/持続性評価）
nature.com
ロボティクスサンプル効率向上、安全なポリシー検証物理リアリズム、長期記憶、sim2realGenie 系（環境生成・相互作用）
deepmind.google
Physical AI（産業）都市/医療シミュレーション、訓練・最適化多モーダル長時間データ、合成データ、倫理ガバナンスLWM 解説とユースケース
aimultiple.com
（上表出典：WHAM / DeepMind / LWMレビュー
nature.com
、
deepmind.google
、
aimultiple.com
）
  1. 投資・ビジネス面の結論とブレイクスルー可能性の見立て
  • 何をもって「勝ち」とするか：短期的にはユーザー定着や特定ペインポイント解決（例：開発コスト削減、現場安全の向上）が勝敗を決める指標になると考えられます。VCの観察でも「特定ニーズを解く」「ギャップを埋める」「強い実行力」が重要とされています
    36kr.com
    。
  • ブレイクスルーの条件：①ワールドモデルが現実の物理法則と長時間一貫性を十分に保持できること、②計算・データコストを現実用途で受け入れられる水準まで引き下げること、③安全性・検証可能性を担保するガバナンスが整うこと──これらが揃えば、Physical AI は「次の数百億ドル市場」へと拡張する可能性が高いと考えられます
    aimultiple.com
    、
    towardsai.net
    。
最後に一言でまとめると、ワールドモデルは「ゲームでの創造的支援」から「ロボットの学習基盤」、そして「物理世界の意思決定支援」へと連続して応用が広がっており、技術的成熟とコスト効率化が進めば産業横断的に急速に実用化される可能性があります。ただし、その実装には技術的・倫理的な厳密な評価と段階的なデプロイが不可欠であり、そこを軽視した早すぎる商用化は逆効果を招くと考えられます。
参考（本文中で引用した主要ソース）
  • WHAM（Nature）:
    nature.com
  • 産業・スタートアップ動向（36Kr）:
    36kr.com
  • LWMレビュー／ユースケース（Aimultiple）:
    aimultiple.com
  • ワールドモデル概説（Towards AI）:
    towardsai.net
  • DeepMind（Genie 3 ブログ）:
    deepmind.google
  • NVIDIA glossary（World Models）:
    nvidia.com
必要であれば、特定業界（例：ゲーム中小タイトル、倉庫・ロジスティクス、病院トレーニング）に対する具体的な導入ロードマップ（ステップごとの技術要件・投資見積り・KPI）を作成します。どの業界にフォーカスしますか？
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aimultiple.comaimultiple.com
large language models (LLMs)
generate videos
Training
reinforcement learning
healthcare
autonomous vehicles
Education
AI agents
text-to-image
1.GitHub - LargeWorldModel/LWM: Large World Model -- Modeling Text and Video with Millions Context
2.https://arxiv.org/pdf/2409.12278
3. Genie 2: A large-scale foundation world model - Google DeepMind
4.Decart - Real-Time, Generative AI Video and Multimodal Models
5.About | World Labs
View Full Profile
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Nature Portfolio Reporting Summary
Source data
https://huggingface.co/microsoft/wham
https://arxiv.org/abs/2303.08774
https://arxiv.org/abs/2307.09288
https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf
https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators
https://arxiv.org/abs/2311.15127
https://arxiv.org/abs/2408.14837
https://newzoo.com/resources/trend-reports/newzoos-global-games-market-report-2024-free-version
https://arxiv.org/abs/1803.10122
https://arxiv.org/abs/2309.17080
https://arxiv.org/abs/2406.10429
https://openreview.net/forum?id=9CcgO0LhKG
https://arxiv.org/abs/2104.10157
https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf
https://arxiv.org/abs/2402.17177
https://github.com/Lightning-AI/lightning
https://github.com/karpathy/nanoGPT
https://arxiv.org/abs/2001.08361
https://arxiv.org/abs/2406.12907
https://arxiv.org/abs/2411.04434
https://arxiv.org/abs/2406.04208
Extended Data Fig. 1 Interview study details.
Extended Data Fig. 2 Model sizes.
Extended Data Fig. 3 Human-perceived consistency.
Extended Data Fig. 4 Consistency and diversity in a 2-min-long generated sequence.
Extended Data Fig. 5 Examples of behavioural and visual diversity.
Extended Data Fig. 6 Successful and unsuccessful persistency examples.
Extended Data Fig. 7 Detailed persistency results by item type and starting location.
Supplementary Video 1
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Global data-driven prediction of fire activity
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36kr.com36kr.com
copy url
towardsai.nettowardsai.net
https://arxiv.org/abs/1803.10122
https://arxiv.org/abs/1912.01603
https://arxiv.org/abs/2005.12114
https://arxiv.org/abs/2301.04104
https://developer.nvidia.com/blog/scale-synthetic-data-and-physical-ai-reasoning-with-nvidia-cosmos-world-foundation-models/
https://openvla.org

🏷スタートアップ資金調達マップ：Luma・World Labs・Vast・Decart

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スタートアップ資金調達マップ：Luma・World Labs・Vast・Decart

以下は、ワールドモデル（世界モデル）領域における主要スタートアップ4社――Luma AI、World Labs、Vast、Decart――の資金調達・プロダクト状況と、そこから読み取れるトレンドや課題、実務的な示唆を事実と考察を織り交ぜて整理したものです。事実は各出典に基づいて示し、続いて専門家的な洞察を提示します。
  1. Luma AI — 巨額調達と「インフラ＋地域ハブ」でスケールを狙う
  • 事実：Luma AIはワールドモデル／空間的シミュレーションを志向し、シリーズCで9億ドルを調達したと報じられています。新たな資金は高精度なビデオ／物理シミュレーションやロボティクス向けの学習を加速する目的で使われ、HUMAINとの提携でサウジアラビアに大規模AIスーパーハブ「Project Halo」を建設する計画が発表されています
    ventureburn.com
    。
  • 考察：この動きは「モデル性能だけでなく、計算インフラと地政学的パートナーシップがワールドモデル競争で決定的になる」という投資家の判断を反映していると考えられます。言い換えると、単なるアルゴリズムの差ではなく、低コストで大規模トレーニング／推論を回せる物理的インフラ（電力・土地・チップ供給）を確保することが、短中期での競争優位に直結すると示唆しています
    ventureburn.com
    。
  1. World Labs（Fei‑Fei Li）— 研究者発スタートアップの商用化先行
  • 事実：Fei‑Fei Liが率いるWorld Labsはシード～大型ラウンドでの出資を背景に、生成ワールドモデルの商用製品「Marble」を公開しました。Marbleはテキスト／画像／動画／3Dレイアウト等から永続的でダウンロード可能な3D環境を生成し、フリーミアム＋複数のサブスクティアを提供しています
    techcrunch.com
    。
  • 考察：研究者発スタートアップが早期に「プロダクト化（商用サブスク）」へ移行した点は注目に値します。Marbleは「オンザフライで都度生成する」方式ではなく永続的／エクスポート可能なアセットを作ることで、既存のゲーム・VFXワークフローとの接続性（インポート→加工→商用利用）を重視しています。つまり、ワールドモデルの短期的な商業化は「完全自動生成」よりも「既存制作パイプラインにどう組み込むか」が鍵になると考えられます
    techcrunch.com
    。
  1. Vast — 元ゲーム系創業者による「1行指示→世界」志向、VC支援で加速
  • 事実：Ex‑MiniMax共同創業者らが立ち上げたVastは“一行の指示から3D仮想世界を生成する”という「World Model 1.0」を掲げており、VitalbridgeやFortune Capital等から投資を受けています（資金調達の継続と研究開発投資が報じられています）
    yahoo.com
    。
  • 考察：Vastのような「短い指示で即世界が出る」プロミスはプロダクトとしての魅力が高い一方、品質・一貫性（シーンの永続性、物理整合性、プレイアビリティ）を担保するためのデータ・計算コストが大きく、VCの大型資金が不可欠です。したがって、Vastの成功可能性は「アルゴリズム×効率的推論実装×資本」で決まると考えられます
    yahoo.com
    。
  1. Decart（およびEtchedのOasisデモ）— リアルタイム性とGPU効率化で差別化
  • 事実：Decart（とEtched）は「Oasis」と呼ばれるMinecraftライクな生成インタラクティブワールドのデモを公開しており、キーボード入力に対するリアルタイム生成（20FPS程度）を実証しました。Oasisはトランスフォーマー系空間オートエンコーダー＋潜在拡散バックボーンで構築され、推論効率化のためにカスタムチップ上で動作することが示唆されています
    businessengineer.ai
    、OASIS / Etched。
  • 考察：Decart/Oasisのアプローチは「実行コストの削減＝普及の鍵」を端的に示しています。リアルタイム生成には従来の汎用GPUではなく、推論最適化（モデルの量子化、カスタムチップ、低レイテンシパイプライン）が重要で、これが商用スケールとユーザー体験のボトルネックを解消する可能性があります
    businessengineer.ai
    、OASIS / Etched。
── 4社から読み取れる共通トレンドと戦略的示唆
  • 資本の集中：VCはAI／フィジカルAIへ大規模に集中投資しており、トップ数社に巨額が流れているという市場環境があります。2025年のベンチャー投資ではAIへの集中が顕著で、上位企業への資本集中が報告されています
    linkedin.com
    、
    mindthebridge.com
    。
    • 示唆：スタートアップは「差別化要素（インフラ、データ、実行効率、エンタープライズ・パートナー）」を早期に明確化しないと資本競争で埋没するリスクがあります
      linkedin.com
      、
      mindthebridge.com
      。
  • インフラと地域ハブの重要性：LumaのProject Haloに代表されるように、トレーニング推論のための電力・土地・チップ確保は競争軸になっている
    ventureburn.com
    。
    • 示唆：投資家は単純なモデル精度だけでなく「長期的に計算リソースを低コストで確保できるか」を重視していると考えられます
      ventureburn.com
      。
  • プロダクト戦略の二極化：一方でWorld Labsは「既存の制作ワークフローと結合して商用化」を先行させ、Decartは「リアルタイム化と推論効率」で差別化を図る。これは市場での勝ち筋が一つではないことを示しています
    techcrunch.com
    、
    businessengineer.ai
    。
    • 示唆：事業設計では「（A）制作パイプライン向けの高付加価値モデル」か「（B）リアルタイム消費者向けの低レイテンシ実装」かを明確にし、それに応じたデータ戦略・パートナー戦略を取ることが重要です
      techcrunch.com
      、OASIS / Etched。
── 主要な課題（エビデンスに基づく）
  • 計算コストとデータ量：ワールドモデルは3D／時間一貫性を学習するために膨大なデータと計算を要する点が広く指摘されています（学界・業界レポート）
    lsvp.com
    、
    mindthebridge.com
    。
  • 人材不足と技能のミスマッチ：Luma自身が「世界モデルを扱える人材の不足」を課題として認めている
    ventureburn.com
    。
  • 法的／倫理的問題：生成物の著作権、トレーニングデータの出所、偏り（バイアス）、そして物理世界へ適用する際の安全性などが、業界全体で懸念されています（一般的な指摘）
    businessengineer.ai
    、
    mindthebridge.com
    。
    • これらは単に“技術問題”だけでなく、商用採用とスケール阻害要因になり得ます。
── ブレイクスルーの可能性と勝ち筋（実務的示唆）
    1. 推論効率化（エッジ／カスタムチップ）による普及：Decartのような低レイテンシ実装が成功すれば、消費者向け体験やマルチプレイヤー同期といったユースケースが一気に実用化される可能性がありますOASIS / Etched、
      businessengineer.ai
      。
    1. 合成データ・シミュレーションの活用：現実データが不足・制約される領域では、高品質の合成データで学習基盤を作ることが現実的なアプローチです（学術・業界の提案）
      businessengineer.ai
      。
    1. 垂直特化＋エンタープライズ連携：ロボティクス、VFX、訓練シミュレーションなど「明確な支払い能力を持つ顧客」を狙うと短期収益化が見えやすいです（World LabsのVFX/ゲーム・Lumaのロボティクス応用が示す方向）
      techcrunch.com
      、
      ventureburn.com
      。
    1. インフラと資本提携：大規模トレーニングを自前で回せない場合、クラウド／ローカルハブや国際的なエネルギー供給のパートナーシップが差別化要因になる可能性があります（LumaのProject Halo事例）
      ventureburn.com
      。
── 投資家・創業者への短い実務アドバイス
  1. 製品戦略を初期に絞る：リアルタイム体験か、エンタープライズ向け高忠実度生成か。両方では資本と開発焦点が分散します（World Labs vs Decartの違いを参照）
    techcrunch.com
    、OASIS / Etched。
  2. インフラ／パートナー戦略を明確化：計算コスト削減のロードマップ（量子化、蒸留、カスタムチップ、地方ハブ等）を投資家に示せると資金を引き寄せやすい
    ventureburn.com
    、
    businessengineer.ai
    。
  3. データの出所と権利処理を厳格に：生成物に関わる著作権・プライバシーのリスクは早期に対応すべきです（一般的な業界課題）
    businessengineer.ai
    、
    mindthebridge.com
    。
  4. 初期顧客を確保する：収益化の見通しがある垂直市場（VFX、ゲーム開発支援、ロボティクス用シミュレーション等）を先に押さえると資本効率が高くなります
    techcrunch.com
    、
    ventureburn.com
    。
最後に一言：ワールドモデルは「次の1000億ドル機会」と目され、技術・資本・インフラ・法制度・人材の複合的な勝負になります。Lumaのインフラ投資、World Labsのプロダクト化、Vastのコンシューマ指向、Decartの効率化──これらは各々が異なる勝ち筋を試しており、当面は「どの戦略が市場と規制環境の下で最もコスト効率よく価値を生むか」の競争が続くと考えられます
ventureburn.com
、
techcrunch.com
、
yahoo.com
、OASIS / Etched、
businessengineer.ai
、
mindthebridge.com
。
必要であれば、上記の各社別の資金調達年表、提携先一覧、技術的差分（例：潜在拡散＋トランスフォーマー vs. リアルタイム潜在ダイナミクス等）の詳細な比較表を作成します。どの観点（投資判断用、技術ロードマップ、事業提携先探索など）を深掘りしますか？
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Gardens Interactive
Lightspeed
Lightspeed’s investment approach
Inworld
Pika
Suno
recent talk
Source
David Ha and Jürgen Schmidhuber’s academic paper, “World Models.”
Variational Autoencoders
Source
Danijar Hafner’s Deep Planning Network (PlaNet)
latent dynamics
Source
Dreamer
Atari 2600 games
Source
General World Models
demonstration of a 3D camera system
Genie
Source
Source
GameNGen
Source
GameGen-O
Source
NeurIPS 2024 Spotlight
Lucid
Source
World Labs
Source
Odyssey’s
Explorer
proprietary 3D data collection
Source
encapsulated
Source
OpenAI’s Sora video model
previous AI x gaming post
Bandersnatch
Source
#1 gaming lead investor of 2023 & 2024
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World Labs
Fei-Fei Li,
Marble
first released in limited beta
came out of stealth
Decart
Odyssey
Google’s Genie
RTFM
World Labs showed how its early models
Game Developers Conference survey
Wired
excited
recent manifesto
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The world models market represents
the next $100+ billion opportunity in AI
, with companies racing to build systems that can understand, simulate, and generate three-dimensional realities.
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OpenAI
Scale AI
xAI
Anthropic
Databricks
Groq
Anduril Industries
Grammarly
Napster Corp. (formerly Infinite Reality)
OpenAI
Scale AI
xAI
Anthropic
Groq
Databricks
Anysphere
Cohere
Clay
Firecrawl
Anduril Industries
Napster Corp. (formerly Infinite Reality)
Grammarly
Eight Sleep
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#xai
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Vista Equity Partners
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TPG
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David Prosser
Forbes
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Mubadala
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ICONIQ
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General Catalyst
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Top AI Startups in Venture Capital
AI Companies for Investors to Watch
Tech Companies' AI Investment Strategies
Impact of OpenAI's Valuation on the Technology Sector
Future of AI with OpenAI's High-Valued Fundraising
Funding Trends for AI Startups
Trillion-Dollar Investments in AI Technology
How Investors Evaluate AI Startups
Key AI Investment Opportunities to Consider
Why AI Drives Venture Capital Investment
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Suno Defies Lawsuits, Nabs $250M at $2.45B Valuation for AI Music
venture capital news section
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Mind the Bridge
Scaleup Summit San Francisco
Crunchbase
” and government-led initiatives (“
”), plus launching a brand-new
VC landscape
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🏷課題とブレイクスルー：データ・計算・整合性・評価指標

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課題とブレイクスルー：データ・計算・整合性・評価指標

ワールドモデル（World Models）は「AIが環境の内部表現（計算上の“雪玉ドーム”）を持ち、内部で将来をシミュレートして行動を決める」ことで、ロボティクスや自動運転、生成コンテンツなどの応用を劇的に変える可能性があります。しかし、その実用化に向けては「データ」「計算」「整合性（堅牢性・幻覚・バイアス）」「評価指標」という四つのボトルネックが同時に立ちはだかっています。本節では、調査結果に基づく事実提示と専門家的な解釈を交え、各課題の具体的な影響、既存の取り組み、そして実務・研究で狙うべきブレイクスルーを提示します。
  1. データ：マルチモーダルかつ高品質な「世界の記述」が必須である理由と実務的対応
  • 事実：ワールドモデルは「動画、音声、センサー、言語を含む膨大なマルチモーダルデータ」を必要とし、実世界の物理的・時間的ダイナミクスを学習するために高密度かつ多様なシーケンスデータが要求されます
    aimultiple.com
    、
    nvidia.com
    。
  • 意味／影響：高品質データが不足すると、モデルは局所的な相関やヒューリスティクスに偏り、一般化性や因果推論が損なわれると考えられます（言い換えると「見たことのある状況では強いが、少し条件が変わると脆くなる」）
    quantamagazine.org
    。
  • 実務的対策と示唆：
    • 合成データ（シミュレーション生成）を「フィルター＋現実混合」で活用する。NVIDIAのような3D/シミュレーターツールと組み合わせ、物理的に妥当な合成シナリオを作ることで希少事象の学習を補強できる
      nvidia.com
      。
    • データ品質パイプライン（ラベリング厳格化、専門家レビュー、データカタログ化）を投資対象として優先する。OpenAIのGDPval構築プロセスが示すように専門家主導の品質管理は評価の信頼性を高める
      openai.com
      。
    • プライバシー規制下では、差分プライバシーや合成データ検証手法で実データ依存を軽減することが現実解と考えられます
      nvidia.com
      。
  1. 計算資源：長時間シーケンスと高解像度シミュレーションのコスト
  • 事実：映像や長期的時間シーケンスを扱うため、ワールドモデルは従来のLLMよりも計算負荷が大きく、トレーニング・推論ともに莫大なリソースを消費するという課題が明示されています
    aimultiple.com
    。
  • 意味／影響：実用化コストが高いと、実装は大手ラボやキャピタルのある企業に偏り、イノベーションの集中と独占的な技術格差が広がると考えられます
    mindthebridge.com
    。
  • ブレイクスルーの可能性：
    • モデル圧縮・知識蒸留・効率的な物理シミュレーション（差分レンダリングや学習ベースのプランナー）によりデプロイ可能な「実用サイズ」のワールドモデルが実現する可能性があると考えられます
      arxiv.org
      。
    • ハードウェア（専用アクセラレータ）＋ソフト（スパース・時間圧縮アルゴリズム）の共同最適化が鍵で、これが成立すればコスト障壁は急速に下がると示唆されています
      mindthebridge.com
      。
  • 実践的助言：PoC段階では「高解像度全域」よりも、課題依存で必要な物理詳細だけを選択的に学習する設計（モジュラー化）を推奨します。
  1. 整合性（堅牢性・幻覚・バイアス）：ワールドモデルが信頼可能であるために必要な要素
  • 事実：現在のLLMは「多数のヒューリスティクスの集合」に近く、一貫性のある全体的ワールドモデルを学んでいる証拠は限られると報告されています。小さな環境変化（例：道の1%遮断）で性能が大幅に低下する例も観察されています
    quantamagazine.org
    。また、ワールドモデルに実世界データを取り込むことはバイアスや誤用リスクを増やすと指摘されています
    aimultiple.com
    。
  • 意味／影響：信頼性が低いと安全クリティカルな分野（自動運転・医療ロボット等）では採用が阻まれ、社会的受容が遅れると考えられます。言い換えると、「高性能＝安全」とは限らないため、堅牢性評価が普及しない限り商業導入の加速は限定的です
    quantamagazine.org
    。
  • 既存の取り組みと示唆：
    • 研究ラボはワールドモデルの「検証可能性」を重視しており、ワールドモデルワークショップなど学術的な精査が進んでいます
      quantamagazine.org
      。
    • 実務面では「シミュレータ内での反事実検査（counterfactual testing）」と「専門家によるヒューマンインザループ評価」を組み合わせることが実効的です（DeepMindのGenieやWHAMなどの試みが示す方向性）
      aimultiple.com
      、
      nature.com
      。
  • 推奨されるブレイクスルー：確率的・因果的表現をワールドモデルに組み込む手法（例えば構造化確率モデルや因果推論コンポーネント）により、説明可能性と堅牢性が同時に改善されると考えられます
    arxiv.org
    。
  1. 評価指標：GDPvalが示す「現実志向ベンチマーク」の重要性
  • 事実：OpenAIは「GDPval」という実世界の経済的価値に基づくベンチマークを発表し、実務成果物（44職種、1,320タスクの設計）に基づく人間専門家評価を導入しました
    openai.com
    。このベンチマークは「リアリズム」を重視し、美的・主観的要素まで評価対象に含めています
    openai.com
    。
  • 意味／影響：技術評価が「学術的難度」から「経済的価値」へシフトすることで、ワールドモデルの実用指向開発と投資判断がより合理化されると考えられます。言い換えると、GDPvalのような評価が普及すれば、実ビジネスで意味のある性能改善に資本が流れやすくなることが期待されます
    openai.com
    。
  • 実務的示唆：
    • 企業は独自の「ドメイン特化ベンチマーク」を準備して、外部投資家に対する成果の見える化を行うべきです（GDPvalの手法を部分的に採用することが有効）。
    • 自動評価器の精度向上（OpenAIの自動グレーダーは人間一致率66%で、まだ人間水準には達していない）を注視し、評価コスト低減とスケーラビリティの改善を図る必要があります
      openai.com
      。
表：課題⇄ブレイクスルー（要点）
課題現状の影響可能なブレイクスルー／短期対応期待される時間軸
データの多様性・品質一貫性欠如、バイアス、学習不足合成データ＋専門家検証、データパイプライン強化
nvidia.com
openai.com
1–3年（ツール採用）
計算負荷コストが高く普及が限定モデル圧縮・専用HW・モジュラー設計
arxiv.org
mindthebridge.com
2–5年
整合性（幻覚・脆弱性）安全クリティカル分野の採用阻害因果構造導入・反事実テスト・ヒューマンインザループ
quantamagazine.org
nature.com
3–7年
評価指標の現実性研究と産業の乖離GDPval型評価の採用、ドメイン別ベンチ設計
openai.com
1–3年
（出典：上表中の具体的手法例はOpenAIのGDPval
openai.com
、DeepMind等のLWM事例やQuantaの概説
aimultiple.com
、
quantamagazine.org
を基に整理）
図解（概念フロー）
実践的かつ投資家・事業側への短期アクション（優先度付き）
  1. 事業側（スタートアップ／事業部）
    • ドメイン特化のミニワールド（小さくても“正確な”シミュレーション）をまず作る。Genie系の「単一入力から環境生成」的手法を参考に、最初は狭いユースケースで価値を示す
      aimultiple.com
      。
    • GDPvalの考え方を参考に、顧客の評価者（業界専門家）を巻き込んだKPIを設定する
      openai.com
      。
  2. 研究開発（R&D）
    • 因果的表現・確率的構造を組み込む研究に注力（WoWやPSIのような研究動向に注目）
      arxiv.org
      。
    • 合成データの“検証器”を併設し、合成→人間評価→実データ微調整のループを整備する。
  3. 投資家・VC
    • データ・評価・実行力（execution）の3点に強いチームを選別する。Mind the Bridge等の分析は、Physical AIへの投資が集中していることを示すが、誰がバブル後に残るかが重要である
      mindthebridge.com
      。
結論（洞察とまとめ）
  • ワールドモデルは「AGIへの重要な一歩」かつ「物理世界を扱うAIの基盤」として大きなポテンシャルを秘めていますが、実務化にはデータ品質、計算コスト、整合性検証、現実志向の評価指標という四つの課題を同時に解決する必要があります
    quantamagazine.org
    、
    aimultiple.com
    、
    openai.com
    。
  • 言い換えると、単に「より大きいモデル」を作るだけでは不十分で、データパイプライン／評価インフラ／ハードウェア効率化を包含するエコシステム設計こそが次のブレイクスルーを生むと考えられます。結果として、短中期ではゲームや生成コンテンツでのマネタイズ → 中長期ではロボットや自律システムへの応用へと価値が移行すると示唆されます
    aimultiple.com
    、
    nature.com
    。
  • 最後に、投資・研究・事業いずれの立場でも「小さく検証し、評価を厳格化し、実用性に結びつける」ことが現在の最も現実的でリターンの大きい戦略であると考えられます。
参考（本文で参照した主な出典）
  • Google DeepMind/Genie 等の大規模ワールドモデル紹介:
    aimultiple.com
  • Quanta Magazine「World Models の再浮上」:
    quantamagazine.org
  • OpenAI GDPval（評価ベンチマーク）:
    openai.com
  • Nature（WHAM の研究）:
    nature.com
  • Astrobot / スタートアップ動向:
    36kr.com
  • NVIDIA Glossary（ワールドモデルの定義と応用）:
    nvidia.com
  • 投資動向（Physical AI）:
    mindthebridge.com
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openai.comopenai.com
copy url
quantamagazine.orgquantamagazine.org
smart
scientific
safe
core concept
once wrote
no one can agree on the details
influential monograph
cognitive revolution
SHRDLU
through trial and error
emergent capabilities
playing the board game Othello
attempt
recently discovered
scrutinizing them

調査のまとめ

ワールドモデルは、AIが環境の内部表現を持つことで、実世界のタスクに応用する前に予測や意思決定を評価することを可能にするAIモデルです[5](https://www.quantamagazine.or...

🏷補遺・追加リソース

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補遺・追加リソース

本節は、本レポートで述べた「ワールドモデルAI」の研究・事業動向を深掘りするための必読資料、業界レポート、実務的チェックリスト、および参照リンクを厳選してまとめた補遺です。ここに挙げた資料は「原典を読む」「投資・導入判断を行う」「PoC（概念実証）設計を進める」ために役立つものを中心にしています。事実は出典を明示し、考察や実務的示唆は「〜と考えられます」「〜を示唆しています」といった表現で明確に区別して提示します。
主要な概念・技術解説（学術・解説）
  • 「ワールドモデル」の定義と実務的意義：NVIDIA の解説では、ワールドモデルが物体の相互作用や因果を内部表現として学び、ロボットや自動運転などの物理AIにおける予測・計画に応用される点を整理しています（参考）
    nvidia.com
    nvidia.com
    。
    → 意味するのは、ワールドモデルは「単なる生成物」ではなく物理的因果を扱うための基盤技術であり、物理世界での安全性・効率性向上に直接貢献しうる、という点です。
  • 最新の研究例（アーキテクチャとスケーリング）：Code World Model（Meta）の詳細やアーキテクチャ的特徴をまとめた解説（CWM）は、コード実行を「世界の振る舞い」として学習に組み込む試みを示しており、これはワールドモデルの応用領域をコード生成や自動デバッグまで拡張しうることを示唆しています
    substack.com
    substack.com
    /
    substack.com
    。
  • 大規模生成型ワールドモデルの提案とベンチマーク：WoW（World-omniscient World-model）論文は、物理的一貫性や行動生成能力を測るベンチ（WoWBench）や、自己教師付き視覚特徴を組み込む手法などを提示しており、スケーリングによる「物理推論能力の出現」について実証的な示唆を与えています
    arxiv.org
    arxiv.org
    /
    arxiv.org
    。
業界動向・投資トレンド（レポート・記事）
  • 投資規模と市場の注目度：Stanford HAI の AI Index は、2024–2025 にかけて生成AI・物理AIへの投資とモデル性能が急伸したことを示しており、U.S. のプライベートAI投資やモデル数の地域差などを定量的に報告しています（例：2024 年の米国プライベートAI投資データ等）
    stanford.edu
    stanford.edu
    /
    stanford.edu
    。
    → つまり、研究的関心だけでなく資本配分が既に大規模に行われており、ワールドモデルは「研究→商用化」の期待度が高い領域と考えられます。
  • ベンチャー側の資金動向：2025年のVC投資総額に関連する報告では、AI領域へ巨額が流入している旨が報じられており（VCの巨額ファンド組成やAIスタートアップへの配分）、この資金流入がワールドモデル領域の資金調達を後押ししていると示唆されています
    linkedin.com
    linkedin.com
    /
    linkedin.com
    。
  • 「Physical AI」やエコシステム観点：Mind the Bridge の調査は、Physical AI（物理環境で働くAI）に対するVC関心の高まりと、インフラ（チップ、エッジ、シミュレーション等）の重要性を指摘しています
    mindthebridge.com
    mindthebridge.com
    。
    → 投資サイドは「ワールドモデルを軸にした物理AIスタック（シミュレータ、データパイプライン、エッジ実行）」を注目領域と見ていると考えられます。
注目プレイヤー／競争マップ（ニュース）
  • 大手ラボと新勢力：DeepMind, Meta, OpenAI といった大手に加え、xAI（Elon Musk）の参入報道は競争の加速を示しています（xAI がゲーム生成やロボティクス適用を目指す、という報道）
    longbridge.com
    longbridge.com
    /
    longbridge.com
    /
    longbridge.com
    。
  • エコシステム上の「王者候補」：NVIDIA はインフラ提供者としての位置付けと同時に、ワールドモデル支援プラットフォーム（Omniverse 等）で重要な役割を果たしており、産業面でのキーメーカーになりうる点が指摘されています
    businessengineer.ai
    businessengineer.ai
    。
実務導入・PoC で参照すべき資料・ツール
  • ゲーム／シミュレーション領域の示唆：LSVP の「Hello, World Models!」は、ワールドモデルがまずはゲーム・インタラクティブメディアで採用されやすいこと、そしてそこからロボティクス等へ横展開されやすいことを整理しています
    lsvp.com
    lsvp.com
    。
  • ベンチマークと評価手法：WoW 論文で提案された WoWBench のような物理一貫性評価は、PoC における「性能指標」を定めるための参考になります
    arxiv.org
    arxiv.org
    。
  • 実装上の実務チェック（簡易リスト・実践順）：
    1. ゴール設定（何を”想像”させるか：物理挙動、エージェント計画、3D生成 等）→ 参考：NVIDIA の用途整理
      nvidia.com
      。
    2. データ戦略（実画像/動画、センサー、シミュレーション生成データの比率）→ LSVP の示唆
      lsvp.com
      。
    3. ベンチマーク選定（物理一貫性・行動生成・長期予測）→ WoWBench 等
      arxiv.org
      。
    4. 小スケールPoC（短期のKPI設定）→ 成果を定量化して拡張判断。
    5. スケール（インフラ投資：GPU・クラスタ・データパイプライン）→ インフラ供給者やVC動向を参照
      mindthebridge.com
      。
重要論点・リスクに関する読み物（倫理・政策・限界）
  • 概念的リフレーミングと批判的視座：Quanta Magazine の解説は、ワールドモデルの「計算的スノーグローブ」的比喩とともに、出現する潜在的利点（誤情報削減、推論の透明性）と不確実性（最適なアーキテクチャは未定）を議論しています
    quantamagazine.org
    quantamagazine.org
    。
  • データ品質・バイアス・計算コスト：VKTR や各種業界記事は、データの偏り、合成データの有用性と限界、計算資源（コスト）問題を指摘しており、実務導入ではこれらが主要なボトルネックになることを示唆しています
    vktr.com
    vktr.com
    /
    vktr.com
    。
目次代わりの「クイックリンク集」（実務でまず開くべき順）
  • 定義・入門（概念整理）：NVIDIA glossary
    nvidia.com
  • 最新解説（短評／技術動向）：AI 101: What's New in World Models?
    substack.com
    /
    substack.com
  • 研究論文（スケーリング・ベンチ）：WoW (arXiv)
    arxiv.org
    /
    arxiv.org
  • 投資・市場視点：Stanford AI Index 2025
    stanford.edu
    / LinkedIn のVC集計投稿
    linkedin.com
    / Mind the Bridge レポート
    mindthebridge.com
  • 競争マップ・戦略観点：BusinessEngineer の競合マップ分析
    businessengineer.ai
  • 産業利用の示唆（ゲーム→ロボティクス）：LSVP 「Hello, World Models!」
    lsvp.com
  • 最新ニュース（企業参入）：Longbridge / 硬AI（xAI の参入）
    longbridge.com
    /
    longbridge.com
参考資料・簡易表
種別タイトル（要点）出典（リンク）
概念・定義What Is a World Model?（NVIDIA glossary）
nvidia.com
nvidia.com
技術解説AI 101: What's New in World Models?（CWM 等の解説）
substack.com
substack.com
学術論文WoW: Towards a World-omniscient World-model（論文）
arxiv.org
arxiv.org
市場レポート2025 AI Index Report（Stanford HAI）
stanford.edu
stanford.edu
投資動向VCs invested $197B in 2025（要約投稿）
linkedin.com
linkedin.com
実務応用Hello, World Models!（LSVP）
lsvp.com
lsvp.com
競争マップThe AI World Models Competitive Map
businessengineer.ai
businessengineer.ai
業界ニュースxAI 等の参入報道（Longbridge / 硬AI）
longbridge.com
longbridge.com
解説記事Why AI Companies Are Creating World Models（VKTR）
vktr.com
vktr.com
図解（PoC の簡易ワークフロー）
視覚的参考（概念イメージ）
（出典イメージ）Quanta Magazine 記事より
quantamagazine.org
quantamagazine.org
最後に：実務への翻訳（短い示唆）
  • 研究は急速に進んでおり、ベンチマークや大手ラボの成果を追い続けることが不可欠です（例：WoW のスケール分析、CWM の実装詳細）
    arxiv.org
    /
    substack.com
    。
  • 投資は既に大規模であり、特に「物理AIスタック（データ→シミュレータ→インフラ）」に資本が集中しているため、PoC の段階からインフラ要件（GPU/データパイプライン）を見積もることが重要です
    mindthebridge.com
    。
  • 倫理・安全面では、データ品質と物理的安全性（ロボット等への直接応用時のリスク）を初期から評価指標に入れることが実務上有効と考えられます（Quanta / VKTR の議論を参照）
    quantamagazine.org
    /
    vktr.com
    。
必要であれば、上のリソースを基に「導入用PoC設計書（ステップ別・KPI付き）」「投資家向けライトデッキ」「技術的デューデリジェンスチェックリスト」を作成します。どれを先に作るか指示をいただければ、出典付きで具体的に作成します（例：「PoC 設計書」→ データ要件・評価指標・必要コスト見積もりを提示）。
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source logoturingpost.substack.com
Physical, Agentic, and Nested (PAN) system

🖍 考察

ユーザーから「ワールドモデルというAIのモデルについての研究やスタートアップの資金調達のニュースを調べて、今後のトレンドや課題、そしてブレイクスルーの可能性を解説してください。」という質問を受けており、その調査結果が非常に詳細に提供されている。
調査結果の構成を見ると： 1. ワールドモデルAIの基礎：定義・構成・他手法との差異 2. 研究最前線：Genie 3・Cosmos・Sora/WoWの技術進展 3. 応用と実装：ゲーム、ロボティクス、Physical AI 4. スタートアップ資金調達マップ：Luma・World Labs・Vast・Decart 5. 課題とブレイクスルー：データ・計算・整合性・評価指標 6. 補遺・追加リソース
これらの情報から、指示された以下の構成で考察を展開する必要がある： 1. 調査の本質 2. 分析と発見事項 3. より深い分析と解釈 4. 戦略的示唆 5. 今後の調査
調査結果は非常に包括的で、技術的な詳細から市場動向、投資状況まで広範囲をカバーしている。この情報を基に、ユーザーの依頼の本質を理解し、深い洞察と具体的なアクションにつながる示唆を提供する考察を作成する。

調査の本質

ワールドモデルAIに関する本調査は、単なる技術動向の整理を超えて、「AIが物理世界を理解し、その中で計画・実行する能力」という次世代AIパラダイムの全体像を把握することが本質的な価値です。
現在のAI技術が主に言語やパターン認識に特化している中で、ワールドモデルは「物理的な因果関係を内部表現として学習し、仮想空間での試行錯誤を通じて現実世界での行動を最適化する」という革新的なアプローチを提示しています。これは従来のLLMが「言葉での文脈推論」に強いのに対し、ワールドモデルは「物理的な未来予測と計画」を得意とする明確な差別化を生み出します。
この技術領域の理解は、ロボティクス、自動運転、ゲーム開発、映像制作といった実世界とのインタラクションが重要な産業において、競争優位を築くための戦略的判断に直結します。さらに、巨額の投資が流入している現在の市場環境において、技術的可能性と実務的制約の両面を理解することで、適切な投資判断や事業戦略の立案が可能になります。

分析と発見事項

技術的成熟度の急速な進展

調査結果から、ワールドモデル技術が研究段階から実用段階への転換点に差し掛かっていることが明らかになりました。DeepMindのGenie 3は720p/24fpsで数分間の一貫したインタラクティブ世界を生成し、OpenAIのSora 2は高忠実度ビデオ生成とソーシャルアプリ展開で急速にユーザーを獲得しています。
特に注目すべきは、従来の「生成して終わり」から「生成された世界内での継続的なインタラクション」へのパラダイム転換です。これにより、AIは単なるコンテンツ制作ツールから、訓練環境やシミュレータとしての価値を同時に提供できるようになっています。

投資環境と市場の集中化

資金調達状況を分析すると、2025年のVC投資においてAI領域への資本集中が顕著で、特にワールドモデル関連スタートアップへの大型調達が相次いでいます。Luma AIのシリーズCで9億ドル調達、World Labsの2.3億ドル調達など、数億ドル規模の資金が投入されています。
この投資パターンから読み取れるのは、単純な技術開発競争ではなく、「データ取得能力」「計算インフラ」「地政学的パートナーシップ」を含む包括的なエコシステム構築競争への移行です。Luma AIがサウジアラビアでAIスーパーハブ「Project Halo」を建設する計画は、この傾向を端的に示しています。

応用分野での実装進展

ゲーム業界では、WHAMのような研究により1.6Bパラメータ級のモデルで最長2分間の一貫したプレイ体験生成が実現されています。ロボティクス分野では、安全な仮想環境での政策学習によりサンプル効率の大幅改善が期待されており、Astrobot Intelligenceのような新興企業が実演デモを披露しています。
これらの進展は、ワールドモデルが「研究室の実験」から「商用可能な技術」へと急速に移行していることを示しています。

より深い分析と解釈

技術的制約が生み出す戦略的分岐点

現在のワールドモデル技術には、データ品質、計算コスト、物理的整合性、評価指標という四つの根本的課題が存在します。これらの課題に対する各企業のアプローチの違いが、市場での勝敗を分ける決定的要因となっています。
World Labsは「既存制作ワークフローとの統合」を重視し、永続的でエクスポート可能な3D環境を生成することで、ゲーム・VFX業界との接続性を確保しています。一方、DecartとEtchedは「リアルタイム生成とカスタムチップによる効率化」で差別化を図っています。この戦略的分岐は、ワールドモデルの商業化において「高付加価値・低頻度利用」と「低レイテンシ・高頻度利用」という二つの明確な価値提案軸が存在することを示唆しています。

投資集中の背後にある構造的要因

巨額投資の背景には、ワールドモデル技術特有の「勝者総取り」的性質があります。高品質なマルチモーダルデータの収集、ペタバイト級のデータ処理、数千GPU規模の計算資源といった参入障壁は、資本力のある企業に圧倒的な優位性をもたらします。
さらに重要なのは、一度優れたワールドモデルを構築した企業は、そのモデルを使って更に高品質な合成データを生成し、データフライホイール効果により競争優位を拡大できることです。これは、現在の投資集中が単なる期待値投資ではなく、構造的優位性の確保を目的とした戦略的投資であることを意味しています。

物理AI革命の前兆としての位置づけ

ワールドモデルの真の意義は、「Physical AI」すなわち物理世界で実際に動作するAIシステムの基盤技術としての役割にあります。現在のAIが主に情報処理に特化している中で、ワールドモデルは物理的制約と因果関係を理解する初の本格的技術です。
この観点から見ると、現在の技術開発競争は「次世代AIインフラの標準」をめぐる争いです。クラウドコンピューティングにおけるAWSのような支配的地位を、ワールドモデル領域で確立することの戦略的価値は計り知れません。

戦略的示唆

短期戦略：ドメイン特化による価値実証

企業は汎用的なワールドモデルの構築を目指すのではなく、特定領域での価値実証を優先すべきです。倉庫のピッキング動作、特定ジャンルのゲーム、限定的な映像制作支援など、明確なROIが見込める狭い用途から開始することで、技術的リスクと投資リスクを最小化できます。
特に重要なのは、既存の業務フローとの統合可能性です。World Labsの事例が示すように、完全な置き換えではなく、既存ツールチェーンの一部として組み込まれることで、導入障壁を下げながら明確な価値提供が可能になります。

中期戦略：インフラとエコシステムの構築

技術的優位性だけでなく、データパイプライン、計算インフラ、評価ベンチマークを含む包括的なエコシステムの構築が競争優位の源泉となります。Luma AIのProject Haloのような大規模インフラ投資は、単なる計算能力の確保を超えて、長期的な技術開発基盤の構築を意図しています。
GDPvalのような実世界価値に基づく評価指標の採用により、技術開発の方向性を市場ニーズと整合させることも重要です。学術的な性能指標ではなく、実際のビジネス成果との相関が高い指標を用いることで、投資効率と技術開発の方向性が最適化されます。

投資戦略：技術とインフラの統合評価

投資判断においては、アルゴリズムの優秀性だけでなく、データ取得能力、インフラ確保戦略、人材獲得力を統合的に評価する必要があります。特に、計算効率化（モデル圧縮、カスタムハードウェア、エッジ展開）に対する具体的なロードマップを持つ企業は、長期的な競争優位性を築きやすいと考えられます。
また、法務・倫理面のリスク管理体制も重要な評価要素です。生成コンテンツの著作権、トレーニングデータの適法性、物理世界への適用時の安全性など、技術的課題と同等に重要な非技術的リスクへの対応能力が、事業の持続可能性を左右します。

リスク管理：技術的・倫理的課題への対応

現在のワールドモデル技術には、長期メモリの維持、物理的一貫性の確保、ハルシネーションの抑制といった技術的制約が残っています。これらの制約を前提とした段階的な実装戦略を採用し、技術的ブレイクスルーを待つのではなく、現在の技術水準で価値を提供できる用途を優先することが現実的です。
同時に、AIガバナンス体制の整備も不可欠です。生成コンテンツの出所表示、バイアス検出、安全性評価を製品設計の初期段階から組み込むことで、規制リスクと社会的受容リスクの両方を軽減できます。

今後の調査

追加調査が必要なテーマ

  • ワールドモデルの産業別実装ロードマップの詳細分析（自動車、建設、医療、教育各分野での具体的導入計画と技術要件の調査）
  • 競合企業の技術的差別化要因の定量的比較（各社のアーキテクチャ、データセット、計算効率、推論速度の詳細ベンチマーク分析）
  • 規制環境の国際比較と事業への影響評価（EU AI Act、米国の州別規制、中国のデータ規制等がワールドモデル事業に与える具体的制約の調査）
  • エッジコンピューティングとワールドモデルの統合可能性（モバイル機器、IoTデバイス、ロボット等での軽量化技術と実装事例の調査）
  • 人材市場の動向とスキル要件の変化（ワールドモデル開発に必要な専門性と、既存AI人材との差異、採用戦略の分析）
  • 知的財産権の動向とライセンス戦略（主要技術特許の分布、オープンソース化の動向、商用利用における権利関係の整理）
  • データ品質評価手法とベンチマークの標準化動向（業界標準となりうる評価指標の候補と、その採用状況の追跡調査）
現在のワールドモデル領域は技術的ブレイクスルーと市場形成が同時に進行する極めて動的な状況にあります。継続的な調査により技術動向、投資動向、規制動向の変化を捉え、戦略的判断の精度を維持することが重要です。特に、実用化初期段階における成功事例と失敗事例の詳細分析は、後続する事業戦略の立案において貴重な示唆を提供すると考えられます。

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🏷 ワールドモデルAIの基礎：定義・構成・他手法との差異

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The 2025 AI Index Report | Stanford HAI
#### The 2025 AI Index Report | Stanford HAI このレポートは、スタンフォード大学の人間中心AI研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, HAI）が発表する第7版「AI Index Report 2024」の概要です。AIが社会に与える影響がこれまで以上に顕著になっている現在の重要な局面において、AI関連データを追跡し、収集、要約、視覚化することで、政策立案者、研究者、ジャーナリスト、経営者、そして一般市民が複雑なAI分野への理解を深めることを目的としています。 #### AI技術の進歩とブレイクスルーの可能性 2023年にはMMMU、GPQA、SWE-benchといった先進的なAIシステムを評価する新しいベンチマークが導入されましたが、わずか1年後にはこれらのスコアがそれぞれ18.8、48.9、67.3パーセントポイントと大幅に向上しています。ベンチマークの成績向上に加え、AIシステムは高品質な動画生成において大きな進歩を遂げ、一部の限定された時間枠のプログラミングタスクでは、言語モデルエージェントが人間を上回る性能を発揮しました。これは、AIの能力が急速に向上していることを示唆しており、将来的なブレイクスルーの大きな可能性を秘めています。 #### AIの社会実装と投資トレンド AIは研究室から日常生活へと急速に移行しており、医療から交通まで様々な分野で活用が進んでいます。例えば、米国の食品医薬品局（FDA）が承認したAI搭載医療機器は、2015年のわずか6件から2023年には223件へと急増しました。自動運転車も実験段階を超え、Waymoは毎週15万回以上の自律走行サービスを提供し、中国のBaiduのApollo Goロボタクシーも多数の都市で展開されています。 2024年には米国の民間AI投資額が1,091億ドルに達し、中国の93億ドルや英国の45億ドルを大きく上回りました。特に生成AIは世界的に強い勢いを持ち、339億ドルの民間投資を集め、2023年から18.7%増加しています。ビジネスにおけるAI利用も加速しており、2024年には組織の78%がAIを使用していると報告されており、これは前年の55%からの大幅な増加です。AIは生産性を向上させ、ほとんどの場合、労働力のスキルギャップを縮小する効果があることが研究で裏付けられています。 #### AIモデル開発の動向と競争 2024年には、米国を拠点とする機関が40の注目すべきAIモデルを発表し、中国の15、ヨーロッパの3を大幅に上回りました。米国は量でリードを維持する一方で、中国モデルはMMLUやHumanEvalなどの主要ベンチマークで、2023年には二桁だった性能差を2024年にはほぼ同等にまで縮め、質的な差を急速に詰めています。同時に、モデル開発は中東、ラテンアメリカ、東南アジアといった地域からの注目すべき発表もあり、ますますグローバル化が進んでいます。 オープンウェイトモデルもクローズドモデルとの差を縮めており、一部のベンチマークではわずか1年で性能差が8%から1.7%に減少しました。これにより、先進的なAIへの参入障壁が急速に低下しています。 #### 責任あるAI（RAI）とガバナンスの課題 AI関連のインシデントは急増しているものの、主要な産業モデル開発者による標準化された責任あるAI（RAI）評価は依然として稀です。しかし、HELM Safety、AIR-Bench、FACTSといった新しいベンチマークは、事実性や安全性を評価するための有望なツールを提供しています。企業では、RAIリスクの認識と具体的な行動との間にギャップが存在する一方で、政府はOECD、EU、U.N.、アフリカ連合などの組織が透明性、信頼性、その他の責任あるAI原則に焦点を当てた枠組みを発表するなど、AIガバナンスにおける国際協力が強化されています。 #### AIに対する公共の感情とコスト削減 中国（83%）、インドネシア（80%）、タイ（77%）のような国々では、AI製品やサービスが害よりも利益をもたらすと強く信じられている一方で、カナダ（40%）、米国（39%）、オランダ（36%）といった国々では楽観論がはるかに低いです。しかし、2022年以降、ドイツ（+10%）、フランス（+10%）、カナダ（+8%）、英国（+8%）、米国（+4%）など、かつて懐疑的だったいくつかの国で楽観論が著しく成長しています。 技術的な進歩により、GPT-3.5レベルのシステム推論コストは2022年11月から2024年10月の間に280倍以上減少しました。ハードウェアレベルではコストが年間30%減少し、エネルギー効率は毎年40%向上しています。これらのトレンドは、高度なAIへの障壁を急速に下げています。 #### 政策と教育におけるAIの動向 2024年には、米国の連邦機関が59のAI関連規制を導入し、2023年の2倍以上に増加しました。世界的に見ても、75カ国でAIに関する法案言及が2023年以降21.3%増加しており、2016年以降は9倍に拡大しています。政府はAIへの大規模な投資も行っており、カナダは24億ドル、中国は475億ドルの半導体基金、フランスは1,090億ユーロ、インドは12.5億ドル、サウジアラビアは1,000億ドルの「Project Transcendence」を公約しています。 現在、世界の3分の2の国がK-12（幼稚園から高校まで）のコンピュータサイエンス教育を提供しているか、計画しており、2019年の2倍に達しています。しかし、アフリカの多くの国では電力などの基本的なインフラのギャップにより、アクセスが制限されています。米国では、K-12のコンピュータサイエンス教師の81%がAIを基礎教育に含めるべきだと考えていますが、実際に教える準備ができていると感じているのは半分以下です。 #### AIの限界 AIモデルは国際数学オリンピックの問題のようなタスクでは優れていますが、PlanBenchのような複雑な推論ベンチマークでは依然として課題を抱えています。証明可能な正しい解決策が存在する場合でも、論理的なタスクを確実に解決できないことが多く、精度が極めて重要となる高リスクな状況での有効性を制限しています。
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Elon Musk's xAI joins the "World Model" competition. Will "visual ...
![logo-seo](https://assets.lbkrs.com/uploads/e2bde6b9-01ba-47c4-9c49-cecf9e29b588/lb-sqlogo.png) #### Elon MuskのxAIが「ワールドモデル」競争に参入。視覚モデルは次の大規模言語モデルになるか？ AI競争の焦点は、テキストベースのモデルから物理世界を理解・シミュレートする「ワールドモデル」へと移行しており、Elon Musk氏率いるxAIもこの新たな競争に参入しました。xAIはチップ大手NVIDIAのAI専門家を採用し、GoogleやMetaといった既存の巨人と肩を並べています。将来的には、この技術をAIゲーム生成やロボットシステムに応用することを目指しており、Googleの研究者たちは、将来の動画モデルが言語モデルと同等の知能を持つようになると予測しています。 #### ワールドモデルとは何か ワールドモデルは、大量の動画データやロボットデータを用いて訓練され、現実世界の物理法則を理解し、シミュレートすることを目的としたAIモデルです。これにより、テキストに依存する大規模言語モデル（LLM）とは異なり、物理的な相互作用や環境の理解を可能にします。NVIDIAは、このワールドモデルの潜在市場規模が現在の世界経済全体に匹敵する可能性があると述べています。 #### xAIの戦略と初期応用 xAIは、NVIDIAの経験豊富なAI研究者であるZeeshan Patel氏とEthan He氏を雇用し、この分野の人材確保に力を入れています。彼らは、まずこの技術をゲーム分野に応用し、インタラクティブな3D環境の生成に活用する計画です。Musk氏自身も、xAIが「来年末までに素晴らしいAI生成ゲーム」を発表するとSNSで表明しました。長期的には、これらの技術はロボットのAIシステムに応用されることが見込まれています。xAIは「omniチーム」のために画像・動画生成の技術者を高給で募集しており、さらにAIモデル「Grok」を訓練してビデオゲームを制作するための「ビデオゲーム家庭教師」も募集しています。 #### 視覚モデルにおけるブレイクスルーの可能性 xAIの参入は、Googleが発表した業界の重要な予測と時期を同じくしています。Googleの最新論文では、その動画モデルVeo 3が、大規模言語モデルに見られるのと同様の「創発能力」を示していると指摘されています。これは、LLMが「次の単語予測」を通じて数学や創造的ライティングの能力を獲得したように、動画モデルも「次のフレーム予測」を通じて、物体分割やエッジ検出、ツールの使用シミュレーションといった、特別な訓練を受けていない能力をゼロショットで発揮し始めていることを意味します。 Googleの研究者であるJack Clark氏は、自然言語処理（NLP）が特定のタスクモデルから汎用モデルへと移行したように、機械視覚分野も動画モデルを通じて同様の変革、すなわち「視覚領域のGPT-3時刻」を迎える可能性があると述べています。彼らは、動画のフレームごとの生成プロセスを言語モデルの「思考の連鎖」（chain-of-thought）になぞらえ、「フレームの連鎖」（chain-of-frames）と呼び、これにより動画モデルが時間と空間を超えて推論できるようになると考えています。この発見は、非常に高性能なロボット「エージェント」が誕生する可能性を示唆しています。 #### 課題と現実的な視点 有望な見通しがある一方で、ワールドモデルの実用化には大きな課題も存在します。最も主要な課題は、現実世界をシミュレートするための十分な訓練データを見つけ、処理するコストが非常に高額であることです。 また、業界内ではAIの役割について冷静な見方も存在します。人気ゲーム『Baldur's Gate 3』の開発元であるLarian Studiosの出版責任者、Michael Douse氏は、AIがゲーム業界の「大きな問題」、すなわち「リーダーシップとビジョン」を解決できないとSNSで述べています。彼は、業界が必要としているのは「数学的に生成され、心理学的に訓練されたゲームループ」ではなく、「世界に対する多様な表現」であると指摘し、純粋な技術的突破だけでは人々の心を動かす商業製品の成功は保証されないという一般的な意見を反映しています。 #### 今後の展望 xAIの参入は、ワールドモデルを巡る競争をさらに加速させるでしょう。AIの焦点は、純粋なデジタル情報処理から、複雑な物理現実のシミュレーションと相互作用へと不可逆的にシフトしています。視覚モデルが大規模言語モデルのような成功を収め、「GPT時刻」を迎えるかどうかは、次世代AIの覇権を左右するだけでなく、デジタルと物理世界の根本的な関係を再構築する可能性を秘めています。 この情報は、硬AIから提供されました。より詳細なAIの最先端情報にご興味があれば、同メディアをご参照ください。
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Why AI Companies Are Creating World Models
Essentially, world models act as an AI's internal map of the world, helping it manage uncertainty, anticipate future events and adjust its actions accordingly.See more
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The AI World Models Revolution - by Gennaro Cuofano
10-20 specialized models for specific industries. Open source alternatives for basic use cases. First killer apps that drive mainstream adoption. Phase 3: The ...See more
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Understanding World Models in AI: A Beginner's Guide
Real-World Applications and Use Cases · Autonomous Vehicles: Predict and simulate driving scenarios. · Robotics: Plan physical interactions and avoid dangerous ...See more
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Publications
Genie 3. AlphaGo. AlphaZero. Learn more. Publications. Explore a selection of our recent research on some of the most complex and interesting challenges in AI ...
deepmind.googledeepmind.google
Genie 3: The Complete Technical Guide to DeepMinds Revolutionary ...
#### Genie 3: DeepMindによる画期的なワールドモデルの完全技術ガイド DeepMindは、2025年8月に画期的なAIワールドモデル「Genie 3」をリリースしました。これは、テキストプロンプトからリアルタイムでインタラクティブな3D環境を生成できる、同社で最も先進的なシステムです。720pの解像度と秒間24フレームでフォトリアリスティックな世界を生成する能力を持ち、自律エージェントが無限のシミュレートされた世界で訓練できるため、人工汎用知能（AGI）に向けた重要な一歩となります。このモデルは、創発的な物理理解と永続的なオブジェクト記憶を特徴としています。 ![Dr. Alex Chen](/_next/image?url=%2Fblog%2Fgenie-3-ai-model%2Favatar.png&w=3840&q=75) #### Genie 3の革新的なアーキテクチャ Genie 3のアーキテクチャは、従来の動画生成モデルとは一線を画しています。単に静的な視覚シーケンスを作成するのではなく、一貫した物理、永続的な状態管理、そしてユーザー入力へのリアルタイム応答性を備えた真のインタラクティブな世界を構築します。このシステムは、高度な言語理解モジュールを通じてテキストプロンプトを処理し、意味表現を空間ワールドモデルに変換し、数分間にわたる拡張されたインタラクションセッション全体で時間的一貫性を維持しながら、フレームごとに視覚出力を生成する洗練された多層ニューラルアーキテクチャで動作します。 Genie 3の核となるのは、フレーム予測ではなくワールドシミュレーションに特化して最適化されたオートリグレッシブトランスフォーマーモデルです。このモデルは、オブジェクトの永続性追跡、物理シミュレーション、照明の一貫性、テクスチャ生成、インタラクション応答など、ワールド生成のさまざまな側面を処理する特殊なサブネットワークに分散された約110億のパラメータを組み込んでいます。 #### Genie 2からGenie 3への進化 Genie 2からGenie 3への進化は、単なる漸進的な改善にとどまらず、AIシステムがインタラクティブな世界を理解し生成する方法の根本的な再構築を示しています。Genie 2が360pの解像度で10〜20秒の短い動画クリップを生成する点で成功を収めた一方で、真のワールドシミュレーションを定義するリアルタイムのインタラクティブ性と拡張された一貫性に欠けていました。Genie 3は、これらの限界を克服し、真に探索可能な仮想環境の作成を可能にするいくつかの画期的なイノベーションを通じています。 解像度は360pから720pに向上し、リアルタイム性能を維持しながら4倍のピクセル密度を処理するために、視覚生成パイプラインが完全に再設計されました。また、Genie 3は2〜5分間の一貫したワールド生成を維持でき、これはGenie 2が20秒後にアーティファクトを生じ始めたのと対照的です。さらに、Genie 3はキーボードやマウス入力によるリアルタイムのユーザーインタラクションを受け入れ、これらのインタラクションに基づいてワールドの状態を動的に調整することができます。 #### ワールド生成の技術的詳細 Genie 3のワールド生成プロセスは、洗練されたテキストエンコーダーによる自然言語理解から始まります。このエンコーダーは、ユーザープロンプトを解析して、オブジェクトや設定だけでなく、雰囲気の質、物理パラメータ、インタラクションの可能性に関する意味情報を抽出します。これらの埋め込みベクトルは、世界モデルのコアに入り、仮想環境全体の潜在空間表現を初期化します。 特筆すべきはGenie 3内の物理シミュレーションで、これはシステムが大規模な実世界のビデオ映像データセットに曝露されることで、現実的な物理的挙動を近似することを学習した結果、創発的に実現されました。重力、衝突ダイナミクス、流体運動、さらには布地のシミュレーションや粒子エフェクトといった複雑な現象も、明示的なプログラミングなしにシミュレートできます。 #### 他のワールドモデルとの比較 2025年8月時点のAIワールドモデルの状況を見ると、DeepMindのGenie 3は主要なプレーヤー間で独自の地位を確立しています。 * **SORA (OpenAI):** 2025年初頭に発表され、1080p解像度で最大60秒間の高忠実度動画コンテンツ生成に優れています。しかし、SORAは非インタラクティブな動画ジェネレーターであり、リアルタイムのユーザー制御を伴わない事前に決定されたシーケンスを生成します。視覚品質はGenie 3を上回ることもありますが、Genie 3が持つインタラクティブな次元はありません。 * **Runway Gen-3 Alpha:** クリエイティブなプロフェッショナル向けに焦点を当てており、洗練された編集コントロールと芸術的なスタイル転送機能を提供します。Genie 3がインタラクティブな世界の一貫性とリアルタイム生成を重視するのに対し、Gen-3は様式化された映画コンテンツの作成に適しています。 * **Stability AIのワールド生成モデル:** 小規模なオープンソースモデルを提供し、コンシューマーハードウェアで実行可能です。Genie 3の品質や持続時間には及びませんが、クラウドコンピューティングリソースにアクセスできない研究者や開発者にとってアクセシビリティの利点があります。 以下の比較表は主要な差別化要因を示しています。 | 項目 | Genie 3 | SORA | Runway Gen-3 | Stability Models | |:-------------------|:------------------------------------|:---------------------------------------|:-------------------------------|:-------------------------------| | 解像度と視覚品質 | 720p (一貫性良好、時折テクスチャアーティファクト) | 1080p (卓越したフォトリアリズム、非インタラクティブ) | 最大4K (短いクリップ、芸術的スタイリング) | 512p-720p (ハードウェア依存) | | 生成期間 | 2-5分の連続インタラクティブ生成 | 固定60秒の動画クリップ | 最大18秒/生成 | 通常10-30秒 | | リアルタイムインタラクティブ性 | フルリアルタイム制御 (<100ms遅延) | なし (動画生成のみ) | なし (生成後の編集のみ) | 実験的なブランチで限定的 | | 物理シミュレーション | 創発的物理 (印象的な一貫性) | 生成動画内の暗黙的物理 | 基本的な物理 (主に芸術的効果) | 初歩的な物理シミュレーション | #### 業界への応用とユースケース Genie 3の応用範囲は広く、複数の産業でその統合が模索されています。 * **ゲーム産業:** 無限かつユニークな世界をオンデマンドで生成できるため、ゲーム開発の経済性とプレイヤー体験を革新する可能性があります。Epic GamesやUnity Technologiesといった主要なゲームスタジオがDeepMindと研究パートナーシップを結び、AI支援レベルデザインの可能性を探っています。 * **ロボット工学:** 従来の手動での環境モデリングや物理プログラミングの必要性を排除し、ロボットの訓練とテストを加速します。Boston DynamicsはGenie 3で生成された環境を利用して、捜索救助活動用の四足歩行ロボットを訓練していると報告しています。 * **教育分野:** 没入型学習体験の創造に利用されており、歴史的に正確な古代文明の再構築、インタラクティブな科学実験、探索可能な数学的概念などを実現します。スタンフォード大学では、Genie 3を用いて建築学生がデザインを即座に生成し探索するプログラムを試験的に導入し、空間推論能力の40%向上を報告しています。 * **映画・VFXスタジオ:** 脚本記述から探索可能な3D環境を迅速に生成し、プリビジュアライゼーションとコンセプト開発を効率化できます。 #### AGIへの道：ワールドモデルの重要性 DeepMindがGenie 3を人工汎用知能（AGI）への足がかりと位置づけるのは、ワールドモデルが真にインテリジェントなシステムを開発するための不可欠なインフラであるというAI研究コミュニティにおけるコンセンサスを反映しています。Genie 3が直感的な物理、オブジェクトの永続性、因果推論を含む洗練された世界表現を開発できることは、ワールドモデルのスケールアップがより汎用的な知能につながる可能性を示唆しています。強化学習エージェントをGenie 3が生成する多様な環境で訓練することで、より堅牢で汎用的なポリシーを開発できることが初期の結果で示されています。 #### 課題と現在の限界 Genie 3には多くの印象的な機能があるものの、現在のところ広範囲な導入を妨げるいくつかの重要な制限が存在します。 * **時間的一貫性の劣化:** 連続的なインタラクションが3〜5分を超えると、生成品質が著しく低下します。これは長時間のゲーム体験や訓練シミュレーションを必要とするユースケースにとって課題となります。 * **物理的不整合:** 複雑な多オブジェクトインタラクションや訓練分布外の珍しい物理シナリオを扱う際に、モデルが没入感を損なう物理的不整合を生成することがあります。 * **テキスト描画の課題:** 生成された世界内の看板やインターフェース、文書に読みやすいテキストを生成することがGenie 3には依然として困難です。 * **地理的正確性の問題:** 特定の建物や通り、ランドマークを忠実に再現する地理的正確性に課題があります。モデルは記述された場所の一般的な特徴を捉えたもっともらしい環境を生成しますが、正確な実世界の表現に必要な詳細を欠いています。 #### 将来の発展と研究方向 ワールドモデルの開発は、2025年後半から2026年にかけていくつかのエキサイティングな進歩が期待されています。 * **生成期間の延長:** DeepMindは、現在の制限を超えて生成期間を延長するための研究を積極的に行っており、内部プロトタイプでは15〜20分間の安定した生成を達成しています。 * **マルチエージェントの世界共有:** 複数のユーザーが同じ生成された世界を同時に利用し、操作できるようにする研究が進められています。 * **追加感覚モダリティの統合:** 視覚生成だけでなく、空間オーディオ生成、ハプティックフィードバック生成、さらには実験的な匂いや温度のシミュレーションといった追加の感覚モダリティの統合が模索されています。 * **モデル圧縮と最適化:** コンシューマーハードウェアへの展開を可能にするため、知識蒸留や量子化などの技術を通じてモデルサイズを10〜20倍に削減しながら、許容可能な品質を維持する努力がなされています。 #### 倫理的考察と責任あるAI展開 Genie 3のような強力なワールド生成モデルの展開は、セキュリティと安全性に関する新たな課題をもたらします。騙し、操作、または生成された画像と現実の境界を曖昧にする誤解を招くコンテンツの作成に悪用される可能性があります。 * **コンテンツフィルタリング:** 暴力的、露骨な、または有害なコンテンツの生成を防ぐためのコンテンツフィルタリングメカニズムが導入されています。 * **知的財産:** モデルが著作権で保護されたコンテンツに類似した環境を生成する可能性があり、知的財産に関する懸念が生じます。 * **中毒性や不健全な現実逃避:** 無限に生成される世界の組み合わせが、特に脆弱な人々にとって、過度な使用につながる心理的リスクをもたらす可能性があります。 * **現実認識:** 生成された世界が説得力と没入感を増すにつれて、ユーザーの現実認識に影響を与える可能性があり、生成されたコンテンツと現実の明確な区別、定期的な現実チェック、および年齢に応じたアクセス制御が求められます。 #### 結論：インタラクティブAI世界の夜明け Genie 3は、AI能力における単なる漸進的な進歩ではなく、仮想環境を創造し、それと対話する方法の根本的な変化を示しています。単純なテキスト記述から一貫したインタラクティブな世界をリアルタイムで生成する能力は、3Dコンテンツ作成を民主化し、全く新しいアプリケーションカテゴリを開拓します。2025年8月のこの技術的転換点において、その意味合いは即座のユースケースを超え、創造的かつ生産的な取り組みにおける人工知能の役割に対する私たちの理解を再形成するものです。 Genie 3の創発的な物理理解、オブジェクトの永続性、および因果推論は、十分なスケールと適切なアーキテクチャがあれば、訓練データをはるかに超えた能力を生み出すことができることを示しています。これらの成果は、人工汎用知能の追求を継続するための貴重な洞察を提供します。
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Sora 2 Explained: OpenAI's AI Video Model & TikTok-Style ...
This architecture (often called a Diffusion Transformer) ... Video data encodes the 3D world richly; training on it can improve an AI's “world model.
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Sora 2 Official Release: A New Milestone in AI Video Generation
World Model Architecture. Sora 2 is built on an advanced world model: Physical Laws: Deep understanding of real-world physics; Spatial Relationships: Accurate ...
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WoW: Towards a World-omniscient World-model Through ...
In February 2024, OpenAI introduced Sora (Brooks et al., 2024) , widely regarded as a video world model that markedly advances environment simulation and ...
arxiv.orgarxiv.org
World Models: The Next Leap Beyond LLMs
Unlike a fixed game engine, a foundation world model is learned and can generalize to create countless novel scenarios. ... Sora is here — OpenAI Blog (2024): ...
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調査のまとめ
#### ワールドモデル関連スタートアップの資金調達とトレンド、今後のブレイクスルーの可能性 ワールドモデルは、AIが物理世界を理解し、シミュレートし、生成する能力を与えることを目指す技術であり、今...
調査のまとめ
#### 回答 調査結果に基づき、ワールドモデルの研究動向、主要プレイヤーの最新技術、および今後のトレンドと課題について解説します。 #### ワールドモデルの研究動向と技術的ブレイクスルー ワール...

🏷 応用と実装：ゲーム、ロボティクス、Physical AI

Large World Models: Use Cases & Real-Life Examples
Artificial intelligence has advanced significantly with the development of large language models; ho...
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World and Human Action Models towards gameplay ideation - Nature
## Abstract Generative artificial intelligence (AI) has the potential to transform creative industr...
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The Hidden Battle in AI Entrepreneurship in 2025: Some Secure Over $100 Million in Orders in Half a Year
# The Hidden Battle in AI Entrepreneurship in 2025: Some Have Secured Over 100 Million in Orders in ...
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What Are World Models?
**What Are World Models?** ## World models: the physical intelligence core driving us toward AGI. ...
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🏷 スタートアップ資金調達マップ：Luma・World Labs・Vast・Decart

Hello, World Models!
We have invested ~$2.5 billion in over 100 companies in the AI technology stack. These portfolio companies offer products ranging from foundation models to AI- ...
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Fei-Fei Li's World Labs speeds up the world model race ...
... World Labs came out of stealth with $230 million in funding, and puts the startup ahead of competitors building world models. World models are AI systems ...
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The AI World Models Competitive Map - by Gennaro Cuofano
The world models market represents the next $100+ billion opportunity in AI, with companies racing to build systems that can understand, simulate, ...
businessengineer.aibusinessengineer.ai
VCs invested $197B in 2025, 41% in top 10 AI companies
Real-time generative AI world model. 3) Harmonic — AI for ... Why AI Drives Venture Capital Investment. Show more. Show less. Explore content ...
linkedin.comlinkedin.com
Luma AI Raises $900M Series C for World Models
New capital accelerates world model training for global industries. ... To stay updated on crypto venture capital funding and market trends, visit our venture ...
ventureburn.comventureburn.com
Silicon Valley Bets Big on Physical AI
This concentration of capital, unprecedented even by Silicon Valley standards, is transforming the very definition of venture capital. ... world-model initiatives ...
mindthebridge.commindthebridge.com
Ex-MiniMax co-founder's new venture Vast aims to ...
... world model 1.0, which it said could generate a 3D virtual world with a line ... venture capital funds such as Vitalbridge and Fortune Capital in previous rounds.
yahoo.comyahoo.com
Resources - Genie 3 Technical Documentation | Genie3.org
Resources & Documentation. Everything you need to understand and work with Genie 3 interactive world models. Official Documentation.. Research Papers.
genie3.orggenie3.org

🏷 課題とブレイクスルー：データ・計算・整合性・評価指標

GDP VAL: E VALUATING AI M ODEL
GDP VAL: E VALUATING AI M ODEL PERFORMANCE ON REAL -WORLD ECONOMICALLY VALUABLE TASKS Tejal Patwardh...
openai.comopenai.com
‘World Models,’ an Old Idea in AI, Mount a Comeback | Quanta Magazine
# ‘World Models,’ an Old Idea in AI, Mount a Comeback ![Circuit board with a snowglobe inside](http...
quantamagazine.orgquantamagazine.org
調査のまとめ
ワールドモデルは、AIが環境の内部表現を持つことで、実世界のタスクに応用する前に予測や意思決定を評価することを可能にするAIモデルです[5](https://www.quantamagazine.or...

🏷 補遺・追加リソース

AI 101: What's New in World Models? - by Ksenia Se
#### AI 101: What's New in World Models? - by Ksenia Se この記事「AI 101: What's New in World Models?」は、AIモデルが現実世界をどのように捉えるかというテーマを探求し、Code World Model (CWM)やProbabilistic Structure Integration (PSI)といった最新の進展に焦点を当てています。ワールドモデルは、3D現実の仕組みを捉えるように設計された生成AIシステムであり、多様なデータから物理法則、空間関係、因果関係を学習し、それらの理解を用いて将来を予測したり、内部シミュレーションを実行したり、現実世界での絶え間ないテストなしに意思決定を行ったりします。この分野はまだ小規模ながらも非常に有望であり、AIが物理世界と行動の論理をモデル化する方法を再定義する可能性を秘めていると筆者は述べています。 #### 本記事で取り上げる主要なワールドモデル 本記事では、特に以下の主要なワールドモデルについて深く掘り下げています。Metaの革新的なCode World Model (CWM)は、ワールドモデルがコードの世界とどのように接続できるかを模索し、GRPOを修正することによって新しい強化学習戦略を導入します。また、Stanford NeuroAI LabによるProbabilistic Structure Integration (PSI)は、構造が新しいボキャブラリーとなるプロンプト可能な確率的ワールドモデルです。さらに、以前の記事で紹介された[Physical, Agentic, and Nested (PAN)システム](https://www.turingpost.com/p/pan)についても触れ、Dreamer 4、Genie 3、Cosmos WFM 2.5へのアップデートも簡潔にカバーしています。 #### Code World Model (CWM) の詳細 MetaのFAIR CodeGenチームは、ワールドモデルの概念をこれまで伝統的にその議論の一部ではなかった「コード」の領域に拡張しました。従来のLLM（大規模言語モデル）はコードを単なるプレーンテキストとして扱い、コードが実行されたときに何が起こるか、またはシステムの状態をどのように変更するかを理解せずに生成、修正、説明する傾向がありました。このギャップが、信頼性の高い高品質なコードの生成能力を制限していました。 Metaの最新の開発であるCode World Model (CWM)は、コードの実践的で実行可能な側面をモデルの推論プロセスに取り込むことで、このギャップに対処しています。CWMは320億パラメータを持つモデルで、静的なコードだけでなく、コードが実行されたときの振る舞いを捉えるデータでも学習されています。これにより、CWMは各行が変数をどのように変更するか、また編集がプログラム全体にどのように影響するかを追跡できるようになり、デバッグ、テスト、プログラムに関する推論能力を次のレベルへと引き上げています。 技術的な側面から見ると、CWMは64層、隠れサイズ6144、48アテンションヘッドを持つ320億パラメータのデコーダオンリーTransformerです。ローカルなSliding Window Attention (SWA)（8kトークン）が短距離の依存関係を処理し、グローバルなSWA（131kトークン）が大規模なコードベースや推論チェーン全体にわたる長距離のコンテキストを捉えるという交互のパターンを使用しています。このパターンがモデル全体で15回繰り返され、CWMに131kトークンのコンテキストウィンドウを提供しています。この革新的なアプローチは、AIがコードの機能的側面を深く理解する上で、ブレイクスルーの可能性を秘めていると言えるでしょう。
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📖 レポートに利用されていない参考文献

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What Are World Models?. World models: the physical intelligence ...
towardsai.nettowardsai.net
We envision a World Model built upon 6 research areas: 1) embodied ...
researchgate.netresearchgate.net
[Discussion] What exactly are World Models in AI? ...
A " world model " is really just some set of assumptions The model makes about the world reflected in how it makes decisions. Mostly when we mean this we aren't ...
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World Modeling: The Future of AI
World models are generative models that learn to represent and simulate an environment. Instead of relying on predefined labels, these models capture the ...
medium.commedium.com
World models help AI learn what five-year-olds know about ...
"World models allow machines to plan movements and interactions in simulated spaces, often called 'digital twins,' before attempting them in the physical world, ...
ibm.comibm.com
World Model in Artificial Intelligence: The Key to Achieving AGI
A World Model is an internal representation of the environment that an AI system creates to simulate the external world within itself. Simply put, this model ...
deepfa.irdeepfa.ir
The PAN World Model From MBZUAI Aims To Elevate AI ...
The new AI world model aims to surpass LLMs by creating simulations that generalize across domains and provide better interactivity and coherence over time.
forbes.comforbes.com
Move Over LLMs, Objective-Driven AI Can Actually Predict the Future
ergodic.aiergodic.ai
Beyond Language Models: Understanding World Foundation Models and ...
substack.comsubstack.com
From Perception to Action: The Role of World Models in Embodied AI ...
marktechpost.commarktechpost.com
World Models: The Next Frontier in Artificial Intelligence
linkedin.comlinkedin.com
The AI World Models Revolution - FourWeekMBA
fourweekmba.comfourweekmba.com
Large World Models: Use Cases & Real-Life Examples
Discover what large world models are, how they differ from other models, their key use cases, and real-world examples.
aimultiple.comaimultiple.com
gdpval: evaluating ai model performance
We introduce GDPval, a benchmark evaluating AI model capabilities on real- world economically valuable tasks. GDPval covers the majority of U.S. Bureau.
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World and Human Action Models towards gameplay ideation
oleh A Kanervisto · 2025 · Dirujuk 31 kali — In this article, we demonstrate that we can make use of an understanding of user needs to devise a methodology for evaluating generative AI models and drive ...
nature.comnature.com
MIT and Basis Research just dropped a new way to measure if AI ...
x.comx.com
CWM: An Open-Weights LLM for Research on Code ...
We release Code World Model (CWM), a 32-billion-parameter open-weights LLM, to advance research on code generation with world models. To improve code ...
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Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
oleh N Agarwal · 2025 · Dirujuk 251 kali — In this paper, we present the Cosmos World Foundation Model Platform to help developers build customized world models for their Physical AI setups.
arxiv.orgarxiv.org
PDF) AI World Models for Real-Time Disaster Risk Assessment Using ...
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Meta's Code World Model is Redefining AI Code Generation with AI ...
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God of Prompt on X
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Meta FAIR Released Code World Model (CWM): A 32-Billion-Parameter ...
marktechpost.commarktechpost.com
Meta Releases Code World Model as A ”Neural Debugger” Which ...
winbuzzer.comwinbuzzer.com
This Week's 10 Most Notable AI Research Papers - Week 30 / AI World
aiworld.euaiworld.eu
What Are AI Applications? Real-World Use Cases & ...
Generative AI and large language models (LLMs) · Recommendation engines · Computer vision systems · Natural language processing (NLP) and virtual assistants.See more
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101 real-world gen AI use cases with technical blueprints
Start implementing with AI. Use 101 technical blueprints to help you get started with the right Google Cloud tech stack.
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Role Of AI In Ecommerce: Benefits, Applications, And Real-World Impact
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AI Agent Examples & Use Cases: Real Applications in 2025 | by ...
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Harvard Business Review | Just in the past year, the world of ...
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Agentic AI: Use Cases, Benefits & Real-World Applications
softwebsolutions.comsoftwebsolutions.com
What Is AI Development? How It Works, And The Challenges
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The Complete AI Market Ecosystem - by Gennaro Cuofano
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7 Top Large Language Model Use Cases And Applications
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Browse 100 of the top AI startups funded by Y Combinator. We also have a Startup Directory where you can search through over 5,000 companies.
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AI Startup Statistics 2024: Future Trends
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... Venture Capital and Venture Builder that invest in and incubate ... world model. World models differ from video-generation tools: they simulate ...
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How Genie 3 Builds Interactive 3D Scenes from Text
Genie 3 generates interactive 3D worlds from text prompts, enabling real-time exploration, dynamic events, and persistent visual memory.
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Google's Genie 3 for Filmmaking: Why It Changes Everything
Genie 3 is a new “world model” from Google DeepMind that can generate interactive, fully navigable 3D environments from a simple text prompt. It preserves ...
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Genie 3: A New Frontier for World Models – Google DeepMind
Learn how Google DeepMind's Genie 3 transforms the power of world models, how you can access and use it, and why it's important for the future of AI.
techworths.comtechworths.com
Google Genie 3: AGI Stepping Stone or Limited World Model?
theaitrack.comtheaitrack.com
Genie 3
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Google Deepmind Genie 3 An Honest Review Of The Next Generation ...
aitoolbook.aiaitoolbook.ai
Genie 3: Google DeepMind's New AI Turns Prompts into Living ...
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Google DeepMind Introduces Genie 3: A General Purpose World Model ...
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Google DeepMind has unveiled Genie 3, a next-gen AI model that ...
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Beyond Sora: Why DeepMind's Genie3 Could Redefine the Metaverse ...
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Genie 3 by Google DeepMind – AI News – #3 August 2025 | SEO / SEM ...
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How is Sora trained?
A key training objective is to instill an intuitive “world model” capable of simulating physical interactions—such as gravity, object collisions, and camera ...
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Introducing GPT-4.5
Unsupervised learning increases world model accuracy and intuition. Models like GPT‑3.5, GPT‑4, and GPT‑4.5 advance this paradigm. Scaling reasoning⁠, on ...
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Sora Is Here: The AI Tool That's Building the Future, One ...
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A Review of OpenAI Sora, Stable Diffusion, Lumiere and ...
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Open-Sora 2.0 Explained: Architecture, Training, and Why It Matters
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PAN: A World Model for General, Interactable, and Long-Horizon ...
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Nvidia Researcher: OpenAI's Sora is Amazing, but not because of ...
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OpenAI Sora: One Step Away From The Matrix
thealgorithmicbridge.comthealgorithmicbridge.com
Open-Sora Plan: Open-Source Large Video Generation Model (YUAN Lab ...
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