2026 年 6 月 17 日，由自动驾驶领域创业者创立的 AI 实验室 Odyssey 宣布完成 3.1 亿美元 B 轮融资，估值达 14.5 亿美元。本轮由 Natural Capital 领投，Amazon、AMD Ventures、GV（前 Google Ventures）、EQT 以及 CIA 关联基金 In-Q-Tel 参投，个人投资者则包括 Google 首席科学家 Jeff Dean 和 Y Combinator CEO Garry Tan。
这笔融资将用于研发区别于语言模型的另一类系统——世界模型（world models）。Odyssey 及其投资方认为，能理解物理世界因果关系、预测和模拟现实的 AI 系统，将成为继大语言模型之后的下一个基础模型类别。
两位创始人从自动驾驶转向世界模拟
Odyssey 的故事始于自动驾驶。CEO Oliver Cameron 曾是自动驾驶初创公司 Voyage 的联合创始人兼 CEO，Voyage 被通用汽车旗下 Cruise 收购后，他出任 Cruise 产品副总裁。CTO Jeff Hawke 则是牛津大学 AI 博士，曾在英国自动驾驶独角兽 Wayve 担任 VP。两人在让汽车理解物理世界的过程中，逐渐意识到：如果 AI 能从道路的狭窄视角学会预测物理世界，那么同样的底层思路完全可以推广到更广阔的场景。
2023 年底，Cameron 和 Hawke 创立 Odyssey，目标明确——构建「通用世界模型」：能够理解物理因果、多模态交互、并在长时间跨度内预测和模拟世界的 AI 系统。用 Cameron 的话说：「世界模型是一种新的基础模型类别——AI 不仅可以处理语言，还能理解和模拟世界本身。」
四款研究系统，探索实时交互和共享虚拟世界
过去三年，Odyssey 陆续发布了四款研究系统。公司在融资公告中介绍了各自的研发方向：
- Odyssey-2 Max：着重改善通用世界模拟的物理准确性，支持从文本或图像 prompt 即时生成数分钟长度的交互式模拟；
- Starchild-1：公司将其称为首个实时多模态世界模型，支持视觉、语言等多模态输入下的实时交互；
- Agora-1：引入多智能体共享世界模拟，允许多个人类或 AI 参与者在同一虚拟世界中实时交互；
- PROWL：展示了世界模型如何通过主动探索自我改进，而非仅仅依赖被动观察数据。
这四款系统分别探索物理准确性、实时交互、多参与者协同和主动学习。它们展示了 Odyssey 的研究方向，但距离在各种场景中可靠地模拟现实，仍有需要验证的问题。
约 55 人团队，获得云厂商和芯片公司投资
Odyssey 目前约有 55 名员工，分布在 Palo Alto、伦敦和苏黎世三地。成员来自 DeepMind、Tesla、Waymo、Meta、Apple、Wayve 等机构，曾参与 DeepMind Gemini 语言模型、DeepMind Veo 视频模型、Wayve GAIA 世界模型、Tesla FSD 自动驾驶系统等项目。
本轮也吸引了多位科技行业投资者。除机构投资者外，个人投资者包括 Google 首席科学家 Jeff Dean、知名天使投资人 Elad Gil、Applied Intuition 联合创始人兼 CEO Qasar Younis、Y Combinator CEO Garry Tan、Vercel 创始人兼 CEO Guillermo Rauch，以及 Cruise 创始人 Kyle Vogt。Natural Capital 合伙人 Jay Zaveri 称这是该基金「迄今最大单笔投资」，并表示「他们有能力定义语言模型之外的 AI」。
英伟达、DeepMind 和多家创业公司也在研发世界模型
Odyssey 并非孤军奋战。进入 2026 年，物理 AI 和世界模型持续获得研发投入：
NVIDIA 的 Cosmos 平台定位为「开放物理 AI 世界基础模型」，在 CES 2026 上继续展示，黄仁勋在 COMPUTEX 2026 上介绍了 Cosmos 3，并称 Cosmos 系列下载量超过 200 万次，覆盖机器人、自动驾驶和工业视觉等领域。Google DeepMind 的 Genie 系列已迭代至 Genie 3，能够以 24fps 生成 720p 的可交互视觉环境。基于该技术的体验于 2026 年初向 Google AI Ultra 订阅用户开放，Waymo 也用相关技术构建自动驾驶模拟系统。可交互的画面并不意味着底层已具备完整、准确的物理模拟。
此外，Runway 在 2026 年 2 月完成 3.15 亿美元融资后估值达 53 亿美元，于 2025 年底推出首款世界模型产品；Fei-Fei Li 的 World Labs 早期曾融资 2.3 亿美元，随后推出商用产品 Marble；Yann LeCun 离开 Meta 后创立的 AMI Labs 也把世界模型作为研发方向。
Odyssey 的通用世界模型定位因此面临多方竞争。各家公司对世界模型的定义和应用目标并不完全相同，融资规模也不能直接代表模型能力。
AWS 成为首选云，双方将优化 Trainium 训练
本轮融资还伴随着新的算力合作。
仅仅四个月前——2026 年 2 月——NVIDIA 旗下风投 NVentures 刚刚参与了 Odyssey 的 A 轮融资。而在 B 轮中，公开投资者名单出现了 Amazon 和 AMD Ventures，未列出 NVIDIA。名单变化本身不能说明 NVIDIA 已退出投资，或 Odyssey 将停止使用其芯片。与此同步，Odyssey 宣布 AWS 成为其「首选云提供商」，并将与 Amazon 旗下芯片设计部门 Annapurna Labs 合作，在 AWS Trainium 芯片上优化其世界模型。
Trainium 是 Amazon 为对抗 NVIDIA 在 AI 训练芯片领域主导地位而自研的定制芯片。AWS 副总裁 Ron Diamant 在声明中解释：「世界模型是 AI 中对算力要求最高的工作负载之一——需要大规模计算吞吐量和严格的延迟约束。Trainium 正是为这种规模而构建的。」
这项合作如何影响实际算力配置，仍待更多披露。Tech Funding News 指出，目前尚不清楚这反映的是对 Amazon 芯片的真实信心，还是激烈市场竞争中更优厚的商业条款——「首选云」毕竟不等于「独家」。因此，更值得关注的是 Trainium 上的训练性能、成本和延迟，以及它在 Odyssey 实际工作负载中的占比。
融资支持扩大研发，通用能力和商业需求仍待验证
Cameron 在融资公告中表示，他认为世界模型正在接近自己的「GPT-3 时刻」，即从有潜力的研究方向发展为具有更广泛用途的基础技术。
这个类比表达的是公司的研发预期。GPT-3 在 2020 年展示了大型语言模型的广泛任务能力；Odyssey 希望类似的规模扩展也能推动世界模型进步。不过，生成连贯画面、保持物理一致性和支持多方实时互动，是不同的技术要求，能否同时改善仍需实验结果支撑。
对投资者而言，3.1 亿美元融资和 14.5 亿美元估值意味着对未来需求的预期。世界模型可能用于游戏、机器人和科学研究，但不同用途需要的精度、速度与成本相差很大。公司的收入能否增长，最终取决于哪些客户愿意为这些能力付费。
但风险同样显著：一支 55 人的团队，在商业化路径尚未明朗的情况下，押注一项仍在定义中的技术。In-Q-Tel 的参与和 Odyssey 将「国防」列为目标应用领域之一，说明公司也在探索游戏和机器人以外的需求，但投资关系与目标市场尚不等于已经获得客户合同。
