一句话看懂：00 后北大毕业生陈博远创立的 AI 公司逆矩阵，即将完成新一轮过亿美元融资，估值超过 50 亿元人民币，成为估值最高的 00 后 AI 公司之一。其核心产品是“通用世界基座模型”，目标是让 AI 真正理解物理世界规律，而非仅做视频生成或游戏交互。
事件核心：发生了什么
逆矩阵成立于 2026 年初，首轮即获得高瓴资本和北大系基金超千万美元投资。目前团队约 30 人，平均年龄为 00 后，成员来自清北奥赛及大厂核心团队。公司同时与智源研究院深度绑定，陈博远兼任智源研究院行为世界模型创新中心负责人。逆矩阵正在构建的“通用世界基座模型”（英文名 Physis），定位为 W2+ 级别，强调从物理本源出发，学习跨场景通用的物理规律，而非仅解决影视、游戏等单一内容场景问题。
为什么重要
行业对“世界模型”定义混乱，多数现有产品停留在 W0/W1 阶段，仅能生成视频或响应游戏交互。逆矩阵尝试走一条新路径：在物理隐空间做 Scaling，原生引入动作交互学习“下一个物理状态预测”，并通过强化学习验证物理因果。这不同于大语言模型依赖文本无限爬取的路径，也不同于当前主流的 Vision-Language-Action（VLA）方案。如果成功，通用世界基座模型将可能成为 AI 进入工业仿真、具身智能、科学计算等实体场景的底层基础设施，其跨场景数据共享能力可让单垂类数据需求降低 20 倍。目前公开信息显示，其模型泛化误差已随数据规模提升持续下降。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，通用世界基座模型意味着未来可能只需一套底层架构，就能适配机器人、自动驾驶、工业设计等多个物理场景，避免重复造轮子。对创作者而言，若模型真正掌握物理因果，生成的内容（如游戏物理、模拟动画）将在真实感和交互性上显著超越现有视频生成模型。对投资和行业观察者而言，这条技术路线能否跑通，直接关系到世界模型能否像大语言模型一样迎来“GPT-3 时刻”——即从一个垂直探索变成通用、可规模化落地的基础设施。
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值得关注的后续
第一，本轮过亿美元融资完成后，模型是否会有明确的落地场景或 API 发布，是目前观察的重点。第二，逆矩阵团队能否在 W2→W3→W4 的技术路径上持续验证 Scaling Law 在物理领域的有效性，尤其是跨场景泛化能力能否超越单场景专用模型。第三，智源研究院的算力与数据资源如何与逆矩阵的初创团队协同，会否形成类似 DeepMind 与学术界的关系，将影响后续技术迭代速度。
来源：Readhub · AI
