两年前，OpenAI 揣着 5 亿美元想买下 Medal——一个让玩家上传和分享游戏录像的平台，创始人 Pim de Witte 拒绝了。当时看有点莽。但到了 2026 年，de Witte 手里的 AI 公司 General Intuition 完成 3.2 亿美元 A 轮融资，估值冲到 23 亿美元，Khosla Ventures 领投，贝佐斯、前谷歌 CEO 施密特，以及 MIT 和 DeepMind 的研究人员都跟了进来。算上去年 10 月启动时的 1.34 亿，累计融资已经超过 4.54 亿。市场用真金白银证明了一件事：那堆游戏录像，比大多数人以为的值钱得多。
游戏画面里藏着什么
General Intuition 的赌注听上去有点反直觉：用电子游戏里的人类操作记录，去教现实世界的机器人。它的训练数据来自 Medal 积累的数十亿小时游戏画面。但真正关键的不是画面本身，而是内嵌在每一帧里的”动作标记”——玩家在哪一刻按下了哪个键、做了什么决策。多数同行只靠视频去猜动作，而 de Witte 认为，拥有真实的人类操作数据，才是模型理解”自我”和”环境”分野、进而掌握因果关系的内核。
de Witte 把公司的逻辑讲得很直白：”模型本身的泛化能力，就是产品。”他不想做机器人整机厂商，而是要成为别的机器人公司搭建产品时脚下的那块地基。
8 分钟，让四足机器人学会走路
传统机器人训练有两条老路：在真实环境里采数据，贵且慢；在仿真器里练，速度快却躲不开”仿真到现实的鸿沟”——你在 Unity 里训好的模型，放到真实地板和墙壁前常常像个路痴。General Intuition 把游戏数据当成连接两者的桥：先在海量游戏交互里学”物体怎么动、智能体怎么走、动作怎么改变状态”，再拿极少量的真实机器人数据做下游微调。他们演示过一台四足机器人，只经过 8 分钟真实世界微调，仅靠前置摄像头，就在有行人和动态障碍的办公室里零样本导航成功。
- 领投方 Khosla 看中的是独有数据壁垒，以及”AI 直觉涌现”的愿景
- de Witte 划下红线：不做任何用于伤害人类的自主武器
- 目标是对标 NLP 的 GPT-3 之后——通用基座加轻量适配，取代每个任务单独训练
有意思的是，当中国的人形机器人公司在拼命扩产量、把模仿学习的工业栈跑起来时，General Intuition 想走的是另一条路：卖”世界模型”这个软件层，而不是卖铁。这条路线能不能扛住工厂车间和客厅里那些充满摩擦、接触密集的真实物理，还得等它在同行评审的环境里被反复验证。但至少现在，顶级硅谷资本愿意为”通用世界模型”这个赌注下重注。
安装要求和过程