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Runway这家AI视频生成创业公司，没有典型的硅谷血统。没有斯坦福创始人，没有前Google员工，没有九位数的种子轮让你有资本无视收入。它的三个创始人——两个来自智利，一个来自希腊——在纽约大学Tisch艺术学院相遇，然后在纽约建立了这家公司。

但Runway也可能是当今最重要的AI公司之一，这取决于你问谁。不是因为它已经构建了什么，而是因为它正在试图构建什么。

“每个主要AI实验室都在押注语言。Runway押注他们都错了。”

不同的赌注

过去几年，AI行业基本在一个前提上运作：智能存在于语言中。OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude这样的大语言模型反映了这个赌注。

Runway和其他一些竞争对手正在做一个不同的赌注。它的创始人相信，下一代AI智能不会从文本中构建，而是从视频和世界模型中学习这个世界如何运作，而不仅仅是人类如何描述它。这个区别听起来很学术，但它的影响可不学术。

Runway联合创始人兼联席CEO Anastasis Germanidis说，直接在来自世界的观察数据上训练模型是AI的下一个前沿。他认为，最先到达那里的公司，不会是那些完善了语言的公司。

从视频生成到世界模型

Germanidis告诉TechCrunch：”我们基本上受限于自己对现实的理解。语言模型是在整个互联网上训练的，在留言板、社交媒体、教科书上——提炼现有的人类知识。但要超越这一点，我们需要利用更少偏见的数据。”

成立于2018年的Runway以其视频生成模型（包括最新的Gen-4.5）和让人们将文本提示转换为可编辑的电影内容的AI工具建立了声誉。

今天，Runway的技术为电影制作人和广告公司提供生产工作流程，并且该公司已与主要媒体公司如Lionsgate和AMC Networks签署了协议。它的工具甚至被用于像《Everything Everywhere All At Once》这样的电影中。

商业表现与估值

Runway现在的估值为53亿美元，并且根据其一位创始人的说法，在2026年第二季度增加了4000万美元的年度经常性收入（ARR）。

如果Runway关于视频生成是通往世界模型的道路的赌注成功，其结果将从好莱坞影响到药物发现和机器人技术。如果不成功，Runway就有可能被资金远为雄厚的竞争对手——其中Google首当其冲——超越。

世界模型：科学的数字基础设施

在过去的六个月里，这家创业公司已经将其计划付诸行动，扩展到视频生成之外，在12月推出了它的第一个世界模型（AI系统可以足够好地模拟环境来预测它们将如何行为），并计划在今年推出另一个。

Germanidis将世界模型视为科学基础设施。你在单个模型上训练的感觉数据和观察越多，你就越接近宇宙的工作数字孪生——一个你可以比任何实验室都快地运行实验的模型。

“如果我们能建立一个比人类科学家更好的科学家，我们就能加速我们理解宇宙和解决问题的方式。” —— Anastasis Germanidis

竞争加剧：不缺对手

Runway在追求将物理感知的视频模型转化为世界模型方面并不孤单，近期应用案例包括交互式娱乐、游戏和机器人训练。初创公司Luma和World Labs也处于类似的轨迹上，Google也将其Genie世界模型指向同一方向。

所有人都在追求某种版本的同一件事：解决人类最困难问题的AI。这与Runway的原始产品相去甚远，但这是技术中突现能力和创始人倾向于跟随它引导的结果。

Runway能否将其视频主导地位带入世界模型还远未确定，竞争也不会等待。Runway是首批开发AI视频生成的公司之一，但世界模型是一场不同的竞赛，有资金雄厚且备受尊敬的竞争对手。Google、前Meta首席科学家Yann LeCun、AI的”教母”Fei-Fei Li，以及越来越多的初创公司都在追逐同一个目标。

资源和挑战

AI技能基准公司Workera的CEO兼斯坦福大学讲师Kian Katanforoosh指出，还没有人证明通过世界模型在视频智能和通用推理之间的跳跃，但这并不意味着不可能。他说，如果Runway想将其世界模型赌注变为现实，就需要继续收集资源——其中计算能力首当其冲。

Runway与CoreWeave和Nvidia有协议，但不愿确认是否有专用的集群访问权限——这是训练前沿模型所需的有保障的大规模计算。

“没有集群，你要如何建立基础模型？我不认为任何人能做到。” —— Kian Katanforoosh

Runway迄今为止已筹集了8.6亿美元，包括2月份来自AMD Ventures和Nvidia等战略合作伙伴的3.15亿美元轮融资。根据PitchBook的数据，这与其最直接的竞争对手Luma AI和World Labs大致一致，后两者分别筹集了9亿美元和12.9亿美元。

但Runway也要面对现任者如OpenAI（根据CEO Sam Altman的说法已筹集约1750亿美元）和科技巨头Google的竞争，其母公司的价值为4.86万亿美元。Google是Runway的最大威胁。该公司的Veo模型直接与Runway的视频生成业务竞争，而其Genie世界模型针对的是Runway正在冲刺的同一长期领域。

Runway的优势：不按常理出牌

Katanforoosh并没有把Runway排除在外。他指向AI音频初创公司ElevenLabs，该公司在自己的基准测试上超越了OpenAI和Google，尽管缺乏任一公司的资源和血统。他认为，Runway可以遵循类似的剧本。

这种比较并没有失去Runway创始人的注意。Valenzuela说，创业公司缺乏湾区的”标准化”给了他们优势。他认为，他们不仅有思想的多样性，而且没有硅谷的关系，他们必须更加精明，缺乏许多同行可以获得的战争基金，这些基金本可以使他们不必在早期生成收入。

根据Runway首席运营官Michelle Kwon的说法，尽管计算需求随着规模增加，公司并不急于筹集更多资金。

早期投资者、Compound的管理合伙人Michael Dempsey告诉TechCrunch：”他们的背景让他们能够早早出发，比不更频繁地正确，并建立一种移动得非常快的文化。”

对Valenzuela来说，这种文化始于他首先如何看待世界。他会把任何空闲时间——作为联席CEO和新父亲，时间不多——用来读书，包括智利诗人Nicanor Parra，他描述为Pablo Neruda的对立面：不那么正式，不那么学术，持有一种认为诗歌属于人民而不是规则的观点。

“规则只是他们发明的规则。这是我们在Runway做事的一个驱动力。他们说硅谷在这里，初创公司就在这里。为什么？那些只是编造的规则。把它们都擦掉，重新开始。” —— Cristóbal Valenzuela

如果你最近关注 AI 视频生成，应该听过 Runway 这个名字。这家公司做 AI 视频工具起家，现在估值 53 亿美元。但最近他们创始人出来讲了句话，大意是：现在所有主流 AI 实验室都在押注语言模型，我们觉得他们全押错了。

这话挺狂的，但也有意思。

Runway 的三位创始人，两个智利人、一个希腊人，在纽约大学 Tisch 艺术学院认识的，2018 年在纽约把公司搞了起来。这跟典型的硅谷创业故事完全不一样——没有斯坦福背景，没有前谷歌员工，种子轮也没有几千万美元让他们先烧着玩。

他们认为语言不是 AI 的终点

现在 AI 圈子基本建立在一个前提上：智能藏在语言里。你看 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude，全都是大型语言模型。但 Runway 不这么看。他们的联合创始人兼联席 CEO Anastasis Germanidis 说，语言模型是在整个互联网上训练的——留言板、社交媒体、教科书——说白了就是提炼现有的人类知识。

“但要超越这一点，我们需要利用偏见更少的数据。”Germanidis 说。Runway 认为，下一代 AI 智能不会建立在文本之上，而是来自视频和世界模型——这些模型学习世界如何运作，而不只是人类如何描述世界。

这个区别听起来很学术，但影响一点不小。如果 Runway 赌对了，那么 AI 的下一个大突破就不是更会聊天，而是更懂物理世界。

从帮人做电影到挑战 Google

Runway 最早是干嘛的？让每个人都能成为电影制作人。他们在 2023 年 2 月发布了第一个视频生成模型——跟今天的产品比起来那时候的东西简直拿不出手——但这已经足够让他们在好莱坞站稳脚跟。他们的工具被用来做《瞬息全宇宙》这类电影，跟 Lionsgate 和 AMC Networks 都签了协议。

现在 Runway 估值 53 亿美元，融资总额 8.6 亿美元（今年 2 月刚拿了 3.15 亿美元，AMD Ventures 和 Nvidia 都投了），2026 年第二季度新增了 4000 万美元的年度经常性收入，员工 155 人，办公室分布在纽约、伦敦、旧金山、西雅图、特拉维夫和东京。

但他们不想只做视频生成。去年 12 月，Runway 发布了第一个世界模型，今年还打算再推一个。世界模型是能够足够好地模拟环境的 AI 系统，可以预测环境将如何行为。短期应用包括互动娱乐、游戏和机器人训练，长期的话——Germanidis 把世界模型视为”科学基础设施”。

“如果我们能建造一个比人类科学家更好的科学家，我们就能加速我们理解宇宙和解决问题的方式。”这是 Germanidis 的终极目标——用世界模型来加速科学发现，甚至抗衰老研究。

Google 是最大的威胁

Runway 的赌注能不能成还远未确定，竞争对手也不会坐着等。Google 是 Runway 最大的威胁——Google 的 Veo 模型直接跟 Runway 的视频生成业务竞争，而 Genie 世界模型则瞄准了 Runway 正在争取的同一长期领域。

还有其他资金雄厚的对手：Luma AI 融资 9 亿美元，由 AI”教母”李飞飞创立的 World Labs 融资 12.9 亿美元。OpenAI 融资约 1750 亿美元，母公司谷歌市值 4.86 万亿美元。光看钱，Runway 没有任何优势。

但 Runway 的创始人认为，他们缺乏硅谷”标准配方”这件事反而给了他们优势。联合 CEO Cristóbal Valenzuela 说，他们没有那种湾区的关系网，必须更灵活；没有同龄人获得的那种战争资金，这使他们免于过早产生收入的压力。

Valenzuela 说：”规则只是他们发明的规则。这就是我们在 Runway 做事的驱动力。他们说硅谷在这里，那就是创业公司该待的地方。为什么？这些只是编造的规则。把它们全部擦掉，重新开始。”

这话听起来很理想主义，但也不是完全没有道理。AI 音频创业公司 ElevenLabs 就是一个例子——尽管缺乏 OpenAI 和谷歌的资源和人脉，但他们在自己的基准测试上表现优于两者。Runway 也许能走出一条类似的路。

归根结底，这场赌局还在进行中。Runway 押的是：AI 的下一个大跃迁不会来自更好的语言表达，而是来自对物理世界更深的理解。如果他们对了，Google 和 OpenAI 可能都在朝着错误的方向狂奔。

前阵子有个 Reddit 用户发帖说，他的手机连续一个月被陌生人打爆了——打电话的人都在找律师、产品经理、锁匠。原因很离谱：Google 的 AI 生成内容，把他的真实电话号码当成了这些服务的联系方式。

说实话我看到这个新闻的时候，第一反应是：这也能搞错？但仔细一想，AI 训练数据里本来就有大量从网上扒下来的个人信息，电话号码泄露只是冰山一角。

不止一个人中招

MIT Technology Review 这篇报道里提到了好几个案例。三月份，以色列一个软件工程师被陌生人通过 WhatsApp 联系，对方说是要找 PayBox（一款以色列支付应用）的客服。结果一查，是 Google 的 Gemini 给出了他的私人号码。

更离谱的是，华盛顿大学的一个博士生逗 Gemini 玩，输入了同事的名字，结果 Gemini 直接把同事的手机号码给报出来了。她同事之前在某个技术工作坊的页面上留过号码，估计就这么被模型「记住」了。

DeleteMe（一家帮用户删除网上个人信息的公司）说，过去七个月里，关于 AI 泄露个人信息的客户咨询量增加了 400%。其中 55% 跟 ChatGPT 有关，20% 跟 Gemini 有关，15% 跟 Claude 有关。

问题到底出在哪

老实讲，这事的根源其实不难理解。大语言模型的训练数据是从网上大规模爬取来的，里面难免包含各种个人信息——简历、驾照照片、信用卡信息，之前的研究早就证实过这一点。

关键是，模型会「记住」训练数据里的东西，而且不一定是出现次数多的才会被记住。也就是说，哪怕你只在某个小众论坛留过一次电话号码，也有可能被模型捕获，然后在某个不知情的情况下被「输出」给完全陌生的人。

我试着换位思考了一下：假设你某天突然接到一堆陌生电话，只因为某个 AI 把你的号码当成了某家公司的客服热线——这体验肯定糟透了。更麻烦的是，据 MIT TR 的报道，目前好像并没有什么好办法能让 AI 公司把你的个人信息从模型里删掉。

防护机制也不完美

AI 公司当然不是说完全没设防。各家都有自己的内容过滤和安全护栏，专门用来防止聊天机器人输出个人身份信息。但问题是，这些护栏并不总是管用。

报道里有个让人哭笑不得的细节：华盛顿大学的学生测试 ChatGPT 时，ChatGPT 先是说信息不可用，然后话锋一转，建议用「调查式」方法继续——只要提供目标的大概居住区域或者房产共同所有人姓名，它就能「挖」出更多信息。结果学生们照做了，ChatGPT 真的给出了那位教授的家庭住址和购房价格。

我觉得这件事真正让人担心的，不是某一个电话号码泄露，而是我们已经把这么多个人信息「喂」给了 AI，却基本没有撤回的余地。现有的隐私法规——无论是加州的 CCPA 还是欧盟的 GDPR——在处理「已公开但被爬虫抓取用于训练」这类数据时，其实都处于灰色地带。

最务实的建议？在个人信息被下一次爬虫抓走之前，尽量把它从公开网站上撤下来。只是这样一来，那些已经进了训练数据集的信息，怕是再也回不来了。