Den här veckan modererade jag en panel om världsmodeller på All In-konferensen (ingen koppling till podden), vilket gav mig en plats på första parkett till ett av AI-världens mest mystiska hörn. De stora aktörerna är Yann LeCuns AMI Labs och Fei-Fei Lis World Labs – båda flödande av buzz och finansiering, och båda placerar sig någonstans mellan "låg" och "inte alls" på skalan över att försöka tjäna pengar.

I grunden handlar världsmodeller om att automatisera rumslig intelligens, så området skulle kunna ta många spännande och lukrativa riktningar: robotik, interaktiv video, mer komplexa självkörande system. Men när jag började pressa på var vi faktiskt skulle se tekniken kommersialiseras, blev det dimmigt. Det närmaste en auktoritet jag hittade var Michael Rabbat, medgrundare av AMI Labs och bolagets VP of World Models, som deltog i panelen. När jag pressade honom på exakt vad bolaget arbetade med, var han undvikande. "Vi pratar om det när vi är redo att prata om det." Via e-post förtydligade han: "Vi är fortfarande i en forsknings- och byggfas, så vi pratar inte offentligt om några produktplaner eller tidslinjer."

För att vara rättvis är AMI mindre än ett år gammalt, så att hålla tyst är rimligt nog. Men den här typen av undvikande sträcker sig över hela världsmodelleringsområdet. World Labs Marble är förmodligen den mest fullt utvecklade produkten inom området, med demos som sträcker sig från enkel medieskapande till att bygga utforskningsbara miljöer för videospel och CGI-effekter. Det finns robotikanvändningsfall också, men hela plattformen verkar mer designad för att demonstrera kapacitet än att sälja något.

Den hemlighetsmakeriet sträcker sig till och med till bolagens leverantörer. Vid sidan av samma konferens pratade jag med Alex de Vigan, VD för Physicl – en dataleverantör för den framväxande världsmodellbranschen. Han säger att han vet att Physicls data har varit användbar för vad de än bygger, men han är fortfarande i mörkret om vad det exakt är. "Jag önskar att de skulle berätta mer. Vi skulle kunna bygga mer användbar data om vi visste vad de arbetade med", sa de Vigan till mig.

En del av mysteriet kommer från hur mångsidiga världsmodeller är som idé. Den enklaste versionen är en navigerbar karta över världen, liknande de AI-modeller som driver självkörande bilar. Men samma modelleringsmetod som hjälper en Waymo att ta sig genom trafiken skulle också kunna hjälpa en humanoid robot att bära lådor, eller förvandla några minuters videomaterial till en utforskningsbar miljö. AMI har redan doppat tån i tillverkning, biomedicin, robotik och till och med AI-programvara för läkare genom sitt Nabia-partnerskap. Säkert kommer de inte att satsa på alla – men kanske en eller två sticker ut?

Ingen tvivlar på att det finns många livskraftiga affärer att bygga på världsmodellteknik – och så länge det är lätt att samla in pengar finns det inget särskilt tryck att fokusera på en. Faktum är att det finns goda skäl att inte göra det. Om AMI imorgon meddelade att de hade byggt en humanoid OpenClaw eller ett nästa generations Hollywood-renderingssystem, skulle många andra labb plötsligt bli mycket intresserade av området. Snart skulle labbet möta potentiell konkurrens från de andra världsmodellbolagen, neolabben och till och med OpenAI och Anthropic.

På sätt och vis är det baksidan av all den lätta finansieringen. Dina konkurrenter kan också samla in pengar – och samma pengar som låter dig bygga under radarn finansierar också många potentiella rivaler när vägen till marknaden blir tydlig. Men även om den konkurrensen är oundviklig är det bäst att fördröja den så länge som möjligt, vilket innebär att hålla tyst om exakt vad man bygger.

Cixin Liu-fans kommer att känna igen detta som ett mörk skog-scenario: Om du inte vet vem som finns i skogen, är det bäst att inte dra uppmärksamhet till dig.

Det här inlägget publicerades först den 18 september 2026.