当古老农耕文明邂逅现代科技

以ChatGPT为代表的(de)语言类大模型(móxíng)重塑内容生成方式时，多模态模型还在等待它的“iPhone时刻(shíkè)”。近日(jìnrì)召开的2025智源大会(dàhuì)上，智源研究院（以下简称(jiǎnchēng)“智源”）正式发布了包括原生多模态世界模型Emu3等“悟界”大模型系列，Emu3实现了文本、图像、视频的任何组合理解与生成，通过单一模型就可以捕捉世界的规律。

AI发展之快，每年都有新话题，2024年，价格战(jiàgézhàn)是(shì)大模型的(de)关键词，2025感到风向变了，大模型应用百花齐放，反而有种大模型发展“变慢”了的体感。

事实上，市场上新旧产品同台竞技，呈现出立体(lìtǐ)、多维度的(de)(de)思考，多模态大模型更是如此。按照当前技术成熟度评估，视频生成(shēngchéng)等核心能力仍(réng)处于GPT-2到GPT-3的过渡阶段，与产业预期存在显著差距。多模态模型将经历更长的技术沉淀期，这也意味着更大的想象力空间。

大模型爆发至今，很多时候无外乎是选对了(le)方向，又懂得流量密码(mìmǎ)，一个(yígè)现象级产品就横空出世了。事实上，这种选择需要前期足够多的思考、实践和勇气。

严格来说，Emu3是智源2024年10月发布的多模态(mótài)模型，目前智源已在训练下(xià)一个版本。基于Emu3，智源还官宣了全球首个脑科学多模态通用(tōngyòng)基础模型见微Brainμ。

“当前多模态大模型的学习路径，尤其是多模态理解模型，通常(tōngcháng)是先将语言模型训练到很强的程度，再学习其他模态信息。”智源(zhìyuán)研究院院长王仲远向(xiàng)北京商报记者解释，“这就如同先达到博士学位水平，再去接触其他知识，在(zài)这个过程中，模型的能力可能会出现下降，从博士水平降到(jiàngdào)大学甚至高中水平。”

显然人类的学习路线不是这样的，从出生就开始(kāishǐ)听声音、跟物品和图像交互，反而文字(wénzì)是在幼儿园或小学才开始接触的。

Emu3所谓的(de)原生多模态大模型的原生正是如此，“是指在模型训练初始阶段，就将文字(wénzì)、图像、声音乃至脑信号等(děng)各种模态数据都(dōu)纳入其中进行训练。随着模态种类不断增加，如何从繁杂的模态数据中筛选出最有效(yǒuxiào)的信息，成为亟待突破的技术难题”，据王仲远介绍，这与企业选择的技术路线存在差异。

“技术方案不够收敛”也是Sand.ai创始人兼CEO曹越提到的多模态模型(móxíng)发展的第一个(dìyígè)挑战。

视频生成处在GPT-2-GPT-3阶段(jiēduàn)

以曹越在微软研究院、智源研究院又创立Sand.ai的经历，他(tā)认为过去有两个技术进展最令人印象深刻，“一个(yígè)是ChatGPT，或者说预训练的规模化，另一个是GPT-o2和DeepSeek R2这种类型的技术，本质(běnzhì)上(shàng)是Test-time scaling（测试时缩放(suōfàng)）”。

在他所在的视频(shìpín)生成(shēngchéng)(shēngchéng)(shēngchéng)领域，“Sora的出现，让大家意识到视频生成的质量可以这么高，但从技术方向看，DiT训练方案(fāngàn)有很大问题，核心问题就是不够可拓展”，曹越以大语言模型举例对比，“有点像2018年的BERT。当时核心痛点是，当训到10B大小时，要再更(gèng)大时就不会有进步了。BERT一开始有很好的生成效果(xiàoguǒ)，但是ChatGPT后来者居上，因为ChatGPT可以训1000B。这意味着在技术方案方面还有很大的技术空间(kōngjiān)，生成效果上也有很大的提升空间”。

智象未来(wèilái)创始人兼CEO梅涛更加直接，“目前视频生成处于GPT-2到(dào)GPT-3的阶段”。

梅涛把视频生成问题总结为三点，叙事性、稳定性、可控性。“要保证视频做5分钟和1小时是完整的故事(gùshì)，IP要有一致性。稳定性现在(zài)做得还可以”，谈到可控性，他拿自己在北京电影学院上过的一门课“镜头(jìngtóu)的语言”举例(jǔlì)，“导演的要求非常高，第几秒出现什么镜头、人物出现什么表情(biǎoqíng)要求非常高，今天的大模型还没有做到这一点，我们还在等待ChatGPT时刻的到来(dàolái)”。

其实，不管是大语言模型(móxíng)还是多模态模型，数据的(de)存量和增量、成本等一系列问题，都会限制发展，但在(zài)智谱AI CEO张鹏看来，这都是表面现象，“还有一个最瓶颈、最麻烦的地方就是商业应用”。

他进一步说，“传统的(de)(de)(de)CV（计算机视觉）模型的落地(luòdì)应用比较成熟，大模型在视觉理解能力得到提升，或者泛化能力更强以后，可以迅速替代和填补原来传统的视觉模型应用领域的空白需求，无非就是成本收益比的问题。只要有市场有需求，基础研发人员就可以把成本压下来，形成规模化(guīmóhuà)应用以后，达到商业化应用的临界点”。

对于视频生成来说，张鹏认为，“基于视觉生成，这(zhè)两个事情还没有完全统一起来。这使得我们要同时兼顾两件事。目前这两件事在技术角度上，没有太好的办法(bànfǎ)融合到一起，带来的根本(gēnběn)约束更大”。

梅涛创立的智象未来关注怎样将多模态模型进行应用，帮助客户和用户发挥创造力，提升(tíshēng)生产力。从2023年到2025年，他对(duì)多模态模型应用每年都有新观察(guānchá)。

“2023年(nián)模型就是产品，我们做的是模型的服务，也就是PaaS（平台即服务），到了(le)2024年可以卖工具，工具就是SaaS（软件即服务），我们希望做每个人都能使用的工具，后来发现工具的使用门槛比较高，特别是做影视级专业(zhuānyè)内容的需求(xūqiú)。2025年我们再往上升级，客户不用关心我们是怎么做的，我们希望直接把结果交给用户(yònghù)，帮用户做增长、跟用户分佣。”梅涛说(shuō)。

根据中研普华产业研究院的数据，2024年(nián)全球(quánqiú)多模态AI市场规模达到24亿美元，年均复合增长率超过28%。预计到2025年，全球多模态大模型市场规模将达到1280亿美元，2023—2025年复合增长率高达62.3%。虽有诸多挑战，多模态大模型的未来仍(réng)是(shì)一片星辰(xīngchén)大海。