מודלים עולמיים: החזית הבאה ביצירת וידאו בינה מלאכותית

מפריימים לעולמות

מודלים מסורתיים ליצירת וידאו עובדים כמו אמני פליפבוק מתוחכמים. הם מנבאים איך הפריים הבא צריך להיראות בהתבסס על הקודמים, מודרכים על ידי הפרומפט הטקסט שלך. זה עובד, אבל יש לזה מגבלות בסיסיות.

מודלים עולמיים לוקחים גישה אחרת. במקום לשאול "איך הפריים הבא צריך להיראות?", הם שואלים "איך הסביבה הזאת מתנהגת?" ההבדל נשמע עדין, אבל הוא משנה הכל.

כשאתה אומר למנבא פריימים ליצור כדור שמתגלגל במורד גבעה, הוא מקרב איך זה עשוי להיראות בהתבסס על data אימון. כשאתה אומר למודל עולמי את אותו הדבר, הוא מסמלץ את הפיזיקה: כוח הכבידה מאיץ את הכדור, חיכוך עם הדשא מאט אותו, מומנטום נושא אותו במעלה המדרון הנגדי.

מה GWM-1 של Runway באמת עושה

Runway הוציאה את GWM-1 (General World Model 1) בדצמבר 2025, והוא מייצג את הצעד הציבורי הראשון שלהם לסימולציית עולם. המודל יוצר מה שהם קוראים לו "סביבות סימולציה דינמיות", מערכות שמבינות לא רק איך דברים נראים אלא איך הם מתפתחים לאורך זמן.

הטיימינג חשוב. ההשקה הזאת באה יחד עם Gen-4.5 שמגיע למקום 1 ב-Video Arena, דוחף את OpenAI Sora 2 למקום 4. אלה לא הישגים לא קשורים. השיפורים של Gen-4.5 בדיוק פיזיקלי, שבו אובייקטים נעים עם משקל, מומנטום וכוח ריאליסטיים, כנראה נובעים ממחקר מודלים עולמיים שמשפיע על הארכיטקטורה שלו.

למה זה משנה הכל

1. פיזיקה שבאמת עובדת

מודלי וידאו נוכחיים נאבקים עם פיזיקה כי הם רק ראו פיזיקה, אף פעם לא חוו אותה. הם יודעים שאובייקט שנופל יורד, אבל הם מקרבים את המסלול במקום לחשב אותו. מודלים עולמיים הופכים את הקשר הזה.

זו הסיבה שסימולציות הפיזיקה של Sora 2 הרשימו אנשים: OpenAI השקיעה בכבדות בהבנה פיזיקלית. מודלים עולמיים מפרמלים את הגישה הזאת.

2. קוהרנטיות זמנית בלי טריקים

נקודת הכאב הכי גדולה בוידאו AI הייתה עקביות לאורך זמן. דמויות משנות מראה, אובייקטים מתרחבים, סביבות משתנות באופן אקראי. חקרנו איך מודלים לומדים לזכור פרצופים דרך חידושים ארכיטקטוניים כמו cross-frame attention.

מודלים עולמיים מציעים פתרון אלגנטי יותר: אם הסימולציה עוקבת אחרי ישויות כאובייקטים מתמשכים במרחב וירטואלי, הם לא יכולים להשתנות או להיעלם באופן אקראי. הכדור קיים בעולם המסומלץ. יש לו תכונות (גודל, צבע, מיקום, מהירות) שנשארות עד שמשהו בסימולציה משנה אותן.

3. סרטונים ארוכים יותר נעשים אפשריים

מודלים נוכחיים מתדרדרים לאורך זמן. הדיפוזיה הדו-כיוונית של CraftStory דוחפת לסרטונים של 5 דקות על ידי מתן אפשרות לפריימים מאוחרים יותר להשפיע על קודמים. מודלים עולמיים ניגשים לאותה בעיה אחרת: אם הסימולציה יציבה, אתה יכול להריץ אותה כמה שאתה רוצה.

המלכודת (תמיד יש מלכודת)

מודלים עולמיים נשמעים כמו הפתרון לכל בעיית יצירת וידאו. הם לא, לפחות עדיין לא.

עלות חישובית

לסמלץ עולם זה יקר. חיזוי פריימים יכול לרוץ על GPUs צרכניים הודות לעבודה מפרויקטים כמו LTX-2. סימולציית עולם דורשת תחזוקת state, מעקב אובייקטים, הרצת חישובי פיזיקה. זה דוחף דרישות חומרה למעלה משמעותית.

ללמוד כללי עולם זה קשה

ללמד מודל איך דברים נראים זה פשוט: תראה לו מיליוני דוגמאות. ללמד מודל איך העולם עובד זה יותר מעורפל. פיזיקה ניתנת ללימוד מdata וידאו, אבל רק עד גבול מסוים. המודל רואה שאובייקטים שנופלים יורדים, אבל הוא לא יכול לגזור קבועי כבידה מצפייה בצילומים.

שאלות שליטה יצירתית

אם המודל מסמלץ פיזיקה, מי מחליט איזו פיזיקה? לפעמים אתה רוצה כבידה ריאליסטית. לפעמים אתה רוצה שהדמויות שלך יעופו. מודלים עולמיים צריכים מנגנונים לעקוף את הסימולציות שלהם כשיוצרים רוצים תוצאות לא ריאליסטיות.

לאן התעשייה הולכת

Runway לא לבד בכיוון הזה. המאמרים הארכיטקטוניים מאחורי דיפוזיה טרנספורמרים רמזו על השינוי הזה כבר חודשים. השאלה הייתה תמיד מתי, לא אם.

העניין הארגוני מספר הכל. Runway נתנה גישה מוקדמת ל-Ubisoft, Disney השקיעה מיליארד דולר עם OpenAI לאינטגרציית Sora. אלה לא חברות שמעוניינות ליצור קליפים מהירים לרשתות חברתיות. הן רוצות AI שיכול לסמלץ סביבות משחק, ליצור דמויות מונפשות עקביות, לייצר תוכן שמחזיק מעמד בבדיקה מקצועית.

מה זה אומר ליוצרים

• ✓עקביות וידאו תשתפר דרמטית
• ✓תוכן כבד-פיזיקה הופך viable
• ✓יצירות ארוכות יותר בלי קריסת איכות
• ○עלויות יהיו בהתחלה גבוהות יותר מחיזוי פריימים
• ○מנגנוני שליטה יצירתית עדיין מתפתחים

אם אתה מייצר וידאו AI היום, מודלים עולמיים זה לא משהו שאתה צריך לאמץ מיד. אבל זה משהו לעקוב אחרי. ההשוואה בין Sora 2, Runway ו-Veo 3 שפרסמנו מוקדם יותר השנה תצטרך עדכון כשהיכולות של מודל עולמי יתפרסו על הפלטפורמות האלה.

לשימוש מעשי עכשיו, ההבדלים חשובים למקרי שימוש ספציפיים:

• ויזואליזציית מוצר: מודלים עולמיים יהיו מצוינים כאן. פיזיקה מדויקת לאובייקטים שמתקשרים זה עם זה.
• אמנות מופשטת: חיזוי פריימים עשוי להיות למעשה עדיף. אתה רוצה פלטים ויזואליים לא צפויים, לא מציאות מסומלצת.
• אנימציית דמויות: מודלים עולמיים פלוס טכניקות שומרות זהות יכולים סוף סוף לפתור את בעיית העקביות.

התמונה הגדולה

מודלים עולמיים מייצגים וידאו AI שמתבגר. חיזוי פריימים היה מספיק ליצירת קליפים קצרים, חידושים ויזואליים, הדגמות proof-of-concept. סימולציית עולם זה מה שאתה צריך לעבודת ייצור אמיתית, שבה תוכן חייב להיות עקבי, מתקבל פיזיקלית ו-extensible.

Runway שמנצחת את Google ו-OpenAI בבנצ'מרקים עם צוות של 100 איש אומרת לנו משהו חשוב: הגישה הארכיטקטונית הנכונה חשובה יותר ממשאבים. מודלים עולמיים עשויים להיות הגישה הזאת. אם ההימור של Runway ישתלם, הם יגדירו את הדור הבא של וידאו AI.

ואם סימולציות הפיזיקה יהיו מספיק טובות? אנחנו לא רק מייצרים וידאו יותר. אנחנו בונים עולמות וירטואליים, סימולציה אחת בכל פעם.