Runway 试图从视频走向世界模型并挑战 Google
TechCrunch AI··作者 Rebecca Bellan
关键信息
Runway 认为，世界模型是能够模拟环境并预测其行为的系统，联合 CEO Anastasis Germanidis 把它们描述为一种科学基础设施，目标是构建更完整的现实数字孪生。公司目前估值 53 亿美元，并称在 2026 年第二季度新增了 4000 万美元的年经常性收入，同时还面临来自 Google、Luma 和 World Labs 的竞争。
资讯摘要
Runway 是一家视频生成初创公司，但它的起点并不符合典型的硅谷叙事：三位创始人都来自纽约大学 Tisch 艺术学院，其中两人来自智利，一人来自希腊，公司也在纽约发展起来。最初，Runway 因把文本提示转成可编辑、电影感视频的 AI 工具而出名，最新模型是 Gen-4.5。如今，它的技术已经进入电影和广告制作流程，并与 Lionsgate、AMC Networks 等大型媒体公司达成合作，甚至还被用于《Everything Everywhere All At Once》这样的电影制作中。
文章指出，Runway 真正引人关注的并不只是现有产品，而是它接下来想做什么。过去几年，AI 行业普遍把“语言”当成智能的核心，因此大语言模型如 ChatGPT 和 Claude 占据了主导地位。Runway 却押注另一条路线：AI 的下一次跃迁不会来自文本，而会来自视频和世界模型。
联合创始人兼联席 CEO Anastasis Germanidis 认为，直接用世界中的观察数据训练模型，才是 AI 的下一前沿。他的观点是，语言模型主要从整个互联网、社交媒体、论坛和教材中提炼人类已有知识，而世界模型可以利用更少偏见的感知数据，帮助 AI 超越既有的人类表达。按照他的设想，如果一个模型吸收足够多的观察信息，它就可能成为现实世界的数字孪生，并能像实验平台一样快速运行推演。
Runway 已经开始把这一战略付诸行动。过去六个月里，公司在视频生成之外扩展业务，并在 12 月推出了首个世界模型，计划今年再发布一个。文章解释说，世界模型是能够足够逼真地模拟环境、从而预测其行为的 AI 系统。围绕这一方向，Luma、World Labs 和 Google 也都在推进类似项目，Google 的 Genie 也在朝着同样方向演进。
Germanidis 把这种能力描述为一种科学基础设施，认为更好的世界模型可以帮助人类压缩科学研究中大量等待结果的时间，从而加速进步。如果 Runway 的判断成立，它的影响将不止于影视和内容创作，还可能延伸到游戏、机器人训练和药物发现等领域。只是，这场下注的风险同样很大，因为它面对的是资金更雄厚、技术投入更深的竞争者，尤其是 Google。
资讯正文
AI 视频生成初创公司 Runway 并没有典型的硅谷履历。没有斯坦福毕业的创始人，没有前 Google 创始人，也没有一笔足以让他们多年不用考虑营收的九位数种子轮融资。它的三位创始人——两位来自智利，一位来自希腊——在纽约大学 Tisch 艺术学院相识，并在纽约创办了这家公司。
Runway 也可能是，当你问不同的人时，当今最具影响力的 AI 公司之一。原因不在于它已经做了什么，而在于它接下来想做什么。
在过去几年里，AI 行业在很大程度上一直建立在这样一个前提之上：智能存在于语言之中。OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大语言模型体现了这一押注。
Runway 连同其他竞争者，正在做出不同的选择。其创始人认为，下一种形态的 AI 智能不会由文本构建，而会由视频和世界模型构建，这些模型学习的是世界如何运作，而不仅仅是人类如何描述世界。这样的区分听起来像是学术争论，但其影响并不只是理论上的。
Runway 联合创始人兼联席 CEO Anastasis Germanidis 表示，直接用来自现实世界的观察数据训练模型，是 AI 的下一前沿。他认为，最先抵达这一前沿的公司，不会是那些把语言做到极致的公司。
Germanidis 在 Runway 位于联合广场附近、充满阳光、氛围温馨的总部接受 TechCrunch 采访时说：“我们基本上受限于自己对现实的理解。”
Germanidis 继续说：“语言模型是在整个互联网、论坛和社交媒体、教材上训练出来的——它们是在提炼既有的人类知识。但要超越这一点，我们需要利用偏差更少的数据。”
Runway 成立于 2018 年，凭借视频生成模型——包括其最新的 Gen-4.5——以及能让用户把文字提示转化为可编辑、电影级内容的 AI 工具，建立起了自己的声誉。
如今，Runway 的技术正在为电影制作和广告代理公司的制作流程提供支持，公司还与 Lionsgate 和 AMC Networks 等大型媒体公司签署了合作协议。它的工具甚至被用于《Everything Everywhere All At Once》等影片。
Runway 目前估值为 53 亿美元，据其一位创始人称，该公司在 2026 年第二季度新增了 4000 万美元的年经常性收入。
如果 Runway 认为视频生成是通往世界模型之路的押注最终奏效，那么其结果将从好莱坞延伸到药物发现领域。如果失败，Runway 则有可能被资金更雄厚得多的竞争对手超越——其中首当其冲的是 Google。
迈出这一步
在过去六个月里，这家初创公司已经开始把计划付诸行动，在视频生成之外拓展业务，于 12 月推出了首个世界模型，并计划在今年再推出一个。（世界模型是指能足够逼真地模拟环境、从而预测其行为的 AI 系统。）
Runway 并不是唯一一家试图将具备物理感知的视频模型转化为世界模型的公司；这类模型的近期应用场景包括互动娱乐、游戏和机器人训练。初创公司 Luma 和 World Labs 也正沿着相似的路线前进，而 Google 也已将其 Genie 世界模型朝同一方向推进。
每个人都在追逐某种相似的东西：能解决人类最棘手问题的 AI。这远不是 Runway 最初的产品方向，但它既源于这项技术不断涌现的能力，也源于创始人们本就倾向于顺着技术的发展方向去探索。
在 Germanidis 看来，世界模型是一种科学基础设施。你在单一模型上训练的感官数据和观察越多，就越接近一个可工作的宇宙数字孪生——一个你能在上面以比任何实验室都更快的速度做实验的系统。他指出，科学过程中的很大一部分其实都在等待结果。如果能压缩这种等待，就能压缩进步本身。
Germanidis 说：“如果我们能造出比人类科学家更优秀的科学家，我们就能加速我们理解宇宙以及解决问题的进程。”
远大梦想
Germanidis 11 岁时在雅典爱上了编程，18 岁来到美国学习神经科学和电影。后来他转回计算机科学，在硅谷的几家科技公司工作后，决定自己已经受够了那里的文化。联席 CEO Cristóbal Valenzuela 在圣地亚哥出生并长大，本科读的是经济学，之后先从事电影行业，再转向软件。另一位来自圣地亚哥的联合创始人、首席创新官 Alejandro Matamala Ortiz 学的是广告，后来经营了一家设计公司。
三人于 2016 年在纽约大学 ITP（Interactive Telecommunications Program，互动通信项目）就读期间相识。Valenzuela 将这个研究生项目形容为“工程师的艺术学校”。
据 Matamala Ortiz 介绍，三位联合创始人在人生的某些阶段都曾立志成为电影人。因此，Runway 最初的使命很简单：我们能否用 AI 让每个人都成为电影人？
Matamala Ortiz 说，在 2023 年 2 月发布首个视频生成模型后——与 Runway 如今推出的产品相比，这个模型简直可以说是相当不起眼——这一使命演变为：我们能否让每个人都成为出色的电影人？
这要求团队规模不断扩大，才有了今天的样子。公司目前有 155 名员工，分布在纽约、伦敦、旧金山、西雅图、特拉维夫，以及最近的东京办公室。“但在整个过程中，我们学到这些模型能够理解世界如何运作，而且如果把它们扩展起来，它们对许多其他不同的事情也会有用，”他补充说。
比如机器人技术、药物发现和气候建模——这些都是让研究人员困扰了几十年的问题。去年，Runway 推出了一个机器人部门，Germanidis 表示，这一部门已经带来了真实世界的测试和部署。
和其他人一样，Germanidis 也认为这个领域正朝着在多种不同模态上训练单一模型的方向发展——文本、视频、语音以及其他传感器——而这种叠加效应正是重点所在。
在他看来，若时间和资源足够，Runway 技术自身的终极目标是生物世界模型和抗衰老研究。
Runway 能否将其在视频领域的优势延伸到世界模型，远未尘埃落定，而竞争对手也不会停下脚步。Runway 是最早开发 AI 视频生成技术的公司之一，但世界模型是一场不同的竞赛，参与者不仅实力雄厚，而且声望不俗。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，都在朝着同一个目标追赶。
AI 技能基准测试公司 Workera 的 CEO、斯坦福讲师 Kian Katanforoosh 指出，目前还没有人证明视频智能与通过世界模型实现的通用推理之间能够跨越这一步，但这并不意味着它不可能。他表示，如果 Runway 想把自己在世界模型上的押注变成现实，就需要继续积累资源——其中最重要的就是算力。
Runway 已与 CoreWeave 和 Nvidia 达成合作，但它不愿确认自己是否拥有专用集群访问权限——也就是训练前沿模型所需的那种可保障的大规模算力。
“Katanforoosh 问道：“没有集群，你怎么构建基础模型？我不认为任何人能做到。”
截至目前，Runway 已融资 8.6 亿美元，其中包括今年 2 月来自 AMD Ventures 和 Nvidia 等战略投资方的 3.15 亿美元融资轮。根据 PitchBook 的数据，这一规模大致与其最直接的竞争对手 Luma AI 和 World Labs 相当，后两者分别融资 9 亿美元和 12.9 亿美元。
但 Runway 还要面对 OpenAI 这样的既有巨头。据 CEO Sam Altman 说法，OpenAI 已融资约 1750 亿美元；而科技巨头 Google 的母公司 Alphabet 市值达到 4.86 万亿美元。Google 是 Runway 最大的威胁。该公司的 Veo 模型直接与 Runway 的视频生成业务竞争，而其 Genie 世界模型则瞄准了 Runway 正在奋力追逐的同一长期领域。
Katanforoosh 还提到了 OpenAI——据一些估算，该公司在 3 月关闭了视频平台 Sora，此前它每天在算力上的烧钱约为 100 万美元，而收入却只有约 210 万美元。他想表达的是：资源本身并不能保证生存。对 Runway 来说也同样如此。
Katanforoosh 并没有否定 Runway。他举了 AI 音频初创公司 ElevenLabs 的例子：尽管没有 OpenAI 和 Google 那样的资源与资历，它仍在各自的基准测试中表现优于二者。Katanforoosh 认为，Runway 也可能沿用类似的打法。
Runway 的创始人也没有忽视这种比较。Valenzuela 表示，这家初创公司缺乏湾区那种“标准化”反而给了他们优势。他认为，他们不仅拥有更为多元的思维方式，而且由于没有硅谷式的人脉关系，他们不得不更加务实、更加灵活，也缺少许多同行可以动用、从而让他们不必过早变现的资金储备。
而据 Runway 首席运营官 Michelle Kwon 介绍，尽管随着规模扩大，对算力的需求也在增加，公司并不急于再融资。
早期投资者、Compound 管理合伙人 Michael Dempsey 告诉 TechCrunch：“他们的背景使他们总是走在前面，更常地判断正确，并建立起一种行动极其迅速的文化。”
对 Valenzuela 来说，这种文化首先始于他看待世界的方式。作为联席首席执行官，又是一个新晋父亲，他能抽出来的空闲时间并不多，但他仍会拿来读书，包括智利诗人 Nicanor Parra；他把 Parra 形容为 Pablo Neruda 的反面：没那么正式，没那么学究，而且认为诗歌属于人民，而不是规则。
“规则只是他们发明出来的规则，”Valenzuela 说，“这就是我们在 Runway 做事方式的驱动力。他们说硅谷在这里，所以初创公司都在这里。为什么？那也只是些凭空捏造的规则。把这些全都清理掉，然后重新开始。”
来源与参考
收录于 2026-05-16