世界盃輸球后，梅西押注了估值 50 億美元的“AI上帝”

在今年的世界盃決賽當中，39歲的梅西（Lionel Messi）未能再次舉起大力神盃，賽場上的失利並未讓這位傳奇球星停下腳步。賽後不久，媒體便揭露他在另一個領域悄悄下了重注——梅西旗下的投資平台Play Time，近期參與了由AI領域重量級人物李飛飛所創辦的World Labs的投資。這家專注於空間智能的公司，估值據傳已達到約50億美元，也讓梅西的商業布局再度成為話題。對頂級運動員來說，將場上累積的財富化為更大的商業版圖，早已屢見不鮮。

NBA巨星詹姆斯（LeBron James）透過股權投資、體育資產與媒體公司建立起自己的帝國；C羅的事業則橫跨飯店、健身與醫療；網球傳奇小威廉絲（Serena Williams）甚至成立專業創投機構。相較之下，梅西在創投領域的起步顯得慢了許多。直到2022年，他才與合作夥伴共同創立Play Time，開始投入體育、媒體與科技類新創。如今雖已陸續投資數個項目，但尚未出現一筆公認能證明其眼光的代表作。正因如此，梅西這次押注World Labs，格外引發關注。這家公司並非那種穩定獲利的成熟企業，而是還在摸索商業模式的早期公司。

World Labs成立當年還沒有產品，估值就已突破10億美元；如今首款產品才剛剛落地，市場傳出的估值更飆升至約50億美元。一位投資成績尚未受到考驗的球王，遇上一家產品初問世、身價卻已被推到數十億美元的AI公司，這筆交易究竟是慧眼獨具，還是風險極高的賭注？梅西在足球界的地位無庸置疑，但在AI領域，被他押注的李飛飛同樣是舉足輕重的人物。李飛飛最廣為人知的成就，是帶領團隊建立ImageNet。2000年代後期，研究人員雖然已經開始教電腦辨識貓、狗、汽車與行人，但訓練圖片數量稀少，各家使用的題目也不統一，難以客觀比較演算法的優劣。李飛飛決定為全球AI打造一套統一的視覺題庫。

她帶領團隊從網路上收集圖片，並動員成千上萬的普通人協助標籤。最終，ImageNet收錄超過1400萬張圖片，涵蓋兩萬多個類別。正是這項看似只是「整理圖片」的工作，徹底改變了人工智慧的發展軌跡。2012年，AlexNet參加ImageNet圖像辨識挑戰賽，錯誤率比第二名低了超過10個百分點。這個結果讓整個產業第一次清楚看到：只要具備足夠的數據，搭配神經網路與GPU，機器辨識圖片的能力就能產生質的飛躍。此後，大量研究人員轉向深度學習，人臉辨識、自動駕駛、AI生成圖片等技術也因而加速發展。ImageNet被視為現代AI浪潮的重要起點，李飛飛也成為電腦視覺領域無法迴避的名字。

她曾掌管史丹佛大學的人工智慧實驗室，也曾擔任Google Cloud的AI首席科學家。過去，李飛飛帶領AI「看見」世界；如今，她想讓AI更進一步理解親眼所見的場景。2023年，她在史丹佛的一場機器人論壇上提出，ChatGPT讓人們看到語言智慧的突破，但AI若要真正走入現實世界，光理解文字並不夠。人類走進一個房間，能迅速判斷桌椅的位置、門的開關方式，以及自己能通過的空間；機器人即使能辨識物體，來到陌生環境後，仍可能需要重新感知、規畫甚至訓練。李飛飛將這種理解物體、空間以及人與環境關係的能力稱為「空間智能」。

2024年，李飛飛與三位電腦視覺與圖形學專家共同創辦World Labs，目標就是補上AI的這塊能力。公司成立當年便獲得2.3億美元融資，領投方包括矽谷頂級創投a16z、NEA以及Radical Ventures，晶片大廠輝達（NVIDIA）、超微（AMD）與英特爾旗下的投資機構也紛紛加入。到了2026年，輝達與超微繼續跟投，全球最大設計軟體公司之一Autodesk更一口氣投資2億美元。從創辦人的履歷到投資陣容，梅西這次至少跟對了團隊，但跟對人並不保證這筆投資就是門好生意。World Labs首先要證明，空間智能能變成一個有人願意付錢的產品。

2024年底，該公司首次公開技術成果：使用者只需上傳一張普通照片，系統便能將其變為一個可自由探索的三維場景。一張客廳照片經過處理後，使用者可以繞過沙發，看到原本被遮擋的家具；一張城市街景也能從不同角度繼續探索建築與道路。2025年，World Labs正式推出第一款產品Marble。除了圖片，它還能根據文字、影片甚至簡單的3D布局生成三維世界，並允許使用者進一步編輯、擴展與組合。Marble就像一台AI版的「上帝模擬器」，一句話或一張照片就能憑空建構出可以走進去、還能繼續改造的3D世界。這項技術最容易打入的領域包括遊戲、影視、建築設計與虛擬實境。

過去這些產業中的3D內容，需要專業人員逐一建模、添加材質與調整燈光，製作週期長且成本高昂。如果Marble能將一張圖片直接變成可編輯的三維世界，它最先賣掉的，就是這些行業中最昂貴的資源之一：製作時間。Autodesk願意砸下2億美元，也與這項現實需求有關——其客戶遍布建築、製造、影視與遊戲領域，一旦World Labs的模型進入專業工作流程，空間智能就能成為一項可收費的工具生意。更大的想像空間則來自機器人領域。2026年7月，World Labs收購機器人模擬平台SceniX，開始補強物理模擬與機器人訓練能力。目標是讓生成的虛擬世界不只看起來逼真，裡頭的物體還得遵守重力、碰撞與運動規律。

如此一來，機器人可以先在AI生成的工廠或家庭環境中練習抓取、移動與避障；自動駕駛系統也能提前經歷暴雨、施工以及行人突然衝出等極端情況。倘若這條路走通，World Labs能賣的就不只是一個3D創作工具，而是整套機器人訓練所需的環境、模擬器與數據。當然，這部分潛力目前仍停留在願景階段。Marble可以生成一間虛擬房屋，但還無法直接讓機器人走進真實的房屋，把桌上的杯子穩穩拿起來。從畫出一個三維世界，到準確模擬物理規律，再到控制機器人完成任務，中間仍有相當遙遠的距離。

與此同時，Google DeepMind已經推出能生成互動環境的Genie系列模型，輝達也透過Omniverse與Cosmos平台，搭建機器人訓練所需的數位世界。這些巨頭的入場，一方面證明空間智能確實值得投入，另一方面也代表World Labs必須與資源更雄厚的對手競爭。如果空間智能成為繼大型語言模型之後的下一塊AI基礎設施，而World Labs能站穩領先地位，那麼如今數十億美元的身價或許還有上漲空間；反之，如果Marble最終只是個更先進的3D生成工具，公司提前透支的市場想像恐怕難以兌現。世界盃已經分出勝負，梅西在AI領域的這場比賽，才剛剛鳴哨開場。