一个"不可能"的训练任务 训练一个世界模型，意味着你要让AI"学会"整个物理世界——从水如何流动到光如何反射，从物体如何碰撞到火焰如何燃烧。
这需要什么？2026年的答案是：需要"全世界所有视频"。
Sora的训练数据据估计包含数百万小时的视频——从YouTube到TikTok，从电影到监控录像。Genie 2的训练数据包含数十万小时的游戏视频——从Minecraft到3A大作。这些数据加在一起，相当于一个人连续观看1000年的视频。
金句：训练世界模型，本质上是在"喂AI吃下整个互联网的视频"。 然后期待它从这些视频中"悟出"物理规律。
训练流程拆解 阶段一：数据收集和预处理。 收集海量视频数据（数百万小时），进行预处理：去重、质量过滤、场景分割、字幕生成。2026年，数据质量比数据数量更重要——高质量、多样化的视频比海量低质量视频更有效。
阶段二：Video Tokenizer训练。 训练一个Video Tokenizer（通常是VQ-VAE变体），将视频压缩为"潜在表示"。一个好的Tokenizer可以将视频压缩100-1000倍，同时保留关键信息（物体位置、运动、纹理）。Tokenizer的质量直接影响世界模型的质量。
阶段三：世界模型预训练。 用Transformer在压缩后的视频数据上训练"下一帧预测"。这是最耗费算力的阶段——Sora的训练估算使用了超过10,000块H100 GPU，训练数周。训练目标是：给定前N帧的潜在表示，预测第N+1帧的潜在表示。
阶段四：微调和对齐。 在特定场景（如机器人操作、自动驾驶）上微调。用RLHF或类似方法进行"物理对齐"——让人类评估"这个视频看起来物理上是否正确"，然后强化"正确"的生成。
阶段五：评估。 用FVD（Frechet Video Distance）、物理一致性评分、人类评估等方法评估世界模型的质量。2026年，评估仍然是世界模型最大的挑战之一——没有公认的"世界模型基准测试"。
训练中的三大挑战 挑战一：数据版权。 训练世界模型需要海量视频数据，但大部分视频受版权保护。2026年，世界模型的数据版权问题正在成为法律争议的焦点。
挑战二：算力成本。 训练世界模型的算力成本是训练LLM的10-100倍。Sora的训练成本估计在数亿美元级别。这让世界模型研究高度集中在少数有算力资源的公司。
挑战三：评估困难。 如何评估一个世界模型？“视频看起来逼真"不等于"物理正确”。2026年，缺乏公认的评估标准是世界模型研究的瓶颈。
结论：训练世界模型是一项"工程壮举"——它需要海量数据、天量算力和精心的工程优化。 2026年，训练世界模型仍然是"少数公司的游戏"，但开源世界模型正在改变这个格局。