今日，以色列Enigma Labs正式宣布全球首款AI生成多人游戏模型Multiverse全面开源，其研发成本仅1500美元（约合人民币1万元），且支持普通个人电脑运行。这一技术突破不仅填补了AI生成多人游戏领域的空白，更将动态世界模型的构建门槛降至前所未有的水平，标志着人工智能向通用智能（AGI）迈出关键一步。
从“单机”到“多人”：AI如何破解视角一致性难题？
传统AI生成内容（AIGC）多聚焦于单人场景，而多人互动需解决核心问题：不同玩家的视角必须反映同一物理规则下的真实世界状态。例如，两辆赛车碰撞时，双方画面需严格同步，否则将导致逻辑混乱。Enigma Labs通过多模态融合架构攻克了这一难题：
输入融合：将两名玩家的操作指令（如转向、油门）编码为联合动作向量，确保行为逻辑统一。画面生成：采用扩散模型，将双方视角拼接为单张图像（沿颜色通道轴堆叠），再通过去噪网络生成同步帧。长时预测：引入稀疏采样技术，混合近期4帧与历史20帧数据，捕捉车辆相对运动轨迹，使模型可预测未来15秒内的动态。
这一架构在经典赛车游戏《GT赛车4》中验证成功，玩家可实时体验超车、漂移等互动，且AI生成的画面分辨率达720p，帧率稳定在30fps。
1500美元背后的“低成本密码”：自动化数据生成与开源生态
Multiverse的研发成本仅1500美元，远低于传统游戏引擎开发。其低成本秘诀在于：
自动化数据采集：利用游戏内置的B-Spec模式，由AI代替人类完成数小时驾驶，并通过计算机视觉解析屏幕HUD元素（如油门条、转向灯），逆向还原操作指令，避免手动录制。课程学习策略：训练初期聚焦车辆运动学（如加速、转向），后期扩展至复杂交互场景，显著提升模型效率。全面开源：代码、数据集、模型权重及技术文档已在GitHub和Hugging Face开放，开发者可基于此构建自定义多人游戏或模拟环境。团队核心成员Jonathan Jacobi强调：“开源是技术民主化的基石。我们期待Multiverse成为多智能体协作、虚拟社会模拟的基础设施。”
超越游戏：动态世界模型如何重塑未来？
Multiverse的技术潜力远超游戏领域：
教育模拟：多人协作训练场景（如急救、工程操作）可低成本复现，提升学习效率。自动驾驶：通过模拟复杂交通互动，加速算法迭代。虚拟社会实验：智能体在共享环境中学习、竞争与协作，为社会学研究提供新工具。业界专家评价，这一成果标志着AI从“静态内容生成”迈向“动态世界构建”，为AGI实现“理解共同环境”奠定了基础。
团队背景：军事科技与创业基因的融合
Enigma Labs团队由以色列前8200部队成员领衔，该部队以网络安全与算法研发闻名。成员兼具军工级漏洞研究、芯片设计及系统工程经验，擅长将军事领域的高效方法论迁移至AI开发。此次开源也被视为以色列科技界对全球AI生态的又一重要贡献。
挑战与展望：技术平权下的行业变革
Multiverse的问世加剧了AI对游戏行业的颠覆：中小团队可借助开源工具低成本开发“爆款”，而大厂需重新思考技术护城河。据《2025年游戏产业报告》，全球AI生成游戏市场规模已达5300万美元，且年增速超300%。未来，随着多智能体模型普及，“玩家与AI共创世界”或成游戏新范式。
Enigma Labs下一步计划扩展至更多游戏类型（如角色扮演、策略对战），并探索实时语音交互与物理引擎的深度集成。正如Jacobi所言：“这不是终点，而是AI构建虚拟宇宙的起点。”
