高盛近期发布的一份研究报告提出了一个具有前瞻性的判断：世界模型，极有可能成为未来AI基础设施需求的“第二增长引擎”。

初次听到“世界模型”这一概念，或许会让人感到有些抽象。简单来说，它与大语言模型存在本质差异——后者主要聚焦于文本与图像的处理，而世界模型则致力于深入理解物理世界及社会系统中那些复杂的因果关系。例如，它能够模拟摩擦力的作用机制、材料在特定条件下的行为变化、供应链如何应对突发冲击，甚至是一个政策调整可能引发的连锁效应，或是两家企业之间的竞争策略将形成怎样的博弈格局。

那么，世界模型具体能发挥哪些作用？报告指出了两条清晰的路径：物理世界模型，将赋能机器人、物流、自动驾驶以及工业设计等硬核应用场景；社会世界模型，则可用于战略推演、投资决策、治理压力测试乃至政策情景分析。换言之，前者让机器更深刻地掌握物理规律，后者让机器更精准地理解社会逻辑。

值得关注的是，高盛明确表示，世界模型并非要取代大语言模型，而是在其基础之上叠加全新的计算需求。这意味着，一旦世界模型的发展速度超出预期，当前市场对算力与电力的投资预测，或许仍然显得较为保守。