AI视频生成初创公司Runway并不具备典型的硅谷背景。没有斯坦福大学的创始人，也没有前谷歌员工担任创始人，更没有通过九位数种子轮融资买来时间以忽视收入。其三位创始人——两位来自智利，一位来自希腊——在纽约大学蒂施艺术学院相遇，并在纽约创立了这家公司。
Runway也可能根据你询问的对象不同，成为当今最具影响力的AI公司之一。这并非因为它已经构建了什么，而是因为它正试图构建什么。
在过去几年里，AI行业主要基于一个前提：智能存在于语言之中。OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude等大型语言模型都反映了这一赌注。
Runway与其他竞争对手一起做出了不同的选择。其创始人认为，下一阶段的AI智能将不是从文本中构建出来的，而是从视频和世界模型中构建出来的，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它。这种区别听起来很学术化，但其影响却非同小可。
Runway联合创始人兼联席首席执行官Anastasis Germanidis表示，直接在来自世界的观察数据上训练模型是AI的下一个前沿领域。他认为，率先实现这一目标的公司不会是那些完善了语言的公司。
“我们基本上受限于我们对现实的理解，”Germanidis在TechCrunch的采访中说道，地点位于Runway位于联合广场附近、充满阳光的家庭式总部。
“语言模型是在整个互联网、论坛和社交媒体以及教科书上进行训练的——提炼出既有的人类知识，”Germanidis继续说道。“但要超越这一点，我们需要利用偏见较少的数据。”
成立于2018年的Runway凭借视频生成模型——包括其最新的Gen-4.5——以及允许人们将文本提示转化为可编辑的电影级内容的AI工具建立了声誉。
如今，Runway的技术为电影制作人和广告公司的生产工作流提供支持，该公司已与大型媒体玩家如Lionsgate和AMC Networks签署了协议。其工具甚至被用于《瞬息全宇宙》等电影中。
Runway目前的估值为53亿美元，据其一位创始人称，在2026年第二季度增加了4000万美元的年度经常性收入。
如果Runway押注视频生成是通往世界模型的途径这一策略取得成功，其影响将从好莱坞蔓延至药物研发领域。如果失败，Runway则面临被拥有更深厚资金实力的竞争对手超越的风险——其中谷歌首当其冲。
迈出关键一步
在过去六个月里，这家初创公司已将其计划付诸实施，并拓展了视频生成之外的业务，于12月推出了其首个世界模型，并计划在今年推出另一个。（世界模型是能够充分模拟环境并预测其行为的人工智能系统。）
Runway并非唯一致力于将具备物理感知能力的视频模型转化为世界模型的公司，其在互动娱乐、游戏和机器人训练等近期应用场景中均有布局。包括Luma和World Labs正走在一条相似的道路上，而谷歌已将其Genie世界模型指向了同一个方向。
每个人都在追求某种版本的同一目标：能够解决人类最棘手问题的AI。这与Runway最初的产品相去甚远，但它是技术涌现能力与创始人倾向于追随其指引的结果。
就Germanidis而言，他将世界模型视为科学基础设施。你让单个模型训练的数据和观察结果越多，就越接近于构建出一个可运行的宇宙数字孪生体——你可以在比任何实验室都快得多的速度上对其进行实验。他指出，科学过程的很大一部分只是等待结果。如果你能压缩这种等待时间，你就能压缩进步本身。
“如果我们能建造出比人类科学家更优秀的科学家，我们就能加速我们在理解宇宙和解决问题方面的进步，”Germanidis说。
登月计划
Germanidis在雅典11岁时爱上了编程，18岁来到美国学习神经科学和电影。他转而投身计算机科学，曾在硅谷的几家科技公司工作，直到他觉得受够了那里的文化。联合创始人Cristóbal Valenzuela出生于圣地亚哥并在那里长大，本科攻读经济学，之后从事电影和软件行业。另一位圣地亚哥本地人、首席创新官Alejandro Matamala Ortiz学习了广告学并经营着一家设计公司。
三人在2016年相遇，当时他们正在就读纽约大学ITP（互动通信项目），这是一个研究生项目，Valenzuela将其描述为“工程师的艺术学校”。
据Matamala Ortiz称，联合创始人在人生的某些阶段都曾渴望成为电影制作人。因此，Runway起步时的使命很简单：我们能否利用AI让每个人都成为电影制作人？
据Matamala Ortiz称，在2023年2月发布其首个视频生成模型之后——与Runway如今推出的成果相比，该模型的表现令人震惊地平庸——这一使命演变为：我们能否让每个人都成为优秀的电影制作人？
这需要团队发展到如今的规模。该公司拥有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的办公室中。“但在此过程中，我们了解到这些模型能够理解世界是如何运作的，如果扩大规模，它们可以用于许多其他不同的用途，”他补充道。
诸如机器人技术、药物发现和气候建模之类的问题——这些问题困扰研究人员已有数十年之久。去年，Runway成立了一个机器人部门，Germanidis表示，该部门已经导致了现实世界的测试和部署。
Germanidis和其他人一样，认为该领域正朝着在许多不同模态上训练单一模型的方向发展——文本、视频、语音和其他传感器——并认为这种累积效应是关键所在。
在拥有足够的时间和资源的前提下，他为Runway技术设定的宏大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扩展到世界模型领域，目前尚不确定，而且竞争对手并没有坐以待毙。Runway是最早开发AI视频生成的公司之一，但世界模型是一场不同的竞赛，面临着资金雄厚且备受尊敬的竞争对手。Google、前Meta首席科学家Yann LeCun、AI的“教母”Fei-Fei Li以及众多初创企业都在追逐同一个目标。
Kian Katanforoosh是AI技能基准测试公司Workera的首席执行官，同时也是斯坦福大学的讲师。他指出，目前尚未有人证明从视频智能通过世界模型跃迁到通用推理的可能性，但这并不意味着不可能。他表示，如果Runway想将其在世界模型上的赌注变为现实，就需要继续积累资源——其中计算能力最为关键。
Runway与CoreWeave和Nvidia有合作关系，但该公司并未确认是否拥有专用集群访问权限——即训练前沿模型所需的有保障的大规模计算资源。
“如果没有集群，你如何构建基础模型？”Katanforoosh问道。“我认为没有人能做到这一点。”
截至目前，Runway已筹集了8.6亿美元，其中包括2月的一轮3.15亿美元融资来自AMD Ventures和Nvidia等战略投资者。根据PitchBook的数据，这大致与其最直接的竞争对手Luma AI和World Labs相当，后者分别筹集了9亿美元和12.9亿美元。
但Runway还要面对OpenAI等老牌企业的竞争，后者的CEO Sam Altman表示其已筹集了约1750亿美元；以及科技巨头Google，其母公司Alphabet市值达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正在全力竞逐的同一长期领域。
Katanforoosh提到了OpenAI，该公司于3月关闭了其视频平台Sora，据一些估计，在日均计算成本高达约100万美元、收入仅210万美元的情况下，最终难以为继。他的观点是：仅靠资源并不能保证生存。这对Runway来说也不例外。
Katanforoosh并没有放弃Runway。他举出了AI音频初创公司ElevenLabs为例，尽管缺乏OpenAI和Google那样的资源和背景，但ElevenLabs在其自身的基准测试中表现优于这两家公司。他认为，Runway可以效仿类似的策略。
这种比较并未被Runway的创始人忽视。Valenzuela表示，该公司缺乏湾区的“标准化”反而赋予了它们优势。他主张，它们不仅拥有思维的多样性，而且由于没有硅谷的联系，它们不得不更加顽强拼搏，缺乏许多同行拥有的资金储备，而这些资金本可以使它们免于过早产生收入的压力。
根据Runway首席运营官Michelle Kwon的说法，即使随着规模扩大对算力的需求不断增加，公司也不急于筹集更多资金。
Compound的管理合伙人、早期投资者Michael Dempsey告诉TechCrunch：“他们的背景使他们能够早早行动，并且往往比不这样做更正确，同时建立了一种发展速度极快的文化。”
对于Valenzuela来说，这种文化始于他看待世界的方式。作为联合首席执行官和新晋父亲，他的空闲时间并不多，但他仍会利用这些时间阅读书籍，包括智利诗人Nicanor Parra的作品，他将后者描述为Pablo Neruda的对立面：形式不那么正式，学术性不那么强，认为诗歌属于人民而非规则。
“规则只是他们发明的规则，”Valenzuela说。“这是我们做事的动力之一。他们说硅谷在这里，初创企业也都在这里。为什么？那只是人为制定的规则。把它们全部清除，重新开始。”