AI 时代的想象力正被逐步释放。

从最初的文本生成，到文件与工具调用，再到以自然语言驱动的小程序构建，人类与 AI 的交互形式不断扩展。而最近，这条路径开始指向一个更具冲击力的方向——可用自然语言直接生成一个可供进入、探索与改变的世界。

北京时间 1 月 30 日凌晨，Google DeepMind 向外部开放了 Project Genie。这是其世界模型（World Model）研究体系中，首次以可交互形态对公众开放的实验性原型，也被视为 Genie 系列的阶段性成果。

Project Genie 页面（图片来源：Google Labs 官网）

如果说过去的生成式 AI 主要解决的是「内容如何被生成」，那么世界模型开始触及的，是一个更底层的问题：当视频不再只是内容，而成为空间，我们该如何重新理解「媒介」本身？

在 Andreessen Horowitz（a16z）发布的 2026 年前瞻观点中，视频被反复提及。但这里的「视频」，已经不再等同于短视频或长视频，而是一种可被进入、可被操控、可持续演化的空间媒介。

a16z 合伙人 Yoko Li 说，「到 2026 年，视频将不再只是被动观看的内容，而会变成一个我们可以真正‘进入’的空间。视频模型终于能够理解时间、记住已经呈现的内容、对我们的行为作出反应，并以接近物理世界的方式保持连贯性。」

这一变化的本质，并不在于「画面是否更逼真」，而在于视频第一次具备了环境属性。它不再只是讲述一段故事，而是承载规则、因果与反馈；不再是被消费的对象，而是可以被反复进入、持续演化的空间。视频成为一个空间，一种可以被构建的媒介，一个「活的环境」。比如，机器人可以在其中训练，游戏可以持续演化，设计师可以进行原型设计，智能体可以通过实践学习。我们第一次真正感到，自己可以栖居于所生成的视频之中。

另一位 a16z 成员 Jonathan Lai 也同样对于视频叙事充满想象。 他认为，随着 Genie 这样的技术得到不断开放，随着创作者采用这些工具，全新的叙事形式将出现，甚至可能演化为「生成式 Minecraft」，由玩家共同构建不断演进的宇宙。世界规则可以被自然语言直接定义，玩家与创作者的边界被打破，用户也将成为动态共享现实的共同作者。

从行业角度看，这并非简单的新玩法，而是生成式 AI 正在逼近「世界构建」这一长期由游戏引擎与仿真系统垄断的领域。

如果将 Project Genie 放在更现实的技术坐标中，其真正重要的，并不是「又能生成一类新内容」，而是它改变了生成对象的层级。

传统视频生成模型，本质上解决的是一个时间序列预测问题：在已知前若干帧的情况下，预测下一帧最可能出现的画面。无论模型规模多大，其核心目标始终是「画面连续」，而非「世界自洽」。这也是为什么，大多数生成视频在短时间内看似合理，但一旦拉长时间或引入交互，逻辑就会迅速崩塌。

而以 Google DeepMind 的 Genie 为代表的世界模型，尝试解决的是另一个问题：如果把生成对象理解为一个「环境」，而非一段「片段」，模型是否能够维持状态、规则与因果关系？

与传统视频生成模型相比，Genie 的突破不在于画质，而在于三点：第一，场景具备基本的时间连续性，不会在每一次交互中完全重置；第二，用户行为会改变后续状态，形成简单因果链；第三，世界的生成逻辑不再是「逐帧预测」，而更接近「状态更新」。

创建自定义世界（图片来源：Google Labs 官网）

编辑和修改世界（图片来源：Google Labs 官网）

步入世界（图片来源：Google Labs 官网）

但与此同时，它的局限也同样明显：世界规则仍然脆弱，复杂交互容易崩塌；长时间一致性难以维持；物理、逻辑与语义之间仍存在大量「缝隙」。

因此，Project Genie 更像是一个世界模型能力的可视化样本，而非完整解决方案。它的意义在于证明自然语言不只是内容生成指令，而正在成为一种定义世界状态与规则的接口。这一步，才是世界模型真正的新意所在。

将视角拉回教育领域，世界模型最具吸引力的价值，并不在于让教学内容变得更生动，而在于它触及了教育中一个长期存在、却始终难以规模化解决的问题：高质量学习情境的构建成本过高。而这一成本，直接决定了体验式学习能否真正成立。

在现实教学中，真正有效的学习往往依赖具体情境。历史理解需要置身于社会结构与权力关系之中，科学学习依赖对变量变化与因果反馈的反复试探，职业技能训练更是高度依赖接近真实的操作环境。但这些情境要么依赖昂贵的实验条件，要么依赖经验丰富的教师引导，难以被稳定复制。

正是在这一层意义上，世界模型被寄予厚望。在理想状态下，它可以显著降低情境构建的门槛。历史不再只是被讲述的事件，而是可以被进入、被观察的社会结构；科学不再局限于既定实验步骤，而是一个可被反复推演的规则系统；职业教育也不再完全依赖真实场景，而是先在高度仿真的环境中完成训练与试错。

这种学习方式的吸引力，在于它将「理解」前置为「参与」。学生不再只是被动接收结论，而是在规则、反馈与修正中逐步形成认知结构。然而，需要警惕的是，沉浸感本身并不等同于学习效果。教育并不会因为技术更具「代入感」而自然成立。

也正因为如此，世界模型在教育中的现实阻力同样集中而明确：学习效果如何被可靠评估？沉浸式环境是否会显著抬高学生的认知负担？教师应如何介入并维持教学引导，而非被技术边缘化？教学目标又该如何被嵌入世界规则之中，而不是停留在体验层面？

这些问题，并不会因为技术更「沉浸」而自动解决。一个可以进入的世界，未必是一个可教学、可评估、可复制的学习环境。

因此，与其将世界模型视为教育行业的短期变量，不如将其理解为一次媒介边界的前移。它所带来的，并不是立刻可被转化为产品或收入的确定性机会，而是一种对「教育如何被呈现与参与」的底层假设的松动。

正如中信证券在 2026 年 2 月 2 日发布的《前瞻研究行业美股科技板块跟踪点评—如何看待谷歌 Genie 世界模型对游戏内容影响》报告中提出的，Project Genie 仍处在较为早期阶段，对于游戏引擎、游戏开发商的商业模式、竞争格局尚无法形成实质性影响，对于游戏广告行业带来潜在利好。这也意味着，世界模型更像是一条正在展开的技术路径，而非即刻可兑现的产业变量。

对教育行业而言，真正值得关注的，并不是「什么时候能大规模应用 Genie」，而是一个更底层的问题：当视频不再只是内容，而成为空间，教育是否也需要重新定义自己的表达方式？

过去十多年，教育技术不断优化的是「内容分发效率」。而世界模型所隐约指向的，是另一种可能——学习是否可以被设计为一种持续参与的过程，而不只是阶段性消费的结果。

也许，世界模型距离真正改变教育还有很长一段路要走。但它已经在不知不觉中改变了我们讨论教育技术时的起点：从「能否规模化交付内容」，转向「是否有能力构建可参与的学习环境」。这种变化，往往发生在真正落地之前，却可能决定未来很长一段时间的方向。