根據高盛7月6日的說法，世界模型可能成為AI基礎設施需求的第二大引擎。不同於處理文字和圖像的大型語言模型，世界模型旨在理解物理與社會系統中的因果關係——例如模擬摩擦力、材料行為、供應鏈反應、政策影響與競爭策略。物理世界模型可支援機器人、物流、自動駕駛車輛與工業設計，而社會模型則可能實現策略模擬、投資決策、治理壓力測試與政策情境分析。高盛指出，世界模型不會取代大型語言模型，而是在其旁增加新的運算需求。
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