空間智能第一股，開盤暴漲171%！李飛飛押注的賽道被跑通了

Jay 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

「空間智能第一股」，真的來了。

對，也是「杭州六小龍」里率先沖線的那一家。

今日，群核科技（00068.HK）正式掛牌上市，報20.70港元，較發行價上漲171.65%。

昨天的暗盤也是熱鬧非凡，一度漲超195%。

群核科技董事長黃曉煌在致辭中提到：

15年前，群核科技以GPU上云為起點，秉持著「讓每一個空間，都成為可計算的世界」的愿景發展至今。
未來，我們會繼續做強空間智能底座，服務人類的三維創作，也服務機器的智能進化。

在他看來，如果說LLM（大語言模型）教會了AI「說話」，那要讓AI真正走進物理世界，則需要一架全新的橋梁——

空間智能。

因此，市場用真金白銀在群核身上押注的這一票，指向的不是又一個大模型故事，而是AI航線上一顆全新的北極星。

這個被李飛飛稱為「世界模型基石」的方向，已然成為全球AI競賽的下一個主戰場。

而群核科技，正是這條賽道上第一個跑通商業化閉環的公司。

最新的財報相當亮眼：2025年全年營收8.20億元，經調整凈利潤轉正達5712.7萬元，毛利率82.2%。

所以，空間智能到底哪來的這么大魅力？

為什么李飛飛、英偉達、Google，騰訊、阿里，還有群核科技……都在拼了命地押注這條路線？

空間智能，AI的下半場

要回答這個問題，或許得先搞清楚一個更本質的東西：AI到底該怎么理解世界？

LLM并不理解世界，它本質上是鸚鵡學舌。

你問它「杯子放在桌邊會不會掉」，它回答「會」。

但事實上，當LLM看見你家貓在桌子上把玩水杯時，它不會感到一絲緊張。

因為它并不明白「杯子會掉」到底意味著什么，它沒感受過重力，也不知道杯子下一秒就要碎了。

之所以回答「會」，僅僅是因為互聯網上有無數人說過類似的話。

這正是世界模型爆火的原因——拒絕讓AI當一個對現實世界毫無認知能力的天才。

但怎么讓AI認知世界？目前主要分兩大流派。

第一派：視頻生成路線。

以Sora（可惜已經要沒了）、Genie為代表，這派不追求物理細節，旨在讓AI生成一個「能動起來的世界」。

但這派有個致命的阿喀琉斯之踵：

它畫出了世界的「皮囊」，卻缺少有血有肉的「骨架」。

你讓Sora生成一個客廳的視頻，裝修和光影可能極其逼真。

但如果你問它：那張茶幾離沙發到底多遠？能邊看電視邊吃飯嗎？

它答不上來。

因為它只是學到了像素組合的概率分布，從未真正理解：究竟什么是三維空間？

而這，正是第二派——空間智能想做的事。

未來必將是屬于具身智能的。

而AI想要從虛擬走向物理，就必須能認知真實世界的空間關系。

物體在哪里？空間幾何關系是什么？物體之間如何相互影響？

這些都不是虛擬畫面能表述的，必須要對物理世界進行刻畫后重建。

舉個例子，一個機器人要開門，一般分兩步：

• 大腦思考：根據現有輸入推演未來，然后規劃動作；
• 小腦執行：走到門前，抓住把手，推門而入。

但這有一個前提——

你得先知道那是門，門上有把手，把手是用來開門的。

這也是為什么，李飛飛選擇將空間智能作為繼ImageNet后的下一個方向：

如果沒有空間智能，AGI是不完整的。

空間智能要做的，正是為AI填補上這部分智能板塊的空缺。

以李飛飛World Labs為例，旗下世界模型Marble，能做到僅憑一張照片，重建出完整的3D場景結構。

你問它圖里沙發的長寬高，它能回答長1.9米×寬0.9米×高0.85米，還能輸出3D網格文件。

這些不是像素，而是真正的空間信息。

短短一年半，World Labs估值飆升5倍至50億美元。

市場的火熱，正在印證一項共識：

真正的世界模型，必須建立在物理正確的三維空間之上。

而在這項地基上，有一家公司，已經蓋了15年的樓——

群核科技。

事實上，從創業第一天起，他們就在用GPU模擬物理世界。

渲染，本質上是把三維結構化信息變成圖像；

而空間智能，恰好是這個過程的逆運算，即把真實的圖片和視頻變回三維世界的結構化數據。

這意味著什么？

意味著群核15年來積累的一項項技術，突然得到了一個集中爆發的機會。

空間智能，間接決定著AI的下一代形態。

而群核，恰好占據了這條新賽道最有利的出發位置。

為什么是群核科技？

認定空間智能是正確方向的公司不少，但真正跑通商業閉環的，鳳毛麟角。

「首個登陸港股的杭州六小龍」，這個頭銜能花落群核科技，或許也來自下面這份成績單：

2025年，全年營收8.20億元，毛利率高達82.2%。

在普遍燒錢的AI賽道，群核憑什么能交出這樣一份財報？

歸根結底，群核科技的護城河，建立在三個極難復制的維度上：數據、模型、飛輪。

先說數據。這是空間智能領域最大的卡脖子問題。

如果說坐擁海量文本數據的LLM，是被互聯網「祝福」的天選之子；那么世界模型，簡直就是天崩開局。

畢竟，互聯網上的空間數據，基本是一片荒漠。

即便AR眼鏡等穿戴設備普及，也未必能填平這道鴻溝。采集三維數據只是第一步，想要用于訓練，還得經過極其復雜的標注過程。

更令人絕望的是，空間智能所需的數據太復雜了。

質量、摩擦力這些只是最低要求。現實世界的變量太多了：線束會變形，塑料遇熱會變軟、氣候潮濕木材會膨脹……

這是個無底洞，幾乎窮盡不了。

所以空間智能這個游戲，不是誰都玩得起。純靠冷啟動，非常難。

最好的情況，是你本來就擁有一個足夠龐大、精確的三維數據基座。

群核的優勢，恰恰就在這里。

公司成立之初并沒有想到要為空間智能沉淀資產，卻在業務探索過程中，不經意間做成了這件事。

2013年，群核推出了酷家樂，從用戶側來看是個設計軟件工具，但它的意義遠不止產品功能本身。

它本質上是一套將物理世界數字化的強大工具，包括在家居、商業、工業場景的空間進行模擬。

在這個過程中，它沉淀下了海量「物理正確」的三維數據——

這些，并非互聯網上的像素。

每一面墻都有厚度、每一束光都會正確反射、每一種材質都標注了物理參數的結構化三維數據。

十余年過去，圍繞酷家樂這一平臺，群核已經沉淀了超過5億個3D場景、4.8億個3D模型及空間設計元素。

這，是群核在現實世界中，花了15年的時間，一點點堆出來的壁壘。

這些高質量數據，也正是AI理解并走進物理世界的堅實基礎。

因此，隨著AI時代的浪潮席卷而來，這些沉淀已久的數據資產，自然而然化作了群核科技堅實的兩大模型底座：

1、空間語言模型SpatialLM。

致力于推動AI從「理解文本」向「理解空間」的進化，賦予AI讀懂三維世界的「空間語言」能力。

一經推出，便與DeepSeek-V3、Qwen2.5-Omni共同登上HuggingFace榜單前三。

2、空間生成模型SpatialGen。

與李飛飛團隊的Marble頗為相似，同樣是一個3D世界生成模型。可根據文字描述、參考圖像和3D空間布局，生成具有時空一致性的多視角圖像。

但值得注意的是，關于空間生成這件事，群核與World Labs其實分野還挺大。

相比于LeCun的JEPA（一種隱式世界模型），Marble最大的優勢在于其可視化，其世界是看得到、摸得著的。這極大地拓寬了應用場景，因此深受游戲開發從業者的青睞。

但AI是一個智能水平如竹林般參差不齊的「天才國度」，而游戲、動漫這些完全虛擬的「像素游戲」，恰好是LLM最擅長的領域。

這片大陸的水位線正在洶涌上漲，純虛擬世界的內容，很快會被吞沒。

只有物理世界，是AI洪水之中，最堅固的那條諾亞方舟。

而群核在進行空間智能研發時，更側重于現實世界的重建與模擬，而非執著于虛擬環境的生成。

相比于賞心悅目的虛擬表象，他們更看重結構參數等物理信息的精準與正確。

一張照片，一句Prompt，就能得到一個可漫游的高保真3D小世界。開發者和企業可以通過API和SDK自由調取這些能力，用在具身智能訓練、影視制作、電商棚拍等各種場景中。

這一過程的核心，是群核科技所構建的四大空間能力：空間重建、空間生成、空間編輯與空間理解。

這四大能力，正是群核科技得以成為連接物理世界與數字世界的關鍵橋梁。它們共同構成了群核打造物理世界數字底座的堅實基石。讓AI不僅能理解世界，更能重建、生成乃至編輯重構世界。

過程中，這些豐富的應用場景，又會幫助群核攝取到更前沿、更多元的真實世界數據，最終再次推動商業化。

這也是群核能夠繼大模型廠商之后，再次作為一項熱門AI標的，在港股受到追捧的重要原因。

市場對其的估值，早已不是簡單SaaS軟件的邏輯。

從長遠來看，空間智能這項業務，會從簡單的「鏟子」，成為下一代AI的全新基礎設施。

實話說，這條路徑，不禁讓人聯想到英偉達。

事實上，深度學習的火種早在2012年就已點燃，但彼時的英偉達并未因此立刻騰飛。

是游戲玩家對極致畫質的追求，為GPU帶來了第一批訂單；2017年突如其來的算力需求，又意外輸入了一筆現金。

正是這些看似「不務正業」的業務，讓英偉達在動蕩的技術周期中，還能一路All in AI。

直到ChatGPT發布，多年的堅守與投入終于得到回報，鏟子提供商蛻變為全球AI的基礎設施，市值扶搖直上萬億美元。

今天的群核，某種程度上，正如2012年的英偉達。

耕耘十余年后，他們也終于找到了，那個與自己技術基因完美契合的終局——

空間智能。

空間智能時代，剛剛開始

終局歸終局，日子還得一天天過。

當下的空間智能，究竟能干什么？答案是：可能比你想象中豐富得多。

最直觀的一層，是對現實世界的重建和改造。

空間設計的應用已經很成熟了。

一張照片丟進去，便能生成完整3D場景，而且支持實時修改。

與此同時，這種能力正在迅速溢出到其他行業。

今年年初，李飛飛曾寫過一篇長文，為我們描繪了空間智能時代下的兩個興奮未來。

其一，是創造力的徹底解放。

創作門檻被進一步拉低。不光是剪輯、特效這些后期能自動化，很多以前必須在現實里干的活兒，技術也能覆蓋了。

不管是拍電影的、做短劇的，還是做游戲的，都能用空間智能把自己腦子里的世界觀搭出來。

隨心所欲去創作，再也不用擔心預算。

只要故事足夠好，人人都能做出像《星際穿越》這樣的大作。至少內容的質量，不會再因「資源不夠」這種非創作變量受影響。

其二，則是當下炙手可熱的具身智能。

當Sim2Real的鴻溝足夠小，空間智能賦能世界模型，成為最完美的機器人「訓練場」。

屆時，被「祝福」的將不再只有LLM，空間智能會為機器人創造出獨屬于它們的「互聯網」，數據量大管飽。

當數據不再成為瓶頸，具身智能便會正式進入Scaling。激烈的競爭，會讓機器人以最快速度落地千行百業。

它們將真正代替人類，去完成那些無聊、危險的工作，而不再僅僅是跳舞翻跟頭。

除此之外，在科研探索、醫療診斷等更多領域，空間智能無疑也將大顯身手。

聽起來零散，但李飛飛所描繪的這些未來，其實都在指向同一件事：

空間智能，正在把物理世界變成可以被計算、被編輯、被復用的對象。

而物理世界，一直是中國的優勢戰場。

群核科技董事長黃曉煌曾說：

硅谷更貼近虛擬世界，中國更貼近物理世界。

中國有龐大的制造業基礎、海量應用場景，工程師文化相當濃厚。

很多能力，是從真實需求里長出來的，不是先講故事再找落地。

群核本身，便是一個鮮活的注腳——

不用世界模型做虛擬內容生成，始終扎根于現實，始終與物理世界站在一起。

物理世界中的真實體驗，各種細節至微的context，是AIGC無法直接替代的，只能通過數字化手段去盡可能復刻。

而只要物理世界還存在，只要它仍需被數字化，空間智能會發揮巨大價值。

眼鏡、汽車、手表……空間智能正在讓所有終端變成感知入口，人和機器的交互不再局限于屏幕。

試想，如果攝像頭也擁有智能，當發現人群中有人身體不適，它或許便能自動發送求助。

聽起來或許有點扯，但回想十多年前，用GPU做云端渲染，不也被當成天方夜譚嗎？

空間智能的時代，才剛剛開始。

而在這條賽道上，深耕物理世界模擬15年的群核科技，已經提前跑出了一段距離。