Weltmodell-Schlacht 2026: Zuerst Talente abwerben, dann Definitionen festlegen, echte Akteure lassen sich an einer Hand abzählen | Panorama

「Arbeitswelt Bonus」 (ID: ZhiChangHongLi)

Verfasst von / JIANG Yutian     Titelbild / Szene aus dem Film "The Thirteenth Floor"

Grafikredaktion / JIANG Yutian Textredaktion / CHEN Tong

Die Technik ist noch nicht praxisreif, aber das hindert Kapital nicht am Eintritt.  ·01

Personalangst unter dem Narrativ-Schaum · 02

Wie beurteilen Wissenschaftler den aktuellen Stand der Industrie?  ·03

Liste der führenden Persönlichkeiten: Die Schöpfer der Weltmodelle ·04

In den ersten sieben Monaten des Jahres 2026 flossen in Chinas Primärmarkt 66,6 Milliarden Yuan in die Weltmodell-Spur, 58 Unternehmen erhielten Finanzierungen. Vor vier Monaten gab es in China ungefähr hundert Unternehmen, die behaupteten, Weltmodelle zu entwickeln – wenn man streng nach den Kriterien des Vortrainierens filtert, sind es nicht mehr als fünf, die wirklich daran arbeiten.

„Die akademische Welt hat einen Konsens über die konzeptuelle Interpretation von Weltmodellen, aber die Geschäftswelt nicht“, sagte ein Befragter.

Das gilt auch in der Öffentlichkeit: Abgesehen von der Branche sind die meisten Verbraucher über die Bedeutung und Wertpositionierung von „Weltmodellen“ unklar oder sogar fremd. Ein Forscher eines großen Technologieunternehmens, der drei Tage lang einen Stand auf der WAIC betreute, erzählte von Arbeitswelt Bonus, dass die häufigste Frage, die ihm die Besucher in diesen Tagen stellten, lautete: Was ist ein Weltmodell überhaupt?

Im letzten Monat hat LI Feifei Atlas auf der offiziellen Website von World Labs veröffentlicht, was das Gesprächsthema „Weltmodell“ auf dem Arbeitsmarkt erneut entfachte. Dieses multimodale Weltmodell markiert bereits in der Eingabephase jedes Bild mit einer eindeutigen Kamerapose, sodass das Modell die dreidimensionale Struktur der Szene versteht. Dadurch können Ersteller die Kamerabewegungen präzise steuern, anstatt nur ein ansehnliches Video zu generieren.

Obwohl zwischen der technischen Entwicklung und der öffentlichen Wahrnehmung eine riesige Lücke klafft, ist das Weltmodell dennoch zu einer der Spuren auf dem Markt geworden, in denen Personal am meisten fehlt. Der Narrativ-Schaum ist bereits aufgestiegen – wie kann man unterscheiden, welche Personen und Teams wirklich an etwas Realem arbeiten?

Die Technik ist noch nicht praxisreif, aber das hindert Kapital nicht am Eintritt

„Die Anzahl der Unternehmen im Inland, die derzeit wirklich den Weltmodell-Standard erreichen, kann man an einer Hand abzählen“, sagte YT, ein Doktorand-Praktikant bei einem großen Technologieunternehmen, im Gespräch über die technischen Standards von „Weltmodellen“ zu Arbeitswelt Bonus.

Bis Anfang August gab es in diesem Jahr bereits 23 neu gegründete Weltmodell-Unternehmen, von denen 18 innerhalb weniger Monate nach ihrer Gründung die erste oder die ersten zwei Finanzierungsrunden abgeschlossen haben, und 2 wurden bereits in der Seed-Runde oder Pre-A-Runde als Einhörner eingestuft.

Der Grund, warum Weltmodelle so viel Kapital anziehen können, liegt darin, dass sie allgemein als „Basis der nächsten KI-Generation“ angesehen werden, als Brücke zwischen digitaler KI und der physischen Welt und als Infrastruktur für physische KI-Anwendungen wie Embodied Intelligence, autonomes Fahren und Roboter.

Derzeit sammelt diese Spur mit noch unklarer Grenze in nie dagewesener Geschwindigkeit Kapital und Personal ein. Führende ausländische KI-Labore und Robotikunternehmen entwickeln Weltmodelle zu einer eigenständigen Forschungs- und Personalrichtung. Google DeepMind stellt bereits öffentlich Forschungswissenschaftler für diese Richtung ein, die an multimodalen Generierungsmodellen, Echtzeit-Videogenerierung und interaktiven Weltmodellen forschen; das Robotikunternehmen 1X hat Stellen eingerichtet mit einem Jahresgehalt von 200.000 bis 300.000 US-Dollar plus Aktienanteile.  [1]  Runway hat Stellen für Weltmodell-Ingenieure eingerichtet mit einem Jahresgehalt von 270.000 bis 370.000 US-Dollar plus Optionen  [2] . xAI bietet 180.000 bis 440.000 US-Dollar  [3] .

World-Labs von LI Feifei stellt ohne Beschränkung des Bildungsabschlusses ein, wobei die Fachkompetenz als Maßstab gilt. AMI Labs, das neu von Yann LeCun gegründet wurde, sowie andere große Technologieunternehmen und Labore haben begonnen, spezielle Forschungs- und Entwicklungsteams für Weltmodelle einzurichten, und stellen öffentlich Personal für die Bereiche physikalische Simulation und Videovorhersage ein.

In Bereichen mit hoher Eintrittshürde ist Personal eine knappe Ressource, und die Unternehmen haben ihre Personalbeschaffung bereits vollständig vorverlagert. Sie warten nicht mehr auf die Abschlusssaison, sondern beginnen, bereits vorab Kontakt zu studierenden Master- und Doktoranden aufzunehmen, um die frühe Auswahl durch hochkarätige Forschungspraktika abzuschließen.

Was den Einstieg in die Branche betrifft, so „gibt es praktisch kein Zeitfenster für die technische Linie, aber es gibt ein Zeitfenster für die Produktlinie“, sagte YT.

[1] The 1X World Model Lab | Est. 2026

[2] Member of Technical Staff, Research Engineer-Runway-Madrona

[3] https://yubhub.co/jobs/job_28b01ce3-8a3/

Personalangst unter dem Narrativ-Schaum

In diesem Jahr sind die KI-Stellen insgesamt expandiert, hochkarätige und interdisziplinäre Fachkräfte sind allgemein knapp, und die Nachfrage nach Weltmodell-Stellen ist deutlich gestiegen. Ein Headhunter ist der Ansicht, dass die aktuelle Situation lautet: „Es gibt niemanden, den man ausbilden kann, man muss Personal abwerben.“ Weltmodelle stellen hohe Anforderungen an das Personal, sodass die Einstellung schwierig ist.

Generell sind die Stellen für Algorithmen für gewöhnliche große Modelle bereits ziemlich überfüllt; was fehlt, sind hochpassende Fachkräfte für interdisziplinäre Algorithmen und praktische Umsetzung. Im Einzelnen gehört das Gehirn/Bedienfundament von Embodied Intelligence – die Schnittmenge aus VLA, Weltmodell/World-Action Model, RL und Bewegungssteuerung – zu den Richtungen mit dem größten Personalbedarf und der größten Gehaltsflexibilität.

Die Praktiker im Bereich Weltmodelle stammen im Wesentlichen aus derselben technischen Abstammung. Die direkteste Quelle sind Computer Vision und 3D-Grafik/Neural Rendering, wobei Fachkräfte, die die neuen Technologie-Stacks beherrschen, relativ knapp sind. Derzeit gibt es Praktiker mit Hintergrund aus Metaverse, Videogenerierung, LLM, Mathematik und Physik bis hin zu Hintergrund aus Robotik/Mechanik/Elektronik. Eine Aussage lautet, dass die ehemaligen Praktiker des „Metaverse“ die größte Personalquelle für heutige Weltmodelle sind; das Kern-Grundmodell/WAM wird noch hauptsächlich von Doktoranden der Mathematik und Naturwissenschaften sowie Forschern im Bereich LLM/Videogenerierung bearbeitet.

Nach YTs Erfahrung werden die Stellen in Laboren meist durch Empfehlungen von Bekannten und Netzwerken aus dem akademischen Umfeld vergeben, während Quereinsteiger eher auf der technischen Umsetzungsseite oder in Randbereichen tätig sind. Die Stellen in Unternehmen sind offener.

Wenn man die Mindestzugangsvoraussetzungen für diese Stellen zusammenfasst, müssen Praktiker, die in die Branche einsteigen wollen, einen Master- oder Doktorgrad einer Hochschule in der entsprechenden Richtung, solide Grundkenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen/Deep Learning sowie mindestens eine einschlägige Forschungs- oder Projekterfahrung vorweisen. „Wir sind der Ansicht, dass der Hochschulabschluss die Eintrittskarte ist, da er die Wertedichte und die Qualität von KI-Native des Kandidaten beweisen kann“, sagte CAO Zhenhua, ein Forscher im Bereich KI-Medizin an der Tsinghua-Universität.

Die Stellen für Weltmodelle umfassen mehrere Bereiche wie generative KI, Simulation und kausale Schlussfolgerung, Reinforcement Learning und Einsatz auf echten Geräten sowie großskaliges verteiltes Training, aber in jedem Teilbereich gibt es nur wenige Kandidaten, die die Anforderungen erfüllen und gleichzeitig über einen akademischen Abschluss und Forschungsreferenzen verfügen. Daher stammen die derzeit realistischsten Personalquellen hauptsächlich aus Fachkräften, die aus großen Unternehmen ausscheiden, sowie aus Master- und Doktoranden von Hochschulen.

Für Unternehmen oder Labore mit gut ausgebauter Infrastruktur kann das Kernteam für das Weltmodell-Grundmodell mit etwa 10 Personen betrieben werden, nachdem wiederholende Tätigkeiten wie Datenverarbeitung abgetrennt wurden.

Da der Personalbedarf groß ist, haben Unternehmen die Phase der Personalbeschaffung bereits auf das erste oder zweite Doktorandenjahr der Studierenden vorverlagert, und einige große Technologieunternehmen werben um Personal mit der Richtlinie, dass Praktikanten bereits die vollen Vorteile von Festangestellten erhalten. Das Praktikumsgehalt für Forscher von Spitzenhochschulen bei Momenta kann bis zu 3600 Yuan pro Tag erreichen  [4] .

Die Gehaltssteigerung bei Praktikumsstellen ist nur die Spitze des Eisbergs.

Der Branchenkonsens lautet, dass das Personalzeitfenster für Weltmodelle möglicherweise nur zwei bis drei Jahre beträgt.

Die Stelle als Chefalgorithmus-Experte für Weltmodelle/VLA bei einem bekannten inländischen börsennotierten Unternehmen bietet ein Jahresgehaltspaket von etwa 9 Millionen bis 10,2 Millionen Yuan.  [5]  Im Ausland sind die Angebote noch übertriebener. Waabi bietet für Forschungsingenieure für Weltmodelle ein Jahresgehalt von 155.000 bis 269.000 US-Dollar an, zusätzlich zu Aktienanteilen und Boni.  [6]  Um das Superintelligence Lab (MSL) aufzubauen, hat Meta Spitzenforschern von OpenAI und Google DeepMind ein Gehaltspaket von 300 Millionen US-Dollar über vier Jahre angeboten  [7] . (MSL ist auf AGI/ASI ausgerichtet, und Weltmodelle gehören zu seinen Forschungsrichtungen.) In China liegt das Jahresgehalt für frisch promovierte Doktoranden allgemein im Bereich von 600.000 bis 1,5 Millionen Yuan  [8] .

Für Personen, die in die Branche einsteigen wollen, muss die Wahl des Unternehmens sorgfältig nach seinem langfristigen Wert bewertet werden. Wenn man in ein Unternehmen eintritt, das kein klares Gewinnmodell hat, unklare Produktplanungen verfolgt oder die Personalentwicklung vernachlässigt, besteht das Risiko, dass das Geschäft stagniert oder das Unternehmen sogar schließt, was die persönliche berufliche Entwicklung beeinträchtigt. Einige Startups konnten sich schließlich nicht behaupten, weil sie blind dem Hype hinterherjagten und keine nachhaltige Geschäftslogik aufbauten. Daher sollten Bewerber die Kernkompetenz, die strategische Ausrichtung und die Teamstabilität des Unternehmens beachten, um potenzielle Risiken aufgrund kurzfristiger Hype zu ignorieren.

Als praktizierender Forscher gibt YT offen zu: „Man kann die Branche nicht langfristig planen, weil sich die Hypes ständig ändern.“ Welche Methoden gibt es also, um zu beurteilen, ob ein Hype ein echter Bedarf ist?

Eine Methode besteht darin, die Nachhaltigkeit des Bedarfs anhand des Zeitmaßstabs zu prüfen und zu beobachten, ob der Bedarf auch über einen längeren Zeitraum besteht. Wenn zum Beispiel Weltmodelle mit humanoiden Robotern kombiniert werden, muss man dies getrennt betrachten: Weltmodelle lösen das grundlegende Problem der Interaktivität, während humanoide Roboter der Träger des Narrativs sind. Man kann dies umfassend bewerten, indem man beobachtet, ob die Branche einen langfristigen Konsens im Zeitraum von 5 bis 10 Jahren hat, und dies aus Aspekten wie akademischer Forschung, kontinuierlicher F&E-Investitionen von Großkonzernen, langfristigen Kapitalanlagen und Unabhängigkeit des grundlegenden Bedarfs beurteilt.

Eine andere Methode besteht darin, den Unterschied zwischen Werbung und tatsächlicher Leistungsfähigkeit durch Beobachtung der technischen Route zu bewerten. Zuerst prüft man, ob die technische Route der Industrie funktioniert, und analysiert dann die Lücke zwischen beiden. Je größer die Entfernung zwischen Werbung und tatsächlicher Leistungsfähigkeit ist, desto größer ist wahrscheinlich der Schaum. Zum Beispiel muss man bei der Bewertung der Echtheit und Praxistauglichkeit der Technik beachten, dass die Definition von Weltmodellen weit gefasst ist, und einige Projekte lediglich ihre ursprünglichen Geschäfte im Bereich Simulation, 3D oder Videogenerierung umbenennen. „Vortrainieren“ ist eines der Schlüsselkriterien zur Unterscheidung zwischen echt und falsch – ob das Unternehmen das Modell von Grund auf mit massiven Daten trainiert, um physikalische Gesetze zu verstehen, anstatt nur Finetuning durchzuführen oder die Technik anzuwenden.

Schließlich kann man von den grundlegenden Bedürfnissen der menschlichen Gesellschaft ausgehen und annehmen, dass man den technischen Träger austauscht, um zu prüfen, ob die Technik weiterhin benötigt wird und Bestand hat. Zum Beispiel kam YT über das Metaverse in die Branche: Obwohl der technische Träger mehrfach gewechselt wurde, dreht sich die technische Richtung immer um virtuelle Interaktion und Inhaltsgenerierung, ohne dass sich etwas grundlegend geändert hat. „Der Narrativ-Schaum ist unvermeidlich. Das Wichtigste ist, die Technik gut zu verfeinern – selbst wenn die Kommerzialisierung jetzt noch nicht funktioniert, sind die geleisteten Anstrengungen wertvoll.“

„Es gibt zwar viele technische Hypes, aber man muss sich nicht übermäßig sorgen.“ Die meisten Praktiker sind der Ansicht, dass täglich technologische Erdbeben stattfinden, aber die Technik ist eigentlich nicht so kompliziert, wie sie aussieht. Wenn Praktiker die Technik gründlich beherrschen, erreichen sie schnell die Spitze der Entwicklung. Solide Grundkenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen/Deep Learning an Spitzenuniversitäten sind manchmal nützlicher, als mehr Literatur zu lesen oder mehr Experimente durchzuführen.

[4] https://www.zhipin.com/job_detail/890d316f1df5aa850nR63d28E1tU.html

[5] https://www.liepin.com/a/79057849.shtml

[6] Research Engineer, World Models-Waabi-Venture Partners

[7] https://dxpress.gelonghui.com/live/1959365

[8] https://www.shobserver.com/staticsg/res/html/web/newsDetail.html?id=1100951

https://www.nowcoder.com/jobs/detail/4643