说到实现通用人工智能（AGI），光靠大语言模型还真不行。像 ChatGPT 和 Claude 这样的模型，处理和生成文本确实很在行，但要理解事物在空间和时间中究竟是如何运动的，它们就差得远了。然而，这种对空间和时间的感知能力，正是让智能在真实世界场景中实现泛化所不可或缺的。而这一关键短板，说不定能由一个让人意想不到的东西来填补：你的游戏数据。
这正是 General Intuition 这家初创公司的大胆押注，它最近获得了杰夫·贝索斯的投资。该公司认为，通往 AGI 的道路，绝不仅仅是给算法喂数据那么简单。尽管过去几年大语言模型一直占据着 AI 领域的话题中心，但其底层架构把它们对世界的理解死死限制在了二维层面。它们能把一场车祸描绘得绘声绘色，却无法凭直觉去领会碰撞中涉及的物理规律、速度或空间关系。
相比之下，电子游戏是受严格物理规则支配的丰富模拟环境。每当玩家在复杂的 3D 环境中穿梭、躲避障碍物或操控物体时，他们就会生成关于空间推理、因果关系以及时间演进的高度结构化数据。General Intuition 正是希望利用这座庞大且基本未被开采的“人机交互数据宝库”，来训练一种全新类型的 AI 模型。
通过分析玩家如何与动态的虚拟世界进行互动，这家初创公司希望让 AI 系统对物理规律和空间感知建立起基础性的理解。这种方法其实很像人类婴儿认识世界的方式——不是通过语言，而是通过物理互动和观察。如果取得成功，General Intuition 有望填补只懂文本的狭义 AI 与能够真正理解和驾驭物理世界的 AGI 之间的鸿沟。
贝索斯等知名投资人的入局，释放了一个强烈的行业信号：越来越多的人达成共识，当前这种单纯扩大文本模型规模的范式，可能很快就会碰壁。随着迈向 AGI 的竞赛不断加速，解锁机器智能下一次飞跃的关键，或许并不在图书馆或维基百科里，而是藏在数十亿玩家早已沉浸其中的无数虚拟世界中。General Intuition 的思路表明，AI 的未来不仅在于“读”，更在于“做”。