李飞飞又开了家公司，投资人排队塞了4个亿

文｜融中财经

李飞飞又拿到一笔钱了。

这次不是她去年创办的世界模型公司WorldLabs，而是另一家低调的公司——Astrocade。

Astrocade做的事情用一句话能说清楚：任何人，不需要写一行代码，用自然语言描述想要的游戏，几分钟之内就能生成一个可以直接玩的游戏。

他们用自己的产品做了一个demo——一款硅谷创业模拟游戏，马斯克、奥特曼、卡帕西等科技圈的标志性人物都以角色形式出现其中。

消息一出，科技圈的第一反应基本一致：李飞飞的名字，再次把投资人的钱包打开了。

这家专注AI游戏生成的公司近日完成5600万美元融资，折合人民币约4亿元。

投资人追着给钱

2024年初，李飞飞正式离开斯坦福开始休假，创办了WorldLabs，方向是"空间智能"，目标是让AI真正理解三维世界的结构与物理规律。

WorldLabs尚在水下、还没有任何公开产品的时候，投资人就已经在排队找上门。

首轮投资方包括a16z和RadicalVentures。紧接着在2024年6至7月，又完成了一轮1亿美元融资，由NEA领投，公司估值超过10亿美元，正式跻身独角兽行列。随后，WorldLabs宣布完成2.3亿美元融资，由a16z、NEA和RadicalVentures领投，英伟达、AMD、Adobe、Databricks的风投部门也参与其中。

个人投资者的名单更为显眼。领英联合创始人ReidHoffman、前谷歌CEOEricSchmidt、图灵奖得主GeoffreyHinton、OpenAI创始成员AndrejKarpathy，以及SalesforceCEOMarcBenioff等人，都以个人名义跟投。黄仁勋通过英伟达也参与了这轮融资。

今年1月，据彭博社消息：World Labs正在以约50亿美元估值进行新一轮融资，融资规模最高可达5亿美元。

a16z合伙人MartinCasado甚至在WorldLabs办公室兼职，向AI图形团队学习。他表示："我从事投资快10年，这是我遇到过最强的团队。"

这种阵势在创投圈并不常见。一家公司尚无产品、团队仅24人，却能让整个AI界的顶级机构和个人投资者集体排队入场——背后的关键变量，只有李飞飞这个名字本身。

这一次刚刚完成融资的，是李飞飞参与的另一家企业Astrocade。

根据最新公开信息，Astrocade由CEO Amir Sadeghian、CTO Ali Sadeghian和李飞飞共同创办，李飞飞担任的是CSO（首席科学官）一职。

Astrocade的逻辑，用一句话可以说完：任何人，不需要写一行代码，用自然语言描述想要的游戏，几分钟之内就能玩上。

他们用自己的产品做了一个demo——一款硅谷创业模拟游戏，马斯克、奥特曼、卡帕西等人以游戏角色的形式出现其中，情节围绕创业决策展开。

游戏生成在技术上并不简单。和生成图片或文字不同，游戏有实时交互、规则系统和因果逻辑——玩家的每一个操作都需要对应游戏世界里的反馈。AI要能生成游戏，意味着它必须理解"胜利条件是什么、什么触发失败、道具如何生效"这类深层逻辑，而不仅仅是在生成一段可读的文本。

这也是李飞飞选择这个方向的内在原因之一。

事实上，游戏是验证AI理解能力的严苛场景——当AI能生成一个"真正可以玩"的游戏，意味着它对规则、因果关系和人机交互已经建立起了相当层次的理解。从这个角度看，Astrocade和WorldLabs的方向并不矛盾：前者在可交互的虚拟世界中测试AI的创造能力，后者在三维空间中构建AI感知现实的基础能力。

市场层面的逻辑同样清晰。游戏行业规模超过两千亿美元，但独立创作者长期被高门槛挡在门外——一个游戏创意要变成真实产品，至少需要掌握编程、美术、音效、关卡设计中的某一项。Astrocade要做的，是把这条链路压缩到"只需要一段描述"。

她是谁，为什么这个名字如此有分量？

要理解投资人为什么愿意追着李飞飞给钱，得先说清楚她是谁。

李飞飞1976年出生于北京，在成都长大，1992年16岁时随父母移民美国。初到美国，家境拮据，她在餐厅打过工，帮父母打理过干洗店，一边维持生计，一边完成学业。1999年，她从普林斯顿大学毕业，随后进入加州理工学院，2005年获得博士学位。

博士毕业后，她选择了一条在当时并不被看好的路：计算机视觉。彼时这个领域的研究进展缓慢，业界普遍认为成果遥遥无期。李飞飞的判断是，问题不在算法，在于数据。

她随后启动了ImageNet项目，从互联网上下载了近10亿张图片，通过亚马逊众包平台雇用了5万人对图片进行分类和标注，最终构建出一个包含1500万张图像、涵盖2.2万个类别的大型视觉数据库，并选择开源。这个数据集后来直接引爆了深度学习在图像识别领域的突破，被认为是现代AI革命的三大基石之一，另外两个是GPU和神经网络。

这一项研究，奠定了她在整个AI领域的地位。

此后，她的履历几乎每隔几年就上一个台阶。2009年加入斯坦福大学，2012年晋升终身副教授，2013年至2018年担任斯坦福人工智能实验室主任；2017年在学术休假期间出任谷歌副总裁，兼任谷歌CloudAI首席科学家；2019年出任斯坦福以人为本人工智能研究院院长。2020年，她同时当选为美国国家工程院院士和国家医学院院士，2021年又当选为美国艺术与科学院院士——三院院士的头衔，在计算机科学领域极为罕见。

2025年，《时代》周刊将她列入年度人物名单；同年，她获得了2025年伊丽莎白女王工程奖——这是工程界的最高荣誉之一。

李飞飞为什么选了游戏

5600万美元的融资规模，在当前的AI创业环境里属于中等量级，但也足以说明投资方对这个方向的判断。

近两年，AI基础模型层的投资热度开始向应用层传导。投资人越来越意识到，大模型能力的提升是一个前提条件，但真正的商业价值需要在具体场景里兑现。游戏是一个天然适合AI应用落地的场景：用户有明确的付费意愿，对新内容的需求几乎没有上限，而且交互性强，AI生成的质量好坏立竿见影。

另一个因素是技术门槛。将AI生成能力和游戏交互逻辑结合起来，不是随便搭一套工具就能实现的。李飞飞团队的学术背景和技术积累，在这里是真实的竞争壁垒。

当然，这个赛道并不寂静。微软在游戏领域有深厚积累，Unity和Unreal引擎都在加速向AI工具方向整合，谷歌等大公司也在进行类似的探索。Astrocade面对的不是一个空旷的市场，而是一个巨头也在加速入场的赛道。

这个方向并非没有障碍。

"可玩"和"好玩"之间存在相当大的距离。游戏的体验高度依赖细节——手感、难度曲线、关卡节奏。这些目前仍是AI生成内容中最难被自动校准的部分。Astrocade如果只能生成勉强能运行的游戏，用户不会长期留存。

内容安全同样是现实问题。游戏中出现真实人物已属敏感地带，交互性又让内容走向更难预测。如何制定有效的平台规范，是这类产品绕不开的课题。

竞争压力也不容忽视。微软在游戏领域有深厚积累，Unity和Unreal引擎都在加速向AI工具方向整合，谷歌等大公司也在推进类似方向的探索。Astrocade面对的不是一个空白市场。

值得注意的是，WorldLabs目前仍在运营，Astrocade也在推进，Astrocade有独立的运营团队，她更多承担技术层面的角色。

更喜欢创业者ALLIN的投资人为什么下注李飞飞的公司？深层原因很容易理解，李飞飞的名字在硅谷是一种特殊的资产——它意味着顶级工程师愿意加入，顶级机构愿意出手，顶级媒体愿意关注。

这一点，从WorldLabs融资时的投资人名单就能清楚地看出来。

而李飞飞这次的押注，和她过去做ImageNet时的逻辑没有太大区别——找到一个技术上尚未被充分解决、但潜在价值极大的问题，然后去做它。

Astrocade目前对外展示的仍是早期产品和demo，从展示阶段到真正大规模落地，还需要越过产品质量、内容安全、平台规范等一系列门槛。

但方向是可以判断的：游戏创作的门槛正在被AI系统性地压低，这个趋势已经不可逆转。Astrocade赌的是，在这个过程中，最早做出"真正好用的产品"的那一家，能够拿到最大的市场份额。

至于这次能不能赢，还需要时间给出答案。