近日，在中关村论坛的专场发布会上，昆仑万维董事长兼CEO周亚辉带着天工AI的三款新模型——Matrix-Game 3.0游戏大模型、SkyReels V4视频大模型、Mureka V9音乐大模型——对外勾勒出这家公司在AI赛道的最新布局。
在AGI赛道的激烈角逐中，昆仑万维并未选择在大语言模型（LLM）的通用问答能力上与互联网巨头正面硬刚，而是将资源重注于游戏、视频、音乐三个垂直领域的多模态生成模型。基于这些底层模型，昆仑万维试图构建起一个AI驱动的“平台经济体”，其核心目标用户被定义为“OPC”（One Person Company，一人公司）。
这是国内较早提出从“大模型工具提供商”向“AI原生平台经济”转型战略的玩家之一。在周亚辉看来，随着底层模型能力的持续迭代，AI的商业逻辑已不再局限于按调用量收取API服务费，而是通过降低跨模态内容的创作门槛，掌握流量分发与IP孵化的生态主导权。
聚焦多模态：从单点生成到工作流重构
本次发布的三款大模型，分别对应着数字内容生产的三个核心场景。
视频生成领域，SkyReels V4放弃了早期AI视频模型普遍采用的“先画面、后音频”串行生成模式，转而采用原生音画一体的双流MMDiT架构。这种底层设计的改变，使得模型在生成阶段即可实现口型、动作与声音的同步。在三方评测机构Artificial Analysis的基准测试中，SkyReels V4在带音频文生视频等细分榜单中取得了较高评分。
音乐生成赛道，Mureka模型迎来了V9版本更新。此前发布的Mureka V8在Artificial Analysis的人声与乐器维度盲测中曾取得高分。Mureka V9的迭代方向从单纯的“一键生成音频”转向了对音乐创作过程的可控性。该版本引入了Mureka Studio工作站概念，允许创作者像使用传统数字音频工作站（DAW）一样，在时间轴上对生成的音乐进行结构化分解与局部调整，如单独修改某一段落的人声或乐器编排。
Matrix-Game 3.0则聚焦于游戏世界模型的探索。与视频大模型注重画面生成不同，游戏大模型需要解决实时交互与物理规则的仿真问题。Matrix-Game 3.0引入了带有记忆机制的架构，试图在保证生成画面连续性的同时，降低长期运行时的结构漂移。
三款模型试图将AI从一个提供随机生成结果的“盲盒工具”，转变为能够融入专业内容创作者实际工作流的“工业级引擎”。
“3+1”架构，瞄准OPC
发布会上，昆仑万维正式公布了其“2026 AGI战略”，核心概括为“3+1”生态架构。
其中，“3”代表依托上述三大模型底座构建的三个AI原生内容平台：短剧平台DramaWave、音乐平台Mureka以及互动娱乐平台猫森学园。“1”则指代天工超级智能体（Skywork Super Agent）。它的功能定位是作为操作系统的中枢，将大模型的分散能力进行统一调度与编排，帮助创作者完成从内容生成、海报制作到分发运营的全链路任务。
这一架构紧密围绕着“OPC（一人公司）”这一概念展开。相关数据显示，全球范围内单人创始人的微型企业或独立创作者数量正快速增长。昆仑万维试图通过AI工具降低影视、音乐、游戏等专业内容的制作门槛，使单个创作者能够具备类似小型制作公司的全栈生产力。
周亚辉在接受采访时坦言，大模型如果仅仅作为C端个人工具，付费率存在明显天花板。昆仑万维的商业模式设计包含两层：一面向B端开发者收取API调用费。二则是通过上述三大内容平台，在创作者生成UGC（用户生成内容）后，通过向C端用户提供消费内容来获取广告或订阅收入。
研发的高昂代价与出海耐心
维持多模态大模型的研发迭代，需要持续且庞大的资金投入。
周亚辉透露，过去三年，昆仑万维在AI领域的亏损每年在12亿至15亿元左右。他给出了一个行业预判：要保证模型在全球处于领先地位，每个月的研发投入最少需要一个亿。对于2025年前九个月在算力服务开支上大幅增加的AI企业而言，这一数字可以说是当下大模型“军备竞赛”的资金门槛。
目前，昆仑万维的海外收入占比超过90%。其全球化网络与海外变现能力，是支撑国内大模型研发的现金流基础。面对硅谷科技巨头在算力、算法与生态上的先发优势，中国AI企业的突围路径显得尤为关键。
在谈及与国内同行的竞争定位时，周亚辉表示：“我们跟在字节后面就行。他先跟好莱坞谈版权，我们就跟在他后面。他吃进口和牛，我们就吃国产牛肉。”这种在巨头阴影下寻找自身生态位的战略表述，是国内AI创业者在算力资源受限、商业模式尚未完全清晰环境下，最务实的心态。
从底层多模态大模型的训练，到中间层智能体的调度，再到上层内容平台的搭建，昆仑万维已经形成了一个完整的闭环设想。然而，在AI生成内容版权界定尚不清晰、平台间内容分发规则存在博弈、以及算力成本持续高企的现实挑战下，这套围绕“一人公司”构建的平台经济模式能否真正跑通并实现盈利，仍需通过市场与时间的验证
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