九章云极联合上海交大发布世界叙事模型WNM，以AI工厂算力底座破解视频生成“抽卡”困局

在AI视频生成技术深度渗透影视制作行业的当下，专业创作者长期陷入“抽卡式”低效循环的痛点，终于迎来破局。7月3日，上海交通大学张文军院士团队倪冰冰教授正式发布“世界叙事模型”（World Narrative Model, WNM）。这一被业界称为“为视频基模装上专业方向盘”的模型，从底层架构上颠覆了传统的像素“概率赌博”式生成范式。相关成果已发表于arXiv预印平台，题为World Narrative Model for Highly Controllable Video Generation: A Paradigm Shift from Pixel Sampling to Physical World Orchestration。

九章云极作为此次发布的核心算力支持方与生态共建伙伴，不仅为WNM的研发与落地提供了强大的算力保障，公司AI首席科学家缪旭亦深度参与了论文编写与课题攻关，共同推动中国AI视音频技术参与全球“世界模型”叙事。

终结“抽卡”：从黑盒概率到物理可控

当前市面主流AI视频生成模型本质上是“神经渲染器”，其“端到端”的黑盒特性导致创作者往往需要平均生成20至50次才能得到一个合格镜头，精品制作成功率不足50%。

上海交大团队发布的WNM创新性地采用“控制器+绘图器”双栈架构，将理解物理世界与渲染视觉像素两大任务彻底解耦。控制器负责将导演意图转化为包含场景几何、人物骨骼、运镜轨迹等维度的结构化4D物理参数，绘图器（如Kling、Wan等现有模型）则负责确定性渲染。

这一技术路径的突破，使单镜头编辑轮次从数十次骤降至3次以内，综合满意率超过80%。倪冰冰教授指出，视频生成的“Transformer时刻”将发生在世界理解层面——即模型对物理规律的精确掌控，而非单纯比拼像素画质。

AI工厂算力保驾护航：夯实物理世界的计算基座

训练和理解物理世界的模型，需要处理海量带精确几何与物理标注的三维数据，这对算力底座的弹性、稳定性与国产化适配提出了极高要求。

作为智慧媒体制播应用国家广播电视总局重点实验室的核心共建单位，九章云极在此次WNM的研发及落地上海中试基地过程中扮演了不可或缺的角色。依托自主研发的高性能智算云平台与AI工厂战略，九章云极为上海交大团队提供了稳定、高效的算力调度与模型服务支撑。公司首创的DCU（一度算力）统一计量体系，为WNM复杂的物理参数演算与长时序一致性生成提供了可计量、可优化的标准化算力保障。在国产自主可控的大趋势下，九章云极坚持独立智算云平台战略，兼容国产芯片生态，确保了从模型训练到推理落地的算力安全，为WNM从实验室走向工业化生产提供了坚实底座。

产学研深度融合：从算力提供者到技术共创者

九章云极不仅是算力基础设施的提供者，更是前沿技术的共创者。在此次WNM的论文编写与课题攻坚中，九章云极AI首席科学家缪旭深度参与，结合公司在AIGC与多模态大模型领域的深厚积累，与上海交大团队共同针对媒体AI治理、可控生成等关键课题展开攻关。这一合作标志着九章云极正从单纯的算力服务商，向“科研攻关—技术迭代—场景落地”的生态引领者跨越。

随着上海市《AI微短剧沪8条》政策的落地，WNM将率先在上海三大AI微短剧产业集聚区的中试基地进行产业化验证。九章云极将依托国家级广电实验室共建单位的优势，联合SMG等伙伴，持续为视听产业提供“AI工厂”式的规模化生产能力。

从“抽卡二十次”到“确定性构建”，九章云极正以自主可控的算力底座和前瞻性的AI技术视野，为中国视听产业从“流量消费地”升级为“技术输出地”保驾护航，参与并书写这场关于“世界模型”的全球叙事。