Runway：不做语言模型的 AI 异类，估值 53 亿美元的野心与赌注
三个创始人的非典型创业故事
提到 AI 创业公司，人们脑海里通常会浮现斯坦福背景、Google 前员工、九位数融资——但 Runway 不属于这个套路。
这家公司的三位创始人，两人来自智利，一人来自希腊，均在纽约大学 Tisch 艺术学院相遇，随后在纽约创立了公司。与其说他们走了硅谷路线，不如说走了一条文化路线。
公司于 2018 年正式成立，逐步在视频生成领域积累名声，推出了最新的 Gen-4.5 模型和一系列 AI 创作工具，让用户通过文本提示即可生成可编辑的电影级内容。
如今，Runway 的技术已进入电影制作公司和广告代理商的工作流程，与狮门影业（Lionsgate）、AMC 电视网等主要媒体公司签署了合作协议，甚至参与制作了票房大片《瞬息全宇宙》。公司估值达到 53 亿美元，据创始人透露，仅 2026 年第二季度就新增 4000 万美元年度经常性收入（ARR）。
为什么选择视频，而非语言
过去几年，AI 行业的主流押注都围绕语言展开——OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude，都建立在语言模型的逻辑之上。
Runway 选择了不同的路径。联合创始人兼联席 CEO Anastasis Germanidis 在接受 TechCrunch 采访时表示：
"语言模型训练于整个互联网、论坛、社交媒体、教科书——压缩的是人类现有知识。但要超越这一切，我们需要利用偏见更少的数据。"
他认为，下一代 AI 的智能不会建立在文本之上，而是建立在视频和世界模型（world models）之上——这些模型学习的是世界如何运作，而不仅仅是人类如何描述世界。
这个区别听起来很学术，但它的影响绝不学术。
从视频生成到世界模型：战略跨越
过去半年，Runway 开始将计划付诸行动，从视频生成领域扩展到更宏大的目标。
2024 年 12 月，公司推出了首个世界模型，并计划今年再发布一个。世界模型是一种能够模拟环境并预测其行为变化的 AI 系统。
Runway 并非孤军奋战。Luma、World Labs 等初创公司也在走类似路线，Google 的 Genie 世界模型同样瞄准同一方向。这场竞赛的短期用例集中在互动娱乐、游戏和机器人训练等领域。
Germanidis 将世界模型视为科学基础设施。他的逻辑是：训练单一模型的感官数据和观测越多，就越接近一个可用的数字孪生宇宙——在这个宇宙中，你可以比任何实验室更快地运行实验。科学过程中大量时间都在等待结果，如果能压缩等待时间，就能压缩整个进步过程。
"如果我们能构建出比人类科学家更出色的科学家，我们就能加速人类理解宇宙和解决问题的进程。"
这个目标已经远远超越了 Runway 最初的视频生成产品，但它是技术本身的能力涌现与创始团队愿景延伸的共同产物。
Moonshot：创始人背景与长期愿景
Germanidis 11 岁在雅典爱上了编程，18 岁来到美国学习神经科学和电影，后来转向计算机科学，在几家硅谷科技公司工作后，最终决定离开那里的文化。联席 CEO Cristóbal Valenzuela 在圣地亚哥出生和长大，本科学习经济学，随后进入电影和软件行业。首席创新官 Alejandro Matamala-Ortiz 也是圣地亚哥人，学习广告，曾运营一家设计公司。
三人在 2016 年纽约大学 ITP（互动通讯项目）项目中相遇，Valenzuela 将其描述为一所"面向工程师的艺术学校"。
据 Matamala-Ortiz 回忆，三位创始人在人生某个阶段都曾渴望成为电影人。因此 Runway 的起点使命很简单：我们能用 AI 让每个人成为电影制作人吗？ 2023 年 2 月发布第一个视频生成模型后（与今天相比显得相当粗糙），这个使命演变为：我们能让每个人都成为优秀的电影制作人吗？ 实现这个目标需要扩充团队。公司目前拥有 155 名员工，分布在纽约、伦敦、旧金山、西雅图、特拉维夫和最新开设的东京办公室。
在整个过程中，团队逐渐发现这些模型能够理解世界的运作方式——如果将它们规模化，它们可以对许多其他领域产生作用。比如机器人技术、药物研发和气候建模——这些困扰研究者数十年的难题。
去年，Runway 成立了机器人技术部门。Germanidis 表示，该部门已经进行了真实世界的测试和部署。
Germanidis 认为，AI 领域的未来趋势是用单一模型联合训练多种模态——文本、视频、语音和其他传感器。他对 Runway 技术的终极愿景，假设有足够的时间和资源，是用于生物学世界模型和抗衰老研究。
Runway 的资金实力与巨头差距
Runway 迄今已融资 8.6 亿美元，其中今年 2 月的一轮融资达 3.15 亿美元，投资方包括 AMD Ventures 和 Nvidia。与最直接的竞争对手相比，这个数字并不算出众——Luma AI 融资约 9 亿美元，World Labs 则接近 12.9 亿美元。
但 Runway 要面对的远不止这些后起之秀。OpenAI 融资规模约 1750 亿美元（据 CEO Sam Altman 透露），而其母公司 Alphabet 市值高达 4.86 万亿美元。Google 是 Runway 最大的威胁：旗下 Veo 模型直接对标 Runway 的视频生成业务，同时 Genie 世界模型正在争夺 Runway 同样瞄准的长期赛道。
Workera CEO、斯坦福讲师 Kian Katanforoosh 指出，OpenAI 今年 3 月关闭视频平台 Sora 便是例证——据估算 Sora 每日计算成本约 100 万美元，而收入仅有约 210 万美元。他直言："没有计算集群，如何构建基础模型？我认为没有人能做到这一点。" Runway 与 CoreWeave、Nvidia 达成了合作，但拒绝确认是否拥有专用集群访问权限——即那种训练前沿模型所需的大规模保障算力。
小体量玩家的生存之道
Katanforoosh 并未将 Runway 判出局。他以 AI 音频初创 ElevenLabs 为例：尽管资源远不及 OpenAI 和 Google，仍在两者自建的基准测试中取得了领先。在他看来，Runway 可以复制类似路径。
Runway 联合创始人 Valenzuela 认为，公司缺乏硅谷"标准化"背景反而是一种优势——思维方式更多元，没有硅谷人脉也就没有雄厚的资金护城河，迫使团队从早期就必须具备造血能力。Runway 首席运营官 Michelle Kwon 也表示，公司无意在算力需求随规模攀升时急于融资。
早期投资方、Compound 管理合伙人 Michael Dempsey 评价道："这种背景让他们更早起步、判断准确率更高，并形成了一种极速行动的文化。"
"规则是人定的"
Valenzuela 本人酷爱阅读，曾提及智利诗人 Nicanor Parra——在他看来，Parra 的反学院派风格正是 Runway 精神的写照。
"规则不过是人发明的东西。"Valenzuela 说，"这是 Runway 做事的驱动力。他们说硅谷才是创业公司的归宿——凭什么？那不过是人为设定的规则，全部抹掉，从头再来。"
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