NVIDIA 8 月 6 日这篇博客释放了一个很明确的信号：Physical AI 下一阶段，竞争核心不再只是单点模型能力，而是“开放世界模型 + 仿真工具链”的完整底座。

文中重点推进 Cosmos 3 这套开放物理 AI 基座，把视觉推理、世界生成、动作预测放进同一模型家族，再结合 Omniverse 和 OpenUSD 去做训练、仿真和验证。换句话说，模型、数据生成、环境模拟、部署前验证，NVIDIA 正在试图把这整条链路打通。

这对机器人、自动驾驶、视觉 AI 团队的意义很直接：先在虚拟环境里大规模生成数据、反复试错和验证，再进入真实部署，正在成为更清晰的行业范式。谁能把“开放模型 + 世界模型 + 仿真平台”真正协同起来，谁就更有机会吃到 Physical AI 的下一波红利。

文中还提到，Cosmos 3 提供 Super 64B、Nano 16B、Edge 4B 三档形态，强调开放许可、支持后训练，并与 Omniverse、OpenUSD 配套，面向机器人、自动驾驶和视觉 AI 等场景。这个方向本质上已经不是单纯卷模型分数，而是在卷谁能更快搭出一套可训练、可验证、可落地的物理 AI 基座。

配图：

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原文：

NVIDIA Blog – 6 Aug 26

Into the Omniverse: How Open World Models Push the Frontier of Physical AI

Open models, which anyone can download, inspect, modify and run on their own infrastructure, are what make that possible. Nowhere is that more crucial than in physical AI, where every deployment is a specialization problem.

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