（来源：东四十条资本）

如果你是个资深网民，一定听过这样的段子：我们的生活就是上帝在玩模拟人生——如果你走着走着忽然忘记了自己本来想要去干什么，那是因为上帝不小心点了鼠标右键，取消了指令。

严格来说，这不仅仅是个网络段子。一直以来，上至科学家，下至平头老百姓，很多人都相信我们生活一个巨大的虚拟世界里，遵守开发者提前设定好的基本参数和物理法则。因为只有这样很多诡异的现象才会得到完美的解释。

比如为什么光会呈现 " 波粒二象性 "，那就是因为算力是有限的。想要保证游戏的顺畅进行、保证玩家的体验真实，开发者的最优解就是只在发生接触和观察的时候，再对环境事物进行 " 实时渲染 "，在不观测的时候维持环境事物的 " 数据状态 "。

这也是为什么马斯克说 " 我们生活在真实世界里的概率只有十亿分之一 "。在他看来，以电子游戏技术飞速进步为类比，按照当前图形渲染、实时物理模拟和神经接口的发展速度，我们人类掌握 " 创造世界 " 的能力只是时间问题。

并且需要指出的是，马斯克的这番言论是在 2016 年的一场行业论坛上说的。十年后的今天，这早就不再是一个 " 预言 " 了。事实上，世界上已经有了这么一家公司正在试图用 AI 模拟人类的一切行为，并以此为基础创造一个小型的、高度仿真的人类社会，甚至已经投入了一定的商用。

这家公司叫做 Simlie。近日，他们刚刚完成了 B 轮融资，总规模为 2 亿美元，估值达到了 20 亿（约合人民币 135 亿元）美元。这轮融资由硅谷知名 VC Greenoaks 领投，Index、Hanabi、贝恩资本、A*、Factory、Definition 等机构参投。

不过最吸引眼球的是，在 2026 年 2 月完成的 A 轮融资中，他们获得了 "AI 教母 " 李飞飞、OpenAI 联合创始人安德烈 · 卡帕西 ( Andrej Karpathy ) 的支持，这让他们成为了当下所有 AI 独角兽中最 " 科幻感 " 的存在。

正如开头所说，其实自从有了图像化的电子游戏，人们就一直在试图模拟现实世界。发展到现在，这些模拟也早就有能力脱离游戏的范畴，在现实的生产力层面贡献自己的力量。比如游戏渲染引擎虚幻引擎（UE），早就大量应用于车辆设计、人机交互领域。比如著名的模拟经营类游戏《天际线》，早就有被应用在真实城市规划的案例了。

但看到这里你应该也发现了，这些成熟的、能够被应用到产业端的模拟，模拟对象基本都是客观事物。如果模拟对象是 " 生物 "、模拟 " 人 "，效果就会大打折扣。

为什么会这样？原因并不复杂，因为生物是会 " 思考 " 的，尤其是在面对复杂场景时，人们经过思考之后做出的决策充满了随机性，不可能找到一个通用的公式。在这个前提下，想要高精度地模拟人类，最好的办法就是通过穷举法设计足够多的可能性，但这又意味着巨大的计算量。

反过来说，如果有办法并行处理大量的、重复的计算任务，精准模拟人类也是完全有可能的——是的，AI 就是那个答案。

时间回到 2023 年，当时斯坦福大学发起了一项名为 " 小镇（Smallville）" 的课题项目。这个项目要求参与者基于 GPT3.5，创造 25 个 AI 村民，并为这些村民创造一个小镇，供这些 AI 村民们在其中居住、社交、规划自己的生活。

整个计划看上去很像是要求这些学生去创造一款类似于《动物森友会》或者《星露谷物语》一样的开放世界游戏，事实上同学们大部分时间也扮演了类似 " 游戏策划 " 的角色，为这 25 个村民设计他们的性格、职业、年龄以及过往经历。

（斯坦福小镇，来源：论文插图）

但到 2 月 13 日这一天，事情变得不一样了。在没有任何指令的情况下，这 25 名村民居然自发地在小镇里的咖啡馆策划了一场情人节派对，并且还主动调用算力生成了情人节主题的装饰品，重新布置了整个咖啡店。

要知道，在此之前人们也能做到让多个智能体共处在同一个虚拟世界里彼此交互，但在当前的大模型技术框架里，智能体所谓的 " 记忆 " 其实就是储存着大量信息的文本文件，而随着对话的不断增加文本会越来越大，每一次触发新行为之前需要调用的上下文也越来越多，这就让智能体们很容易 " 断片 "。要么在某个阶段整个上下文系统出现崩溃彻底失忆，要么行为决策会变得越来越慢。

如今，斯坦福小镇里的居民们不但能够非常自然地生活在一起，彼此的感情还能与日俱增，共同创造属于小镇自己的亚文化，这简直是 " 宇宙文明级别 " 的进步。

深受震撼的项目团队也开始了连夜复盘，尝试找到是什么促成了这一切。最终他们发现是一个可以概括为 " 反思 " 的流程设计是其中的关键。简单来说，每隔一段时间，村民们就会自发地总结上一段记忆，并梳理其中可能存在的一些逻辑线条，比如 " 这周你为什么总点外卖——是因为你很忙吗 / 是因为外卖很好吃吗——你为什么会这么忙 "。具体的流程设计参考下图：

" 反思 " 之后，这些村民就会产生通常会产生更高级的认知，比如他们开始理解什么叫 " 未来的计划 "，去询问自己的邻居 " 明天上午 10 点半你会去干什么 "，去思考 " 如果晚上的牛排煎糊了，那全家人吃什么 "。

而就像马克思概括的那样 " 人是社会关系的总和 "，在产生足够多高级认知后，这些村民也就慢慢有了 " 自我认知 " 的雏形，能够理解自己身处的环境，并理解自己的分工，也最终有了他们自己张罗情人节派对、改造咖啡店的壮举。

这里必须强调的是，真正让人震撼的不是 "AI 村民提前为情人节做准备 "，而是 "AI 村民集体为情人节做准备 "，因为 " 小镇 " 课题组从来没有给出过任何关于 " 社会 " 层面的设定。在这个前提下，作为个体的村民想要过情人节是一个可预期的结果，但村民们彼此合作完成一个共同目标却是远超意料的——他们居然能够自发萌发 " 集体合作 " 的意识，并认可 " 合作 " 的价值？

几个星期后，小镇居民更证明了 " 情人节派对 " 并不是巧合，他们已经开始了 " 社会化生活 "。比如一位 AI 村民告诉大家，他准备竞选这个小镇的公职，不久之后整个小镇的居民都在讨论他的 " 竞选 "。比如一位 AI 村民对另一位 AI 村民产生了爱慕情绪，并尝试邀请对方进行约会。

2023 年 9 月，这一系列试验的结果被写成了一篇题为《生成式智能体：人类行为的交互式模拟》论文，出现在了学术网站 arXiv 上。

课题团队表示，他们找到了 " 在开放环境中创建能够像人类一样行动的通用计算智能体的方法 "，在他们创造的小世界里 " 这些智能体能够进行真实可信的高仿真人类行为，完成各种交互式应用，从沉浸式环境到人际沟通的演练空间，再到原型设计工具 "。

而这篇论文也成为了 Simlie 的起点。

2026 年 2 月，Simlie 宣布横空出世，宣布他们结束了长达 7 个月的秘密研发，已经为面向市场做好了准备，并同时完成了 A 轮融资。

根据公布的信息，Simlie 联合创始人包括《生成式智能体：人类行为的交互式模拟》论文的第一作者朴俊成（音译，Joon Sung Park）、斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）主任佩尔斯 · 梁（Percy Liang）、斯坦福大学计算机科学教授迈克尔 · 伯恩斯坦（Michael Bernstein）。

A 轮融资由 Index Venture 领投，其他投资方包括贝恩资本、A*、Hanabi Capital 以及李飞飞、安德烈 · 卡帕西这两个超级天使投资人。

负责 Index 本次投资的合伙人沙阿（Shardul Shah）说 Simile 让他想到了《银河系漫游指南》，地球其实是一台由另一台超级计算机建造的巨型模拟器，用来演算关于生命、宇宙以及万事万物的终极问题，" 当 Simile 的联合创始人们分享他对人工智能时代下一步发展方向——模拟整个地球——的大胆设想时，我的敬畏之情可想而知 "。

人性，是不会改变的

虽然从上述的描述，你可能会认为 Simile 是一个巨大的科幻项目，它的全部构想更接近一场疯狂的思想实验。但实际上 Simlie 的商业化之路非常通畅。

在 2023 年 9 月接受斯坦福大学官网采访时——也就是那篇论文刚刚发布的时候——老朴曾经提到过这样一件事，说小镇课题进行的过程中，《财富》杂志曾经组织过世界 500 强参观了他们的项目。

老朴原本以为这些见多识广的高管们只是例行公事，可没想到这帮人站住就挪不动脚，纷纷表示 " 如果我们能像这样模拟市场，这将改变我们的运营方式 "，其中一些大厂还真就发来了合作需求，具体可以分为两类：

1. 交给他们一份重金从顶级咨询机构采购而来的调研报告，希望课题组能够利用 " 小镇 " 来重新演绎这个课题，看看能得出什么样的结果；

2. 交给他们一个全新的研究课题，希望课题组能够利用 " 小镇 " 进行推演，看看最终会有哪些可能性；

最终结果是，老朴收获了惊喜，高管们也收获了惊喜。老朴说，在需求 1 上，" 小镇 " 模型可以用 "2 分钟 " 就完成那些顶级咨询机构需要 "3-6 个月 " 才能完成的任务；在需求 2 上，" 小镇 " 模型出色地识别出了一些命题的潜在风险，一些高管表示 " 小镇帮我们规避了 5 亿美元的损失，它让我们看到了非常具体的结果，决策根本不需要犹豫 "。

这段经历让老朴意识到，所有的商业行为都是基于信息进行决策的，可大约只有 5% 的决策建立在足够的信息之上，剩下的 95% 都只能从非常粗糙的信息里去筛选可能有效的东西，并且严重时间、预算、地域等外部环境的限制，而小镇（以及后来的 Simile）就出色地修复了这个 BUG：如果有办法进行复杂场景的多智能体模拟、有办法充分扩展其规模，并使其足够可靠以支持实际决策，那么他们一定有广阔的市场前景。

作为首批投资人之一，安德烈 · 卡帕西的看法也想通，他在个人社交媒体里表示：

"Simile 正在探索 LLM 赛道里一个非常有意思、但过去没有被充分研究的方向……通常情况下，我们现在与之交流的 LLM 都会被塑造成一个单一、明确、经过人为设计的人格。但从原理上说，一个预训练 LLM 最原始、最本真的形态，其实更像是一个模拟引擎。它是在互联网上极其多样化的人群所产生的文本之上训练出来的……既然如此，为什么不充分利用这种统计意义上的能力？"

后来的事实也兑现了当初的判断。根据贝恩资本在本次投资的官方通稿披露，自 2026 年 2 月结束封闭开发、正式上线以来，Simile 的收入增长了五倍，为财富 500 强企业运行了 " 数千万次 " 的模拟任务，员工人数也已超过 50 人。

此外投资方阵容与融资节奏也侧面体现了 Simile 的市场广阔。Simile 的 A 轮融资和 B 轮融资前后仅仅相隔 5 个月，老股东 Index、Hanabi、贝恩资本、A* 全部选择了复投，与此同时新股东还增加了医疗产业的 CVS Health Ventures，而新晋投资方 Factory 则是一家由斯坦福大学计算机教授克里斯 · 雷（Chris R é）和英特尔 CEO 陈立武共同创办的专注于人工智能 / 机器学习和深度科技领域的小型精品公司。

当然这也并不意味着 Simile 不会遭遇挑战。一个最直观的痛点就是论文是公开的，基础方法论并不是秘密。在这个前提下，Simile 存在着被复制甚至反超的可能。实际上 Simile 也确实不是 " 人类模拟器 " 领域内的唯一独角兽了，还有一家名为 Aaru 的公司估值也达到了 10 亿美元，并已经和埃森哲、安永等调研机构在竞选民调等实际业务中展开合同。

只不过这些商业层面的挑战，老朴也早就有了应对思路。在很多采访和播客中，他表示 " 模拟人类 " 使用的是那些前沿实验室在结构上无法收集的数据——他认为。大语言模型建立在人们写下的内容之上；而模拟行为需要的是人们实际做了什么。也就是说，Simile 投喂给模型的是交易数据、观察数据，以及来自客户和供应商合作伙伴的数据。

老朴也承认，这些观察数据并非真正的宝藏。" 大量观察性行为数据……它们最擅长的实际上是帮助你建立观察与未来可能发生之事之间的相关性……人们真正在乎的是应该如何去塑造未来，比如不仅仅知道一款新品销售额会是多少，而是要知道如果星巴克改了菜单，整体销售额会发生什么变化 "。

在这个前提下，Simile 的核心训练资产其实是随机对照试验和 AB 测试：" 想象一下人们做了这个和做了那个，他们的行为会如何实际变化。"

真正的挑战存在于伦理层面。就像科学家们最初研发 " 镜像生命（与世界上现存的所有生物截然相反，其 DNARNA 结构天然带有右手手性）"，是为了在一个安全的情况下进行药品或者病理试验，可一旦失控可能创造一个消耗地球资源、却没有任何地球的可怕生物群一样，谁能保证拥有恐怖预测能力的 Simile 就能一直安安静静地躺在商业领域里呢？

事实上老朴也丝毫不回避这件事。在做客 20VC 的时候，他表示 Simile 在未来确实有可能应用到 " 全球气候变暖 "" 民主制度会在什么时候失效 " 这类宏大命题当中，甚至会被用在更神秘的社会实验里，或者更阴暗的陷阱里。

比如主持人哈里 · 斯特宾斯认为 Simile 就是一个 PUA 神器，有心之人可以利用他可以和 100 个模拟人约会，从而更高效地找到 " 最优解 "。

对于这个问题，老朴也不知道应该怎么办，只提到了一个词 " 人性 "。他说如果用在人和人相处这件事上，共同的记忆和共同的经历是 " 我们建立信任的基础 " ——寻找伴侣 " 有点像你和这个人共同创办你的人生 " ——共同生活的过程本身就是意义所在，而人性的这一部分。老朴说，" 人性 "，是不会改变的。