一家中国初创企业三问OpenAI，官网、概念、理念怎么都撞了？
摘要：
科研史上的撞车并不罕见，但乐享科技的疑惑正成为一种趋势上的转折，在中美模型竞赛愈演愈烈的当下，定义权正在发生迁移。
凤凰网科技 出品
作者｜Dale
编辑｜董雨晴
9月10日下午，乐享科技发布声明，首次认领了前几日在具身圈引发讨论的MVP神秘模型。
先给大家做个前情提要，几日前一段时长10分钟、一镜到底的视频曾引发业内热议，视频里宇树G1和智元远征A3一块干活，时而把手臂伸出窗户擦玻璃、时而搬来凳子踩上去够高处的东西，A3甚至还给G1戴了个围巾。
这段视频引发关注，在于这是两个硬件架构、两种运动自由度、两套传感系统的机器人在协作。视频流出后，就有人四处打听究竟是哪家的作品。模型团队只是给模型的代号取了个有意思的名字——“MVP”，全称Make Veritable People，直译过来是“做个人吧”。
凤凰网科技从知情人士处了解到，乐享起初打算让这个模型再跑一跑，效果好与不好业内自有判断。乐享团队内部也一直是开放交流心态，几周前，乐享科技创始人郭人杰还在美国硅谷与多位同行做了交流。并且给他们公开展示了关于“星外来客”的核心概念框架。
但很快，事情变得让乐享团队觉得不对劲。
9月3日，也就是乐享发布正式上线模型官网2个月左右，OpenAI发布GPT-6 Astra官网。9月6日，OpenAI首席科学家Jakub Pachocki发表万字长文《异星心智》。当时，乐享科技还乐于见到同行发布了相似的主题，但直到他们仔细比对了各项关键指标，却发现这个默契有些过头了。
据乐享科技官方后来整理的一份详细对比，二者相似之处高达10余个，包含官网设计、核心概念、技术关键架构等多个方面。
有意思的是，这不是硅谷第一次反过来蹭中国团队了。不久前，匿名模型“Ox-Alpha（中文译牛来）”也在海外引发了热议，事后该模型被中国公司认领，但在认领前，多个谷歌DeepMind的研究员跑来下场暗示大家这是Gemini的新版。
乐享科技的疑惑正成为一种趋势上的转折，在中美模型竞赛愈演愈烈的当下，定义权正在发生迁移。
智源研究院院长王仲远曾明确的告诉过凤凰网科技，通用世界基座模型的原始创新，可以由中国团队率先突破。“我们跟国际是站在同一起跑线的。”
在世界模型这个完全空白的领域，真正的GPT时刻会不会由中国团队引领？
中国团队已经把模型跑通了，OpenAI刚开始“担忧”
凤凰网科技了解到，早在7月，乐享科技就上线 Aether 模型官网，网页中粒子特效视觉设计、整套关于异类心智、递归自进化、AI 对齐的整套理念完整对外公开，在此他们提出了“仿生架构 + 能量驱动”路线，将模型拆解为“大脑 - 小脑 - 皮层 - 脊髓”四层，定义三大特质：Consist（世界一致性）、Continue（持续自我进化）、Character（自主人格）。
他们的网站措辞也很有辨识度 ，比如认为“硅基生命不应是被 VLA 拉扯的木偶”“自主探索、自主理解、自主认知、自主进化，终身学习”。他们传递的判断也很清晰，认为AI 不是人类智力的延伸，而是一种正在“生长”的非人智能体。
上线不久后，郭人杰以非常开放的心态，在硅谷和海外同行做过当面交流。
一个多月后，9 月 3 日，OpenAI 发布 GPT-6 Astra，总裁格雷格・布罗克曼高调宣布“欢迎来到 AGI 时代”。三天后的 9 月 6 日，首席科学家 Jakub Pachocki 又在官网发布万字长文《An Alien Mind》，用“异星心智”定义人类正在创造的 AI，巧合的是，他们也认为“它不是人类思维的简单延伸”“是养出来的，不是造出来的”“造它的人也不完全懂它”。
乐享在给出的对比材料中列出多达十处相似，凤凰网科技梳理后发现有几处相似度颇高。比如概念命名上，乐享以 “非人智能体”“异类心智”定义 Aether，OpenAI 则以“异星心智”命名长文核心；
递归自我提升上，Aether 将“持续自我进化”列为核心特质，Pachocki 则警告 AI 递归自我改进（RSI）的风险；“不可完全理解”上，Aether 提出智能是生长出来的，Pachocki 的核心论点恰恰是AI是养出来的、连创造者都无法完全理解；对齐议题上，Aether 的“Character”维度讨论自主人格，Pachocki 反复强调目标对齐的紧迫性；官网视觉上，Aether 走深色宇宙感配流动能量路径，OpenAI 官网及长文同样是深色抽象路线。此外在技术架构仿生隐喻、对 VLA 路线的反思、物理世界一致性的强调等维度，双方表述也存在不同程度重合。
好在乐享在落地上跑的更快。
就在8 月 26 日，一段 10 分钟视频在具身智能圈内引发讨论，视频中，宇树 G1 和智元远征 A3，两款硬件架构、运动自由度、传感系统完全不同的产品，最终共用了一套通用智能大脑，在真实居家环境中自主协作：擦玻璃、从洗衣机取衣物、分类收纳、开关冰箱、判断食物是否需要冷藏、判断衣物烘干程度是否需要二次烘干等。
乐享科技demo：机器人自主决策伸手到窗外擦玻璃
事后来看，这是一个没有脚本、没有预设，自然演变出来的协作结果。
从乐享此次的现身来看，这个 Demo 背后的模型，就是 Aether。
而 OpenAI 这边，Pachocki 的长文停留在理念与“担忧”层面，呼吁建立安全标准、自愿放缓训练速度，却没有拿出任何一个在真实物理世界中跑通的具身智能 Demo。
同一个起跑线，定义权发生了迁移
具身智能当前仍处在百家争鸣阶段，技术远没有收敛。以至于过去半年多，具身圈在路线之争上持续拉扯。行业大抵上分为了鲜明的两派：VLA（视觉 - 语言 - 动作）路线，属于 “直觉派”：输入视觉和语言指令，直接输出机器人控制动作。世界模型路线，属于 “深思派”：先建模物理世界的运行规律，通过预演环境演化来规划动作。
争吵不休意味着，两派都没有显著胜出，各有各的优劣。无论 VLA，还是当下的 WAM，本质上都没跳出 “数据驱动的任务拟合” 思路。
这个时候行业也在猜测，有没有可能存在一种新的路线，可以更好解决现阶段的卡点问题，乐享科技所做的就是一个全新的架构，做原始创新。凤凰网科技了解到，以太大模型（Aether）技术上不是VLA，也不是世界大模型，可以理解为"能量大模型"：以神经元分配为核心，用自由能驱动模型自我养成，目标是实现真正的自主智能。
这套架构的做法，是仿照认知神经科学搭建一条完整的神经通路：从对应人类大脑的高层认知——意图解析、长时序任务规划、元认知（模型能判断自己“知道什么、不知道什么”）；到记忆中枢——流式长时记忆与情景记忆，让机器人拥有可调取的“过往经历”；再到主动感知——机器人会自主转动视角、调整姿态去补齐信息盲区，而不是被动处理输入图像；一路贯通到对应人类脊髓的底层力-位控制与本能反射——遇到碰撞、外力扰动无需高层推理，直接响应。感知、思考、行动、反馈在这条通路里双向闭环，而非割裂的模块拼接。
过去十几年，中美 AI 竞赛的叙事始终是“美国定义方向，中国跟进落地”。大语言模型时代，从 Transformer 到 GPT，技术范式由海外巨头确立，中国团队更多在既定框架内做工程优化。
不过，这种叙事逻辑从DeepSeek到Kimi都在打破。
在具身智能和世界模型这条赛道上更是如此，当一个没有成熟范式，没有既定框架，甚至连问题该怎么定义都还在探索的赛道出现，中国团队反倒有了更多机会。用智源研究院院长王仲远的话说，“我们已经有了自己独立且原创的技术路径，甚至开始去定义问题、定义技术路线本身。”
同一起跑线意味着不再有现成答案可以抄。谁先抛出概念、谁先拿出 Demo、谁先定义问题，谁就可能占据主动。
乐享的 Aether 是一个样本，从时间线上来看，其先于 OpenAI 公开“非人智能体”概念框架，也先于 OpenAI 拿出跨本体机器人协同的真实 Demo
概念可以趋同，落地才是硬标尺
回到最初的问题：为什么如此相似？
科研史上方向撞车并不罕见。深度学习由 Hinton、LeCun、Bengio 在不同地点几乎同时推进，Transformer 问世后全球实验室数月内涌现大量“英雄所见略同”的变体。在具身智能这个尚无标准答案的赛道上，中美团队同时意识到 “AI 不是人类智力的延伸”“智能是生长出来的”，本身并不违反科学规律。
但概念和文案可以趋同，甚至可以被快速复刻，而跨本体机器人协同、真实物理世界长时序任务的工程能力，无法靠改几行文字复制。Aether 的 Demo 之所以引发热议，是因为它让一套通用模型同时驱动两台架构完全不同的机器人，在没有脚本的情况下完成 10 分钟连续任务，对异构本体的适配、对物理因果的理解、对长时序任务的规划、对突发干扰的断点续做，这些能力已经可以在场景中实际跑起来。
Pachocki 的长文出自 OpenAI 首席科学家之手，分量不言而喻。但“担忧”本身不能让机器人打开冰箱。当一家中国创业公司已经在真实世界中验证了“非人智能体”的可行性，OpenAI 的万字长文更像是对同一个方向的迟到确认。
这就引出一个更值得讨论的话题：当中国团队走到前沿，他们的原创性应该获得怎样的尊重？过去中国科技公司常被贴上模仿者标签，但在世界模型和具身智能的无人区里，这个标签已经失效。更公平的叙事是：在同一起跑线上，时间线上的先后就是先后，公开的成果就是成果，乐享提出的对比和疑惑值得被认真对待。
当然，这并不意味着可以轻易下抄袭的定性。概念趋同与代码复制是两回事，乐享的声明用的也是“高度相似”“时间线存在先后”，而非更激烈的指控。
也许更应该关注的是后续的进展，从 10 分钟厨房任务到千万家庭真实落地，中间隔着供应链、数据、工程化和用户信任的漫长距离。落地才是唯一的硬标尺。
一个开放式的问题已经摆在所有人面前：当大语言模型的 GPT 时刻由美国团队定义，具身智能的 GPT 时刻，会不会由中国团队引领？时间会给出答案，而在答案揭晓之前，每一个公开的时间戳都值得被记住。