AI Simulation（AI模拟）正在成为硅谷新的投资热点。近期，多个面向人类行为与社会演化的AI模拟项目获得资本关注，其中由李飞飞、Andrej Karpathy同时押注的Simile最新估值达到20亿美元，由00后团队创办的AI模拟预测公司Aaru估值也已接近10亿美元。此外，由哈佛大学与MIT联合发起、200多位研究者共同参与的MatrAIx项目，构建了83亿个AI虚拟人格，试图将全人类镜像到数字空间中。
这一赛道的核心逻辑，是利用大语言模型驱动的AI Agent模拟人类个体与社会互动，从而理解甚至预测现实世界中的行为与决策。五源资本合伙人孟醒指出，与传统物理世界模型不同，智能体社会模拟的最小颗粒度是人，关注的是个体作为整体会采取何种行动，而非其具体动作。若映射到学科分类，物理世界模型对应自然科学，而智能体社会模拟则对应人文学科、社会科学、政治学与心理学。
模拟人类与社会并非全新概念。2003年，牛津大学哲学家Nick Bostrom提出“模拟假说”，认为若先进文明拥有足够算力，模拟世界中的意识数量可能远超真实世界。但受限于技术条件，这一假说长期停留在哲学讨论层面。直到近年大语言模型取得突破，相关实验才得以展开。2023年，斯坦福大学与Google联合发布Generative Agents实验，在像素风虚拟小镇Smallville中放入25个由大语言模型驱动的AI Agent。这些Agent拥有各自记忆、性格与行为逻辑，无预设剧本，却能自主生活、工作、建立关系并规划行动。WorldVac CEO高森泉认为，该研究的意义在于证明语言模型可以复现人类社会的一些现象，让更多人相信这件事可行。
随着模型能力提升与推理成本下降，研究规模持续扩大。2024年，斯坦福团队将实验扩展至1052个Agent，每个Agent背后对应一名真实美国成年人。研究人员先对真人进行约两小时深度访谈，了解其成长经历、家庭、工作、价值观与生活经验，再交由大模型生成AI“数字分身”。实验中，这些Agent回答社会调查问卷的结果与真人两周后给出的答案达到85％的相似度。孟醒将这一过程描述为对个体特质的“蒸馏”，且针对每个个体的特异性都会影响仿真场景的走向。
另一条研究路线更关注Agent之间的关系与社会演化。前MIT教授Robert Yang团队发起的Project Sid，使用大语言模型生成1000多个Agent，放入《我的世界》运行12天，结果这些智能体逐渐形成了经济、文化、宗教和法律等结构。Emergence AI则基于Claude、GPT、Gemini、Grok及混合模型建立5个平行世界，每个世界放入10个Agent，观察不同模型驱动的智能体社会长期运行后的差异。实验显示，不同世界走出明显不同轨迹：有的迅速陷入混乱，有的因协作不足逐渐崩溃，也有的形成相对稳定的治理秩序。Emergence AI CEO Satya Nitta表示，仅凭静态基准测试判断系统安全性很可能犯错，因为Agent运行在复杂环境中，会与其他Agent互动，并受环境噪声和变化影响，公司正将Emergence World发展为研究长周期自主性的基准测试。
此外，MatrAIx项目试图为AI模拟建立评估基础设施，由哈佛大学、MIT等机构牵头，汇集200多位学术界与产业界研究者。该项目构建的83亿虚拟人格，相当于将全人类镜像到数字空间，为大规模社会模拟提供评估框架。
从商业角度看，AI模拟已开始吸引企业客户。企业愿意付费让“数字分身”替消费者测试产品，甚至预测尚未发生的未来。当Agent开始拥有记忆、性格与关系，并产生创造者未预料到的行为时，这一领域既在模拟世界，也在创造新的数字社会。随着资本持续涌入与模型能力迭代，AI模拟有望在消费者研究、政策评估、社会预测等场景中形成新的企业服务市场，但其技术可靠性与伦理边界仍需进一步验证。
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