6月3日，知情人士消息，阿里巴巴副总裁张凯夫已于今年1月离职创业，新公司方向为构建“面向市场的世界模型”。
张凯夫在社交媒体发文称，预测集体人类行为尤其是市场行为，是人工智能尚未征服的终极超能力挑战之一，他相信目前正是启程之时，并同步启动了人才招募。
公开资料显示，张凯夫曾担任淘宝行业负责人、全球速卖通全球跨境业务中心总经理，2022年1月升任阿里巴巴M6职级副总裁。
2026年4月，其职务发生调整，主导搭建的智能搜推产品事业部被拆分，核心多模态研发团队整体并入阿里巴巴新成立的ATH事业群。
张凯夫选择的赛道恰逢集中爆发期。2026年以来，谷歌、阿里、腾讯均发布了世界模型产品，李飞飞的World Labs完成新一轮10亿美元融资，估值增至50亿美元，杨立昆创立的AMI Labs也以10.3亿美元种子轮融资入局。
这一轮爆发源于大语言模型的固有局限：LLM本质上是统计联想机器，能根据训练数据回答“杯子掉下桌子会怎样”，却无法真正理解重力与加速度，而世界模型的目标正是让AI具备理解物理世界因果律的能力。
但当下世界模型赛道仍处于技术收敛的摸索阶段，行业尚未形成统一成熟的技术范式。一个突出问题是概念泛化，世界模型的定义正被不断扩大和模糊化，有人视为可交互的3D世界，有人看作机器人训练的数字仿真器，有人干脆等同于更高级的视频生成。
此外，世界模型对算力的需求极为巨大，特斯拉在该领域的算力投入已提升至100 EFLOPS，相当于约30万张英伟达A100显卡的算力总和。
清华大学副教授章明星指出，当前主要分歧在于语言模型是否足以建模物理世界，以及训练数据究竟应来自游戏等数字模态还是物理空间的实测数据。
世界模型迄今还没有兑现其理论潜力，其根本挑战不在于技术实现，而在于如何在大规模商业化之前解决定义混乱、数据匮乏和算力紧缺这三个相互交织的难题。
张凯夫切入的是其中更为细分的市场行为预测方向。这一方向需要处理的是人类集体决策的复杂性，此前几乎没有公司以专门的世界模型形态涉足该领域。张凯夫在阿里的工作履历与电商和搜索推荐直接相关，其创业项目显然试图将过往业务经验技术化。
对于这一创业项目，业内更关心的问题是，在谷歌、阿里、腾讯等巨头纷纷布局的竞争格局下，一个初创团队如何在缺乏规模化数据和算力储备的情况下真正跑通市场行为预测这条路。更何况，世界模型赛道本身还在等待一个能够证实其商业价值的标杆案例。
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