据 Demis Hassabis 在 X 上表示，演示展示了用 Gemini 3.1 作为城市建造器，通过自然语言生成并迭代街区、分区与资产，从而显著缩短手工制图时间。根据该帖源信息，Gemini 3.1 的多模态推理结合工具调用可进行约束感知布局（如交通流与公用设施），为游戏工作室与仿真软件厂商带来关卡生产提效、政策情景测试与大规模个性化世界构建等商业机会。正如 Demis Hassabis 所述，此类集成同样适用于城市规划沙盒、自动体训练环境与教育型城市模拟器等场景。

据 Google DeepMind 官方推文称，团队展示了由 Project Genie 生成的多样“最爱世界”，表明该系统可从用户提示高效生成可探索的3D环境。根据 Google DeepMind 的发布，Genie 适用于游戏快速原型、虚拟拍摄与仿真等场景，可显著缩短内容制作周期并降低成本，为游戏引擎插件、资产商店与云渲染服务带来新的商业机会。

据Sawyer Merritt在推特上报道，埃隆·马斯克在最近的采访中表示，特斯拉计划通过在真实世界建立“Optimus学院”，部署至少1万台、甚至多达3万台Optimus机器人，进行自玩和任务测试，从而加速机器人学习过程。马斯克还透露，特斯拉将利用为自动驾驶汽车开发的高精度物理现实生成器，对数百万模拟机器人进行虚拟训练，并结合数千台真实机器人，缩小仿真与现实的差距。据Sawyer Merritt称，这一创新方法有望快速提升机器人能力，为自动化领域带来巨大商业机会。