Sora激起的千层浪仍在蔓延。

如果说ChatGPT的问世，带来的是对AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）时代的畅想，那么Sora的发布，则让人们看见了通向AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）之路的曙光。

AGI是指在任何任务上，AI都可以像人类一样表现出高度适应性和灵活性，高效率地完成指定任务。

而这一切，都还建立在Sora未开放大规模公测的基础之上。

一个短短1分钟的视频，就已经是一针点燃市场的“强心剂”。

焦虑与兴奋

新生事物的诞生，总伴随着焦虑与兴奋两种情绪。

Sora刚面世，影视从业者的焦虑就被激发。

如果说早间Pika、Runaway生成的几秒钟视频是影视业的创新与福音，那么Sora直接引发的是对于失业的恐慌。

“跟不上的可能就会被淘汰了。”

已经有投资人预测，未来5年内，一个不到5人的非专业团队，将用文生视频模型制作一部票房收入超过5000万美元的电影。

充满兴奋的，更多是个人创作者或者完全没有影视行业从业经验的新人。

文生视频大模型的迭代实在太快，以至于尝试用AI赋能视频输出的创作者感叹道，功能试用不过来，软件越来越简单。

“原来也觉得挺快的，但有了Sora之后，一下子把胃口又吊高了”。

现实的问题仍然存在。

AI生成视频对算力的要求非常高，现有的影视剧对清晰度追求越来越高，相应需要处理的数据量也极大，想要达到Sora发布的样片效果需要多长时间？由于还没有开放公测，这些都是未知的。

除算力外，AI视频生成后需要传输和下载，传输速度也会制约视频制作的应用。这些物理世界的客观难题，都很难立刻突破。

马车时代，要跑出高铁的速度，还需要多久？我们拭目以待。

垄断与反垄断

2023年ChatGPT的成功，有效验证了大量数据+大量算力就可以训练出效果更好的大模型。

过去一年多，以GPT为首的主流生成式AI模型都依赖图形处理器（GPU）训练，以致于GPU几乎成了AI芯片的代名词。

《金融时报》早前报道称，发布GPT的机构训练GPT-4使用了约2.5万枚A100 GPU，训练GPT-5还需要高达5万枚H100 GPU。

不过，训练只是开端，未来的增长，可能还是在推理。

在AI领域，训练指的是一个初始神经网络通过不断优化自身参数来让自己变得准确，而推理指的是利用成熟的神经网络基于给定的数据去预测结果。

简单来说，训练只是开发模型，推理则是让模型动起来为用户提供服务。

随着越来越多的生成式AI被投入到生产环节中，AI推理带来的算力需求只会越来越大。而最近OpenAI推出的Sora模型更是让潜在的需求上了一个台阶，解析和生成图片对于算力的需要明显要比文本高一个量级。

某芯片领域的绝对龙头公司，从去年市值突破1万亿美元大关，到近期发布最新财报，股价、市值双双起飞，突破2万亿美元市值，仅仅只过去8个月时间。

很显然，突破2万亿不会是终局，这家公司的掘金布局还在持续。

科技巨头们意识到了垄断性公司带来的威胁。过去一年，技术公司在竞争大模型能力的主线任务之外，还有一项重要的副线任务——降低算力成本。

许多全球知名科技公司都走在这条路上。

此外也有创业公司想要分一杯羹，本周某AI芯片初创公司开放了自研的语言处理器（LPU），凭借比GPU更快的推理速度迅速吸引了大量关注。

而作为生成式AI的领头羊，发布GPT的机构更是将想象力延伸至AI产业链的上游， Sam Altman计划募资7万亿美元，重构芯片产业——这家公司不仅想挖金矿，还要自己造铲子。

人工智能之大势，浩浩汤汤，顺之者昌。巨头们业已发力，通向AGI之路，可能也不会太长。

人工智能产业链可以分为上游的算力、中游的模型和数据，以及下游的应用等方向。投资机会值得关注。

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