Sora让整个行业又兴奋起来。字节辟谣中国版Sora，周鸿祎火速“追星”，李一舟趁热卖课，一众上市公司夹杂着“颠覆性、里程碑、加速器”等关键词舞动资本市场。
又一次创业机会，还是新一轮赶超焦虑，是看待Sora拨云见日的两条线索。
“没钱，没卡，没人才，差距在拉大”，这是人们在惊叹其高超能力的同时，一种有关羡慕与追赶的技术焦虑。正如字节回应“中文版Sora”，目前无法作为完善产品落地，与国外有很大差距。但也有人认为，Sora的出圈是AIGC深入人心的新契机，有助于更好地推动国内AIGC产业的发展。
像是大航海，不知道有没有终点的时候，一切都是漫无边际的。一旦有人登上了新大陆，就是给全世界的证明，终点就在那里。从ChatGPT到Sora，相同的问题又一次摆到AI厂商面前：如何追赶？如何找准落地场景？如何实现数据飞轮？
新“AI行情”？
热点最容易在资本市场掀起巨浪。连续爆发两日后，2月21日，Sora题材股表现分化。截至当天收盘，因赛集团、当虹科技等涨超10%，新易盛、中际旭创跌超5%，万兴科技、东方国信等跌超4%。
其中因赛集团已获3连板，近4个交易日累计大涨超88%。
不久前，因赛集团还在投资者互动平台表示，公司自研的InsightGPT属于营销行业应用层垂类模型，与Sora这类底层通用大模型并不属于直接竞争关系，反而可以结合Sora等通用大模型丰富自身视频素材库以及提升视频生成效率和品质。
股市的起伏和公司的回应，是市场狂热的一面，一如一年前ChatGPT的横空出世，再次掀起一股熟悉的“AI行情”。
不过，Sora虽然复刻了ChatGPT所带来的轰动，却没能在市场上复刻出同样的创业风。取而代之的是，一种有关技术的焦虑正逐渐蔓延。
文生视频并不是个新鲜事，但与Sora相比，时长是以往文生视频最大的“硬伤”。
一位大厂的业内人士对北京商报记者提到，国内公司的文生视频产品，都是基于大型语言模型（LLM）和传统的视频生成AI集成的结果，生成的视频长度都是秒级，且简单场景。
据了解，在Sora发布之前，Runway和Pika普遍被认为是视频生成赛道的佼佼者，但前者仅能生成4秒的视频，后者则只能提供3秒的视频。Runway的用户可以将生成的视频最长延长至16秒，而这已经是AI生成视频在2023年所能达到的最长时长纪录。
“三四秒和一分钟，是天差地别的。”
在接受北京商报记者采访时，无界AI联合创始人马千里提到，对于AI生成视频来说，随着生成时长增长难度指数级上升，更长的视频意味着更高的一致性要求、更详细的画面描述，对算力的消耗也是远超此前水平的。
Sora的另一项突破则在于其对物理世界部分规律的理解，而这也正是过去文生视频模型的一大痛点。
OpenAI又一次用“暴力美学”征服了世界。向量数据库企业Zilliz开发者关系及市场运营总监李晨对记者概括称，量变再一次带来了质变，大规模高质量的训练数据为Sora带来了“颠覆性”的世界观，去理解虚拟世界的物理规律。
“没钱，没卡，没人才，差距在拉大。”谈及当下的真实感受，上述业内人士做了这样一句概括，在他看来，前两者的客观环境也在一定程度上限制着人才的回流。
此外，万亿级别公司的玩家才能持续的事情，国内云计算大厂跟起来也很吃力，而且大厂也要考虑投入产出，“总之挺难的”。
在人才角度，伽利略资本合伙人郑?也对记者提到，目前国内真正具有大模型经验、了解大模型的技术专家还太少。
而通过与其身边少数从业者的交流来看，压力也是显而易见的。郑?称，除技术外，焦虑还普遍存在于包括算力等方面资源的充沛程度上，“相比于原来的大模型，文生视频的计算量是一个‘天文数字’，而国内具备这样算力基础的AIDC（人工智能数据中心）数量屈指可数”。
不过马千里认为，Sora破圈最重要的意义其实在于教育了客户，让外界重视了AIGC产业，从而进一步推动国内AIGC产业的发展。
“虽然有压力，但总归是一件好事，这不仅是舆论层面的判断，从技术上看，Sora跑通了这条路，其他人也会更有信心投入这条技术路线，而这对于技术的发展通常也是至关重要的。”马千里称。
魔鬼营销
Sora所引发的焦虑，一部分来源于技术本身，另一部分来源于“颠覆性”的营销。
一段时间以来，“颠覆性”成了Sora最大的标签，一传十、十传百，在公共空间营造出了一股所向披靡的架势。
Sora的颠覆究竟是技术层面的彻底革新，还是原有路线的进一步成熟？这或许是于狂热的市场氛围中，理性看待Sora“冲击波”的一个关键起点。
广发证券认为，在底层基础技术原理上，Sora并未有实质性的突破，或应更多理解为类似于ChatGPT，基于同样的技术原理，在暴力美学下的又一次重要“量变”。
香颂资本董事沈萌也提到，从技术架构来看，Sora其实并没有脱离大语言模型本质，仍是基于深度学习的框架。
马千里解释称，从底层架构级技术角度看，Sora的确没有很多创新，DIT技术中Diffusion和Transformer都是几年前的技术了。但Sora的特殊之处在于，它率先实现了大规模的工程化，也就是说把原本应用于文本领域的Transformer技术大规模、成熟地应用在了文生视频模型当中。此外，它还进行了很多工程层面的创新，比如视频时空块Patch技术等。
郑?也提到，虽然Sora的效果非常惊艳，但还不能称为理论基础上从无到有的颠覆，但这并不意味着工程上的颠覆就不是颠覆。“当工程量呈现指数级的上升时，一定会出现各种见都没见过的问题，解决这些问题本身可能就是一种颠覆。”
Sora另一种层面的“颠覆”，集中体现在外界对Sora取代影视行业从业人员的担心上，一如当年ChatGPT所引发的行业替代焦虑。
不过在沈萌看来，目前Sora只是公开了一些官方视频，很少有人实际应用，所以其效果到底如何是没有定论的。而OpenAI CEO奥特曼又是一个极度擅长营销的人，他一定想通过这样的方式最大程度地放大OpenAI的估值。
由此，Sora也同步进入了被“祛魅”的过程。广发证券分析称，Sora的主题意义更为显著，商业化进程仍需观察，一方面，技术文档提到的当前局限性需逐步解决；另一方面，版权合规、内容伦理等课题仍是AIGC类应用需要克服的挑战，文生视频也不例外。
上述业内人士也提到，Sora生成效果堪称惊艳，开启了世界模拟器的进步，但还说不上颠覆性。大模型也出现了涌现，能够理解物体的时空关系，但还不完善。
是不是一条对的路，业界也有不同声音。“而且有很大的不确定性在于，训练成本和推理成本如何不清楚”。上述业内人士称。
“相较于大语言模型或者文生图模型，文生视频模型更耗算力，比如3090的显卡燃烧一分钟才能生成一个4秒钟的视频，高并发情况下成本更是会骤增”。马千里以无界AI的文生视频技术为例，提供了这样一组数据。
他解释称，从绝对总量上看，推理成本一定是占到大多数的，特别是推广向C端和B端用户的时候，这种情况会更明显。因为训练通常是一次性支出，而推理的边际成本很可能是递增的，越多人使用，算力压力就会越大，成本就会越高，进而影响其商业化。
让子弹再飞一会儿
判断一件事情火不火，一个关键的“指标”就是有没有人卖课。
Sora发布不到一周，尚未对公众开放测试权限，卖课视频就已经先一步泛滥于闲鱼、小红书等平台。北京商报记者以“Sora文生视频”为关键词在闲鱼上搜索，共呈现59条相关内容，价格从9.9元到169元不等。
这些“教程”广告中，一张以“Sora一键文生视频”为标题的海报被广泛使用。海报内容显示，资料包含“你的Sora专属提示词库”“Sora专属提示词教程”“30个Sora专用提示词技巧”三方面。
而透过卖课的“割韭菜”，或许不难摸索国内科技产业发展的乱象和虚火。沈萌称，国内产业的生命周期大多以抄概念为起点，然后大举跟上，进而衍生一些浅层的应用，进行融资、套项目，最后上市或进行各种程度的资本变现，至此这股风就算过去了。
“整个环节认真、踏实做事的比例很小，这反映出的问题，其实就是不知道自己在干什么，‘肚子里’也没有相应的积累”。沈萌说，越是可替代，越是价值低，这就是国内AI产业的现状，而当我们跟别人没有差异的时候，也就只能拼价格。
沈萌总结称，投资者或者机构都觉得AI是风口，疯狂砸钱，但没有人去分析砸钱的最后能砸出什么东西，“如果最后的结果是要进行价格的红海竞争，这种项目是铁亏无疑的”。
在他看来，AI领域的研发创新，永远是基于之前的成果的，就像是两个飞轮，不断给对方以动能，加速对方的旋转。所以AI领域的领先，才会出现一步领先、步步领先的情况。“遗憾的是，在这一领域，国内企业处于的其实是一种‘跟进’上的应接不暇”。
李晨也分析称，很多有技术能力的公司之前就已经布局了多模态，但是软硬件上的差距还是比较明显的，“我们要正视差距，而不是一味地蹭热度和讲故事，OpenAI也是憋了一年的大招才把Sora放出来，这种精神值得技术企业学习”。
在李晨的观察中，整个2023年，我们在迅速形成共识的前提下迎来了AIGC的高速发展期，在通向真正AGI的道路上我们看到了算力、算法和数据的明显差距。
但李晨也提到，旺盛的需求和市场的潜力同样带来了希望。
据马千里介绍，目前无界AI的文生视频技术已经在逐步商用过程中了。不久前，无界AI刚刚联合中国联通，在浙江面向C端用户推出AI生成的视频彩铃订阅业务。
有消息称，2023年12月至今三个月内，已有包括万兴科技、博汇科技、易点天下、数码视讯、汉王科技、当虹科技、东方国信等在内的十余家A股公司，在投资者互动平台披露过视频生成模型领域的业务情况。
郑?认为，大模型里面到底能装多少现实世界的知识，目前还没有特别明确的判断，也就是说Sora并不是AI的终点，未来还有很大的发展空间，最后是谁领先还不好说。
“所以面对Sora带来的挑战，不妨让子弹再飞一会儿”。郑?说。
