OpenAI的Sora視頻大模型于近日上線，始一發(fā)布，引起熱議。

和其他大模型不同的是，該款模型屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物理引擎，并且它可根據(jù)用戶提示詞生成高質(zhì)量視頻。

全球化人工智能企業(yè)APUS董事長(zhǎng)兼CEO李濤認(rèn)為：“我們正處于AI大時(shí)代之中，想成為紅利或財(cái)富的一部分，需要有足夠的敏感思考”，他指出，擁抱時(shí)代變化的要訣在于進(jìn)化式學(xué)習(xí)，在這個(gè)過(guò)程中需要習(xí)得如何駕馭、使用、生產(chǎn)甚至左右新技術(shù)的發(fā)展方向。

在文生視頻Sora浪潮來(lái)臨之際，他的認(rèn)知迭代獲得了新的更新。

Sora推出背后的問(wèn)題

在APUS李濤看來(lái)，Sora的橫空出世反映了三個(gè)問(wèn)題。

首先，在技術(shù)上，它已驗(yàn)證打造無(wú)限逼近真實(shí)的場(chǎng)景是可能的。在一定程度上，Sora的模擬視頻會(huì)讓真實(shí)與虛擬難以區(qū)分。好的方面是，AI生成視頻拓寬了人類對(duì)創(chuàng)作、真實(shí)性和未來(lái)的認(rèn)知。但壞的方面是，“真實(shí)”與“虛擬”的界限變得模糊，加大了定義和理解真實(shí)或虛擬的難度。

其次，Sora展現(xiàn)了強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。“我認(rèn)為，這種學(xué)習(xí)能力不僅局限于數(shù)據(jù)的吸收和處理，更在于邏輯和規(guī)則上的深度理解和應(yīng)用。”

作為一款可自我學(xué)習(xí)的模擬器，如今的Sora正在嘗試學(xué)習(xí)人類所擁有的規(guī)則和邏輯能力。更為形象的比喻是：就像有光就會(huì)有影子、有火就會(huì)被點(diǎn)燃一樣，Sora的類人智能擁有高速學(xué)習(xí)能力、反應(yīng)能力和反應(yīng)速度。

其三，Sora的出現(xiàn)，客觀上反映了我們?cè)谛酒?、算力等領(lǐng)域的落后。“縱覽Sora的能力構(gòu)建會(huì)發(fā)現(xiàn)，這與OpenAI在人工智能領(lǐng)域的深耕分不開(kāi)”，他提到。

英偉達(dá)、Sora猶如一面鏡子，其成功的背后反映了中美在AI領(lǐng)域的差距。APUS李濤認(rèn)為，這折射出中國(guó)人工智能所擁有的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于前者。他強(qiáng)調(diào)，彌補(bǔ)差距的根本是加強(qiáng)芯片的研發(fā)、努力提升算力水平。而這，已成為我國(guó)AI發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急。

Sora推出后的預(yù)測(cè)

Sora的推出成為了每家投資機(jī)構(gòu)的話題，而在大模型產(chǎn)業(yè)界，情況同樣如此。如果說(shuō)，2023年的“百模大戰(zhàn)”屬于Transformer內(nèi)卷，那么2024的開(kāi)年伊始，行業(yè)格局已完全不同。

APUS李濤認(rèn)為，Sora跟GPT不是同一個(gè)模型。“它和GPT完全不一樣，這是Sora最大的不同”，這可被理解成是在新位面上的新競(jìng)爭(zhēng)，“在我看來(lái)它是顛覆性的、炸裂的、有戰(zhàn)略性的。”

技術(shù)上，以往的人工智能模型均是人們對(duì)真實(shí)物理世界抽析后的文明或知識(shí)、常識(shí)的處理。在人們將現(xiàn)實(shí)世界的內(nèi)容數(shù)據(jù)化之后，便已經(jīng)“失真”，而再將“失真”生成圖片或視頻，會(huì)導(dǎo)致進(jìn)一步的“失真”。

Sora的最終期望是構(gòu)建可渲染真實(shí)物理世界的模型(這區(qū)別于以往所有模型)。這會(huì)導(dǎo)致一個(gè)結(jié)果，人們將無(wú)法區(qū)分真實(shí)世界和虛擬世界。在能處理好真實(shí)世界和虛擬世界的轉(zhuǎn)場(chǎng)前提下，Sora的出現(xiàn)將極大推進(jìn)元宇宙的實(shí)現(xiàn)速度，“甚至?xí)：鬉R或VR的行業(yè)邊界”，APUS李濤說(shuō)。

還有一點(diǎn)，Sora的學(xué)習(xí)性應(yīng)該被重視。

APUS李濤做了一個(gè)比喻：“就像有光就有影，被刀劃了一下就會(huì)痛，就會(huì)流血，這都是真實(shí)物理世界里面的邏輯關(guān)系。”在他看來(lái)，Sora正在學(xué)習(xí)真實(shí)物理世界的規(guī)律，這種學(xué)習(xí)模式正在逼近人類智慧或人類大腦的學(xué)習(xí)模式。

“我們可以看到，這樣做的好處是，可以通過(guò)Sora在任何兩個(gè)場(chǎng)景、任何兩個(gè)景物、任何兩個(gè)要素之間建立起它的邏輯關(guān)系。”根本而言，它將推動(dòng)邏輯關(guān)系的進(jìn)步，作為一個(gè)學(xué)習(xí)引擎，可以被看作是超越人類的“智腦”。

綜上所述，相比于人類而言，Sora的學(xué)習(xí)速度、存儲(chǔ)能力、構(gòu)建和渲染的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了單個(gè)人本身。這種以強(qiáng)大算力做支撐的能力，可以將學(xué)習(xí)過(guò)程壓縮為非常短的時(shí)間。

另外，APUS李濤還預(yù)測(cè)，OpenAI一定會(huì)將GPT和Sora結(jié)合，以重構(gòu)數(shù)字物理世界。“Sora最有沖擊力的地方在于，它會(huì)不斷地抽析、學(xué)習(xí)人類常識(shí)，通過(guò)7*24小時(shí)不眠不休的方式結(jié)合算力放大和復(fù)制數(shù)字世界。”在算力足夠大的時(shí)候，它的學(xué)習(xí)能力將大大超出世界上80億人的學(xué)習(xí)速度總和。

新的競(jìng)爭(zhēng)格局與技術(shù)分析

人工智能的未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)格局是什么?答案是算力。

縱覽AI發(fā)展歷史，可以看到一條清晰的路徑：即代碼-參數(shù)-算力競(jìng)爭(zhēng)。在這套邏輯的背后是芯片至上。

在IT信息化領(lǐng)域，企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)從編程優(yōu)勢(shì)過(guò)渡到了參數(shù)優(yōu)勢(shì)、算力優(yōu)勢(shì)。“現(xiàn)在，參數(shù)競(jìng)爭(zhēng)又有了新變化，你會(huì)發(fā)現(xiàn)Sora的參數(shù)并不大，算是小模型，但它的影響很大，并且依賴高制程芯片和強(qiáng)大的GPU算力”。APUS李濤如是說(shuō)。

APUS李濤還估計(jì)，OpenAI未來(lái)只會(huì)為自己服務(wù)，將研發(fā)專屬于自己的芯片，且不會(huì)通用。

另外，在未來(lái)，AI可自行研制芯片，所有的設(shè)計(jì)、制造均通過(guò)AI完成：由AI完成所有定制化服務(wù)，繞開(kāi)通用芯片的桎梏形成閉環(huán)。對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)的警示是，短期內(nèi)，AI產(chǎn)業(yè)難以追得上英偉達(dá)或OpenAI，雖然二者之間已貌合神離、相去漸遠(yuǎn)。

不過(guò)，好消息是，國(guó)內(nèi)的企業(yè)正在鉆研Sora的技術(shù)內(nèi)核。

APUS李濤分享，Sora是以MoE的結(jié)構(gòu)控制的分布式學(xué)習(xí)模型。“換句話說(shuō)，假如它有100萬(wàn)臺(tái)GPU的機(jī)器，那么它很有可能把這100萬(wàn)臺(tái)分成了1萬(wàn)個(gè)單元組，每個(gè)單元組有100臺(tái)GPU完成不同獨(dú)立的項(xiàng)目。”

在決策單元上，APUS李濤認(rèn)為，Sora的中央控制單元架構(gòu)同樣發(fā)生了變化。“它可能不是用以往小控制單元控制(比如一萬(wàn)個(gè)GPU中一個(gè)輔助控制單元，另外9999個(gè)負(fù)責(zé)工作)，而是采用了5000個(gè)單元形成決策單元，而另5000個(gè)單元進(jìn)行‘手和腳’的工作。”

根本上，Sora的每一個(gè)單元負(fù)責(zé)了某個(gè)不同的垂直領(lǐng)域、去學(xué)習(xí)不同的物理世界的知識(shí)，因?yàn)閷W(xué)習(xí)不同的物理世界，需要總結(jié)不同的邏輯。

最后，Sora除在探索未知物理世界方面裨益很大外，還改變了算力單元的使用規(guī)則：“未知的物理世界的探索可以不斷延伸，只需要增加算力單元加以探索就可以了，這個(gè)算力單元不是1億臺(tái)GPU，可能以100臺(tái)GPU為一個(gè)算力單元或1000臺(tái)GPU為一個(gè)算力單元就可以實(shí)現(xiàn)”，APUS李濤補(bǔ)充道。

技術(shù)上，通過(guò)單獨(dú)的算力單元做學(xué)習(xí)和計(jì)算是一大創(chuàng)新。這種模式對(duì)算力依賴極大、是以MoE結(jié)構(gòu)控制的分布式學(xué)習(xí)模式。“它都不能叫分布式計(jì)算了，如果與我們推測(cè)的一致，你就會(huì)知道它有多強(qiáng)大，幾乎很難追趕。”

Sora變革下的應(yīng)對(duì)之策

面對(duì)Sora帶來(lái)的顛覆性變革，普通人的應(yīng)對(duì)之策是什么?

APUS李濤總結(jié)了三點(diǎn)：

首先，短期要學(xué)會(huì)和駕馭Sora：普通人需要積極學(xué)習(xí)并掌握Sora的相關(guān)技術(shù)，理解和應(yīng)用這一模型。

這樣一來(lái)，能夠讓我們?cè)贏I時(shí)代下保持競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)深入研究Sora的工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景，相關(guān)從業(yè)者可以更好地發(fā)揮其在內(nèi)容生成、影視制作等多領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。

第二，在中期，需要快速學(xué)習(xí)Sora內(nèi)核：面對(duì)Sora的快速發(fā)展，人工智能的從業(yè)者需要不斷提升自身的學(xué)習(xí)能力，要跟得上Sora的步伐，確保在AI領(lǐng)域不被甩開(kāi)身位。

第三，長(zhǎng)期上，需要行業(yè)間加強(qiáng)芯片的設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)工作：人工智能的發(fā)展是從代碼、參數(shù)到算力競(jìng)爭(zhēng)的過(guò)程，而芯片是人工智能進(jìn)化的基礎(chǔ)。因此，提升算力，才能推動(dòng)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的發(fā)展。

就中國(guó)而言，如何應(yīng)對(duì)算力方面的挑戰(zhàn)，國(guó)家需要加速芯片的研發(fā)進(jìn)程，通過(guò)提升芯片的性能和效率，為AI提供更強(qiáng)大的底層支持。

APUS李濤認(rèn)為：“當(dāng)Sora開(kāi)始作為一個(gè)智腦，能從現(xiàn)實(shí)社會(huì)像人類一樣從現(xiàn)實(shí)的物理社會(huì)去學(xué)習(xí)，可以去重新構(gòu)建和渲染一個(gè)新的物理社會(huì)，并且具有一致性和連貫性跟真實(shí)世界無(wú)法區(qū)分出來(lái)的時(shí)候，會(huì)有多可怕，這就是人腦的過(guò)程。”

現(xiàn)在，Sora已經(jīng)像人腦一樣在工作，它可以把現(xiàn)實(shí)物理世界學(xué)習(xí)過(guò)來(lái)，然后又把它重新渲染和構(gòu)建出來(lái)。

結(jié)尾：思考、學(xué)習(xí)與進(jìn)化

在這個(gè)時(shí)代，普通人應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)未來(lái)的挑戰(zhàn)?

APUS李濤直言：“要想跟得上這個(gè)時(shí)代，當(dāng)新東西出現(xiàn)的時(shí)候，一定要沉靜下來(lái)，讓自己更深刻地思考，我們?cè)谝粋€(gè)大時(shí)代里面，要想辦法捕捉住這個(gè)大時(shí)代的財(cái)富，或者捕捉住大時(shí)代的紅利，并且成為財(cái)富和紅利的一部分。”

他認(rèn)為，當(dāng)像Sora這樣的新東西出現(xiàn)的時(shí)候，一定要有足夠的敏感去思考，然后深度學(xué)習(xí)，最后進(jìn)化。而所謂進(jìn)化其實(shí)是去學(xué)習(xí)怎么去駕馭、使用、生產(chǎn)它，甚至左右它的方向。

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