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06-17
OpenAI的最新成果，Vincent的视频模型Sora在春节假期首次亮相，让国内外AI从业者和投资者彻夜难眠。
如果你还没有关注这个新闻，这里简单介绍一下：Sora是OpenAI使用超大规模视频数据训练的通用视觉模型。
它可以理解和模拟运动中的物理世界，并生成不同时间、长宽比和分辨率的图像。
视频，最新版本的 Sora 能够生成长达一分钟的高保真视频。
在Sora发布之前，有很多使用各种方法的视频生成模型，但它们都使用较少的视觉数据，并且只能生成短（4秒）或固定大小的视频。
因此，Sora逼真的视觉效果和碾压性的性能提升不仅震惊了整个科技圈，也引发了“中国AI焦虑”的人际传播。
广大网友再次悲痛地质问中国A：为什么又一次AI元创新未能在中国发生？我们点错了科技树，太可悲了；中美之间的人工智能差距越来越大。
Sora比中国落后十年吗？我们现在确实跟不上；复制Sora的计算能力是最大的障碍。
自从芯片禁运以来我们就彻底被打败了，没有机会了。
当然，也有一些奇怪的。
“当国外类似Sora的模型开源后，国内AI企业将能够再次创新。
” 每当海外科技出现重大突破时，上述焦虑就会蔓延。
但时间证明，中国作为全球仅有的人工智能大国之一，在人工智能技术上已有多年发展。
即使美国确实有其他国家做不到或赶不上的人工智能新成就，那也不是中国。
以距离不远的 ChatGPT 为例。
经过一年的快速发展，“中国有自己的ChatGPT吗？”不再是一个问题。
2017年，国内多个“类ChatGPT”大语言模型已经开放使用。
走进行业场景，亿万用户检验了中国AI的真实水平。
与OpenAI可能还是有差距，但这肯定不是一些人担心的。
“中国做不到”、“技术存在代际差异”。
这就像我们经常看到的“震惊”新闻一样。
当一种新药问世时，据说人类离永生不远了；当人工智能取得突破时，据说通用人工智能将实现，人类将被毁灭。
读者在这些奇谈中“生死存亡”，对AI的理解也在“成神”和“骗子”之间反复跳跃。
真正懂医学的人，绝对不会相信一药包治百病。
相反，他们会了解其功效和副作用，并将其用于相应的症状。
同样，真正了解AI产业的人也能正视中国AI的优势，承认现实的差距，不卑不亢，积极应对。
尤其是经过ChatGPT的“磨练”，这一次我们应该更有信心，客观地看待Sora给中国AI带来的真实变化，准备迎接又一个“AI春天”。
变化一：缩小差距继“ChatGPT为什么没有在中国诞生？”之后，龙年版变成了“Sora为什么没有在中国诞生？”连续两次错失“元创新”，让人们期待中国人工智能“弯道超车”，“后来居上”的不耐烦的读者将会大失所望，科技的发展从未一步登天。
现实中，爽文小说里并没有逆袭打脸的“金手指”，只能一步步进步，不可否认的是，大语言模型和文森特视频模型的颠覆性产品还没有推出。
但也必须看到，中国的人工智能一直走在正确的道路上，而且其步伐正在加快，原因有三：第一，方向一致，错过一场技术革命最可怕的不是这个。
来晚了，只是你点错了技能树，比如日本大力发展的“五代机”历史上，如果你选错了方向，你就错过了一个时代。
在大规模预训练模型的技术路径上进行了大量的工程实践创新。
可见，要想取得新的突破，技术积累和技术选型非常重要，而中国人工智能在这条基于Transformer架构的“大模型之路”上也不断跟进，基础设施和算法水平都得到了提升。
坚固程度是肉眼可见的。
其次，目标明确。
OpenAI 的元创新势不可挡。
它是人工智能领域的全球领导者。
中国AI企业确实存在差距，而且一直在追赶。
但这并不是嘲笑中国人工智能的理由。
“不是从头开始发明xx技术”并不代表它不优秀，而且OpenAI也不是Transformer的发明者。
而且，OpenAI本身就是一家特殊的AI公司，汇聚了全球最顶尖的人才、力量和资本。
就连谷歌也紧随其后，屡战屡战，用OpenAI的标准来要求中国的AI产业界、学术界和研究机构在各方面资源有限的情况下。
这其实是不公平的。
Sora明确表示“视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的有效路径”，证实了暴力计算的又一次胜利。
“尺度法则”大力产生奇迹般的涌现效应，对于中国的AI领域来说相当于“完成”了。
有了明确的追赶目标，中国AI界可以快速整合资源、投入研发，从而进一步拉近文森特视频中美之间的距离。
就像ChatGPT一样，中国AI的追赶是必然成为“空”，不可能错过这一波，或者完全跟不上。
终于，能力有了。
中国迟早一定会做出“索拉式”的产品，但会是三年后、五年后、还是十年后呢？我们认为2020年应该会看到国产Sora的推出。
无论是基础模型LLM、Vincentian图模型DALL·E 3、大规模视频数据集、AI算力系统、大型模型开发工具栈等核心Sora使用的基础设施，中国已经有了。
比如原有的基础大语言模型文心一言、科大讯飞Spark、百川等，以及文生图模型文心一歌、腾讯混元等，再加上大模型存储、计算和传输基础设施的快速发展过去一年，有能力、有条件支持我国AI培育取得积极成果，在视频生成赛道重现ChatGPT式的成功。
面对索拉，中国AI需要努力追赶，但算上囊中之物和果实，没必要贬低自己，更没必要搞乱位置。
只有沿着正确清晰的道路，加速前进，才能缩小中美在人工智能领域的差距。
变化二：国内大型车型布局重新优化。
和LLM一样，不会出现Sora全球独一无二，但国内没有可用的视频生成模型的情况。
衷心希望在不久的将来，我们不会像LLM百模大战那样，为“中国没有Sora”到“中国怎么用这么多Sora”而烦恼。
从这个角度来看，OpenAI从ChatGPT到Sora的持续输出，将使国内AI大模型市场不再那么傲慢，变得更加理性。
少虚火是指底层模型的重要性，Sora再次“重点”，避免国内大型模型的低水平重复。
陆续有大型语言模型被训练出来并推向市场。
其中，原有的基础模型占比最小，更多的是行业大模型，以及部署的很多私有化大模型，无法匹配数据规模和参数规模。
如果与基础模型相比，生成效果会差很多。
这种低水平的重复建设也会造成AI算力和投资的浪费。
Sora在视频领域的惊艳表现，再次证明了暴力美学的有效性，直接碾压了曾经火爆的AI视频初创公司的模式。
正如 OpenAI CEO Altman 在 YC W24 发布会上的演讲中所说：最正确的做法是想象一个“上帝般”的模型正在发挥作用，然后根据这个愿景构建最好的产品。
对于中国AI来说，文心、星火等少数具有底层原创能力的基础模型将作为大规模模型基础设施和支柱，支持初创企业和产业进行微调和优化，避免“重复造轮子” “ 非常重要。
理性一点，在对Sora感到惊叹的同时，也应该思考一下应用和商业化的渐进性，以更合理的规划来发展国产Sora。
经过一年的快速发展，像ChatGPT这样的大型语言模型在与各行业融合的过程中暴露出挑战，实际应用场景的局限性，商业价值有限，大型模型的投入和产出相对较低。
如何用好大模型，成为中国人工智能的关键考验。
与“人人都能上手”的大型语言模型相比，视频生成模型的应用门槛更高、受众更小。
目前，OpenAI仅对创作者开放，而不是像ChatGPT那样对公众开放。
不难看出，视频生成模型从研发到落地的整个过程会比较慢，应用潜力和商业输出还有待挖掘。
一方面，这给中国人工智能产业和学术界留下了漫长的追赶窗口。
同时，由于尚不清楚Sora能激活多少商业价值，除了字节跳动和流媒体平台外，其他科技公司和初创企业必须全力投入。
企业要考虑商业化问题，打磨创作工具和商业场景，完成视频生成模型的提示词项目，让各行业非专业背景的用户都能上手。
大模型的价值需要通过商业化来证明，Sora也不例外。
视频生成模型走向行业的漫漫征途才刚刚开始。
在更广阔的产业空间中，如何让类Sora的产品带来真正的价值？这个答案OpenAI不会给出，美国AI也不会给出。
只能是中国AI自己写的，这也是中国比较好的地方。
变化之三：识别并填补长期动力缺口 别担心Sora，这并不意味着中国的人工智能可以坐以待毙。
必须承认，国产大车型还有很多瓶颈需要解决。
Sora通用的模拟物理世界的能力不仅可以应用于影视制作等内容创意产业，还可以为游戏、自动驾驶、工业数字化等各行业构建虚实融合的世界提供技术支柱双胞胎、电子商务、文化旅游。
。
那么问题来了，国产Sora肯定会出现，但是我们准备好将Sora应用到各个行业、各个规模了吗？恐怕今天的答案仍然是否定的。
如前所述，空的“暴力美学”再次证明了《尺度》的价值。
要达到涌现效果，基础模型仍然高度依赖大量高质量的数据集、超大规模的计算能力、大量的工程调优人才，以及由此带来的巨大的开发和运营成本。
就连微软云支持的OpenAI也没有向公众开放Sora，也没有向开发者开放API访问。
就连正式开业的时间表也尚未公布。
国内AI现有的专业算力短缺的问题在Sora出现后变得更加紧迫。
同时，不难预测，为了进一步阻碍人工智能在中国的发展，新一轮的人工智能算力限制必将到来。
完善和发展人工智能基础设施，构建自主可控产业链，让大语言模型、视频生成模型等人工智能新技术在我国现代化进程中不缺席，让算力成为长远发展的动力。
中国数字经济的长期发展。
中国计算产业的肩上仍然任重道远。
此外，在中美之间的AI差距中，数据的规模和质量已经成为难以逾越的门槛。
2016年5月，英国提出中国在建立基础模型方面落后美国两到三年。
造成这种差距的主要原因是数据。
AI模型在训练过程中很难充分利用互联网内容。
针对这一情况，2020年12月15日，国家数据管理局会同中央网信办、科技部、工业和信息化部等17个部门联合发布《“数据要素×”三年行动计划（—年）》。
目标是年底前增加数据元应用场景的广度和深度。
显着扩大。
2020年，我们一定会见证这一行动的推进和落实，见证数据元素成为国产人工智能的养料。
由此可见，识别和填补中国人工智能的空白并不是一朝一夕的事情，也不是某个人工智能公司、某个模型厂商的事情。
面对已经在行动的中国产业界各方，何不多一点耐心。
智者不惑，仁者不忧，勇者不惧。
面对Sora给中国人工智能带来的变化和挑战，我们不为自己暂时的缺席而焦虑，相信我们有能力出现，也终将出现。
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