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06-21
??????????????????? 龙年正月，和去年的ChatGPT一样，OpenAI与文森特视频领域的另一位王者——Sora一起开年。
面对这样的AI生成能力，几乎所有类型的从业者都感到了相当的震撼。
一位IT出身的电影制片人告诉绿九商业评论，Sora的惊艳表现让周围的从业者产生了危机感。
电影制作成本大幅下降，崭露头角的电影制片人将比以往任何时候都更容易取得成功。
但在面对《陆九商业评论》提出的“Sora是否具备商业化条件”、“文胜视频是否对算力有更高要求以及如何解决”等疑问时，制作方却用了“开发问题”。
给出了“开发方案”作为回复。
这显然过于乐观。
毕竟更多从业者认为，即使是Sora，从概念到成熟的产业化和商业化，还有很多不成熟的地方。
因此，无论技术路线如何，从实施效果来看单独来说，在通用车型上有相关布局的国内大型模型厂商是否也有同样的“晋级机会”呢？文森视频相比过去的文森视频有哪些实质性的改进？这是一个非常有趣的话题。
0 1 Sora，革命还是泡沫？ 必须承认，Sora的出现让通用人工智能（AGI）的实现又近了一步，因为它已经能够模拟真实物理世界的运动，这样。
然而，仅仅这种程度的提升并不算“惊人”，根据OpenAI的官方报告，Sora的“革命性”主要体现在以下几点。
首先是持续时间。
作为通用的 Vincent 视频模型，它可以根据用户提供的文本描述生成 60 秒的视频。
不仅质量高，而且能够更完整、准确地还原用户输入的提示，即提示词。
其次，是场景复杂度和人物生成水平的突破。
到目前为止，Sora 已经能够生成包含多个角色、特定运动类型以及具有复杂背景细节的精确主题的场景。
而且镜头语言也开始变得复杂，这使得视频本身开始具有一定的叙事功能，而这正是当前短视频领域所需要的。
第三，除了从文本生成视频之外，Sora还可以从静态图像生成动画图像，或者从现有视频生成新视频以填充缺失的帧或扩展视频内容。
一位资深科技媒体人士向鲁九商业评论表示，Sora等AI产品的出现是一个“平等思考”的机会，因为一些长期跟踪行业的科技记者往往会有一些“大创意”的想法，但没有合适的工具来实现这一目标。
但有了GPT、Sora等AI工具，一旦记者看到机会和想法，AI可能会帮助他们实现产品，剩下的就是验证产品的可行性了。
但《绿九商业评论》在与多个行业人士交流后发现，即便是目前取得巨大成功的Sora，估值仍有可能被高估。
星星AI董事长李明顺对此较为理性。
在他看来，Sora的出现很大程度上是文胜文的一般模式，延伸到视频领域的阶段性技术迭代。
Sora目前的质变很大程度上得益于算力和资金的无限投入，再加上海量训练集的持续反复训练。
这就是“努力才能创造奇迹”的结果。
与技术实现上的优势相比，Sora在“资源禀赋”上的优势显然让它距离“算力短缺”的国内厂商更远了。
这是国内大型车型相关厂商长期难以弥合的鸿沟。
从投资角度来看，Sora等垂直领域的“通用车型”并不算是热门标的。
一位一级市场从业者告诉绿九商业评论，纯一级市场投资通常只投资大概念、高估值标的。
主要原因是基金在一级市场存续期为7年，投资期限为2年。
5年后退出是大概率事件。
不过，Vincent Video的垂直模式能否在五年内实现产业化和商业化，谁也无法下定论。
另外，目前的Sora，所有已知信息都是2月15日发布的技术报告，但融资消息却在3天后传出。
在没有开放使用且外界不知道其实际水平的情况下，OpenAI 在风险投资公司 Thrive Capital 领投的融资中估值已逼近 1 亿美元。
一级市场从业者向绿九商业评论坦言，此次技术发布很可能是OpenAI“估值管理”的一部分。
昆仑万维董事长周亚辉在朋友圈表示，“这里（硅谷）的科学家和工程师不认识Open Al以外的创业公司股票的价值，认为都是纸面财富。
”宁愿有 OpenAI、谷歌、FB、微软提供的 10,000 个套餐（一半的股票），也不是初创公司的 10,000 个套餐（80% 的股票）的报价。
”可以看到，继Sora之后，OpenAI进一步拉大了与其他主要AI公司的差距。
0 2 国内大型模型厂商，危险与机遇 尽管Meta、谷歌、微软都蠢蠢欲动，但相比资本市场对Sora的疯狂，国内大型模型厂商却显得冷静得多。
国内大部分主流厂商仍然选择基于自身应用的大模型开发，而不是追求所谓的原生态AI大模型升级。
字节就是其中之一，其对于生成式AI的保守态度早在闻声闻阶段就已经体现出来。
从进入的时间来看，Byte还不算太晚。
据最新报道，今年 6 月 OpenAI 发布 GPT-3 后，字节跳动训练了一个拥有数十亿参数的大型生成语言模型。
如果按部就班地发展，今年Byte和OpenAI的GPT相距不会太远。
只是在ROI主导的业务体系下，字节的投资显然没有得到核算。
因此，其对生成式AI的探索始终慢于竞品。
从发布时间来看，百度文心一言于当年3月发布，并于同年10月迭代至4.0版本，紧随其后的是阿里巴巴的统一千问、腾讯的混元助手、字节发布的云雀大模型将于8月发布。
今年。
发展较晚的后果之一就是用户数量不足——去年文心一言的月活跃用户超过1亿，而字节的豆宝仍低于1000万。
不过，字节任命张楠负责编辑后，预计生成式AI的进展会更快。
如果说字节在文盛视频领域还没有看到任何立即可用的产品，那么百度和阿里巴巴就不能这么说。
早在去年的百度世界大会上，百度就已经展示了文心一言的文声视频能力，主要集成在“易经流影”插件中。
当然，世界大会上出现的生成视频只是易经流影无数抽卡的成功案例。
鲁九商业评论经过测试发现，《易经流影》仍然存在一定的局限性。
一是素材库。
目前，《一镜流影》使用的是无版权的素材库，无法用于特定品牌的工业商业用途。
第二个原因是，出于可能的肖像权考虑，目前无法生成带有肖像的视频，但可以用来生成没有商标的产品视频。
第三，目前生成的视频长度都在30秒左右。
如果想要达到类似Sora的效果，需要拼接两段视频素材。
保持内容和风格的一致显然是困难的。
统一倩文目前采用的是最流行、最流行的相关技术，以国舞王为代表的土生视频技术。
只需拍一张全身照，就可以让它表演各种流行的舞蹈动作。
B站上，慈禧跳科目三等历史人物的二代视频，视频播放量合计约千万。
虽然还没有达到产业化的水平，还没有拉平与国外索拉的差距，但是国外索拉也没有实现产业化，这意味着至少在商业化进程上，两者还没有太大的距离。
。
剩下的就是追赶的问题了。
星星AI董事长李明顺也持有类似观点。
他告诉绿九商业评论，OpenAI仍然占据行业顶尖位置，但很大程度上是基于之前的算力储备和技术积累。
BAT、字节等国内通用大型车型厂商将继续追赶。
原因很简单。
某种程度上，通用大模型已经成为互联网企业基本能力的象征。
比赛似乎才刚刚开始。
0 3 Vincent Video，真正的赢家在哪里？ 当然，无论是OpenAI的Sora还是国内一些大型模型厂商，最终的目标仍然是以工业化、流程化的方式生产高质量的视频内容。
但就目前而言，即使它像Sora一样强大，仍然存在许多不成熟的因素阻碍其在工业领域的应用。
AI动态视频解决方案产品智行源（的产品架构师告诉绿九商业评论，虽然Sora目前看起来很方便，但它可以通过文字直接生成高质量视频，只需要几个提示。
通过文字控制，对用户的心智和操作的负担似乎很小。
不过，由于目前空对现实物理世界的了解还有限，在某些场景下仍然可能会出现问题。
烛光方向的紊乱、精确数量的紊乱、空间物体进出的扭曲等细节，都是后期剪辑中很难改变的。
这并非没有解决办法。
由于Sora目前具备视频扩展和视频拼接功能，用户可以生成几秒的视频以供后期剪辑。
对于提示词工程知识不足的人来说，多次生成+手动后期处理是不可避免的。
另外，在工业产品宣传视频中，客户通常会发布一些新产品，比如新羽绒服、新车、新手机等，但视频模型的训练集中并不存在用户的素材，因此类似只能生成产品，然后再进行加工，这就是影视的后期制作。
专业用户和非专业用户的需求也存在差异。
例如，对于普通轻用户来说，如果没有商业需求，那么该模型就是一个试用产品，任何新生成的作品都会给他们带来惊喜。
但对于专业用户（比如导演）来说，如果一代不够令人满意，就会涉及到多代、多重后期制作流程，这对算力和人力来说都是很大的负担。
前述电影制片人告诉绿九商业评论，在影视制作过程中，后期制作的成本是负责剪辑的，就是二次加工的人力成本。
如果工作流程不够先进，很可能会增加后期制作过程中的成本，从而影响项目的投资回报率。
如果现在的文森特视频还需要大量的手动调整，镜头和物理世界的还原无法做到1:1，那么用AI生成视频素材的成本效益其实并不高。
基于此，一位影视后期从业者向绿九商业评论表示，在他看来，AI能直接替代的其实是搭建、拍摄等中期工作。
因为AI模拟并还原了物理世界，通过不断的训练可以接近真实水平。
以上只是Sora对影视行业的一些改变。
至于游戏、广告、创作等细分领域，变化肯定远远大于问题。
人工智能的应用及其革命性的变化无疑是宏伟的。
国内各大厂商显然更愿意在AI应用的商业探索上做出努力和尝试。
同样，根据周亚辉的朋友圈剧透，“Open AI 即将发布 GPT4.5，估计会刻意选择在 Anthropic 发布 Claude 3 时发布。
”除了Sora的生成视频之外，Open AI的最新迭代还有哪些惊人的创新，应该是国内各大厂商从事大模型策略和业务部门最关心的问题。
最后，对于文胜视频来说，是基于+AI来应用大模型，还是基于AI+来训练和升级自己原有的大模型。
显然，美国大企业和中国大企业分别做出了自己的选择。
【本文由投资伙伴鲁九金融授权。
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