OpenAI 的最新技術成果——文生視頻模型 Sora，在春節假期炸裂登場，令海内外的 AI 從業者、投資人徹夜難眠。
如果你還沒有關注到這個新聞，簡單介紹一下：Sora 是 OpenAI 使用超大規模視頻數據，訓練出的一個通用視覺模型，可以理解和模拟運動中的物理世界，生成不同時間、縱橫比和分辨率的視頻，最大版本的 Sora 能夠生成長達一分鍾的高保真視頻。
Sora 發布之前，也有許多采用各種方法的視頻生成模型，但都使用較少的視覺數據，隻能生成較短（4 秒）或固定大小的視頻。所以，Sora 逼真的視覺效果、碾壓級的性能提升，在震撼整個科技圈之餘，也導緻了 " 中國 AI 焦慮症 " 的人傳人現象。
廣大網友們再一次痛心疾首，對中國 A 發出質問：
爲什麽又一個 AI 元創新沒能發生在中國？我們點錯了科技樹，好難過；
中國跟美國的 AI 差距越來越大，Sora 這波國内慢了十年吧？這下真跟不上了；
複制 Sora 算力是最大阻礙，從芯片禁運開始咱們就完敗了，沒戲了。
當然也不乏陰陽怪氣的，" 等國外的類 Sora 模型開源，國內 AI 公司就又能創新啦 "。
在中美對弈的時代背景下，上述焦慮情緒，每一次在海外科技取得重大突破的時候，都會蔓延開來。但時間證明，作爲全球唯二的 AI 大國之一，中國發展了多年 AI 技術，就算美國真有什麽新 AI 成果是其他國家做不了、趕不上的，那也絕對不是中國。
拿并不遙遠的 ChatGPT 來說，經過一年狂奔，" 中國有沒有自己的 ChatGPT" 已經不再成爲問題。2023 年很多國産 " 類 ChatGPT" 大語言模型已經向公衆開放使用，走進行業場景，有數億用戶檢測過中國 AI 的真實水平，或許與 OpenAI 還存在差距，但肯定不是一些人擔憂的那樣，認爲 " 中國做不到 "" 技術有代差 "。
這就像我們經常會看到一類 " 震驚體 " 新聞，一種新藥問世，就說人類離永生不遠了；一個 AI 突破，就說 AGI 要實現了，人類要被毀滅了。讀者在這些奇談怪論中 " 死去活來 "，對 AI 的認知也在 " 成神 " 和 " 騙子 " 之間反複橫跳。而真正懂藥的人，肯定不會相信一種藥能包治百病，而是搞清楚療效和副作用，在對應的症狀上使用。
同理，真正了解 AI 産業的人，也能正視中國 AI 的長處，承認現實差距，不卑不亢，積極應對。
尤其是經過了 ChatGPT 的 " 練兵 " 之後，這一次我們應該更有底氣，客觀看待 Sora 對中國 AI 帶來的真實變化，準備迎接又一個 "AI 之春 "。
變化一：拉近差距
在 "ChatGPT 爲什麽沒有誕生在中國？" 之後，龍年版本已經成了 "Sora 爲什麽沒有誕生在中國？" 接連兩次錯失 " 元創新 "，讓期待中國 AI" 彎道超車 "" 後來居上 " 的急性子讀者，大感失望。
科技發展從來不是一步登天，現實并沒有爽文小說中逆襲打臉的 " 金手指 "，隻能是一步一個腳印邁進。不能否認，大語言模型、文生視頻模型的颠覆性産品，沒有首發在中國，但也必須看到，中國 AI 一直都在正确的道路上，并且腳步在加速。
Sora 的發布，反而會讓中美 AI 的距離進一步拉近，原因有三：
首先，方向一緻。
錯過一場技術革命，最可怕的不是來得晚，而是點錯技能樹，比如曆史上日本大力發展的 " 五代機 "，選錯方向就錯過了一個時代。OpenAI 的 ChatGPT、Sora 都是在大規模預訓練模型的技術路徑上，進行大量的工程實踐創新。由此可見，一項新突破，技術積累、技術選型是十分重要的，而這條以 Transformer 架構爲主的 " 大模型之路 "，中國 AI 一直在持續跟進，基礎設施和算法層面的堅實程度是肉眼可見的。
其次，目标明确。
OpenAI 的元創新讓人應接不暇，處于全球 AI 領先地位，中國 AI 企業确實與其存在差距，始終在追趕。但這并不是諷刺中國 AI 的理由。" 沒有從頭發明 xx 技術 "，并不代表不優秀，OpenAI 也不是 Transformer 發明者。而且，OpenAI 本身就是一家集合了全球頂尖人才、力量與資本的特殊 AI 公司，就連谷歌都跟在後面屢敗屢戰，用 OpenAI 的标準去要求各方面資源受限的中國 AI 産學研機構，其實是不公平的。
Sora 明确了，" 視頻生成模型是一條構建物理世界通用模拟器的有效路徑 "，印證了暴力計算的又一次勝利，"Scaling Law" 大力出奇迹的湧現效果，相當于爲中國 AI 領域完成了 " 探路 "。有了清晰的追趕目标，中國 AI 各界反而能快速整合資源、投入研發，從而進一步拉近中美在文生視頻上的距離。和 ChatGPT 一樣，中國 AI 做出 " 類 Sora" 也是必然的，絕不可能錯過這一波或者徹底跟不上。
最後，能力具備。
或早或晚，中國一定會做出 " 類 Sora"，但到底是三年後、五年後，還是十年後？我們認爲，2024 年應該就會看到國産 Sora 問世。無論是 Sora 所用到的基礎模型 LLM、文生圖模型 DALL · E 3、大規模視頻數據集、AI 算力體系、大模型開發工具棧等核心基礎設施，中國都已經具備。比如原創的基礎大語言模型文心一言、訊飛星火、BAICHUAN 等，以及文生圖模型文心一格、騰訊混元等，加上過去一年大模型存算傳基礎設施的突飛猛進，有能力和條件支持中國 AI 修成正果，在視頻生成賽道再現 類 ChatGPT 式的成功。
面對 Sora，中國 AI 努力追趕是必須的，但數一數行囊中的工具和果實，不必妄自菲薄，更不用亂了陣腳。沿着正确且清晰的道路，加速向前跑，中美 AI 的差距才能縮小。
變化二：
國産大模型格局再優化
和 LLM 一樣，不會出現 Sora 在全球一枝獨秀，而國内卻無視頻生成模型可用的情況。衷心希望，我們在不久的未來，不會像 LLM 百模大戰一樣，從擔憂 " 中國沒有 Sora"，轉而擔憂 " 中國要那麽多 Sora 怎麽用 "。
從這個角度看，OpenAI 從 ChatGPT 到 Sora 的持續輸出，會讓國内 AI 大模型市場少一點虛火，多一分理性。
少一點虛火，是指底層模型的重要性，被 Sora 再一次 " 劃重點 "，避免國産大模型低水平的重複建設。
2023 年一個又一個大語言模型被訓練出來，推向市場，其中原創性的基礎模型占比最小，更多是行業大模型，以及很多私有化部署的大模型，在數據規模、參數規模上無法與基座模型相提并論，生成效果也會差很多。這種低水平的重複建設，也會造成 AI 算力、投資的浪費。
而 Sora 在視頻領域的驚豔表現，再次證明了暴力美學的有效性，将曾經大火的 AI 視頻創業公司的模型直接碾壓。正如 OpenAI CEO 奧特曼在 YC W24 啓動會上的演講中所說：最正确的做法是設想一個 " 上帝般的 " 模型正在運作，然後基于這種設想來構建最好的産品。
對中國 AI 來說，将爲數不多具有底層原創能力的基座模型，如文心、星火等，作爲大模型基礎設施與支柱，支持初創企業和千行百業做好精調、優化，避免 " 重複造輪子 "，是非常重要的。
多一分理性，是在被 Sora 驚豔的同時，也要想到應用和商業化的漸進性，以更合理的方案來進行國産類 Sora 的開發。
類 ChatGPT 的大語言模型在狂奔一年之後，在與各個行業結合的過程中，已經暴露出實際應用場景局限、商業價值雖有但不多、大模型投入産出比較低的挑戰。如何用好大模型，已經成爲中國 AI 的關鍵考驗。
相比 " 人人皆可上手 " 的大語言模型，視頻生成模型的應用門檻更高，受衆群體更小，目前 OpenAI 僅開放給創作者使用，而非像 ChatGPT 那樣開放給大衆。不難看到，視頻生成模型從研發到落地，整個過程會更加緩慢，應用潛力與商業出口還有待探索。
這一方面留給中國 AI 産學各界了較長的追趕窗口期，同時，由于 Sora 能夠激活多大的商業價值尚不明确，除了字節跳動、流媒體平台等要全力投入，其他科技企業和初創公司都要考慮到商業化的問題，爲創作、商用場景打磨好工具，做好視頻生成模型的提示詞工程，以便非專業背景的廣大行業用戶們上手使用。
大模型的價值需要商業化來證明，Sora 也不例外。視頻生成模型走向行業的長跑，才剛剛開始。在更廣袤的産業空間裏，如何讓類 Sora 産品帶來真實價值，這個答案 OpenAI 沒有給，美國 AI 不會給，隻能由中國 AI 自己來書寫，而這也是國內更勝一籌的地方。
變化三：
長期動能的查漏補缺
不必焦慮 Sora，并不意味着中國 AI 就能躺平 " 坐看雲卷雲舒 " 了。必須承認，國産大模型還有很多瓶頸尚待解決。
Sora 模拟物理世界的通用能力，不僅可以用于影視制作等内容創意行業，還可以爲遊戲、自動駕駛、工業數字孿生、電商、文旅等各行各業，提供一個構建虛實融合世界的技術支柱。
那麽問題來了，國産 Sora 一定會出現，但我們做好各行業規模應用 Sora 的準備了嗎？恐怕今天的答案還是，沒有。
前面提到，Sora 的 " 暴力美學 " 再次證明了 Scale 的價值。而要達到湧現效果，基座模型仍然高度依賴于大量高質量數據集，超大規模算力，大量工程化調優人才，以及由此帶來的巨大開發及運行成本。
即使背靠微軟雲的 OpenAI，也沒有面向公衆開放使用 Sora，也沒有向開發者開放 API 接入，就連正式開放使用的時間表都欠奉。國産 AI 本就存在的專項算力緊缺問題，在 Sora 問世之後變得更加緊迫。
同時不難預料，爲了進一步阻截中國 AI 的發展，圍繞 AI 算力的新一輪限制一定會來。完善和發展 AI 基礎設施，構建自主可控的産業鏈，讓大語言模型、視頻生成模型等新 AI 技術都不缺席中國式現代化的進程，讓算力成爲中國數字經濟長期發展的動能，中國計算行業依舊重任在肩。
此外，在中美 AI 差距中，數據的規模與質量成爲越不過的門檻。2023 年 5 月英國《經濟學人》提出，中國在建立基礎模型方面比美國落後兩到三年，造成這一差距的首要原因就是數據，AI 模型在訓練時難以充分利用互聯網内容。
針對這一現狀，2023 年 12 月 15 日，國家數據局同中央網信辦、科技部、工業和信息化部等 17 個部門聯合印發《" 數據要素 × " 三年行動計劃（2024 — 2026 年）》，目标是到 2026 年底，數據要素應用場景廣度和深度大幅擴展。2024 年，我們一定會見證該行動的推進與落地，見證數據要素成爲國産 AI 的養料。
由此可見，中國 AI 的查漏補缺，不是一朝一夕的事，也不是某一家 AI 企業、某一個模型廠商的事，面對已經在行動的中國産業各界，何妨多一些耐心。
智者不惑，仁者不憂，勇者不懼。正視 Sora 給中國 AI 帶來的變化與挑戰，不爲一時的缺席而焦慮，是相信我們有能力登場，也終将登場。
