今天小編分享的财經經驗：中國創業者，不敢追Sora，歡迎閱讀。
本文來自微信公眾号：字母榜（ID：wujicaijing），作者：趙晉傑、馬舒葉，編輯：趙晉傑，題圖來自：視覺中國
Sora 現身近一個月，卻未能在國内掀起如同 ChatGPT 時期的緊追不舍之态。
科技大廠仍停留在内部探索、研發 Demo 的階段：字節推出 AI 生成視頻產品 Boximator，騰訊研發了視頻生成模型 VideoCrafter，百度發表了統一模式視頻生成系統 UNiVG。至于究竟何時會推出 " 中國版 Sora"，大廠用靜悄悄回應着外部期待。
恒業資本創始合夥人江一告訴字母榜，投入產出比或将是困擾國内大模型玩家選擇跟進的一大因素。在追趕 Sora 之前，目前在對話大模型領網域尚處在 GPT-3.5 的國内頭部玩家，對于是否要追趕上 GPT-4 的水平，" 實際上他們也都有擔憂：一方面想要證明自身價值，至少要做到 Meta 開源模型 Llama 2 的水平；另一方面，Meta 新一代開源模型 Llama 3 即将發布，屆時萬一投入重金後的自研模型，水平不及 Llama 3 乃至遭遇 OpenAI 自身的開源模型競争，很可能導致前期投資‘竹籃打水一場空’。"
高企的成本，不僅困擾着大模型訓練廠商推出 Sora 的步伐，而且同樣阻礙着創業者率先體驗 Sora 的熱情。
在 ChatGPT 引爆新一輪 AI 應用熱潮後，定位桌面機器人的小麗智造創始人兼 CEO 胡捷，一度找上國内某大廠商談合作，希望将其大模型能力嵌入自家硬體。不過，在前者報出的數百萬元合作費用面前，胡捷最終選擇了國内一家二線大模型廠商，費用降低了近乎十分之一。
需要更多算力支持的視頻大模型 Sora，其應用成本更是胡捷這類初創公司難以承擔的代價，等待越來越多國產平替方案的出現，可能是更具性價比的選擇。
除了用不起之外，Sora 在視頻生成方面存在的精确度等 Bug，也讓一些支付得起 C 端使用成本的創業者，不敢輕易替換掉人工。
坐擁百萬粉絲的上海市錦天城律師事務所律師候朝輝，以法律博主的身份運營着兩檔視頻對話欄目《知 V 見》和《披荊斬棘的律師》，其視頻時長在 10-30 分鍾之間。為了保證長視頻的信息精确度和畫面精致感，候朝輝以 15000 元月薪，雇傭了一個專業剪輯師。
Sora 出現後，候朝輝并沒有下意識覺得可以每月節省 15000 元成本了，" 我不會自己去學，肯定讓剪輯師去學，他如果學會這套 AI 工具，就可以将效率變現，接更多活，賺更多錢。"
一
ChatGPT 爆火之後，胡捷開始有了将大模型對話能力融入自家產品中的想法，嘗試打造一個桌面機器人結合類 ChatGPT 的新互動方式。
"（用戶）語音對話的過程中，ChatGPT 的生成過程是以一個個點的形狀呈現，我們借助螢幕為其配備了一個對應口型的虛拟人形象，可以把 ChatGPT 吐回來的文字，讓虛拟人開口講出來。" 胡捷說道。
為了實現上述意圖，胡捷首先找到了一家自研大模型的國内大廠，希望直接接入對方的對話大模型產品，但後者報了一個 300 萬元左右的合作價格，還設定了終端使用量要達到過萬台的門檻。
對于這家去年才剛剛成立、初始團隊在 10 人左右的初創企業而言，無論是大廠給出的報價，還是設備出貨量要求，都超出了胡捷能夠承受的範圍。
退而求其次，胡捷最終選擇了國内一家二線大模型廠商，後者按年收費，報價只有幾十萬元，且在定制開發上配合度更高，" 盡管大模型能力沒那麼強，但是能滿足我們初期的要求。而且開放性比較強，允許我們接入第三方大模型，他們提供開發對接服務。"
Sora 引爆新一輪大模型熱議後，胡捷們也開始等待國内平替的到來。但平替究竟何時會來，卻不像 ChatGPT 時期那麼有确定性了。
在江一看來，國内大模型廠商想要追趕 OpenAI，保持一個相對領先優勢，在資源投入上需要優先考慮總成本領先，即能否用比競争對手低的成本，訓練出足以媲美行業頭部水平的大模型，其次才是基于數據和場景打造差異化。
在推動大模型性能不斷迭代過程中，其所需要的算力等各類資源也呈指數級增長。ChatGPT 成功運行的背後，最少需要一萬張英偉達 GPU 提供算力。迭代到 GPT-4 後，其所需的英偉達 GPU 數量被爆超過了 2 萬張，價值達數億美元。
面對越拉越大的投入產出比，在江一看來，國内大模型廠商擔憂的，不是能不能做出 Sora，而是投入重金研發後，做着做着突然被矽谷的開源模型突襲，" 你的價值就幾乎歸零了。"
二
對于那些直接付費使用 C 端大模型產品的創業者而言，盡管免去了用不起的煩惱，但在大模型生成内容的 " 幻覺 " 問題尚未解決之前，想讓他們跳過人工成本，自己用上 Sora，還有點難。
專注長視頻創作的候朝輝，為了确保畫面的精确和精致感，平時需要用到專業相機拍攝，大容量的視頻素材使得剪映一類的傻瓜式剪輯軟體，根本無法滿足需求，日常剪輯只能用達文西等專業軟體，這也迫使他以每月 15000 元的價格，在上海雇用了一個專職剪輯師，保證一個月能剪出兩條視頻。
除此之外，候朝輝還會不定時發布訪談視頻，後期剪輯則以一條 3000 元的價格外包了出去。
ChatGPT 時期延續下來的内容不準确、部分數據陳舊等問題，在采取同源技術架構的 Sora 身上也難以幸免。在候朝輝看來，即便真等到 Sora 公測那一天，也是讓剪輯師去學，而不是自己去學習如何使用，"（說到底）這個工具還是要有人去操作，它很難在短期内把一個人淘汰掉，更多可能帶來效率的提升，然後剪輯師就可以接更多活，賺更多錢。"
即便是被外界視為影響最大的遊戲影視領網域，Sora 的實際應用效果也存疑。
在遊戲行業，哪怕是獨立遊戲，都不存在用不起 AI 工具的情況。但 AI 究竟能發揮多大效用，則是另一回事。獨立遊戲制作人阿圖（化名）曾經期待用 AI 繪圖，減輕長期占遊戲行業重頭支出的遊戲畫師的工作量，但是真的讓 AI 畫 " 秦王繞柱 "，結果出來的效果是 " 秦王在跳鋼管舞 "。
Sora 演示效果看起來很厲害，但阿圖擔憂的另一個點在于，制作者還要考慮市場是否買賬，" 類 Sora 的 AI 工具大量應用在遊戲行業，不僅要考慮技術本身的完善程度，還要考慮市場的反應。在消費心理上，用戶是否認可制作方在遊戲中大規模地使用 Sora，會不會覺得這是在偷工減料？對于部分用戶來說，他願意為了畫師的畫工，特效師的構思付費，但用 AI 生成的文本、畫面，并非是畫師設計的，這算不算是在糊弄消費者？在這一點上，目前許多科技媒體調研時，都似乎忽略了市場的反映，而我認為這恰恰是很重要的。"
基于上述種種擔憂，阿圖的團隊，即使使用 AI 工具，更多也只是做一些邊角料的工作，比如畫一些概念，做一些配色嘗試，目前還沒達到可以替代部分崗位的應用程度。
獨立導演杜蘭馨甚至比阿圖更進一步，基于 AI 制作帶來的人員投入和精力問題，在其影視公司内，他沒有嘗試引入 AI 制作，" 如果把時間和精力耗費在 AI 如何應用上，可能還完不成公司接下的案例。"
在杜蘭馨看來，如同用文生圖產品一樣，要想應用類 Sora 的工具，影視從業者還需要懂 AI 語言，掌握一定的技巧，才能生成想要的視頻效果。" 但是目前的訓練，工作量似乎并沒有被消減，寄望用 AI 減少人力成本的初衷可能只是想象中的美好，實際工作量從自己繪圖，變成了重復下達指令訓練 AI 繪圖，在這個過程中，不只是人掌握了技巧，也是 AI 訓練了人。"
杜蘭馨認真算了一筆賬，以影視公司剪輯師為例，假設此前負責初級剪輯的剪輯師，月薪 8000 元，主要工作是收集整理素材，如果可以用 Sora 代替初剪，就可以節省這部分支出。但同時，公司需要把文生視頻的指令輸入工作交給高級剪輯師，那麼就要上調高級剪輯師的工資。最終只有類 Sora 的工具應用節約成本，足以抵消上調薪資帶來的支出，影視公司才不會虧本。
三
Sora 在視頻生成方面的各類 Bug，同樣是 OpenAI 遲緩推出的重要原因之一。在官網介紹中，OpenAI 提醒道，Sora 可能難以準确模拟復雜場景的物理原理，并且可能無法理解因果關系，還可能混淆提示的空間細節，例如混淆左右，并且可能難以精确描述随着時間推移發生的事件，例如遵循特定的相機軌迹。
根據部分拿到内測名額的博主分享，Sora 在物理方面遇到的困難，在表現腿部特征，或者行走方面，尤為明顯，如經常生成雙腿交叉和相互融合的畫面。
導致 Sora 在内容生成上出現各類 " 幻覺 " 的背後技術動因，在與其采用了與 ChatGPT 一樣的 Transformer 架構。
這也是胡捷将 ChatGPT 視為一個革命性產品，而将 Sora 的到來，認為是一種延續性創新的原因之一。"Sora 出來之後，你可以認為是在鐵軌上運行的火車，變成了高鐵。Claude 3 的發布，同樣如此，給我的感覺就是速度由原來的 300km/h，提升到了 350km/h、400km/h，只是沿着既定路線的彼此較勁，而非颠覆性的突破。"
江一同樣對 Sora 可能給行業帶來的所謂 " 革命性衝擊 "，持懷疑态度。在他看來，Sora 再更新兩三個版本，可能就會觸摸到技術迭代的天花板，然後慢慢被後來者追平差距。就像之前國内的語音翻譯大戰，一開始領先的科大訊飛，最後其實跟搜狗之間翻譯結果差不太多，" 從商業角度考量，大模型這場混戰中，廠商也應該優先追求最小可行化產品，先商業化，然後再在往前走的路途中盡善盡美。"
過去一年中，上述競争姿态已經在對話大模型上上演過一次。随着越來越多玩家推出大模型部署服務，在日益激烈的商業化比拼中，大模型私有化部署的價格，" 從一開始的幾千萬報價，降到一千多萬，後來又降到幾百萬，乃至 100 萬，直到現在降到了 50 萬。" 江一表示。
本文來自微信公眾号：字母榜（ID：wujicaijing），作者：趙晉傑、馬舒葉，編輯：趙晉傑
