今天小编分享的科学经验：Sora给中国AI带来的真实变化，欢迎阅读。
OpenAI 的最新技术成果——文生视频模型 Sora，在春节假期炸裂登场，令海内外的 AI 从业者、投资人彻夜难眠。
如果你还没有关注到这个新闻，简单介绍一下：Sora 是 OpenAI 使用超大规模视频数据，训练出的一个通用视觉模型，可以理解和模拟运动中的物理世界，生成不同时间、纵横比和分辨率的视频，最大版本的 Sora 能够生成长达一分钟的高保真视频。
Sora 发布之前，也有许多采用各种方法的视频生成模型，但都使用较少的视觉数据，只能生成较短（4 秒）或固定大小的视频。所以，Sora 逼真的视觉效果、碾压级的性能提升，在震撼整个科技圈之余，也导致了 " 中国 AI 焦虑症 " 的人传人现象。
广大网友们再一次痛心疾首，对中国 A 发出质问：
为什么又一个 AI 元创新没能发生在中国？我们点错了科技树，好难过；
中国跟美国的 AI 差距越来越大，Sora 这波国内慢了十年吧？这下真跟不上了；
复制 Sora 算力是最大阻碍，从芯片禁运开始咱们就完败了，没戏了。
当然也不乏阴阳怪气的，" 等国外的类 Sora 模型开源，国內 AI 公司就又能创新啦 "。
在中美对弈的时代背景下，上述焦虑情绪，每一次在海外科技取得重大突破的时候，都会蔓延开来。但时间证明，作为全球唯二的 AI 大国之一，中国发展了多年 AI 技术，就算美国真有什么新 AI 成果是其他国家做不了、赶不上的，那也绝对不是中国。
拿并不遥远的 ChatGPT 来说，经过一年狂奔，" 中国有没有自己的 ChatGPT" 已经不再成为问题。2023 年很多国产 " 类 ChatGPT" 大语言模型已经向公众开放使用，走进行业场景，有数亿用户检测过中国 AI 的真实水平，或许与 OpenAI 还存在差距，但肯定不是一些人担忧的那样，认为 " 中国做不到 "" 技术有代差 "。
这就像我们经常会看到一类 " 震惊体 " 新闻，一种新药问世，就说人类离永生不远了；一个 AI 突破，就说 AGI 要实现了，人类要被毁灭了。读者在这些奇谈怪论中 " 死去活来 "，对 AI 的认知也在 " 成神 " 和 " 骗子 " 之间反复横跳。而真正懂药的人，肯定不会相信一种药能包治百病，而是搞清楚疗效和副作用，在对应的症状上使用。
同理，真正了解 AI 产业的人，也能正视中国 AI 的长处，承认现实差距，不卑不亢，积极应对。
尤其是经过了 ChatGPT 的 " 练兵 " 之后，这一次我们应该更有底气，客观看待 Sora 对中国 AI 带来的真实变化，准备迎接又一个 "AI 之春 "。
变化一：拉近差距
在 "ChatGPT 为什么没有诞生在中国？" 之后，龙年版本已经成了 "Sora 为什么没有诞生在中国？" 接连两次错失 " 元创新 "，让期待中国 AI" 弯道超车 "" 后来居上 " 的急性子读者，大感失望。
科技发展从来不是一步登天，现实并没有爽文小说中逆袭打脸的 " 金手指 "，只能是一步一个脚印迈进。不能否认，大语言模型、文生视频模型的颠覆性产品，没有首发在中国，但也必须看到，中国 AI 一直都在正确的道路上，并且脚步在加速。
Sora 的发布，反而会让中美 AI 的距离进一步拉近，原因有三：
首先，方向一致。
错过一场技术革命，最可怕的不是来得晚，而是点错技能树，比如历史上日本大力发展的 " 五代机 "，选错方向就错过了一个时代。OpenAI 的 ChatGPT、Sora 都是在大规模预训练模型的技术路径上，进行大量的工程实践创新。由此可见，一项新突破，技术积累、技术选型是十分重要的，而这条以 Transformer 架构为主的 " 大模型之路 "，中国 AI 一直在持续跟进，基础设施和算法层面的坚实程度是肉眼可见的。
其次，目标明确。
OpenAI 的元创新让人应接不暇，处于全球 AI 领先地位，中国 AI 企业确实与其存在差距，始终在追赶。但这并不是讽刺中国 AI 的理由。" 没有从头发明 xx 技术 "，并不代表不优秀，OpenAI 也不是 Transformer 发明者。而且，OpenAI 本身就是一家集合了全球顶尖人才、力量与资本的特殊 AI 公司，就连谷歌都跟在后面屡败屡战，用 OpenAI 的标准去要求各方面资源受限的中国 AI 产学研机构，其实是不公平的。
Sora 明确了，" 视频生成模型是一条构建物理世界通用模拟器的有效路径 "，印证了暴力计算的又一次胜利，"Scaling Law" 大力出奇迹的涌现效果，相当于为中国 AI 领網域完成了 " 探路 "。有了清晰的追赶目标，中国 AI 各界反而能快速整合资源、投入研发，从而进一步拉近中美在文生视频上的距离。和 ChatGPT 一样，中国 AI 做出 " 类 Sora" 也是必然的，绝不可能错过这一波或者彻底跟不上。
最后，能力具备。
或早或晚，中国一定会做出 " 类 Sora"，但到底是三年后、五年后，还是十年后？我们认为，2024 年应该就会看到国产 Sora 问世。无论是 Sora 所用到的基础模型 LLM、文生图模型 DALL · E 3、大规模视频数据集、AI 算力体系、大模型开发工具栈等核心基础设施，中国都已经具备。比如原创的基础大语言模型文心一言、讯飞星火、BAICHUAN 等，以及文生图模型文心一格、腾讯混元等，加上过去一年大模型存算传基础设施的突飞猛进，有能力和条件支持中国 AI 修成正果，在视频生成赛道再现 类 ChatGPT 式的成功。
面对 Sora，中国 AI 努力追赶是必须的，但数一数行囊中的工具和果实，不必妄自菲薄，更不用乱了阵脚。沿着正确且清晰的道路，加速向前跑，中美 AI 的差距才能缩小。
变化二：
国产大模型格局再优化
和 LLM 一样，不会出现 Sora 在全球一枝独秀，而国内却无视频生成模型可用的情况。衷心希望，我们在不久的未来，不会像 LLM 百模大战一样，从担忧 " 中国没有 Sora"，转而担忧 " 中国要那么多 Sora 怎么用 "。
从这个角度看，OpenAI 从 ChatGPT 到 Sora 的持续输出，会让国内 AI 大模型市场少一点虚火，多一分理性。
少一点虚火，是指底层模型的重要性，被 Sora 再一次 " 划重点 "，避免国产大模型低水平的重复建设。
2023 年一个又一个大语言模型被训练出来，推向市场，其中原创性的基础模型占比最小，更多是行业大模型，以及很多私有化部署的大模型，在数据规模、参数规模上无法与基座模型相提并论，生成效果也会差很多。这种低水平的重复建设，也会造成 AI 算力、投资的浪费。
而 Sora 在视频领網域的惊艳表现，再次证明了暴力美学的有效性，将曾经大火的 AI 视频创业公司的模型直接碾压。正如 OpenAI CEO 奥特曼在 YC W24 启动会上的演讲中所说：最正确的做法是设想一个 " 上帝般的 " 模型正在运作，然后基于这种设想来构建最好的产品。
对中国 AI 来说，将为数不多具有底层原创能力的基座模型，如文心、星火等，作为大模型基础设施与支柱，支持初创企业和千行百业做好精调、优化，避免 " 重复造轮子 "，是非常重要的。
多一分理性，是在被 Sora 惊艳的同时，也要想到应用和商业化的渐进性，以更合理的方案来进行国产类 Sora 的开发。
类 ChatGPT 的大语言模型在狂奔一年之后，在与各个行业结合的过程中，已经暴露出实际应用场景局限、商业价值虽有但不多、大模型投入产出比较低的挑战。如何用好大模型，已经成为中国 AI 的关键考验。
相比 " 人人皆可上手 " 的大语言模型，视频生成模型的应用门槛更高，閱聽人群体更小，目前 OpenAI 仅开放给创作者使用，而非像 ChatGPT 那样开放给大众。不难看到，视频生成模型从研发到落地，整个过程会更加缓慢，应用潜力与商业出口还有待探索。
这一方面留给中国 AI 产学各界了较长的追赶視窗期，同时，由于 Sora 能够激活多大的商业价值尚不明确，除了字节跳动、流媒体平台等要全力投入，其他科技企业和初创公司都要考虑到商业化的问题，为创作、商用场景打磨好工具，做好视频生成模型的提示词工程，以便非专业背景的广大行业用户们上手使用。
大模型的价值需要商业化来证明，Sora 也不例外。视频生成模型走向行业的长跑，才刚刚开始。在更广袤的产业空间里，如何让类 Sora 产品带来真实价值，这个答案 OpenAI 没有给，美国 AI 不会给，只能由中国 AI 自己来书写，而这也是国內更胜一筹的地方。
变化三：
长期动能的查漏补缺
不必焦虑 Sora，并不意味着中国 AI 就能躺平 " 坐看云卷云舒 " 了。必须承认，国产大模型还有很多瓶颈尚待解决。
Sora 模拟物理世界的通用能力，不仅可以用于影视制作等内容创意行业，还可以为游戏、自动驾驶、工业数字孪生、电商、文旅等各行各业，提供一个构建虚实融合世界的技术支柱。
那么问题来了，国产 Sora 一定会出现，但我们做好各行业规模应用 Sora 的准备了吗？恐怕今天的答案还是，没有。
前面提到，Sora 的 " 暴力美学 " 再次证明了 Scale 的价值。而要达到涌现效果，基座模型仍然高度依赖于大量高质量数据集，超大规模算力，大量工程化调优人才，以及由此带来的巨大开发及运行成本。
即使背靠微软云的 OpenAI，也没有面向公众开放使用 Sora，也没有向开发者开放 API 接入，就连正式开放使用的时间表都欠奉。国产 AI 本就存在的专项算力紧缺问题，在 Sora 问世之后变得更加紧迫。
同时不难预料，为了进一步阻截中国 AI 的发展，围绕 AI 算力的新一轮限制一定会来。完善和发展 AI 基础设施，构建自主可控的产业链，让大语言模型、视频生成模型等新 AI 技术都不缺席中国式现代化的进程，让算力成为中国数字经济长期发展的动能，中国计算行业依旧重任在肩。
此外，在中美 AI 差距中，数据的规模与质量成为越不过的门槛。2023 年 5 月英国《经济学人》提出，中国在建立基础模型方面比美国落后两到三年，造成这一差距的首要原因就是数据，AI 模型在训练时难以充分利用互联网内容。
针对这一现状，2023 年 12 月 15 日，国家数据局同中央网信办、科技部、工业和信息化部等 17 个部门联合印发《" 数据要素 × " 三年行动计划（2024 — 2026 年）》，目标是到 2026 年底，数据要素应用场景广度和深度大幅扩展。2024 年，我们一定会见证该行动的推进与落地，见证数据要素成为国产 AI 的养料。
由此可见，中国 AI 的查漏补缺，不是一朝一夕的事，也不是某一家 AI 企业、某一个模型厂商的事，面对已经在行动的中国产业各界，何妨多一些耐心。
智者不惑，仁者不忧，勇者不惧。正视 Sora 给中国 AI 带来的变化与挑战，不为一时的缺席而焦虑，是相信我们有能力登场，也终将登场。
