今天小編分享的科學經驗：Sora給你帶來的真實變化，歡迎閲讀。
距離 Sora 的發布已經有一段時間，但對它的讨論還在持續。讨論話題已經從 Sora 會不會取代人類、現實會不會不存在、中國能不能做出來類似模型，變成了 " 将來如何用 Sora 搞錢 ""AIGC 賽道有沒有機會創業 "。
所以，在繼《Sora 給中國 AI 帶來的真實變化》後，我們想要多聊一個話題，就是 Sora 代表的新算法、新能力，将給對 AI 有好奇，也有一些忐忑的你，帶來什麼變化。
想聊這個話題，是因為我們發現，現在規模龐大的讨論，都把這件事描繪得太復雜了，甚至有點南轅北轍的意思。
但事實上，AIGC 作為一種基礎技術，它的邏輯非常簡單，效果顯而易見。從芯片到算法，都有非常透明的信息機制，不存在巨大的信息差與行業内幕。
在我們看來，在今天過多聊 Sora，聊 AI 大模型沒有過多意義。它對于普通人來説只有兩個價值，一個是等着用，一個是把它做成應用給别人用。
以極低的門檻，開發 AIGC 原生應用，是 Sora 帶給普通人最大的機會，沒有之一。
" 關于 AI 的讨論，我有四不聽 "
借用短視頻上 " 我有四不吃 "" 我有四不做 " 的這種梗，關于 AI 大模型的讨論，咱們也可以有四不聽。
在最初的熱度之後，讨論 AI 大模型與個體的關系，一般是面向那些想用 AI 創業、賺錢，或者至少讓 AI 成為自己一技之長的人。這類閱聽人抱着希望了解 AI，利用 AI 的心态，所以總是希望聽到一些 " 秘辛 "，來給自己增強信息差。但有四種讨論，卻是沒什麼必要聽的。
第一種，賣課的我不聽。
短視頻上很多那種賣 AI 課程的老師，套路一般是上來一頓制造焦慮，告訴你再不學 AI 就晚了，就壞了，下一桶金就讓情敵先賺了。你一着急，就報班交錢。但問題是，這些老師根本沒有什麼 AI 從業經驗，沒接觸過 AI 項目，甚至根本都不知道 AI 這門技術怎麼來的。聽他們的讨論，本質上跟給成功學大師交錢沒什麼區别。
第二種，賣社群的我不聽。
鄙視花錢買課的年輕人，更喜歡輕量化，分享化地加入一些 AI 社群，從這些社群裏可以得到大量 AI 資源。這當然很好，也很實惠。但問題是平台和社群運營方，為了讓社群持續運營，往往會不斷把 AI 技術復雜化，抽象化。恨不得把簡單的問題説得千絲萬縷。同時喜歡搞資源轟炸，給你一堆學習資料，多到你根本不會打開它們。
了解 AI 就像對其他知識一樣，切忌搞資源滿足症。同時也要想想那些人天天説社群運營變現能力如何強，會不會是要把你的現金變到他的口袋裏？
第三種，技術專家的我不聽。
這句話説出來好像十分混蛋，技術專家的不聽你想聽誰？其實，這句話的意思是，對于普通人，乃至對于大多數 AI 開發者來説，過分底層的技術邏輯都是沒有必要弄懂的。AI 大模型的泛化性，帶來的核心價值之一就是極低門檻開發。如果不是研發從業者，真的沒有必要去比較底層的技術。
第四種，行業大咖的我不聽。
最近參加了不少 AI 大模型的研讨、峰會，讓我有一個感覺就是台上的嘉賓們在雞同鴨講。原因在于，Sora 這類新的 AI 熱點太新了，行業還沒有真正接受。這種缺乏共識的情況下，大咖們往往會基于自己以往的業務、經驗來進行判斷。最後大多數變成了給自己的公司，自己的項目打廣告。這種讨論看多了，不僅容易信息錯落，還容易誤把廣告當真理。
這個也不聽，那個也不聽。到底應該聽誰的？
其實問題在于，對于一個邏輯清晰，信息透明的事情來説，你大可以誰都不聽，只相信自己。
準備好享受娛樂迭代了嗎？
讓我們回到 Sora 本身，它給世界帶來的最大價值是什麼？
是颠覆某個行業，比如偷走影視特效人員的飯碗？是強化某種體驗，比如讓元宇宙具有更強的個性化能力？比如在工業數字化中應用，帶來更好的工業數字孿生？
這些當然都是對的，但都沒有抓住問題的重點。Sora 的出現，核心問題是讓 AIGC 中的視頻生成能力得到了加強，使得 AIGC 中視頻生成這個難度最大的領網域獲得了突破。其所具備的多種技術特性，都可以讓 AIGC 視頻更好落地。比如通過采樣靈活性的增強，Sora 可以适配更多樣化的螢幕尺寸，解決了同一個模型适配不同螢幕比率，不同分辨率的問題。再比如 Sora 提供了更強的意圖理解能力，讓抓取用户訴求的 AIGC 更具可行性。
這些能力到底有什麼用？簡單來説，就是會讓視覺娛樂更具個性化。
回顧人類的視覺娛樂歷史，會發現有兩條線貫穿始終，一個是個性化，一個是廉價化。
從舞台劇、電影、電視到 PC 視頻、移動視頻 + 直播，再到信息流 + 短視頻。視覺娛樂這種最能消耗人類空餘時間的方式，不斷變得更加唾手可得，成本更加低廉。與此同時，視覺娛樂也用增加選擇的方式來提升其個性化能力。
説白了，人類努力了數千年，就是希望能以更加高效、低價的方式看一場表演。
而 Sora 帶來的 AIGC 視頻能力，非常符合視覺娛樂發展的軌迹。AIGC 可以省略基本的演出者，讓視覺娛樂成本進一步下降，甚至成本從表演者、服化道、視頻編輯，直接變成了 AI 算力。同時，AIGC 視頻會讓視覺娛樂的個性化能力全面更新。用户可以直接下命令來生成視頻，而不是讓 AI 通過用户的劃走、留下行為來進行行為抓取。
因此，Sora 的最終價值十分簡單，它只會是視覺娛樂的更新。未來我們将可以命令 AI 來生成某種視頻，或者讓 AI 來猜測我們的喜好自動生成某類視頻。顏值、演技、情節、觀點，這些東西都将以非常廉價的方式進行個性化定制。
在這種模式下，你将享受源源不斷的視覺娛樂。遊戲裏的關卡，VR 裏的場景，與你聊天的數字人主播，驚險刺激的短視頻内容，都将來自 AIGC。其實，今天你所看到的信息流與視頻，也大多數是 AI 推薦給你的。未來 AI 不僅會推薦，還會順便把内容做了，所以其實也并不差很多。
如果你不想以 AI 為業，那麼 Sora 的出現只能指向着未來的新娛樂體驗。
我們不用做什麼，等待就好。
準備好成為 AI 開發者了嗎？
但是，如果并不只想當一名用户呢？如果覺得 AI 是個機會，想要做一番事業呢？
我們想做一件事，就必須知道這件事到底是個什麼東西，是不是跟外界説得那麼玄乎，以及具體開始時，要知道它的易點和難點都是什麼。
當你看到 Sora 時，如果想到了自己能不能用 Sora 當底座，去做成一些事，去賺錢，那麼恭喜你，這個念頭至少已經幫你走對了第一個分岔路口。這個路口就是，我們究竟該懼怕被 AI 搶走飯碗，還是要把 AI 變成飯碗？
這幾年是 AI 大模型的集中爆發期。每次出現新技術都會有媒體宣傳它要搶飯碗，于是相關職業從業者和在校學生就會擔心，接着就開始看這種反面意見，講述 AI 其實很弱智雲雲，于是感覺似乎不那麼焦慮了。直到新的技術又出現了……
如果一直處在這種循環裏，那你可能确實需要考慮一下自己的工作了。不是考慮它是否被 AI 取代，而是它的可取代性是不是太高了？至少到目前為止，需要專業性并且有市場需求的職業，絕對無法是 AI 以及其他所有數字化技術可以取代的。
反過來説，能夠應用 AI 技術開發應用，這件事本身就是足夠專業且有市場的。與其考慮被 AI 替代，不如考慮如何讓 AI 為自己打工。
如果讓自己成為 AI 開發者？這就需要對這份工作的優勢與劣勢具備認知。
首先來説説優勢。很多朋友都想知道，自己不是學 AI 的，甚至不是理科生，可能成為 AI 開發者嗎？答案是可以。
AI 大模型具有極好的泛化性，這意味着它對于人類指令的認知能力全面提升。大模型正在催生超低代碼與無代碼開發成為可能。OpenAI 發力打造的 GPTs 就是其中的代表。因此，AI 大模型應用的開發門檻會持續降低，幾近于無，然後開發者之間比拼的就将不是技術能力，而是創意與執行效率。
第二點，不少人會擔心美國 AI 公司能力更強，而且這些算法在中國不能用。這個其實非常無所謂。中美之間沒有絕對的 AI 技術鴻溝，一種被證明有效的 AI 算法，中國 AI 行業一定可以做出來，可能效果打折，可能有諸多兼容問題，但 AI 技術整體的路線是透明的。
第三點，有人會覺得小團隊甚至個人開發者沒有機會。畢竟缺乏技術功底，也沒有資本加持。但要看到的是，世界各地正在湧現大量精致小巧，且非常火爆的 AI 應用。很多案例證明 AI 反而是小團隊掀翻行業桌子的機會。
甚至説，在接下來的全球 AI 應用湧現期，只有你有足夠的視野與敏鋭度，是可以 " 借鑑 " 到很多優秀 AI 應用的。這種模式當然并不光彩，但客觀上看從 PC 時代到移動時代，把出色 " 應用 " 借鑑過來都是行之有效的方案。
第四點，還有人會認為學習 AI，成為 AI 開發者太難了，沒有門路，沒有學習資源，于是去報課，去參加各種社群讨論。但這時很容易忽視一件事，就是國内各大廠商為了培養 AI 開發者，已經在過去很多年間打造了各種免費、系統且被驗證過的學習路徑與課程資源，大可不必被各種旁門左道的 AI 講師忽悠。
當然，有好的一面就有壞的一面。AI 開發者，尤其是直指大模型原生應用的 AI 開發者，也會面臨幾個巨大的問題。
首先，找到一個特别好的點子，這件事依舊很難，甚至是需要巨大運氣的。AI 技術将打破很多規則，在一片混沌中重新找到秩序，這件事可能拼的不僅是努力。
其次，Sora 這類大模型證明了一件事，就是 AI 算力将越來越緊俏，甚至全面進入稀缺時代，加上地緣層面的不确定性，AI 算力在可見的未來将越來越昂貴。如何應對算力成本，才是開發者需要頭疼的問題。
此外，雖然目前 AI 原生應用一片蠻荒，大有可為，但勢必會出現在某類應用走向成功後，巨頭加入賽道導致洗牌。所以，AI 原生應用是一個跟巨頭搶時間，用間隙期極速發展，盡快上岸的遊戲。
AI 大模型，就像沙漠裏突然湧出了一片泉水，有人想用它搞養殖，有人想用它開洗浴。大家都在想，但最先解渴的人肯定是先拿起水桶跑過去的那個。
大模型到應用，直線最短
最後，我想聊聊 AI 思維。AI 思維到底是個什麼思維，這件事説來就話長了，且随着技術本身的發展，相應的思維模式還在不斷翻新。但有一點需要肯定，那就是 AI 思維肯定不是復刻思維。
目前階段，中國科技產業對于 AI 大模型這輪技術熱潮，還處在努力吸收消化當中。這個過程中，表現一種流量導向的思維方式，具體體現為兩種。一個是盡量復刻國外的創新，最多就想在復刻的時候多搞點花樣，怎麼去做一個 " 中國版的某某某 "。這件事當然很對，有中國版的 Sora 十分重要，但假如有超過 100 個中國 Sora，那确實會造成巨大的浪費。另一種就是用現有的成績去靠大模型熱點，從而出現了 AI PC、AI 手機、AI 家電等產業趨勢。
但這些對大模型的思考，都是立場先行，熱點先行的。舉個例子，大家都是什麼 AI 火了就想復刻什麼。但 AI 大模型 + 塑料分析這種場景非常有意義，卻根本沒人讨論。
這種時候，我們很容易忽視最簡單的問題：大模型要有大模型的用法，它作為技術創新才有意義。
所以，想要讓 Sora，讓 AI 大模型對你有意義，就要摒棄外界的噪音，回歸最簡單的規律。從大模型能夠做什麼的基礎問題開始思考，在這條直線上的就對，不在的就掀翻它。
我懷着巨大的信心，想要説出這麼一件事：AI 大模型這場遊戲的最後赢家，不是現在的某家大公司，某個大項目，而是某個不知名的你。
像在杭州民用房裏讨論未來的馬雲，像不知道創業做什麼的張一鳴。
不要管大廠有什麼布局，不要管前輩有什麼經驗，不要管網上有哪些分析，只考慮基礎設施、成本和可能性，以最短路徑打破常規。
你與 AI 之間，直線最短。
Sora，乃至發展了 70 年的 AI 技術，就是在為你提供這樣一個機會。一個以直線打破所有曲線的機會。
