今年的第一波炸裂
不止如此。
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這幾天，大家都在聊OpenAI的Sora，認為它不止會顛覆視訊行業，甚至可能成為世界模擬器，讓人類離真正進入 真實的 虛擬世界又近了一步。
沒錯，但很多人忽略了一個細節。
OpenAI的CEO 阿特曼寫了一段文字，然後 S o ra就生成了這段60秒的視訊，驚艷眾人：
這段60秒一鏡到底的視訊，女主角、背景人物，都達到了驚人的一致性，各種鏡頭隨意切換，人物都是保持了神一般的穩定性。
跟以往大模型表現出來差強人意的效果完全不一樣。
業內人士分析，這是技術路線的徹底改變：
以往大模型生成視訊是先畫影像，1秒鐘24幀就畫24張圖拼接起來，60秒的視訊需要畫1440張圖片，一千多張圖片拼接在一起，很容易出現細節崩掉，或者閃爍的問題。
但是Sora應該是采用了遊戲引擎的方式，換句話說，AI學會了使用工具，透過大量的數據訓練，借助
遊戲
引擎來建模和渲染，
對真實世界和虛構世界進行模擬，這不止是避免了
AI繪畫
模型的弊端：
簡直可以稱為虛擬世界模擬器 。
顛覆視訊行業太小兒科了，想象一下，配合VR或者AR裝置，借助Sora大模型，打個比方，把Sora搭載到 Apple Vision 眼鏡上，然後隨便說一句話，馬上身臨其境，再配合一些穿戴式的感知傳感器裝置，這不就是美劇【 西部世界 】嗎？
按照目前的技術發展，十年內實作商用應該不是難事，快的話可能5年就進入市場了。
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說完了Sora和暢想，來說一下大家都忽略的細節。
遊戲。
這次
OpenA
I
的
Sora上分又是因為遊戲，使用了遊戲引擎，直接讓文字生產視訊的技術向前邁進了關鍵性的一大步。
但為什麽說是又？
大家知道的是，遊戲的發展推動了硬體的極大提升，不管是輝達還是AMD都在圖形處理上獲得巨大成功。
但很多人不知道，其實遊戲在軟體上也極大推動了技術進步。
比如
ChatGPT
的誕生，就得到過遊戲很大的助力。
當時OpenAI已經解決了AI的學習能力，但是 AI 的處理和互動能力還是很弱，於是就想到讓當時世界上最流行的對戰遊戲Dota2來充當AI的訓練場。
相較於之前的西洋棋和圍棋，Dota2的規則更復雜、要素 更 眾多、環境 更 多變。
當時OpenAI的大模型每天要打人類180年的Dota2，透過不斷自我對戰來提升處理復雜環境的能力，然後修正大模型參數。
最後，一共打了45000年人類時間的Dota2之後，OpenAI的大模型從1V1到5V5都戰勝了人類最強的玩家，從而也訓練出領先的神經網路技術，理解資訊的能力越來越接近人類，而處理資訊的效率顯然遠超人類。
這之後，GPT才 橫空出世， 在眾多的資訊大模型之中一騎絕塵，遊戲確實功不可沒。
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結語
為什麽要提遊戲呢？
因為在很多地方，是把遊戲作為電子鴉片來看待的，不但談之色變，動輒 還 錘子伺候。
但現實是，遊戲在當今最領先的技術領域，其實發揮了關鍵性的作用。
這是要為遊戲正名嗎？不是電子鴉片，而是數位經濟的支柱產業？
也不是。
其實想說的是：
技術的進步需要適當的引導，但這種引導主要還是在套用階段，技術的萌發階段其實是需要相對寬松的生態和環境來自我孕育的。
這也是從0-1和從1-N不同的地方。
目前看起來，從1-N我們是沒有敵手，但是從0-1還有不小差距。
怎麽縮短差距？
希望OpenAI和遊戲的兩個成功例子，可以提供一些思路和啟示。
就這樣。
