科技雲報道原創。
春節期間， OpenAI的最新技術成果——文生影片模型Sora驚艷登場，令海內外的AI從業者、投資人徹夜難眠。
Sora大模型可以讓使用者僅透過輸入一個句子，就可以生成與好萊塢畫面相媲美的影片，且長度最多可達1分鐘，讓人深感震撼。
對於這顆 「深水炸彈」，眾說紛紜。
Open AI自稱Sora是「世界模擬器」。有網友驚呼「現實不存在了」。馬斯克直言：人類認賭服輸。美國科技博主馬克斯·布朗尼表示，Sora或將拉響影視行業失業警報。
毋庸置疑， Sora極具破壞性創新的潛力，必將重塑現有的產業格局如短影片、廣告、遊戲、影視行業等。
從二級市場的表現來看，工具類公司 Adobe，在Sora公布後的次日股價暴跌超7%；美國圖片工具供應商Shutterstock跌超5%；幾周前釋出了「文生影片」工具Lumiere的谷歌母公司股價下跌1.58%。
三家公司一天內就合計蒸發近 480億美元（約合人民幣3500億元）的市值。
隨著 Sora的震撼面世，失業、裁員、洗牌等詞匯的熱點居高不下，但也有行業迎來了「潑天的富貴」。
OpenAI創始人兼CEO Sam Altman發帖表示，OpenAI認為「世界需要更多的AI基礎設施，包括晶圓制造能力、能源、數據中心等，而人們目前計劃建設得不夠。」
他補充說， 「建設大規模的AI基礎設施和一個具有韌性的供應鏈對經濟競爭力至關重要」，而OpenAI將努力提供幫助。
對此，輝達創始人黃仁勛回應道：看好全球 AI數據中心在未來4-5年裏將翻番，增長到2 萬億美元的規模。在此期間，更高效、更低成本的芯片會持續出現，大規模投資變得不那麽必要。
正所謂有人歡喜有人愁，在 Sora這類生成式AI技術的推動下，AI基礎設施迎來了「高光時刻」。
Sora推動AI算力需求猛增
根據 OpenAI發表的論文顯示，Sora大模型延續了此前GPT模型「源數據-Transformer-Diffusion-湧現」的技術路徑。
這意味著其發展成熟同樣需要海量數據 +大規模參數+大算力作為基座，且由於影片訓練所需數據量遠大於文本訓練的數據量，預計Sora大模型將進一步拉大算力缺口。
根據 DiT模型創立者謝賽寧博士粗略測算，Sora模型的參數規模大約為30億。
根據對可訓練數據量的研究成果，海外大型影片網站每分鐘大約上傳 500小時影片內容。由此測算訓練Sora模型需要約7.09萬張p00一個月的訓練量。
在推理側，根據相關研究測算生成一張圖的算力消耗約為 256個詞的消耗。由此推算生成一個1分鐘時長短影片的算力消耗，約是生成一次文字對話的千倍以上。
正如 ChatGPT帶來的AI算力需求增長，Sora的橫空出世，進一步加劇了AI算力的緊缺。
而這種緊缺，造就了生成式 AI底層基礎設施——算力芯片的「絕對霸主」輝達，堪稱近一年多來最耀眼的上市公司。
2023年，輝達累計暴漲239%。2024年，漲勢仍在持續，2月16日美股收盤，輝達報726.13美元，今年累計上漲近50%，市值為1.79萬億美元，超越谷歌和亞馬遜，位列全球第三。
「從公司強勁的增長中可知，各行各業都在經歷從通用計算到加速計算和生成式AI的平台轉型。」輝達創始人黃仁勛表示。
事實上，不僅是輝達，其最大的兩個競爭對手英特爾和 AMD也在AI芯片領域加速追趕。
更為重要的是，輝達的大客戶們 ——科技巨頭之間的一場新競賽正在升溫，他們正在構建自己的AI芯片，以擺脫對輝達芯片的依賴。
2023年11月，微軟正式推出了其自研的兩款人工智能芯片：Maia 100和Cobalt 100。
今年 2月，全球最大的社交媒體公司Meta對外證實，計劃今年在其數據中心部署最新的自研客製芯片，並將與其他GPU芯片協調工作，助力其AI大模型發展。
而在此之前，有數據顯示， 2023年，Meta和微軟兩家公司以15萬塊輝達p00 GPU的購買量並列第一。
Meta行政總裁馬克·朱克伯格表示，該公司計劃在今年底前擁有大約35萬顆輝達p00處理器。再加上其他供應商，Meta將累計擁有60萬顆p00的等效計算能力。
但即便如此， AI算力依然不夠。
風頭正勁的 OpenAI也在探索制造自己的AI芯片。
有訊息稱，在 Sora釋出前夕，OpenAI創始人兼CEO Sam Altman正在從中東地區籌集總計高達7萬億美元的資金，以支持公司的一項半導體計劃，並與輝達展開競爭，計劃重塑全球半導體行業格局。
7萬億美元是什麽概念？占全球GDP的10%，相當於2.5個微軟、3.75個谷歌、4個輝達、7個Meta或者11.5個特斯拉，也就是全球半導體的全部江山。
這筆錢能將 AMD、台積電、輝達、三星、英特爾、高通等公司通通打包帶走。
Sora釋出後，軟銀集團創始人孫正義也正在尋求高達1000億美元資金，打造一家能與輝達競爭的芯片公司，專註於生產對AI至關重要的半導體。
如果孫正義的計劃得以實作，這將成為繼 ChatGPT問世以來，AI領域最大的一筆投資。
正如 ChatGPT引爆國內文本生成式大模型熱潮一樣，此次Sora大模型展示出相較以往同類產品更強的生成式能力，進一步開啟了AI套用想象空間，預計國內大模型廠商也將快速跟進，加大對文成影片大模型的投入力度，進而推動AI算力需求持續高漲。
算力產業迎來 「潑天富貴」
從全球視角來看，在 Sora的催化下，算力產業鏈從上遊硬件、中遊伺服器/交換機、下遊套用側閉環現愈發清晰，從雲側到端側、從硬件到軟件都將呈現生機勃勃之景。
首先 ， ChatGPT、Sora等AI大模型的廣泛套用，將催生高效能計算(HPC)和邊緣計算的需求增長，與之相關的GPU、FPGA、ASIC等芯片將迎來巨大需求。
同時， AI大模型的套用需要強大的計算資源來支持，這也會推動數據中心的建設和升級。
其次 ， Sora等AI大模型將持續推動IT基礎設施技術創新。
例如， AI大模型對算力和能效有著高需求、高要求，這將推動半導體公司不斷研發更先進的芯片架構和制造工藝，也將推動雲和IT服務商不斷探索更高效的計算資源排程能力，以提高對算力的利用率，降低AI大模型的訓練成本。
對於數據中心服務商而言，多模態模型的爆發，對數據中心網絡提出了更大的要求。
影片數據的生成、呼叫等，對集群通訊延遲要求更高、頻寬需求暴增，而頻寬的提升也意味著網絡建設成本的提高，需要進一步透過技術降本增效。
同時，面對更多的智能算力需求，數據中心高密度趨勢明顯，也需要透過新技術降低 IT器材空間占有率。
更具想象力的是，運用 Sora大模型的生成能力，還可以推動產業的技術創新。比如，生成模擬的半導體電路影像，以便在設計階段進行分析和最佳化，從而對半導體行業的設計和制造過程產生影響。
可以預見，隨著 Sora等AI大模型的普及，AI步入千家萬戶，那些能夠提供高效能、高性價比AI算力的公司將獲得更大的市場份額，以「技術」為先的核心競爭力變得愈發重要。
結語
整體來看，大模型產品從文字、圖片上升到影片， AI訓練量的不斷提升，對算力的需求也呈現指數級增長態勢，AI芯片、AI伺服器、數據中心等相關行業的需求將一路狂飆，「賣鏟子」的公司依舊是第一受益人。
但想要接住這 「潑天的富貴」，技術仍是第一生產力，各家基礎設施廠商勢必要在軟硬件方面進行全方位升級。
【關於科技雲報道】
專註於原創的企業級內容行家 —— 科技雲報道。成立於 2015 年，是前沿企業級 IT 領域 Top10 媒體。獲工信部權威認可，可信雲、全球雲端運算大會官方指定傳播媒體之一。深入原創報道雲端運算、大數據、人工智能、區塊鏈等領域。
