龙年春节甫过，文生视频大模型Sora便以黑马之姿点燃了AI新纪年的“第一把火”。

震撼全球的“60秒”

作为OpenAI继文本生成模型“GPT”、图像生成模型“DALL·E”之后推出的又一重磅产品，Sora的热度持续发酵，正从科技圈蔓延至各行业领域，“里程碑”、“世界的模拟器”、“王炸”、“颠覆性突破”……亦成为业内热议的关键词。OpenAI表示，Sora将推动AGI（通用人工智能）的加速发展，360集团创始人、董事长兼CEO周鸿祎据此预言“AGI的实现可能从十年缩短至一两年”；特斯拉CEO马斯克忍不住发帖惊叹:“gg humans”（人类愿赌服输）；身为竞争对手的AI文生视频创企Runway联合创始人兼CEO Cristóbal Valenzuela也发出“game on（比赛开始了）”的感慨。“Sora旋风”也在网络上迅速掀起一阵AI培训热潮，与之相关的付费课程也在小程序等不同渠道陆续上架。

“一个时髦的女人走在东京的街道上，街道上充满了温暖发光的霓虹灯和生动的城市标志。她穿着一件黑色的皮夹克，一件红色的长裙，还带着一个黑色的钱包……” 用户只需给出类似这样的简单文本指令（prompt），Sora就可以直接输出长达60秒的视频，画面逼真生动，情节叙事合理，还能呈现复杂的多角度镜头和多个独具创意的角色形象。

除了文生视频外，Sora还兼具图生视频、扩展生成视频、视频生成视频、连接视频等多重功能。尽管在模拟复杂物理场景和处理因果关系、空间细节等方面尚有很大提升空间，Sora在文生视频技术领域的创新突破仍有望进一步驱动“万物皆可生成”的内容生产范式变革。

被重新定义的大模型能力边界

再现AI视频生成赛道的“ChatGPT时刻”，Sora是如何做到的？据OpenAI发布的信息介绍，Sora实现了对物理世界极强的模拟能力,它不仅能够理解文本描述中的概念，还能深层次领悟并模拟“这些事物在物理世界中是如何存在的”,正如其对Sora的定位——“物理世界的模拟器”，而这一模拟能力也将是通往AGI的重要里程碑。

从DALL·E 3、Midjourney、Runway、Pika 到 “新晋顶流”Sora，以图片、视频为代表的多模态让AI更加直观和生动。而Sora加速多模态能力“涌现”的背后，隐藏着的是基于Transformer架构的强大的扩散模型（Diffusion model）技术。OpenAI表示，“扩展视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条可行之路。”

区别于Pika、Runway模型传统的U-Net架构，Sora采用Transformer架构来实现文本与视频对应关系的学习以及对时间序列的理解，且随着训练计算量的不断增加，视频质量显著提升。

“算力+数据”双核驱动，AI视频生成开启“竞速跑”

生成式AI浪潮催生下的高频计算需求，被Sora的“炸裂出道”进一步引燃。Sora“源数据-Transformer-Diffusion-涌现”的技术路径下，算法的不断进化及远高于语言模型的视频训练数据量，对算力资源和计算基础设施也提出了更高的要求和挑战。

据中信证券估算，一个60帧的视频（约6—8秒）需要约6万个Patches，如果去噪步数是20的话，相当于要生成120万个Tokens，“这是相当大的计算量”。同时考虑到扩散模型在实际使用时往往需要多次生成的特性，实际计算量会远超120万个Tokens。假设Sora模型参数为30亿（据纽约大学助理教授谢赛宁推测），可以推演出Sora训练单次算力需求可能达到8.4×10^23 FLOPS（浮点运算次数），对应约1846万个A100需求,这相当于GPT-3 175B模型的2.7倍。

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素材来源 | OpenAI官网、Runway官网、中信证券研究所