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科工力量:Sora卷起舆论海啸,中美AI差距被拉大?
最后更新: 2024-02-28 08:59:11Sora为什么这么牛?
尽管OpenAI还没有公开技术文档,不过合理推测,它可能还是“大力出奇迹”的结果。
Sora是一种扩散模型(Diffusion models),这种模型在生成式AI上的应用,奠基于2020年华裔青年学者乔纳森·何(Jonathan Ho)提交的“去噪扩散概率模型(DDPM)”论文,自此之后短短两三年里,扩散模型已经取代生成对抗网络,一跃成为图像类生成式人工智能的最热门技术路线。
不过扩散模型效果虽然惊艳,但从热力学领域拿过来的模型本身却有着更高的计算复杂性,所以你会发现文生图、文生视频越来越不是一个学术问题,而是一个工程问题,好的工程能力比好的想法重要得多,目前,业界最耀眼的不是学术天才或者三两个人攒起来的初创公司,而是Meta、谷歌这些同时拥有成熟团队和算力资源的巨头。在这些巨头里,OpenAI的综合优势无疑是最强的,既拥有来自微软无限量的算力资源供应,又是生成式人工智能领域顶尖人才集散地,甚至扩散模型这条工程路线的开辟者乔纳森·何及其导师皮耶特·阿布比尔(Pieter Abbeel),也曾经是OpenAI的员工,所以Sora诞生在它家也就在情理之中了。
Sora生成的视频中舞龙截图
诚然,Sora本身确实很不一般,展现出非常接近商业化质感的视频输出能力,并且让人看到“世界模型”的潜力,资本当然也很愿意为这样的故事陪跑一段,所谓“早相信、早介入、早离场”,但这距离真正的产业落地,形成物理世界的生产力,还有一段距离。
核心的原因在于,即便经历了ChatGPT、Sora这样的标志性传播事件,生成式AI和消费场景结合仍然还有很长的路要去摸索,猎奇尝鲜和愿意持续付费显然是两个概念,当然,在和生产场景结合上,美国企业应用领域或者个人生产力工具的AI化正如火如荼展开,已经展示出提高服务业,尤其是金融、法律、编程这类高端服务业劳动生产率的巨大空间,但这些上层建筑的发展瓶颈,到底是供给侧还是需求侧呢?
事实上,丰富的落地场景,正是中国发展AI产业的长板之一。
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 史岱君 
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