元宇宙里掀起回憶殺？這波虛擬懷舊營銷主打一個極限反差
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Sora（OpenAI推出的文生視頻大模型）火爆的當下，國內大模型企業如何追趕Sora，難點在哪兒？
360集團創始人周鴻祎近日在接受新京報貝殼財經記者采訪時表示，Sora的技術路線如果被開源，國內將能很快趕上，但在追趕Sora時，算力有可能成為門檻，對此，集中國內所有AI企業的算力或許是方法之一。
360集團創始人周鴻祎。受訪者供圖
Sora確定了技術路線，但工程化思路仍需探索
Sora發布后，周鴻祎曾一連發了十多條視頻談論這一文生視頻大模型，他認為Sora對物理世界的很多描述符合常識，符合人類對世界的認識，因此不能把Sora僅看作一個文生視頻的工具，而要看到背后人工智能的發展。
對于Sora采用的技術，周鴻祎稱目前Pika、Runway等文生視頻公司可能只是使用了文生圖模型的相關技術，但Sora將文生圖模型技術與文生文模型技術結合了起來，因此才能達到令人驚嘆的效果。
周鴻祎對貝殼財經記者表示，Sora所代表的技術路線出爐后，國外也有兩條路線的斗爭，一條是OpenAI（美國開放人工智能研究中心）的閉源，另一條是以Meta（Facebook臉書母公司）為代表的開源，“開源路線的目標就是要打破閉源，他們會不斷去猜測閉源是怎么做的，最后再開源出來。開源出來的好處是，很多小公司和大公司的個人成員會積極地在開源項目中借鑒他人成果，同時再貢獻自己的成果，其化學作用會非常明顯。”
在他看來，一旦Sora的技術被開源出來，國內就能很快趕上。一個可供參考的事實是，一年前的今天ChatGPT（人工智能聊天機器人）沖擊科技圈，而國內企業僅用了不到一年的時間就達到了GPT3.5的技術水平。
周鴻祎告訴貝殼財經記者，他跟很多AI（人工智能）專家有過交流，發現目前許多技術里用到的模型和算法都是公開的，他認為OpenAI最大的能力一個是找方向，另一個就是工程化思路非常嚴謹。因此，現在需要把工程化的思路探索出來，“此前大家學習ChatGPT的過程中，同樣也是在方向已確定的情況下，解決‘具體一個坎怎么過’‘碰到一個山怎么翻’，踩很多坑，驗證許多具體的方法，這需要時間。”
周鴻祎坦言，和美國相比，中國在AI技術上存在差距是客觀事實，“盡管在刷榜的成績里，國產大模型基本壟斷了Top1到Top10，GPT-4都被刷到10名開外去了。但是Sora的問世還是給了我們一桶清醒的冷水。”
“我覺得OpenAI手里還有一些秘密武器沒有亮出來，比如GPT-5，這個什么時候發布，完全取決于山姆·奧特曼（OpenAI首席執行官）的心情和他的節奏感。”周鴻祎預測。
面對與OpenAI的差距，周鴻祎認為只有正視差距，才能進行追趕。在他看來，中國企業在AI領域與頭部企業的差距并沒有想象的那么大，因為無論是Transformer模型還是Sora，本質上還是軟件，所以這個差距在掌握方向之后，可能用一到兩年的時間就可以解決。
Sora可能會生成更長視頻，國內追趕應集中算力
周鴻祎同時認為，在追趕Sora方面，算力可能也是一個坎。
此前，有專家分析稱，Sora的參數規模不大，約為30億。對此周鴻祎持反對態度，“這就弄錯了一個概念，視頻的參數和文本的參數是不能簡單做對比的，文本有10萬字，視頻只有640×480，它兩個所占的存儲量完全不在一個數量級上，所以Sora可能不僅有30億參數。第二就算只有30億參數，視頻分析對算力的消耗應該是遠遠超過千億模型的。所以，當現在國內顯卡都被卡脖子之后，算力就可能會是一個問題。”
“Sora為什么只能做1分鐘視頻，我猜測因為它和4秒6秒有本質的差別，4秒和6秒是因為全部用像素來生成，沒有這個世界的知識。4、6秒之后這個圖怎么樣？你就想不出來了。”周鴻祎猜測，Sora能生成一分鐘的視頻，就意味著也能生成10分鐘、60分鐘的視頻，但是為什么不做呢？是由于算力和成本的限制。
同樣，算力問題也出現在中國的AI行業中。對此，周鴻祎表示，他正在思考是否要提出如下建議，“目前，Meta已經有50萬塊GPU，明年可能會買百萬塊，微軟應該也會按照百萬級別去下訂單。而國內的所有人工智能公司加在一起可能有50萬塊GPU，但都分散在各個公司里。”
他在考慮，是否能夠把國內的GPU算力都集中起來，“我之所以最近一直在科普，是因為Sora不僅僅是一個文生視頻的工具，如果是的話我們落后就落后了，無非是廣告落后一點、電影拍得慢一點，這些落后除了可能對娛樂業造成影響外，不會影響大國競爭，但實際上Sora預示著AGI（通用人工智能）的一個關鍵節點，所以我認為這對國家很重要。”
AI對行業有正向的推動，需要科普教育
此外，周鴻祎也談及了當前公眾對AI可能“顛覆行業”的焦慮，以及由此引發的AI“賣課”現象和網友拿李一舟比作山姆·奧特曼引發的爭議。
在他看來，即便存在諸多問題，李一舟還能賣那么多課，說明大家需要科普教育，“許多人談到AI時是有恐懼的，比如AI會帶來行業崩潰，但只要去用AI就會發現AI是人類最好的朋友和工具，它可以讓人們解鎖技能，比如用AI畫畫、做視頻等。AI不會帶來行業的崩潰，而是會對行業有正向的推動，一定要自己去用才能知道AI是什么。”
但周鴻祎認為，有時講這些道理“沒有用”，因為“現在只要一個攝像頭，人就可以去網上講話，別人也不知道誰對誰錯”。在他看來，目前有兩種觀點，AI恐懼論和AI萬能論，這兩種觀點都是不可取的。
周鴻祎表示，現在企業對AI普遍都比較向往，但不知道從何切入，特別是非AI企業和AI距離還比較遠。企業應該首先建立AI信仰，這要分三步走。
第一步，企業先不要著急把AI和自己的業務做整合，而是先熟悉AI。“企業可以先搞一個私有化的通用大模型，這個模型不解決任何直接業務問題，但它具備通用大模型常見的能力，目的是讓企業員工和領導先用上，進而去熟悉和了解大模型。”
第二步，企業在定制AI前，要把企業大數據平臺升級為企業的知識平臺。因為企業要訓練AI，首先要有相應的知識，但是很多知識都屬于“暗知識”，這些知識在外面互聯網上是找不到的，只有企業才有，但也分散在不同員工的電腦、郵件和聊天記錄里，要把這些“暗知識”全部匯總起來。
第三步，有了知識平臺后，企業要在業務中選擇幾個小場景，然后先訓練一些垂直小模型來跟業務結合，后面再逐漸把企業的業務用大模型進行賦能。在周鴻祎看來，“做這件事的過程，就是提升新質生產力的一個重要體現”。
在他看來，大模型一定要進入到千行百業，與具體業務和產品功能相結合，不僅要有大腦，還要有專業領域知識，就像長出了“手”和“腳”，在一些垂直領域，大模型的能力超過GPT-4完全是有可能的，“不需要大家都去開發大千億萬億的模型，只做百億規模的模型也很有價值，同時這樣的成本企業也能夠負擔。”
新京報貝殼財經記者羅亦丹
編輯張冰校對楊許麗
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