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春節期間，OpenAI的最新技術成果——文生視頻模型Sora驚艷登場，令海內外的AI從業者、投資人徹夜難眠。

Sora大模型可以讓用戶僅通過輸入一個句子，就可以生成與好萊塢畫面相媲美的視頻，且長度最多可達1分鐘，讓人深感震撼。

對于這顆“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·布朗利表示，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視頻、廣告、游戲、影視行業等。

從二級市場的表現來看，工具類公司Adobe，在Sora公布后的次日股價暴跌超7%；美國圖片工具供應商Shutterstock跌超5%；幾周前發布了“文生視頻”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，英偉達創始人黃仁勛回應道：看好全球AI數據中心在未來4-5年里將翻番，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么必要。

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-涌現”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，且由于視頻訓練所需數據量遠大于文本訓練的數據量，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，海外大型視頻網站每分鐘大約上傳500小時視頻內容。由此測算訓練Sora模型需要約7.09萬張H100一個月的訓練量。

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分鐘時長短視頻的算力消耗，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”英偉達，堪稱近一年多來最耀眼的上市公司。

2023年，英偉達累計暴漲239%。2024年，漲勢仍在持續，2月16日美股收盤，英偉達報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的平臺轉型。”英偉達創始人黃仁勛表示。

事實上，不僅是英偉達，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，英偉達的大客戶們——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，以擺脫對英偉達芯片的依賴。

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定制芯片，并將與其他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15萬塊英偉達H100 GPU的購買量并列第一。

Meta首席執行官馬克·扎克伯格表示，該公司計劃在今年底前擁有大約35萬顆英偉達H100處理器。再加上其他供應商，Meta將累計擁有60萬顆H100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。

有消息稱，在Sora發布前夕，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，并與英偉達展開競爭，計劃重塑全球半導體行業格局。

7萬億美元是什么概念？占全球GDP的10%，相當于2.5個微軟、3.75個谷歌、4個英偉達、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、臺積電、英偉達、三星、英特爾、高通等公司通通打包帶走。

Sora發布后，軟銀集團創始人孫正義也正在尋求高達1000億美元資金，打造一家能與英偉達競爭的芯片公司，專注于生產對AI至關重要的半導體。

如果孫正義的計劃得以實現，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，進一步打開了AI應用想象空間，預計國內大模型廠商也將快速跟進，加大對文成視頻大模型的投入力度，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，算力產業鏈從上游硬件、中游服務器/交換機、下游應用側閉環現愈發清晰，從云側到端側、從硬件到軟件都將呈現生機勃勃之景。

首先，ChatGPT、Sora等AI大模型的廣泛應用，將催生高性能計算(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大模型的應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，也將推動云和IT服務商不斷探索更高效的計算資源調度能力，以提高對算力的利用率，降低AI大模型的訓練成本。

對于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。

視頻數據的生成、調用等，對集群通信延遲要求更高、帶寬需求暴增，而帶寬的提升也意味著網絡建設成本的提高，需要進一步通過技術降本增效。

同時，面對更多的智能算力需求，數據中心高密度趨勢明顯，也需要通過新技術降低IT設備空間占有率。

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圖像，以便在設計階段進行分析和優化，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，那些能夠提供高性能、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、圖片上升到視頻，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服務器、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。

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審核編輯 黃宇