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[数码]为什么Sora出现之后，中国没有公司推出同样级别的AI？ |
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是因为程序员都回家过年了吗？ |
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按照目前大陸絕大多數公司的狀態。 都是在「商業模仿」的狀態。然後在大陸市場的規模下，大賺其錢後移民外國。 樂觀的角度就是當初美國在二十世紀初期也是這種狀態。 賺錢後就往歐陸置產。 等到大陸社會接受上萬年的規律：戰爭才是終極試煉。 直面美國與戰勝美日海空聯軍後。 自然會有「心氣」產生另一波經濟浪潮。 在這之前就是模仿。沒的模仿就是做不出來。 很多人以為技術是唯一瓶頸。 但是多國歷史告訴我們整個社會願不願意直面現實。接受人類通用規則才是第一步。 |
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我觉得很多学生党思维的人评价这事的角度就是错的。 Sora比其他AI生成程序断层式的好，没有任何意义。 因为现状是，在座的都是垃圾，包括Sora。 。 为什么GPT有人跟进，是因为GPT在很多领域，是接近于人的。 比如那些不怎么会用搜索引擎的人，总结出来的东西还不如GPT。 。 AI画图为什么也有小公司跟进？ 因为那些简单结构的（比如H漫、碧蓝航线风）、不露手、无捆绑的图，AI画图已经超过很多200元画手了。 比如我给《三国志》这类游戏原创武将时，那个图过来用还是可以用的。 。 要搞清楚一个技术的对手是谁。 Sora的对手从来就不是其他AI视频生成技术。 而且，视频生成技术，没有从理论上证明自己上限很高。 这个更致命。 也就是说，你跟进Sora，更大可能不是抢跑了机会，而是浪费了时间。 |
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因为Sora现在无法证明自己作为产品可以稳定工作，那我Follow同级别AI有什么意义呢？谁知道你发出来的Demo不是1W个废片里特挑的？ 另外就算不看模型结构只看输出数据的总量，文本生成任务需要计算的output总量也远远少于图像和视频——假设GPT-4的词表跟GPT-2一样都是5W，output长度是8192，那么不包含Context长度，模型需要计算的结果总数是5W X 8192，也就是计算每一个输出token中的每一个词的概率。视频的话按1080P/24FPS的一分钟算，需要计算的结果总数是1920X1080X24X60，百倍于语言模型。 图像与文本的差异，从目前的开源模型上就可以看出来——SD模型初代的参数量也就1B水平，远小于大多数典型开源LLM，但是吃起显存来可是完全不落下风。作为图像的连续堆叠，视频的计算代价必然会更上一层楼——除非先生成幻灯片再插帧，否则这玩意从源头上就不可能降低计算成本，应用场景必然会受到极大的限制。 |
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作为混迹互联网多年的慕课网的小员工，小慕认为中国尚未有公司推出与Sora同样级别的AI，肯呢个是由于技术积累、原创性研究投入、产业链协同发展、国际竞争与合作以及政策与市场环境等多方面的因素影响。面对这些挑战，中国科技企业和研究机构需要加强基础研究，提升自主创新能力，深化产学研合作，关注市场需求，并积极参与国际交流与合作，以提升中国在全球AI产业的竞争力。 |
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把sora界定为高完成度的文生视频工具，那么中国【现在】确实没有相同水准的文生视频AI。但是有初创公司放出豪言，一年之内达到sira水平了。 GPT革命｜清华系大模型公司生数科技完成数亿元融资 称年内达到Sora水平?www.caixin.com/2024-03-12/102174450.html?cxw=Android&Sfrom=more&originReferrer=Androidshare |
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sora不仅中国没有，OpenAI对于文生视频这个领域是降维打击。在别家AI生成视频漏洞百出、持续时间只有几秒的前提下，OpenAI直接拿出一个高完成度的产品出来，是出乎所有人意料之外的。 在OpenAI发布sora前一天，Meta的首席科学家杨立昆还在说“video we don't know how to do it”。 中国的初创公司说一年内达到sora水平，因为团队创始人的diffusion transformer和sora思路相似。但一年追到，我个人认为过于乐观了。就像2023年年初国内公司说GPT 4没多难，结果到现在没几家能复刻GPT 4的水平，2024年6月的GPT 5又要出来了。 放眼全球也只有anthropic这个从OpenAI分家出去的公司，做出来的Claude 3 Opus超过了GPT 4。手握重金，人才和资源什么都不缺的Google、Meta都做不到GPT 4模型能力。 老老实实承认OpenAI掌握了核心科技，掌握了know-how，很难么？ 你从舆论上可以看出来，相比于chatGPT之后很多公司放出豪言要追赶，sora这一波国内的互联网公司冷静了许多。只有初创公司核心成员之前写论文diffusion transformer的思路和sora相近，才获得市场认可。 某种程度上，sora就是起到了第二颗原子弹的作用。美国手上只有2颗原子弹，投第一颗日本人觉得威力这么大应该只有一个吧，投到第二颗才彻底击溃了心理防线。 对大多数中国互联网大厂来说，紧赶慢赶追了GPT 4一年都没追上，又来了一个sora，你怎么追？你怎么知道openai还有多少黑科技没有对外发布？ |
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因为SORA就是个扯淡玩意，这是bloomberg记者去看SORA现场生成的视频： |
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因为软件没问题摩尔定律压制！ |
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国内什么都准备好了，就等着openai开源了。 啊，openai不开源了，那就只能等等meta，google 有没跟进的产品然后再开源了。 说实话，国内的llm 公司能够推出一堆gpt 类模型本来就很大程度上基于meta开源的llama。没有llama开源，没有调用gpt 给训练语料，国内对gpt的跟进也不会这么快。 |
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很多人存在误解，觉得只要几个程序员搞一搞，就能出结果。 确实，在过去，大多数让人惊叹的东西，纯靠一个牛逼的程序员就能出来，一个不行就两个，但Ai不一样。 写代码要的是人，而搞Ai要的是钱。 Ai难的不只是技术，更难的是没钱搞技术。 聊天机器人我可以给你整一个，并不难，只要下载一个开源大模型，搭一下就好了，稍微有点编程经验的人都能行。 《保姆级教程》Windows上装一个免费的本地聊天机器人有多简单？4 赞同 · 0 评论文章 |
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甚至只要会用电脑的小白也可以用免安装版: 本地大模型（免安装绿色版）2 赞同 · 0 评论文章 |
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但是要在这个基础上，微调（训练）一个你专属的管家聊天机器人，就需要有资源。 1. 有显卡。便宜的一张三千块（基本上最低端了，还不够用的），贵的，比如英伟达发布的十几万一张，配置越好，训练越快。 |
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2.有数据。至少也要有个五万对数据这样，才能有微调的效果。做数据需要时间吧，买数据需要钱吧。 Sora就更难了，视频数据多占空间啊，训练起来也不可能快。 时间，钱，都不够我们在这么短时间内做出东西来。 不要为难我们程序员了，生活够难了，都快失业了。这群挨千刀的，把自己人整失业了。 |
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国内想要做的无非两类：(1) 商人，只考虑技术变现和成本控制，不考虑技术发展，那国外技术不开源，自个资源又不想大量投入，只能看着没辙，这么干等着，炒炒冷饭；(2) 企业家，起步晚，被封锁，大环境下人才没有很好的激励和发展空间，诸多原因目前难以跟上国际巨头的步伐。 |
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周鸿祎已经把问题答案说的非常明白，只要他们开源，我们一两年就追赶上来了。 |
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当前的端到端视频生成模型根本不能生成任何有实际商业价值的视频，在本来算咯就劣势的情况下follow这东西的意义是什么？ |
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技术积累与研发实力 首先，要打造一个与Sora相媲美的AI，需要深厚的技术积累和强大的研发实力。这不仅包括算法的创新，还涉及到数据处理、硬件支持等多方面的技术挑战。对于许多公司而言，这是一个相对较高的门槛。 市场竞争策略 市场上的AI产品琳琅满目，每家公司都有自己的战略规划。一些公司可能认为现有技术已足够满足市场需求，不必追求与Sora的竞争，因为研发成本相当高昂。 知识产权与隐私保护 高级AI的研发和应用必须遵守知识产权和数据隐私的相关法律法规。这不仅是法律的要求，也是对用户隐私权益的保护。 人才培养与团队建设 AI领域的竞争归根结底是人才的竞争。要开发高级AI，需要组建一支由数据科学家、软件工程师、产品经理等组成的高素质团队。 产业链协同 AI技术的发展需要整个产业链的协同合作，包括芯片制造、云计算服务、大数据处理等。只有各个环节协同发展，才能推动整个系统的进步。 创新文化 一个鼓励创新、容忍失败的企业文化对于培育高级AI至关重要。持续的技术创新是推动AI发展的核心动力。 应用场景探索 AI技术要实现落地，必须找到合适的应用场景。探索和开发与市场需求相匹配的AI应用是推动技术发展的关键。 国际化视野 在全球化的今天，拥有国际化视野对于AI技术的发展至关重要。学习和吸收国际上的先进技术和理念，有助于提升国内AI的竞争力。 资金支持 研发高级AI需要大量的资金支持。没有充足的资金，即便是最好的想法也难以转化为现实。 公众接受度 AI产品要想在市场上取得成功，必须得到用户的认可和接受。用户体验和产品的实际应用效果对于提升公众接受度至关重要。 总的来说，虽然目前国内尚未出现与Sora同级别的AI，但这并不代表未来没有机会。技术的快速发展和市场的不断成熟，让我们有理由相信，中国的AI技术将会迎来更多的突破和发展。让我们共同期待并见证中国AI技术的辉煌未来。 |
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中国已经领先Sora一步变现。 |
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第六次第四次工业革命能是那么容易被模仿的么？ |
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这类问题就没什么专业人士来专业分析回答吗？基本上都是输出情绪的，看的烦 |
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Sora 最显著且震撼的特性便是能够基于 Prompt 文字直接生成长达60秒的连贯视频。这看似简短的60秒，实则标志着AI视频生成技术的一大飞跃。 在Sora出现之前，AI生成视频的平均长度仅约为4秒，这极大地限制了其应用场景和实用性。而Sora能够将这一时间跨度大幅提升至60秒，无疑为AI视频生成领域带来了革命性的变化。 进一步对比，我们可以发现，即使是人均单日使用时长超过2.5小时的抖音短视频，其平均长度也仅在20-30秒之间。这意味着Sora生成的60秒视频已经超过了短视频平台的平均时长，显示出其在视频生成方面的强大能力。 在商业电影制作中，60秒的时间意味着大约15个镜头。对于经验丰富的导演来说，这足以讲述一个完整且引人入胜的故事。因此，Sora不仅为AI视频生成领域带来了技术上的突破，更为商业电影制作、广告创意等领域提供了全新的可能性。 |
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当学渣和学霸同做一道数学题的时候。 学渣：我思路已经构思好了。准备开始写了。 学霸：我已经做出来了。 学渣：给我看看你的答案，等我一秒……我也做完了。 假如学霸表示：不给看，你自己做。 学渣：这道题，大概，可能，也许我能做出来吧。 |
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文心一言就可以，虽然生成的视频效果一言难尽…… |
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因为sora就是洋人的奇技淫巧，中国公司真要盈利，还得看礼法教化 |
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没开源 gpt4没开源sora是gpt4为基础搭建起来的新东西gpt4都没开源，怎么搞 除了没有核心技术之外 硬件成本研发投入意愿市场环境等，都对开发竞品没有信心与意愿 只能在3.5的基础上玩点小创新 |
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对于现今国内AI业界的水平，推出对标sora的模型还是有难度的，但是差距也没有外界想象的那么大。 目前有一些复现sora的开源计划，国内有北大团队牵头的https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan 还有一个开源社区的自发组织的复现计划https://github.com/mini-sora/minisora 国外有新加坡国立大学尤洋老师牵头开源的https://github.com/hpcaitech/Open-Sora 和 https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/OpenDiT?github.com/NUS-HPC-AI-Lab/OpenDiT 除了开源界 某些大厂也有一些小道消息 因为不保证真实性 就不乱传了 目前sora模型可能存在最大的难点是超长patch的attention问题。 总之sora的复现工作还是如火如荼的展开了 不管结果如何，请大家耐心等待。 |
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没这个需求，懂不？ 美国企业制造美国人民需要的产品 中国企业制造中国人民需要的产品 说实在的，我不知道美国人为啥需要什么帮他画图、做视频的AI 就我观察而言，中国人需要的是有人给自己拍的真实的视频点赞和评论 所以像Sora这种东西，在根本没有应用场景，炒概念而已 |
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文生视频的AI，mobius，当然能力也许赶不上sora，毕竟openai的实力，短期很难追平。 |
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近来AI似乎正在成为不少行业重兵集结、以求增长的一剂“良方”。 今年开工第一天，OPPO创始人兼CEO陈明永发布内部信，作出表态，称“2024年是AI手机元年”，魅族也几乎在同时官宣停止传统智能手机新项目，All in AI。而据知名分析师郭明錤透露，苹果下一代iPhone 16手机，有望成为其首款AI手机。 世界移动通信大会（MWC）上，AI手机毫无疑问成了展场焦点，包含OPPO、荣耀、小米、三星等多家手机厂商均展示了主打AI功能的新款手机。 AI手机的概念在资本市场上越发活跃。 电商巨头也纷纷对AI电商兴趣大增。近日，有消息称，阿里成立了一支AI电商团队，目前正在打造一款针对商家和达人的AI电商产品“绘蛙”，这是阿里在AI电商上的一次实质化的布局。除此之外，字节跳动、拼多多、京东、百度等巨头都试图探索AI在电商场景的应用和落地。 但这些举动相比文生视频大模型Sora带来的震撼，像是大厂们的小打小闹，在AI技术潮流中，我们能期待大厂创造出更多的ChatGPT、Sora吗？ “百模大战”大张旗鼓，Sora出世“一片寂静” 去年，整个互联网科技圈最热闹的事，就是发布大模型。 自OpenAI公司推出的ChatGPT在全球爆火后，百度率先发布文心一言，阿里紧跟其后官宣通义千问，商汤科技带来了“商量SenseChat”，360也开启“360智脑”企业内测。随后，腾讯、京东、字节跳动、华为、携程、网易等几乎所有的国内大厂，纷纷宣布了在类ChatGPT产品或AI大模型领域的布局。 仅5月底，《中国人工智能大模型地图研究报告》发布的报告显示，我国10亿级参数规模以上大模型已发布79个。在这场由ChatGPT引领的大模型热潮中，无论是互联网大厂还是人工智能相关的创业公司，都迫不及待地参与进来，生怕错过了跟风的机会。 |
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今年Sora的出现再次让AI行业沸腾，可国内互联网科技圈讨论得热火朝天，行动上却普遍闷不作声。 从Sora发布至今，国内既没有一场一场的发布会，趁机大肆推广自己的文生视频成果，也鲜有互联网公司高调宣布跟进文生视频大模型的赛道，信誓旦旦表示即将追赶Sora。那些原本在大模型风口中率先推出大模型的大厂们，如今似乎也低调起来，尚未表态公司在文生视频领域的进度。 国内大厂在文生视频领域不是没有布局。23年末，百度发布了文生视频工具“度加剪辑”，据称可以一键获取最新热点、ai生成文案、一键生成视频；字节跳动于去年11月18日推出了文生视频模型PixelDance，可生成有高度一致性且有丰富动态性的视频，阿里也上线了Animate Anyone模型。 然而Sora一出，大厂非但没有主动凑热闹，反而有些避之不及。Sora发布不久，有消息称在Sora引爆“文生视频”赛道前，字节跳动也推出了一款创新性视频模型Boximator，只是，消息传出后，字节跳动急忙出来辟谣，否认了中文版“Sora”的说法。 国内大厂布局的重点不在文生视频这一领域，他们的当务之急并不是努力赶上Sora，而是努力赶上GPT-4，这可以解释为什么大厂不跟风Sora引发的新技术潮流，当然不得不承认，这也是由于文生视频技术的差距。某大厂模型业务负责人无奈表示，“ChatGPT之前大家也都有聊天机器人啊……关键是能不能到达那个水准”，据其透露，这家大厂暂不打算开展文生视频方面的工作。 技术围绕业务转？ 由ChatGPT、Sora等AI技术成果带来的震撼，给全球科技圈注入了新的活力和更广阔的想象力，但技术热潮造成的泡沫如影随形。在国内，许多公司只是在跟风炒作，缺乏真正的技术储备和研发能力，所以，Sora横空出世，其对外展现出的惊人的能力，让国内科技圈蔓延着一片焦虑。 更多的希望被寄托在互联网大厂上，可AI发展道路上，我们在美国科技巨头的创新成果基础上做进一步的复刻和改善，这还能行得通吗？不是不行，而是在技术推崇的环境下，大众的期待在于超越，让技术和技术创新应用掌握在自己手中。 大厂反而受自身所累。一位在一家头部互联网大公司任职多年、熟知大厂内部情况的AI公司创始人表示，一些大厂内的创业激情已经很少了，组织关系非常固化，年轻人想提一个意见很难，“而大模型真正需要的是年轻人拼了命去干，才能干成的。” |
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Sora就是一个例子，它背后的团队包括两名研发负责人Tim Brooks和Bill Peebles，系统负责人Connor Holmes，以及12名核心成员，博士带队，00后参与，成立还不到一年。 年轻人才聚集于互联网大厂，互联网大厂未必能挖掘出他们的价值。除了组织关系固化的原因，从国内大厂的举动来看，目前大厂们搞AI技术研发和创新，更多的是服务于大厂自身的核心业务，试图借助AI对核心业务进行重构和升级，以突破增长停滞的困境。 换句话说，技术的价值是优先服务于业务。 |
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比如阿里，阿里率先在电商与生产力场景利用AI重塑业务。淘宝目前在内测的AI原生应用「淘宝问问」，本质上是通过AI提升用户搜索行为的效率，实现AI导购的功能。而在学习办公场景，此前钉钉的AI PaaS化与夸克的AI化，也体现出阿里多条业务线正在全面接入AI能力。 腾讯、字节跳动、百度都是如此。腾讯从优势的泛娱乐阵地出发，在「AIGC+社交」与「AIGC+音乐」下重注，字节跳动着重内容领域，利用生成式AI提升内容的生产效率，百度更是早已宣布将AI接入百度搜索、百度文库、百度输入法等前端产品。 相比改变世界，他们更乐于改善自身，显然，这和硅谷推崇的技术理念有较大区别。 |
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一位国内AI企业高管曾告诉媒体，2019年他试图挖一个OpenAI员工。沟通中他介绍，我们的愿景是帮助人类从碳基走向硅基，OpenAI员工则回复，我们的愿景是创造上帝。区别在哪？国内大厂研发大模型、开发大模型时代下的应用，即使成功了，最大的成果可能是局限于某一业务或领域的成果，相反在硅谷，创业者和大小公司更喜欢先把大胆的、富有想象力的东西做出来，再去考虑怎么用。 后者带来颠覆性力量的几率往往更大，而前者对于追逐技术变革的年轻人反而像是一种束缚，因为很多时候他们不得不在公司的业务框架内进行微创新。 大厂投资，在AI追逐赛中还管用吗？ 互联网大厂的稳固，一部分源于核心业务构建起的行业壁垒，另一部分则受益于资本的力量。前些年这些大厂以投资为手段跑马圈地，疯狂撒钱，将自身的业务版图不断扩大，带来了巨大的收益，而且他们凭借资本的力量左右着新兴领域创业公司们的发展，是以，影响力更为强大。 尽管当前互联网大厂的战略投资被迫收缩，可投资和收拢创业公司依然是他们押注未来的一个重要手段。 除了亲自下场开发大模型，大厂们同时也在寻找潜在的AI明星独角兽。近日，有媒体从知情人士处独家获悉，通用大模型初创项目MiniMax正在进行新一轮大规模融资，阿里为其中的核心领投方。在此之前，阿里已经对百川智能、智谱AI、月之暗面以及零一万物进行了投资，至此，阿里对头部几家国产大模型完成投资覆盖。 |
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腾讯的投资也不少，在 MiniMax 、光年之外、深言科技、智谱AI等公司的背后，都可以看到腾讯的身影。 参考微软和OpenAI，2019年，微软向OpenAI注资10亿美元，开创了与生成式AI初创企业合作的先河，两者的互利共赢证实了巨头借助投资实现技术竞争的可行性。而在国内，这种方式能创造出更多的ChatGPT、Sora吗？ 一位投资人表示，对于项目方来说，与互联网巨头的绑定是一把双刃剑。即一方面这种深度绑定未来或成为对自己发展的掣肘，“另一方面是，项目通过这种绑定一下子就拥有了非常好的训练资源，有可能在短时间内推出比国内其他创业公司更好的大模型”。 |
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国内互联网大厂以往投资风格的强势，是AI初创企业和巨头绑定后可能造成困扰的缘由。尤其是阿里，阿里不少投资、并购项目的失败，很大程度上是因为绝对的控制，它将所投公司强行融入自身的生态体系，来优先供养电商、文娱等内部业务，导致这些公司的发展反而不比以前。 一个有利于初创公司的现状是，我们看到，不少AI明星企业的背后可以同时站着多个互联网大厂，这意味着大厂暂时不追求对投资项目的控制权，被投公司也无需站队。他们即使获得了某一大厂的投资，也仍能和其他大厂保持合作。 不过这种结盟似乎无法推动大厂在大模型及大模型应用的争夺赛中获得明显优势，实现赢者通吃，而且浅层次的合作和不控股的投资，或许也代表大厂为初创公司所提供的助力有限。 当然，时至今日，国内还尚未出现一个能引起各方竞相争夺的“OpenAI公司”，大厂的投资目前仅是洒洒水罢了。 内部创新还是外部联盟，大厂在这场技术性潮流中扮演的角色和发挥的作用，正在摸索，而等待下一个Sora，还需要更多的耐心和时间。 |
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声明：内容包含AI助手辅助创作！！！ 身为一名科技领域专家，我认为关于Sora这样的高级AI出现后，中国为何没有公司推出同样级别的AI，这其中原因可不少呢。 首先，Sora的背后可是巨大的技术积累和资金投入，这需要长时间的研发和创新，不是一时一刻就能搞定的。中国虽然有很多优秀的AI公司和人才，但要想达到世界顶尖水平，还需要更多的时间和努力。 其次，每个公司的战略和市场定位都不同，有的公司可能更专注于特定领域的AI应用，而不是全面竞争。再说，市场和政策环境也是重要的影响因素。中国的科技行业有着独特的市场环境和政策导向，这也会影响公司推出与Sora同级别AI的决策。 最后，技术突破和创新往往需要特定的“土壤”，包括人才培养、研究氛围、资金支持等。虽然中国的AI发展很快，但要达到世界顶尖水平，还需要继续进步！ |
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Sora现在也就放出来一两个Demo吧，还没有商用吧。（我不专业，不清楚，搜了一下貌似也没提到Sora商用的）。 据说算力和电力都是瓶颈。既然还不确定，等看看再说吧。 |
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没钱，没卡，没人重视，其本身前景也不够明朗 OpenAI的背后是财大气粗的微软一个劲往里砸钱 微软的体量都能可以相当于一个国家了 中国的科研大头就没往生成式AI上压 主力全在搞应用研究 智能驾驶、无人机等和工业强相关的东西 搞生成式AI也就百度阿里这些私企 他们本身还得考虑挣钱吃饭的问题 不可能像OpenAI一样不管利润搞科研试错 |
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凡事国人不做的，那一定是利润不够高的。 比如操作系统，有开源的，有免费的，所以做不好。 |
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先把Sora相关的几条消息列一下： Sora也不能说就已经是彻底发布了，它依然处于没有对全体OpenAI的用户开放，按照OpenAI的说法，他们也没有一个把Sora向公众开放的时间表[1]。有参与了Sora内测的用户说，通过Sora生成1分钟的视频需要计算1个小时[2]，至少可以从这个消息知道Sora消耗的算力还是很大的。Sora的Team成员透露给ResNet的作者谢赛宁，他们搞Sora是基本不睡觉高强度工作了一年[3]。 总结一下，就是现阶段的Sora是OpenAI非常多资源搞出来的，但是依然消耗算力很大，还没有到可以公开发布的程度。而OpenAI依然是在人才、数据和算力上的资源都非常强大的一家公司，所以OpenAI还没完全搞定的事情，靠不让回家过年加个班就突击出来，有点儿着急了。 参考^https://help.openai.com/en/articles/8958981-how-to-access-sora^https://www.gearrice.com/update/sora-the-ai-would-take-an-hour-to-create-a-one-minute-video-dont-be-in-a-hurry/^https://www.ithome.com/0/750/827.htm |
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