OpenAI发布了另一条令人兴奋的消息，他们开发了一款重量级产品Sora文生视频模型。
 

　　据报道，Sora可以根据用户输入的文本指令快速生成一分钟的现实电影纹理视频。这一消息一出来，就引发了广泛的讨论，许多人工智能专家都表达了自己的观点。
 

　　特斯拉的马斯克叹了口气：“人类愿意赌博，承认失败。”360集团创始人、董事长兼首席执行官周鸿祎预测：“AGI的实现将从10年缩短到1年。”
 

　　不可否认，Sora的诞生将对职业和社会产生深远的变化和影响。它不仅带来了挑战，也带来了机遇。在职业方面，Sora可能会改变视频制作、编辑、动画设计等职业的工作方式。虽然这将减少对传统视频制作技能的需求，但它也将创造新的职业机会，如人工智能视频内容策划和编辑。
 

　　值得注意的是，随着Sora大模型的不断进步，对计算能力的需求也会更大。以OpenAI数据为例，自2012年以来，AI模型训练所需的计算量每3-4个月翻一番。以 GPT- 3 以模型为例，以此为例 lambdalabs 模型参数规模达到数据 1750 1亿，完整训练计算量达到1亿 3640PFlop/s-days。模型完成一次训练 约需要 355 个 CPU 年并耗费 460 万美元。
 

　　经过进一步的数据搜索，OpenAI发表的论文显示，Sora大模型继承了之前GPT模型的技术路线，即“源数据”——Transformer-Diffusion-涌现”。成熟的技术路径无疑需要大量的数据、大规模的参数和巨大的计算能力作为支撑。特别是由于视频训练本身所需的数据量超过了文本，因此可以合理预见，Sora模型将进一步加剧对AI芯片计算能力的需求。
 

　　计算能力的核心构成是人工智能芯片，由于大型模型的发展，对计算能力的需求增加，也会刺激计算能力的核心构成人工智能芯片的需求。根据去年年底中原证券研究报告援引的数据，2023年全球人工智能芯片市场规模约为450亿美元，预计到2027年将达到4000亿美元，未来五年复合增长率将超过70%。目前，国内人工智能芯片代表制造商有寒武纪、海光信息、龙芯中科、绥远等。
 

　　小结：
 

　　OpenAISora模型的发布标志着AI技术的重大突破。它加速了AGI时代的到来，向我们展示了人工智能芯片制造商的机遇。国内人工智能芯片制造商应抓住这一机遇，增加人工智能芯片的研发投资，提高人工智能芯片的性能，以满足日益增长的市场需求。同时，国内人工智能芯片制造商还需要关注国际市场动态，与全球技术发展趋势保持同步，以确保其产品能够满足国内外人工智能芯片市场的需求。