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在矽基規則下，虛擬和物理之間的終極分別是元宇宙和人形機械人，其中SORA是橋梁。 2024年屬於Sora，毫不誇張。
@數科星球原創
作者丨袁靜
編輯丨大兔
OpenAI 的 SORA** 大模型近日首次推出並發布，引發熱議。
與其他大型模型不同，該模型是乙個資料驅動的物理引擎，可根據使用者提示生成高質量的**。
它的上映，首先對**、以**為載體的影視行業產生了強烈的影響。 甚至可以說，它無限地降低了創意、生產甚至藝術的門檻。
為了剖析SORA的本質，Digital-Planet（ID：Digital-Planet）正在與行業領導者進行大規模的對話，以闡明行業見解並進行創新。
全球人工智慧公司APUS創始人李濤認為：“我們正處於人工智慧的偉大時代，如果你想成為紅利或財富的一部分，你需要足夠敏感”，他指出，擁抱時代變遷的關鍵在於進化學習，其中需要學會如何駕馭、使用、產生甚至影響新技術的發展方向。
此前，我們曾在“與APUS創始人李濤對話：AIGC是一場發生在網際網絡行業的”工業革命”已經表達了一些意見。 在文生**浪潮來臨之際，他的認知迭代得到了更新。
SORA推出背後的問題
在李濤看來，SORA的出現反映了三個問題。
首先，技術上已經證明，可以建立無限接近現實的場景。 在某種程度上，SORA的模擬**使得很難區分真實和虛擬。 從好的方面來說，人工智慧生成的**拓寬了人類對創造、真實性和未來的看法。 但不利的一面是，“真實”和“虛擬”之間的界限已經模糊，這使得定義和理解真實或虛擬變得更加困難。
其次，SORA表現出很強的學習能力。 “我認為，這種學習能力不僅僅侷限於對資料的吸收和處理，還在於對邏輯和規則的深入理解和應用。 ”
作為乙個自學模擬器，Sora現在正試圖學習人類擁有的規則和邏輯。 乙個更生動的比喻是：就像有光就會有影，火會被點燃一樣，空的人形智慧型具有高速學習能力、反應能力和反應速度。
第三，SORA的出現客觀地反映了我們在晶元和算力領域的落後。 “縱觀SORA的能力建設，會發現這與OpenAI在人工智慧領域的深耕是分不開的”。他提到。
英偉達和SORA就像一面鏡子，它們的成功反映了中美在AI領域的差距。 李濤認為，這反映出中國人工智慧的能力遠遠落後於前者。 他向Digi-Planet強調，彌合差距的根本途徑是加強晶元研發，努力提高算力水平。 這已成為中國人工智慧發展的重中之重。
SORA推出後
SORA的推出已經成為每個投資機構的話題，在大型模型行業也是如此。 如果說2023年的“百模大戰”屬於變形金剛的內捲，那麼在2024年初，行業格局已經完全不同了。
李濤認為，SORA和GPT不是同乙個模型。 “它與GPT完全不同，這是SORA最大的區別。”，可以理解為新飛機上的新競爭“在我看來，它具有破壞性、爆炸性和戰略性。 ”
從技術上講，之前的AI模型都是人們在對現實世界進行分析後對文明、知識和常識的處理。 人們在將現實世界的內容數位化後，就已經“失真”了，然後產生了“失真”，這將導致進一步的“失真”。
Sora的最終目標是構建渲染真實物理世界的模型（與以前的任何其他模型都不同）。 這導致了人們無法區分現實世界和虛擬世界的後果。 在能夠處理現實世界與虛擬世界過渡的前提下，SORA的出現將極大地推動元宇宙的實現“它甚至會模糊AR或VR行業的界限”。李濤說。
另一點是應該強調SORA的學習性質。
李濤打了個比方：“這就像有光有影的地方，如果你被刀割傷，它會受傷流血，這是現實世界中的邏輯關係。 ”在他看來，Sora正在學習現實世界的規律，而這種學習模式正在接近人類智慧型或人腦的學習模式。
“我們可以看到，這樣做的好處是，它可以通過SORA在任何兩個場景、任何兩個場景、任何兩個元素之間建立。 ”從根本上說，它將推動邏輯關係的進步，作為學習引擎，它可以被看作是超越人類的“智慧型大腦”。
總而言之，與人類相比，Sora 的學習速度、儲存能力以及構建和渲染能力遠遠超過乙個人。 這種由強大的計算能力支援的能力可以將學習過程壓縮到很短的時間內。
此外，李濤還**，OpenAI一定會結合GPT和SORA來重構數字物理世界。 “SORA最有影響力的一點是，它將不斷分析和學習人類常識，並通過7*24小時不眠不休的方式結合算力來放大和複製數字世界。 ”當算力足夠大時，其學習能力將大大超過全球80億人的學習速度加起來。
新的競爭格局和技術分析
人工智慧未來的競爭格局如何？ 答案是計算能力。
縱觀AI發展史，我們可以看到一條清晰的路徑：**-引數-算力競爭。 這種邏輯的背後是晶元霸權。
在IT資訊化領域，企業的競爭優勢已經從程式設計優勢向引數優勢和算力優勢轉變。 “現在，引數競爭有了新的變化，你會發現SORA的引數並不大，是乙個很小的模型，但它的影響非常大，它依賴於高工藝晶元和強大的GPU算力。” 李濤說。
李濤也估計，OpenAI未來只會服務於自己，會開發自己的晶元，不會是通用的。
此外，未來AI可以開發自己的晶元，所有的設計和製造都將通過AI完成：AI將完成所有定製服務，繞過通用晶元的束縛，形成閉環。 對國內企業的警告是，短期內，AI行業將很難趕上英偉達或OpenAI，儘管兩者已經密不可分，相距甚遠。
然而，好訊息是，國內公司正在深入研究SORA技術的核心。
李濤分享了他對Digital-Planet（ID：Digital-Planet）的看法，他認為SORA是一種由MOE結構控制的分布式學習模型。 換句話說，如果它有一台擁有 100 萬個 GPU 的機器，它可能會將這 100 萬個單元分成 10,000 個單元的組，每個組有 100 個 GPU 來完成不同的獨立專案。 ”
在決策單元方面，李濤認為，SORA一流的控制單元的架構也發生了變化。 “過去可能不是由小型控制單元控制的（比如10000個GPU中的乙個輔助控制單元，另外9999個負責工作），但5000個單元用於形成決策單元，另外5000個單元用於'手腳'工作。 ”
從根本上說，SORA的每個單元都負責乙個不同的垂直領域來學習不同物理世界的知識，因為學習不同的物理世界需要不同的邏輯。
最後，除了在探索未知的物理世界方面有很大的好處外，SORA還改變了計算能力單元的使用規則：“對未知物理世界的探索可以不斷延伸，只需要增加算力單位來探索，不是1億個GPU，但可以用100個GPU作為算力單元或1000個GPU作為算力單元來實現”。“李濤補充道。
從技術上講，通過單獨的計算單元進行學習和計算是一項重大創新。 這種模式是一種分布式學習模型，嚴重依賴計算能力，並由MOE結構控制。 “它甚至不叫分布式計算，如果它和我們推測的一致，你知道它有多強大，幾乎很難趕上。 ”
對SORA轉型的回應
面對SORA帶來的顛覆性變化，老百姓有哪些應對措施？
在與李濤的對話中，我們總結了三點：
首先，短期內要學習和控制SORA：普通人需要積極學習和掌握SORA相關技術，理解和應用這個模型。
這樣，我們才能在AI時代保持競爭力。 通過對SORA工作原理和應用場景的深入研究，相關從業者可以更好地發揮自身在內容生成、影視製作等領域的優勢。
其次，從中期來看，需要快速學習SORA核心：面對SORA的快速發展，AI從業者需要不斷提公升自己的學習能力，跟上SORA的步伐，確保自己在AI領域不落下。
第三，從長遠來看，要加強產業間晶元的設計、研發和生產：人工智慧的發展是乙個從一流引數到算力的競爭過程，晶元是人工智慧演進的基礎。 因此，只有提公升算力，才能推動AI技術的創新發展。
就中國而言，如何應對算力挑戰，需要加快晶元研發程序，通過提公升晶元效能和效率，為AI提供更有力的底層支撐。
李濤認為：“當空開始成為智慧型大腦時，它可以像人類一樣從真實的物理社會中學習，可以重建和渲染乙個新的物理社會，並且具有無法與現實世界區分開來的一致性和連貫性，它會有多可怕，這就是人腦的過程。 ”
現在，SORA正在像人腦一樣工作，從物理世界中學習，然後重新渲染和構建它。
結局：思考、學習和進化
在這個時代，普通人應該如何應對未來的挑戰？
李濤直言不諱地說：“要想跟上這個時代，當有新的東西出現時，你必須冷靜下來，讓自己更深入地思考，我們必須想辦法去捕捉這個大時代的財富，或者捕捉大時代的紅利，成為財富和紅利的一部分。 ”
他認為，當像SORA這樣的新事物出現時，它必須足夠敏感地思考，然後深入學習，最後進化。 而所謂的進化，其實就是要學會如何駕馭、使用、生產它，甚至影響它的方向。