先祝各位開工大吉、萬事興龍！

秉著讓子彈飛一會兒的想法，開工第一天才來聊Sora, 一個直觀感受是，這一波在國內(nèi)AI、科技圈的熱度遠(yuǎn)不如去年初GPT3.5的問世。

但仍不得不說，Sora的表現(xiàn)堪稱驚艷，國內(nèi)大模型要追趕上也仍需時日，只是動不動又說很快要顛覆、掀起驚濤駭浪、又大幅拉開中美差距之類的，對促進(jìn)認(rèn)知沒有意義。

看了官方發(fā)布的幾十個視頻和論文中譯版及專業(yè)解讀，也看了一些算法專家的分析，文生視頻和文生文是有較大不同，但總離不開基礎(chǔ)理論、算法模型、數(shù)據(jù)源和工程化等幾方面的迭代。

Sora的出現(xiàn)，基礎(chǔ)理論并沒有重大創(chuàng)新，算法模型是基于現(xiàn)有幾種的混合應(yīng)用，數(shù)據(jù)源和質(zhì)量沒有披露，工程化細(xì)節(jié)也沒有解密，當(dāng)然這也是最具壁壘的部分。

工程化能力是近幾年被高頻提及的詞，簡單講一種新材料可以在實驗室的反復(fù)試錯條件下獲得極小部分顆粒，但要形成年產(chǎn)萬噸的材料，則需建造一個占地百畝的化工園區(qū)，大到一套高達(dá)數(shù)十米的裂解裝置，小到里面零零散散的精密元件，以及運營數(shù)據(jù)背后高度關(guān)聯(lián)的一套套監(jiān)測、控制軟件。萬分之一的細(xì)節(jié)不足都可能影響產(chǎn)品品質(zhì)、生產(chǎn)效率乃至安全風(fēng)險。

大模型領(lǐng)域的工程化能力自然不會涉及那么多大型裝備、安裝調(diào)試、工藝流程和更為復(fù)雜的項目管理，但一個不一樣的壁壘在于，這需要算法、機器視覺等領(lǐng)域極高的人才門檻和鉆研深度，不是單純的人才密度。

從Sora的論文發(fā)布可以看出，核心研究團(tuán)隊就那么幾個人，并且核心作者還是剛畢業(yè)的幾個博士甚至本科學(xué)歷。國內(nèi)top10的計算機專業(yè)院校，每年也畢業(yè)數(shù)以千計的計算機博士，更別說算上碩士、本科學(xué)歷，但為什么這些人可能都去不了達(dá)摩院，更別說被OpenAI以一兩百萬美金年薪的應(yīng)屆生招進(jìn)去，是的，比P10薪資還高得多。

這就是為什么在國外誕生Pika, 在國內(nèi)有Minimax, Moonshot的一個根本原因。有頂尖學(xué)歷的人才不少，但其中具備較高的產(chǎn)品思維能力、優(yōu)秀的創(chuàng)造性問題解決能力以及極強的熱愛精神的，少之又少。這幾個條件缺一個，都沒辦法用驚人的速度在工程化的道路上解決數(shù)以百計的熬人挑戰(zhàn)。

就我認(rèn)識的AIGC領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者、技術(shù)大拿都有個特質(zhì)，為解決一個大問題可以連續(xù)一周通宵，平均每天睡3小時，其實是夠睡的，因為人在極度亢奮情況下根本沒睡意?？v觀人類的科研歷史已經(jīng)反復(fù)證明，哪怕是頂尖聰明的科學(xué)家，也只有一定時期內(nèi)處于高度亢奮狀態(tài)，才可能突破5%以外的人類智力極限，尤其普遍發(fā)生在35歲前。

但另一面還得強調(diào)門檻，這批作者幾乎都是全美頂尖計算機專業(yè)院校的尖子生，這種人才放到全世界，每年的產(chǎn)量恐怕也就上百人，其實是極為稀缺的。先得識別出這樣的尖子生，還得給予去大廠5-10倍的應(yīng)屆生年薪，然后這批人還得滿足以上幾個特質(zhì)，并且最終還得背靠極其燒錢的基礎(chǔ)設(shè)施能力，這是OpenAI對抗大廠的一個關(guān)鍵壁壘，不在于堆人。

所以總有人問，我們趕上別人需要多久？重點不在于多久，而在于別人為什么總能比你領(lǐng)先？把這個背后的一整套邏輯看清晰，那么我們要解答的就不是多久，而是怎么去打造這樣的創(chuàng)新環(huán)境和激勵機制。

其實國內(nèi)大廠早就對此有深刻的反思，畢竟也是一批次頂尖人才，雖然待在大廠發(fā)揮不了實力，但不代表看不懂別人為什么能干出來。不僅反思，也做了應(yīng)對方案。譬如阿里，雖然堆了自研團(tuán)隊，人數(shù)很多，但既不夠出挑，也不夠賣命。達(dá)摩院的一些大牛走得也差不多了。所以還得買個保險，必須同時下注(投資)外部的獨立創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊。

這里有個細(xì)節(jié)，有人鼓吹說大廠全靠接GPT4接口的說法，不認(rèn)同。國內(nèi)搞大模型的5家大廠和5家獨立團(tuán)隊，如果有1-2家完全靠接GPT4接口，或許是可信的，但把國內(nèi)top大模型說的如此一文不值，不符合邏輯。

這幾個大廠，如果過去整整一年，整個大模型團(tuán)隊的產(chǎn)出都靠接別人的，首先，這token量無比之大，OpenAI對單賬戶是有明確限制且2023年新賬號一度暫停申請，這種規(guī)模的使用量，怎么可能撐住一年？其次，你是字節(jié)、阿里、百度的大模型一號位，這種大規(guī)模用量的套殼操作，你敢？

充其量不過是小規(guī)模使用下，學(xué)習(xí)友商的一種策略。哪個企業(yè)追趕對手，不把對手的產(chǎn)品大卸八塊、反復(fù)研究的？至于基于別家的開源大模型，除了李開復(fù)的團(tuán)隊說的不明不白的，已經(jīng)被圈內(nèi)吐槽吃相難看了，還有哪幾家沒說清楚的？用開源不丟人，關(guān)鍵得說清楚。

所以不必問追趕還需多久，只需想想，OpenAI的競爭優(yōu)勢，我們怎么彌補。META首席科學(xué)家、AI大神Lecun最近還就中國的學(xué)術(shù)環(huán)境發(fā)表評論，他說咱們的目標(biāo)導(dǎo)向有點問題、激勵機制不是太完善，翻譯過來就是，唯利是圖、氛圍糟糕。

不僅在AI領(lǐng)域，硬科技走到深水區(qū)后也是如此，絕大部分院士級的硬科技項目，哪個教授每天只睡3小時，然后把剩余時間100%投入創(chuàng)業(yè)的？我看到的都是，教授既不從高校離職，也沒全情投入，所謂研發(fā)就是包給研究生干苦力，自己占大股。

做得出來是自己的，做不出來繼續(xù)享受學(xué)術(shù)圈的座上賓，一個不拉。真搞不出來，普通投資人敢動院士一根毫毛？這就是咱們該反思的，這種基礎(chǔ)科學(xué)的學(xué)術(shù)環(huán)境下，怎么可能在源頭保持競爭力？所以真正好人才，一半都去國外了。

接下來進(jìn)入正題，Sora足夠驚艷毫無疑問，但關(guān)鍵問題仍需探討。

首先，Sora團(tuán)隊并沒有明確的說，已經(jīng)能實現(xiàn)基于成熟的世界因果關(guān)系模型，而是巧妙地用了世界模擬器這種描述，但共生關(guān)系和復(fù)雜世界運行背后的連續(xù)因果關(guān)系是兩個層次。頂尖學(xué)術(shù)圈是很嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，即便奧特曼是資本運作和營銷大師，也不會隨便亂說。

就在Sora發(fā)布后的2-3天，Lecun在世界政府峰會上就差指名道姓點出自己對Sora的不看好，指出這并不是真正的世界模型，并且仍會面臨GPT4的巨大瓶頸。同樣的，這樣的學(xué)術(shù)大神也是愛惜自己名聲的，如果真牛逼，人家不會吝嗇，更不會如此堅定的不看好。

涌現(xiàn)這個詞也被用爛了。去年GPT剛出現(xiàn)涌現(xiàn)能力時，說實話哪怕大神也得掂量幾分，坐等后續(xù)，結(jié)果呢？伴隨而來的是海量、持續(xù)、難以解決的幻覺、精度問題，到今天依然無法解決。

文生文、文生圖片到底在全世界顛覆了什么產(chǎn)業(yè)？好像放眼全球也沒看到哪個能解決過去長期人類痛點的全球規(guī)?；纳虡I(yè)應(yīng)用，有么？2C的沒有，2B的更沒有。GPT4用周鴻祎的說法，影響力已經(jīng)從原子彈變成茶葉蛋。

放到文生視頻，目前只是測試階段，還未放開。既然GPT4至今仍無法解決幻覺嚴(yán)重問題，換到文生視頻工具上，任何復(fù)雜視頻的生成也無不牽涉到物理世界數(shù)以萬級的因果關(guān)系和邏輯推理，現(xiàn)在還只是幾只貓、幾條船翻來覆去繞，大規(guī)模開放使用后，有沒有可能在修復(fù)當(dāng)前bug的同時，也出現(xiàn)越來越多且難以消除的幻覺以及corner case問題？

一旦放開使用，有沒有可能出現(xiàn)數(shù)以百萬個邏輯漏洞百出的視頻全世界滿天飛？然后和當(dāng)初GPT橫空出世一樣，全世界用好玩的心態(tài)玩一遍，最后發(fā)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化并不容易。

馬斯克這兩天還對Sora進(jìn)行了補刀，他說這個能力特斯拉一年前就有了并已經(jīng)在用，F(xiàn)SD的訓(xùn)練視頻也有文生視頻，對真實道路的視頻模擬也達(dá)到了高顆粒度的物理世界還原，只是都是些房子、車子、路橋、雜貨鋪子和來來往往的行人，發(fā)出來也很無趣。

所以有人說馬斯克退出OpenAI董事會肯定相當(dāng)后悔，那是你想多了。這個人過去20年把世界上不可想象的極難、偉大任務(wù)都完成了，領(lǐng)導(dǎo)世界頂尖的AI團(tuán)隊，自己還有2,500億美金的身價。今天只要馬斯克覺得值得優(yōu)先干的事，他為什么不干？同理，他面對全世界的自信滿滿，你覺得是逗著玩？

奧特曼應(yīng)該找馬斯克好好聊下：兄弟，沒必要老懟我，怎么說也有OpenAI創(chuàng)業(yè)緣分，再說，不為OpenAI考慮，也得為50萬億美元的美股市場考慮下，OpenAI搞不成沒關(guān)系，美股怎么辦？世界經(jīng)濟(jì)怎么辦？

依然用開頭的話來總結(jié)：Sora很驚艷，國內(nèi)追趕尚需時日，問題咱們自己也清楚，問多久趕上不如問我們差在哪？同時，Sora自身仍充滿挑戰(zhàn)，較大可能走到GPT4的大瓶頸，全球級的學(xué)術(shù)大神、產(chǎn)研巨佬均不看好或不屑一顧。

最近說點看了一堆文章都沒分析卻不得不分析的論證。

Sora的文生視頻之驚艷，確實讓人想到是不是在電影、短視頻、游戲、后期制作、廣告等領(lǐng)域有最直接的應(yīng)用價值。大部分人只是直覺認(rèn)為行，卻不深入思考為什么能行。

當(dāng)論證一項新的應(yīng)用技術(shù)怎么顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)時，最起碼要搞明白傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)是怎么運行的，比如究竟什么是創(chuàng)意內(nèi)容、什么是短視頻、什么是流量分發(fā)、什么是電影工業(yè)和廣告。

先做個假設(shè)，即使Sora很成熟，成本和使用門檻也足夠低，且99%情況下沒bug，那Sora的文生視頻工具，到底能撬動多大的市場？我們粗略把內(nèi)容分成長視頻、短視頻，以及不同精美程度下的各類內(nèi)容題材。

首先就內(nèi)容創(chuàng)意領(lǐng)域。很多人不知道，每年各種小電影、微電影、網(wǎng)絡(luò)電影乃至動輒幾千萬投入的院線電影加起來有幾萬部，并且大部分還是專業(yè)人士進(jìn)行編導(dǎo)的，最終能到院線排片的就幾百部，能出圈的就十幾部。

國內(nèi)全職的編導(dǎo)從業(yè)者就有幾十萬人，細(xì)分到文藝、喜劇、懸疑、科幻等不同內(nèi)容題材，里面既有陽春白雪，也有精神垃圾，應(yīng)有盡有，憑什么人家靠吃飯的家伙都只能勉強過活，而所謂有創(chuàng)意天賦的人，加上好的生產(chǎn)工具就能超越這幾十萬專業(yè)人士？

好內(nèi)容離不開傳播平臺，再講內(nèi)容分發(fā)。

照理說有短視頻平臺的加持，這每年幾萬部電影不應(yīng)該有出圈機會么？實際上哪個導(dǎo)演、編劇是靠短視頻產(chǎn)生了可持續(xù)的商業(yè)模式的？如果短視頻上能跑通長視頻，那愛優(yōu)騰早就倒閉了，這是一個基本的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品思維，也是為什么抖音上最火的電影都是精華剪輯風(fēng)格，即便嚴(yán)重侵犯了版權(quán)。

短視頻平臺走不通的話，那制作一批精美的長視頻內(nèi)容，走院線、愛優(yōu)騰渠道呢？那更是異想天開。群眾的審美是有限的、院線的檔期是有限的、明星的稀缺是有限的、資本的力量是無限的，寧浩加上劉德華都搞不定的市場，豈是內(nèi)容優(yōu)劣決定的？

一部全程靠宣傳減肥的電影，獲得了1億罵聲和1億叫好，也獲得了幾十億票房，賈玲無疑是極其成功的商業(yè)片導(dǎo)演，但成功背后是為什么？真實的傳統(tǒng)電影市場及其產(chǎn)業(yè)鏈，遠(yuǎn)比隨便YY復(fù)雜的多，豈是一個有滿腹創(chuàng)意的普通人，加上一套神級制作工具，能掀翻的？

說完長視頻，再說短視頻內(nèi)容。抖音早年能一騎絕塵，靠的那些搞笑、生活視頻，并沒有多大的制作成本，放到今天也就上千到幾千塊的單個視頻成本，但是，視頻腳本的邏輯性以及人物演繹張力背后的一連串細(xì)微因果關(guān)系，并不簡單。本來就上千的制作成本，用了Sora恐怕還得反復(fù)微調(diào)，那Sora到底能起到什么顛覆作用？

這是簡單內(nèi)容的短視頻生成，那如果是自動生成精致、酷炫的短視頻內(nèi)容呢？我挺愛刷那些好萊塢科幻電影集錦的，但至今重復(fù)刷到的概率也很低，就這批好萊塢水準(zhǔn)的內(nèi)容供給量也已經(jīng)夠夠了。抖音是要啥有啥，和源源不斷的內(nèi)容供給相比，流量才是稀缺且寶貴的，這是平臺的命根子。

即便再有5倍量的靠Sora生成的科幻微電影，憑什么流量要給你，而不是直接用正兒八經(jīng)重金投入的大片剪輯？短視頻內(nèi)容從題材來看是兩極化的，用戶既需要精神垃圾，也需要大片視覺和陽春白雪，無論哪種在供給側(cè)都不是稀缺，而是有些過剩了。憑什么在流量還要分給直播和商城板塊時，還要溢價招募新的AI內(nèi)容創(chuàng)作者？挺講不通的，這不是生意邏輯。

再插一下關(guān)于科幻電影、3D游戲及其背后的后期制作軟件市場，這應(yīng)該是Sora在克服一系列技術(shù)挑戰(zhàn)后，能產(chǎn)生直接商業(yè)化影響的領(lǐng)域。

科幻電影制作比3D游戲制作需要用到更多軟件，剪輯、合成、跟蹤、模型、特效幾個環(huán)節(jié)經(jīng)常用到的軟件包括Nuke, Houdini, Adobe Premiere & AE, 游戲制作常用軟件就更知名，包括市值200億美金的Unity和Unreal。

但這屬于AI在2B市場的應(yīng)用，和2C領(lǐng)域是完全不同的商業(yè)競爭邏輯。即便Sora成功了，能不能長期形成絕對壁壘，確保其他友商的水平永遠(yuǎn)差得遠(yuǎn)？如果不是，那最終結(jié)果無一例外是把產(chǎn)品價格打下來、市場規(guī)模打下來。

因此，假設(shè)Sora能讓好萊塢大片、重度3D游戲的后期制作成本和周期大幅下降，但這并沒有根本性改變電影、游戲行業(yè)的格局，也不能左右院線的排片、明星的檔期、發(fā)行的渠道、資本的偏好。倒是把后期制作軟件市場干萎縮了。

最后說廣告制作，這更沒什么可講。隨便問下你身邊在廣告公司干過的人，算一算該公司一年營收里，用于廣告制作的成本是多少，廣告制作的成本結(jié)構(gòu)又是怎樣的。

當(dāng)我們說一則大片廣告花了1億預(yù)算時，大部分是流量投放成本，制作一般在幾百萬，盡管不算低，但其中大頭并不是廣告公司賺的，是給廣告導(dǎo)演賺走了，創(chuàng)意賺不了幾個錢。

當(dāng)Sora足夠好用時，能影響的也不過是這批賺的盆滿缽滿的廣告導(dǎo)演的報價從幾百萬砍到幾十萬，這又能給廣告行業(yè)帶來多大沖擊呢？本身就是個苦命的行當(dāng)，錢都給流量平臺拿走了，還能怎么顛覆？

當(dāng)然，還會有其他場景的商業(yè)化應(yīng)用可能性，不一一舉證，說這些的目的無非是覺得每次誰放大招，能看的文章不是一味夸上天，各種馬上要顛覆，就是東搬西抄，稍微有點獨立、深度、辯證思考和價值判斷的分析少之又少。

說錯也沒關(guān)系，就像我們上一篇衛(wèi)星文章，洋洋灑灑幾千字，但犯了一個比較大的論點錯誤被人指出，后面會重新論證。AI投資圈已經(jīng)夠慘了，大家還是切實際一些，反倒能發(fā)現(xiàn)一些新出路、創(chuàng)造一些新機會。

最后補充一點，目前生成式AI領(lǐng)域還沒迎來真正的競爭，大家都在試錯和探索階段，仍要時刻關(guān)注類似META/Google等大廠的切實進(jìn)展，盡管大廠有大廠的組織效率問題，但畢竟僅這兩家就超過1,200億美金的利潤，誰知道這些大廠有沒有暗地里兩條腿走路呢？只是當(dāng)下犯不著和一家擅長營銷、營收還在十幾億的初創(chuàng)企業(yè)干架。

還得留意一點，OpenAI這個神奇公司，去年上演了全球驚嘆的宮斗戲后，首席科學(xué)家Ilya已經(jīng)很久沒發(fā)聲，這次Sora發(fā)布也就他沒出聲。此外，另一位初創(chuàng)成員、技術(shù)大牛Andrej Karpathy恰巧在Sora發(fā)布前宣布離職，他之前是特斯拉自動駕駛的負(fù)責(zé)人，對FSD的發(fā)展起到關(guān)鍵作用。

他們出去后會做什么？聯(lián)合做點事還是一起去特斯拉幫襯？這么看，OpenAI接下來除技術(shù)突破外，好戲應(yīng)該也免不了，拭目以待。