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在硅基规则下，虚拟和物理之间的终极分别是元宇宙和人形机器人，其中SORA是桥梁。 2024年属于Sora，毫不夸张。
@数科星球原创
作者丨袁静
编辑丨大兔
OpenAI 的 SORA** 大模型近日首次推出并发布，引发热议。
与其他大型模型不同，该模型是一个数据驱动的物理引擎，可根据用户提示生成高质量的**。
它的上映，首先对**、以**为载体的影视行业产生了强烈的影响。 甚至可以说，它无限地降低了创意、生产甚至艺术的门槛。
为了剖析SORA的本质，Digital-Planet（ID：Digital-Planet）正在与行业领导者进行大规模的对话，以阐明行业见解并进行创新。
全球人工智能公司APUS创始人李涛认为：“我们正处于人工智能的伟大时代，如果你想成为红利或财富的一部分，你需要足够敏感”，他指出，拥抱时代变迁的关键在于进化学习，其中需要学会如何驾驭、使用、产生甚至影响新技术的发展方向。
此前，我们曾在“与APUS创始人李涛对话：AIGC是一场发生在互联网行业的”工业革命”已经表达了一些意见。 在文生**浪潮来临之际，他的认知迭代得到了更新。
SORA推出背后的问题
在李涛看来，SORA的出现反映了三个问题。
首先，技术上已经证明，可以创建无限接近现实的场景。 在某种程度上，SORA的模拟**使得很难区分真实和虚拟。 从好的方面来说，人工智能生成的**拓宽了人类对创造、真实性和未来的看法。 但不利的一面是，“真实”和“虚拟”之间的界限已经模糊，这使得定义和理解真实或虚拟变得更加困难。
其次，SORA表现出很强的学习能力。 “我认为，这种学习能力不仅仅局限于对数据的吸收和处理，还在于对逻辑和规则的深入理解和应用。 ”
作为一个自学模拟器，Sora现在正试图学习人类拥有的规则和逻辑。 一个更生动的比喻是：就像有光就会有影，火会被点燃一样，空的人形智能具有高速学习能力、反应能力和反应速度。
第三，SORA的出现客观地反映了我们在芯片和算力领域的落后。 “纵观SORA的能力建设，会发现这与OpenAI在人工智能领域的深耕是分不开的”。他提到。
英伟达和SORA就像一面镜子，它们的成功反映了中美在AI领域的差距。 李涛认为，这反映出中国人工智能的能力远远落后于前者。 他向Digi-Planet强调，弥合差距的根本途径是加强芯片研发，努力提高算力水平。 这已成为中国人工智能发展的重中之重。
SORA推出后
SORA的推出已经成为每个投资机构的话题，在大型模型行业也是如此。 如果说2023年的“百模大战”属于变形金刚的内卷，那么在2024年初，行业格局已经完全不同了。
李涛认为，SORA和GPT不是同一个模型。 “它与GPT完全不同，这是SORA最大的区别。”，可以理解为新飞机上的新竞争“在我看来，它具有破坏性、爆炸性和战略性。 ”
从技术上讲，之前的AI模型都是人们在对现实世界进行分析后对文明、知识和常识的处理。 人们在将现实世界的内容数字化后，就已经“失真”了，然后产生了“失真”，这将导致进一步的“失真”。
Sora的最终目标是构建渲染真实物理世界的模型（与以前的任何其他模型都不同）。 这导致了人们无法区分现实世界和虚拟世界的后果。 在能够处理现实世界与虚拟世界过渡的前提下，SORA的出现将极大地推动元宇宙的实现“它甚至会模糊AR或VR行业的界限”。李涛说。
另一点是应该强调SORA的学习性质。
李涛打了个比方：“这就像有光有影的地方，如果你被刀割伤，它会受伤流血，这是现实世界中的逻辑关系。 ”在他看来，Sora正在学习现实世界的规律，而这种学习模式正在接近人类智能或人脑的学习模式。
“我们可以看到，这样做的好处是，它可以通过SORA在任何两个场景、任何两个场景、任何两个元素之间建立。 ”从根本上说，它将推动逻辑关系的进步，作为学习引擎，它可以被看作是超越人类的“智能大脑”。
总而言之，与人类相比，Sora 的学习速度、存储能力以及构建和渲染能力远远超过一个人。 这种由强大的计算能力支持的能力可以将学习过程压缩到很短的时间内。
此外，李涛还**，OpenAI一定会结合GPT和SORA来重构数字物理世界。 “SORA最有影响力的一点是，它将不断分析和学习人类常识，并通过7*24小时不眠不休的方式结合算力来放大和复制数字世界。 ”当算力足够大时，其学习能力将大大超过全球80亿人的学习速度加起来。
新的竞争格局和技术分析
人工智能未来的竞争格局如何？ 答案是计算能力。
纵观AI发展史，我们可以看到一条清晰的路径：**-参数-算力竞争。 这种逻辑的背后是芯片霸权。
在IT信息化领域，企业的竞争优势已经从编程优势向参数优势和算力优势转变。 “现在，参数竞争有了新的变化，你会发现SORA的参数并不大，是一个很小的模型，但它的影响非常大，它依赖于高工艺芯片和强大的GPU算力。” 李涛说。
李涛也估计，OpenAI未来只会服务于自己，会开发自己的芯片，不会是通用的。
此外，未来AI可以开发自己的芯片，所有的设计和制造都将通过AI完成：AI将完成所有定制服务，绕过通用芯片的束缚，形成闭环。 对国内企业的警告是，短期内，AI行业将很难赶上英伟达或OpenAI，尽管两者已经密不可分，相距甚远。
然而，好消息是，国内公司正在深入研究SORA技术的核心。
李涛分享了他对Digital-Planet（ID：Digital-Planet）的看法，他认为SORA是一种由MOE结构控制的分布式学习模型。 换句话说，如果它有一台拥有 100 万个 GPU 的机器，它可能会将这 100 万个单元分成 10,000 个单元的组，每个组有 100 个 GPU 来完成不同的独立项目。 ”
在决策单元方面，李涛认为，SORA一流的控制单元的架构也发生了变化。 “过去可能不是由小型控制单元控制的（比如10000个GPU中的一个辅助控制单元，另外9999个负责工作），但5000个单元用于形成决策单元，另外5000个单元用于'手脚'工作。 ”
从根本上说，SORA的每个单元都负责一个不同的垂直领域来学习不同物理世界的知识，因为学习不同的物理世界需要不同的逻辑。
最后，除了在探索未知的物理世界方面有很大的好处外，SORA还改变了计算能力单元的使用规则：“对未知物理世界的探索可以不断延伸，只需要增加算力单位来探索，不是1亿个GPU，但可以用100个GPU作为算力单元或1000个GPU作为算力单元来实现”。“李涛补充道。
从技术上讲，通过单独的计算单元进行学习和计算是一项重大创新。 这种模式是一种分布式学习模型，严重依赖计算能力，并由MOE结构控制。 “它甚至不叫分布式计算，如果它和我们推测的一致，你知道它有多强大，几乎很难赶上。 ”
对SORA转型的回应
面对SORA带来的颠覆性变化，老百姓有哪些应对措施？
在与李涛的对话中，我们总结了三点：
首先，短期内要学习和控制SORA：普通人需要积极学习和掌握SORA相关技术，理解和应用这个模型。
这样，我们才能在AI时代保持竞争力。 通过对SORA工作原理和应用场景的深入研究，相关从业者可以更好地发挥自身在内容生成、影视制作等领域的优势。
其次，从中期来看，需要快速学习SORA内核：面对SORA的快速发展，AI从业者需要不断提升自己的学习能力，跟上SORA的步伐，确保自己在AI领域不落下。
第三，从长远来看，要加强产业间芯片的设计、研发和生产：人工智能的发展是一个从一流参数到算力的竞争过程，芯片是人工智能演进的基础。 因此，只有提升算力，才能推动AI技术的创新发展。
就中国而言，如何应对算力挑战，需要加快芯片研发进程，通过提升芯片性能和效率，为AI提供更有力的底层支撑。
李涛认为：“当空开始成为智能大脑时，它可以像人类一样从真实的物理社会中学习，可以重建和渲染一个新的物理社会，并且具有无法与现实世界区分开来的一致性和连贯性，它会有多可怕，这就是人脑的过程。 ”
现在，SORA正在像人脑一样工作，从物理世界中学习，然后重新渲染和构建它。
结局：思考、学习和进化
在这个时代，普通人应该如何应对未来的挑战？
李涛直言不讳地说：“要想跟上这个时代，当有新的东西出现时，你必须冷静下来，让自己更深入地思考，我们必须想办法去捕捉这个大时代的财富，或者捕捉大时代的红利，成为财富和红利的一部分。 ”
他认为，当像SORA这样的新事物出现时，它必须足够敏感地思考，然后深入学习，最后进化。 而所谓的进化，其实就是要学会如何驾驭、使用、生产它，甚至影响它的方向。