openai又发布了一则令人振奋的消息，他们开发出了一款重量级的产品——sora文生视频模型。

据介绍，sora可以根据用户输入的文字指令，迅速生成一段长达一分钟的逼真电影质感视频。这一消息刚出来就引发了广泛的讨论，许多ai专家纷纷发表了自己的观点。

特斯拉的马斯克就感叹道：“人类愿赌服输。”，360集团的创始人、董事长兼ceo周鸿祎则预言：“agi实现将从10年缩短到1年。”

不可否认，sora的横空出世将对职业和社会产生深远的变革和影响。它既带来了挑战，也带来了机遇。在职业方面，sora可能改变视频制作、剪辑、动画设计等职业的工作方式。尽管这会减少对传统视频制作技能的需求，但同时也会创造出新的职业机会，例如ai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，也将对算力产生较大需求。以openai的数据为例，自2012年以来，ai模型训练所需的计算量每3-4个月就增长一倍。以 gpt- 3 模型为例，根据 lambdalabs 数据，该模型参数规模达 1750 亿，完整训练运算量达 3640pflop/s-days。模型完成单次训练 约需要 355 个 cpu 年并耗费 460 万美元。

经过进一步资料搜索发现，openai发布的论文显示，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”。这一技术路径的发展成熟，无疑需要大量的数据、大规模的参数以及巨大的算力作为支撑。特别地，由于视频训练所需的数据量本身就超过了文本，因此可以合理预见，sora模型将进一步加剧对ai芯片算力的需求。

算力的核心构成正是ai芯片，大模型发展造成的算力需求增大，也将刺激算力的核心构成ai芯片的需求。根据中原证券去年年底的一份研报中援引的数据显示，2023年全球ai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5年的年均复合增长率超过70%。目前，国内ai芯片代表厂商有寒武纪、海光信息、龙芯中科、燧原等等。

小结：

openai的sora模型的发布标志着ai技术的一次重大突破，它加速了agi时代的到来，也让我们看到了ai芯片厂商的机遇。国内的ai芯片厂商应该抓住这一机遇，加大ai芯片研发投入，提升ai芯片的性能，以满足日益增长的市场需求。同时，国内ai芯片厂商还需要关注国际市场动态，与全球的技术发展趋势保持同步，以确保其产品能够满足国内外ai芯片市场的需求。

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