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中國創業者,不敢追Sora

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Sora現身近一個月,卻未能在國內掀起如同ChatGPT時期的緊追不舍之態。


科技大廠仍停留在內部探索、研發Demo的階段:字節推出AI生成視頻產品Boximator,騰訊研發了視頻生成模型VideoCrafter,百度發表了統一模式視頻生成系統UNiVG。至于究竟何時會推出“中國版Sora”,大廠用靜悄悄回應著外部期待。


恒業資本創始合伙人江一告訴字母榜,投入產出比或將是困擾國內大模型玩家選擇跟進的一大因素。在追趕Sora之前,目前在對話大模型領域尚處在GPT-3.5的國內頭部玩家,對于是否要追趕上GPT-4的水平,“實際上他們也都有擔憂:一方面想要證明自身價值,至少要做到Meta開源模型Llama 2的水平;另一方面,Meta新一代開源模型Llama 3即將發布,屆時萬一投入重金后的自研模型,水平不及Llama 3乃至遭遇OpenAI自身的開源模型競爭,很可能導致前期投資‘竹籃打水一場空’。”


高企的成本,不僅困擾著大模型訓練廠商推出Sora的步伐,而且同樣阻礙著創業者率先體驗Sora的熱情。


在ChatGPT引爆新一輪AI應用熱潮后,定位桌面機器人的小麗智造創始人兼CEO胡捷,一度找上國內某大廠商談合作,希望將其大模型能力嵌入自家硬件。不過,在前者報出的數百萬元合作費用面前,胡捷最終選擇了國內一家二線大模型廠商,費用降低了近乎十分之一。


需要更多算力支持的視頻大模型Sora,其應用成本更是胡捷這類初創公司難以承擔的代價,等待越來越多國產平替方案的出現,可能是更具性價比的選擇。


除了用不起之外,Sora在視頻生成方面存在的精確度等Bug,也讓一些支付得起C端使用成本的創業者,不敢輕易替換掉人工。


坐擁百萬粉絲的上海市錦天城律師事務所律師候朝輝,以法律博主的身份運營著兩檔視頻對話欄目《知V見》和《披荊斬棘的律師》,其視頻時長在10-30分鐘之間。為了保證長視頻的信息精確度和畫面精致感,候朝輝以15000元月薪,雇傭了一個專業剪輯師。


Sora出現后,候朝輝并沒有下意識覺得可以每月節省15000元成本了,“我不會自己去學,肯定讓剪輯師去學,他如果學會這套AI工具,就可以將效率變現,接更多活,賺更多錢。”



ChatGPT爆火之后,胡捷開始有了將大模型對話能力融入自家產品中的想法,嘗試打造一個桌面機器人結合類ChatGPT的新交互方式。


(用戶) 語音對話的過程中,ChatGPT的生成過程是以一個個點的形狀呈現,我們借助屏幕為其配備了一個對應口型的虛擬人形象,可以把ChatGPT吐回來的文字,讓虛擬人開口講出來?!焙菡f道。


為了實現上述意圖,胡捷首先找到了一家自研大模型的國內大廠,希望直接接入對方的對話大模型產品,但后者報了一個300萬元左右的合作價格,還設置了終端使用量要達到過萬臺的門檻。


對于這家去年才剛剛成立、初始團隊在10人左右的初創企業而言,無論是大廠給出的報價,還是設備出貨量要求,都超出了胡捷能夠承受的范圍。


退而求其次,胡捷最終選擇了國內一家二線大模型廠商,后者按年收費,報價只有幾十萬元,且在定制開發上配合度更高,“盡管大模型能力沒那么強,但是能滿足我們初期的要求。而且開放性比較強,允許我們接入第三方大模型,他們提供開發對接服務?!?/p>


Sora引爆新一輪大模型熱議后,胡捷們也開始等待國內平替的到來。 但平替究竟何時會來,卻不像ChatGPT時期那么有確定性了。


在江一看來,國內大模型廠商想要追趕OpenAI,保持一個相對領先優勢,在資源投入上需要優先考慮總成本領先,即能否用比競爭對手低的成本,訓練出足以媲美行業頭部水平的大模型,其次才是基于數據和場景打造差異化。


在推動大模型性能不斷迭代過程中,其所需要的算力等各類資源也呈指數級增長。ChatGPT成功運行的背后,最少需要一萬張英偉達GPU提供算力。迭代到GPT-4后,其所需的英偉達GPU數量被爆超過了2萬張,價值達數億美元。


面對越拉越大的投入產出比,在江一看來,國內大模型廠商擔憂的,不是能不能做出Sora,而是 投入重金研發后,做著做著突然被硅谷的開源模型突襲,“你的價值就幾乎歸零了?!?/strong>



對于那些直接付費使用C端大模型產品的創業者而言,盡管免去了用不起的煩惱,但在大模型生成內容的“幻覺”問題尚未解決之前,想讓他們跳過人工成本,自己用上Sora,還有點難。


專注長視頻創作的候朝輝,為了確保畫面的精確和精致感,平時需要用到專業相機拍攝,大容量的視頻素材使得剪映一類的傻瓜式剪輯軟件,根本無法滿足需求,日常剪輯只能用達芬奇等專業軟件,這也迫使他以每月15000元的價格,在上海雇用了一個專職剪輯師,保證一個月能剪出兩條視頻。


除此之外,候朝輝還會不定時發布訪談視頻,后期剪輯則以一條3000元的價格外包了出去。


ChatGPT時期延續下來的內容不準確、部分數據陳舊等問題,在采取同源技術架構的Sora身上也難以幸免。 在候朝輝看來,即便真等到Sora公測那一天,也是讓剪輯師去學,而不是自己去學習如何使用,“ (說到底) 這個工具還是要有人去操作,它很難在短期內把一個人淘汰掉,更多可能帶來效率的提升,然后剪輯師就可以接更多活,賺更多錢?!?


即便是被外界視為影響最大的游戲影視領域,Sora的實際應用效果也存疑。


在游戲行業,哪怕是獨立游戲,都不存在用不起AI工具的情況。但AI究竟能發揮多大效用,則是另一回事。獨立游戲制作人阿圖 (化名) 曾經期待用AI繪圖,減輕長期占游戲行業重頭支出的游戲畫師的工作量,但是真的讓AI畫“秦王繞柱”,結果出來的效果是“秦王在跳鋼管舞”。


Sora演示效果看起來很厲害,但阿圖擔憂的另一個點在于, 制作者還要考慮市場是否買賬 ,“類Sora的AI工具大量應用在游戲行業,不僅要考慮技術本身的完善程度,還要考慮市場的反應。在消費心理上,用戶是否認可制作方在游戲中大規模地使用Sora,會不會覺得這是在偷工減料?對于部分用戶來說,他愿意為了畫師的畫工,特效師的構思付費,但用AI生成的文本、畫面,并非是畫師設計的,這算不算是在糊弄消費者?在這一點上,目前許多科技媒體調研時,都似乎忽略了市場的反映,而我認為這恰恰是很重要的?!?


基于上述種種擔憂,阿圖的團隊,即使使用AI工具,更多也只是做一些邊角料的工作,比如畫一些概念,做一些配色嘗試,目前還沒達到可以替代部分崗位的應用程度。


獨立導演杜蘭馨甚至比阿圖更進一步,基于AI制作帶來的人員投入和精力問題,在其影視公司內,他沒有嘗試引入AI制作,“如果把時間和精力耗費在AI如何應用上,可能還完不成公司接下的案例?!?/p>


在杜蘭馨看來,如同用文生圖產品一樣,要想應用類Sora的工具,影視從業者還需要懂AI語言,掌握一定的技巧,才能生成想要的視頻效果?!暗悄壳暗挠柧?,工作量似乎并沒有被消減,寄望用AI減少人力成本的初衷可能只是想象中的美好,實際工作量從自己繪圖,變成了重復下達指令訓練AI繪圖,在這個過程中,不只是人掌握了技巧,也是AI訓練了人?!?/p>


杜蘭馨認真算了一筆賬,以影視公司剪輯師為例,假設此前負責初級剪輯的剪輯師,月薪8000元,主要工作是收集整理素材,如果可以用Sora代替初剪,就可以節省這部分支出。但同時,公司需要把文生視頻的指令輸入工作交給高級剪輯師,那么就要上調高級剪輯師的工資。最終只有類Sora的工具應用節約成本,足以抵消上調薪資帶來的支出,影視公司才不會虧本。



Sora在視頻生成方面的各類Bug,同樣是OpenAI遲緩推出的重要原因之一。在官網介紹中,OpenAI提醒道,Sora可能難以準確模擬復雜場景的物理原理,并且可能無法理解因果關系,還可能混淆提示的空間細節,例如混淆左右,并且可能難以精確描述隨著時間推移發生的事件,例如遵循特定的相機軌跡。


根據部分拿到內測名額的博主分享,Sora在物理方面遇到的困難,在表現腿部特征,或者行走方面,尤為明顯,如經常生成雙腿交叉和相互融合的畫面。


導致Sora在內容生成上出現各類“幻覺”的背后技術動因,在與其采用了與ChatGPT一樣的Transformer架構。


這也是胡捷將 ChatGPT視為一個革命性產品,而將Sora的到來,認為是一種延續性創新的原因之一?!癝ora出來之后,你可以認為是在鐵軌上運行的火車,變成了高鐵。Claude 3的發布,同樣如此,給我的感覺就是速度由原來的300km/h,提升到了350km/h、400km/h,只是沿著既定路線的彼此較勁,而非顛覆性的突破。”


江一同樣對Sora可能給行業帶來的所謂“革命性沖擊”,持懷疑態度。在他看來,Sora再更新兩三個版本,可能就會觸摸到技術迭代的天花板,然后慢慢被后來者追平差距。就像之前國內的語音翻譯大戰,一開始領先的科大訊飛,最后其實跟搜狗之間翻譯結果差不太多,“從商業角度考量,大模型這場混戰中,廠商也應該優先追求最小可行化產品,先商業化,然后再在往前走的路途中盡善盡美?!?/p>


過去一年中,上述競爭姿態已經在對話大模型上上演過一次。隨著越來越多玩家推出大模型部署服務,在日益激烈的商業化比拼中,大模型私有化部署的價格,“從一開始的幾千萬報價,降到一千多萬,后來又降到幾百萬,乃至100萬,直到現在降到了50萬?!苯槐硎尽?/p>


本文來自微信公眾號: 字母榜(ID:wujicaijing) ,作者:趙晉杰、馬舒葉,編輯:趙晉杰

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