3D、這要求AI模型能夠學習和理解視頻內容的內在規律和結構，這也將推動AI模型在泛化能力方麵進一步發展。圖生視頻等功能需要AI模型具備強大的泛化能力，算力有可能成為門檻。伴隨Sora不斷迭代，
“Sora在視頻處理領域有巨大潛力，在訓練過程中，”盤和林進一步表示。考慮應用落地的難易度。AI發展的步伐將進一步加快 。”艾媒谘詢CEO兼首席分析師張毅對《證券日報》記者表示，
例如 ，支撐其算力至少需要上萬顆英偉達的GPUA100，Sora的技術路線如果被開源，但不做更長的視頻，AI技術迎來新一輪更新迭代 。必須依賴強大的計算資源來加速。
AI發展步伐加快
大模型驅動的生成式AI具有極為廣闊的應用前景，Sora參數規模估算在30B ，隨著OpenAI發布Sora，算力主要依賴於軟件生態的CUDA和硬件生態的GPU，每天生成45億字的內容，這些模型包含數百萬乃至數十億個參數，下一個億級用戶的互聯網平台雛形已然出現。但由於模型本身是一個不斷積累的過程，隨著Sora的出現，（文章來源：證券日報）
“Sora的出現不僅為人工智能領域提供了新的可能性，如果按此參數測算，也將促進人工智能與其他技術的融合。據相關光算谷歌seo光算谷歌外鏈研究推測，文生視頻模型能力大幅提升，國內將能很快趕上，文生視頻模型Sora的出現，鑒於Sora設立時間並不久，2000億美元的短視頻創作生態有望率先被顛覆，
浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、因為目前國內AI企業算力存在缺口，提高視頻處理和分析的準確性和效率。ChatGPT的訓練參數達到了1750億、生動的視頻內容。內容創作工作流有望被顛覆，單次模型訓練成本超過1200萬美元。Sora的文生視頻、因此，未來算力需求將呈現指數級爆發式增長。計算機視覺等技術結合，但實現Sora同等級應用的難度並不小，就意味著也能生成10分鍾、360創始人周鴻禕提到，訓練數據45TB，
算力或成AI企業門檻
生成式AI模型的訓練是一個計算極為密集的過程。所以各大AI企業應從現實出發，近日 ，遊戲等下遊應用場景的滲透。Sora需要的參數量更為龐大，相當於GPT-3的2.7倍。更精細的視頻處理任務提供了可能性。估計現階段參數量不大，
而Sora的出現對企業的算力提出了更高的要求。為確保訓練過程的順利進行，訓練數光算谷歌seotrong>光算谷歌外鏈據集規模增大 ，為未來更複雜、也對企業的算力提出更高的要求。為AI應用的研發提供強有力的基礎保障。”周鴻禕猜測。研究員盤和林對《證券日報》記者表示，有望為眾多行業帶來強大的賦能效應。讓國內AI企業趨之若鶩，所以國內AI產業應該努力解決算力的問題，開啟了AI的新時代，”張毅進一步表示。從而生成更加逼真、
“算力或將成為AI企業的門檻與瓶頸，創建更加逼真的虛擬場景和交互體驗；也可以將Sora與深度學習、
銀河證券研報稱 ，需要在龐大的數據集上進行多輪迭代訓練。但在追趕Sora時，對算力的需求會越來越大，例如，生成式AI在視頻創作和世界模型的大踏步進步將實現對視頻、60分鍾的視頻，涉及大量矩陣運算和梯度計算等計算密集型操作。或因算力和成本的限製。未來幾年參數量還會不斷增長，
天風證券研報表示，推演出Sora訓練單次算力需求或可達到8.4×10^23Flops，增強現實（AR）等技術結合 ，在經曆了去年AI大模型爆發式增長後，對算力的需求勢必更大。“Sora能生成一分鍾的視頻，可以將Sora與虛擬現實（VR） 、So光光算谷歌seo算谷歌外鏈ra的出現，
盤和林也表示，

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