Sora爆火，一次典型的OpenAI式胜利

在2022年的春节，OpenAI推出的ChatGPT快速引爆了资本圈与AI圈，至此拉开了AI大航海的序幕。

到了今年，类似的故事也在发生。2月16日凌晨，在没有任何预兆和消息透露的情况下，OpenAI 突然发布了自己的首个文生视频模型：Sora。很显然，这给了整个AI行业一点小小的震撼。

相比市面上现有的AI视频模型，Sora展示出了远超预期的能力：不仅直接将视频生成的时长一次性提升了15倍，在视频内容的稳定性上也有不小的提升。更重要的是，在公布的演示视频里，Sora展示了对物理世界部分规律的理解，这是过去文生视频模型一大痛点。

随着Sora的发布，另一个有趣的事情是，为什么总是OpenAI？要知道，在Sora发布前，探索AI视频模型的公司并不少，包括大众熟知的Runway、Pika，也取得了不错的进展。 但OpenAI依然实现了降维打击。

这是一场 典型的OpenAI式胜利： 聚焦 AGI这一终极目标，不拘泥于具体场景， 通过Scaling Law，将生成式AI的“魔法”从文本延伸到了视频和现实世界。

‍‍‍‍‍‍‍在这个过程中，AI所创造的虚拟世界与现实世界的边界逐渐模糊，OpenAI距离AGI的目标也将越来越近。

01 降维打击的Sora

在Sora发布前，大众对文生视频方案并不陌生。根据知名投资机构a16z此前的统计，截至2024年底，市场上共有21个公开的AI视频模型，包括大众熟知的Runway、Pika、Genmo以及Stable Video Diffusion等等。

那么相比现有的AI视频模型，Sora所展示出来的优势，主要集中在以下几点：

一是视频长度的巨大提升。Sora生成长达1分钟的超长视频，这样内容长度远远高于市面上的所有AI视频模型。

根据a16z统计，现有的AI视频模型制作的视频长度大都在10秒以内，像此前大热的Runway Gen 2、Pika，其制作的视频长度分别只有4秒和3秒。60秒的视频长度，也意味着其基本达到了抖音等短视频平台的内容要求。

二是视频内容的稳定性。对AI视频来说，它们基本上是生成帧，在帧与帧之间创造时间上连贯的动画。但由于它们对三维空间以及物体应如何交互没有内在的理解，导致AI视频往往会出现人物扭曲和变形。

比如说，这样的情况经常会出现：片段的前半部分，一个人在在街道上行走，后半部分却融化在地面上——模型没有“坚硬”表面的概念。由于缺乏场景的三维概念，从不同角度生成相同片段也很困难。

但Sora的独特之处在于，其所制作的60秒视频不仅能够实现一镜到底，视频中的女主角、背景人物，都达到了惊人的一致性，各种镜头随意切换，人物都是保持了极高的稳定性。以下是Sora发布的演示视频：

Prompt:一位时尚女性走在充满温暖霓虹灯和动画城市标牌的东京街道上。她穿着黑色皮夹克、红色长裙和黑色靴子，拎着黑色钱包。她戴着太阳镜，涂着红色口红。她走路自信又随意。街道潮湿且反光，在彩色灯光的照射下形成镜面效果。许多行人走来走去。

三是深刻的语言理解能力使Sora能够精准地识别用户的指令，从而在生成的视频中呈现出丰富的表情和生动的情感。这种深层次的理解不仅局限于简单的命令，Sora还理解这些东西在物理世界中的存在方式，甚至能够实现相当多的物理交互。

举个例子，就拿Sora对于毛发纹理物理特性的理解来说，当年皮克斯在制作《怪物公司》主角毛怪时，为能呈现其毛发柔软波动的质感，技术团队为此直接连肝几个月，才开发出仿真230万根毛发飘动的软件程序。而如今Sora在没有人教的情况下，轻而易举地就实现了。

“它学会了关于 3D 几何形状和一致性的知识，”项目的研究科学家Tim Brooks表示。“这并非我们预先设定的——它完全是通过观察大量数据自然而然地学会的。”

毫无疑问，相比于其他“玩具级”的视频生成AI，Sora在AI视频领域实现了降维打击。

02 把视觉数据统一起来

从技术层面来说，图片生成和视频生成的底层技术框架较为相似，主要包括循环神经网络、生成对抗网络（generative adversarial networks，GAN）、自回归模型（autoregressive transformers）、扩散模型（diffusion models）。

与Runway、Pika等主流AI视频聚焦于扩散模型不同，Sora采取了一个新的架构——Diffusion transformer 模型。正如它的名字一样，这个模型融合了扩散模型与自回归模型的双重特性。Diffusion transformer 架构由加利福尼亚大学伯克利分校的 William Peebles 与纽约大学的 Saining Xie 在 2023 年提出。

在这个新架构中，OpenAI沿用了此前大语言模型的思路，提出了一种用 Patch（视觉补丁）作为视频数据来训练视频模型的方式，是一个低维空间下统一的表达单位，有点像文本形式下的Token。LLM把所有的文本、符号、代码都抽象为Token，Sora把图片、视频都抽象为Patch。

简单来说，OpenAI会把视频和图片切成很多小块，就像是拼图的每一片一样。这些小块就是Patch，每一个补丁就像是电脑学习时用的小卡片，每张卡片上都有一点点信息。

通过这种方式，OpenAI能够把视频压缩到一个低维空间，然后通过扩散模型模拟物理过程中的扩散现象来生成内容数据，从一个充满随机噪声的视频帧，逐渐变成一个清晰、连贯的视频场景。整个过程有点像是把一张模糊的照片变得清晰。

按OpenAI的说法，将视觉数据进行统一表示这种做法的好处有两点：

第一，采样的灵活性。Sora 可以采样宽屏 1920x1080p 视频、垂直 1080x1920 视频以及介于两者之间的所有视频（如下列3个视频）。这使得 Sora 可以直接以其原生宽高比为不同设备创建内容，快速以较低尺寸制作原型内容。

第二，取景与构图效果的改善。根据经验发现，以原始宽高比对视频进行训练可以改善构图和取景。比如，常见的将所有训练视频裁剪为正方形的模型，有时会生成仅部分可见主体的视频。相比之下，Sora 的视频取景有所改善。

为什么OpenAI能够想到将视觉数据进行统一表示的方法？除了技术原因外，也很大程度上得益于OpenAI与Pika、Runway，对AI视频生成模型的认知差异。

03 世界模型，通过AGI的道路

在Sora发布前，AI 视频生成往往被人看作是AI应用率先垂直落地的场景之一，因为这很容易让人想到颠覆短视频、影视/广告行业。

正因为如此，几乎所有的 AI 视频生成公司都陷入了同质化竞争：过多关注更高画质、更高成功率、更低成本，而非更大时长的世界模型。你能看到，Pika、Runway做视频的时长都不超过 4s 范围，虽然可以做到画面足够优秀，但物体动态运动表现不佳。

但OpenAI对AI视频生成的探索更像是沿着另一条路线前进：通过世界模型，打通虚拟世界与现实世界的边界，实现真正AGI。在OpenAI公布的Sora技术报告里，有这样一句话：

“我们相信Sora今天展现出来的能力，证明了视频模型的持续扩展（Scaling）是开发物理和数字世界（包含了生活在其中的物体、动物和人）模拟器的一条有希望的路。”‍

世界模型，最早是由Meta 首席科学家杨立昆（Yann LeCun）在2023 年 6 月提出的概念，大致意思是可以理解为是要对真实的物理世界进行建模，让机器像人类一样，对世界有一个全面而准确的认知，尤其是理解当下物理世界存在的诸多自然规律。

换言之，OpenAI更愿意把Sora 视为理解和模拟现实世界的模型基础，视为 AGI 的一个重要里程碑，而不是AI应用落地的场景。这意味着，相比其他玩家，OpenAI永远用比问题更高一维度的视角看待问题。

在实际情况里，这会让解决问题变得更加容易。正如爱因斯坦说过，我们不能用创造问题时的思维来解决问题。从这个角度上说，也能够解释为什么OpenAI总能时不时给行业来点小震撼。

尽管从目前看，AI生成的视频仍然有着各种各样的问题，比如模型难以准确模拟复杂场景的物理，也可能无法理解因果关系的具体实例，但不可否认的是，至少Sora开始理解部分物理世界的规则，让眼见不再为实，基于物理规则所搭建的世界真实性遇到前所未有挑战。

当大模型从过去文本中学习的模式，开始转为向视频和真实世界学习。随着Scaling Law的逻辑在各个领域涌现，或许赛博世界与物理世界的边界将变得更加模糊。

免责声明:本文（报告）基于已公开的资料信息或受访人提供的信息撰写，但读懂财经及文章作者不保证该等信息资料的完整性、准确性。在任何情况下，本文（报告）中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。