Sora开年“王炸”引发行业巨震，马斯克：特斯拉一年前就能做到，只是训练算力不足。
春节期间，全球AI热点涌现，利好频出。Open AI发布文生视频新品Sora，英伟达正式发布此前已经有所展示的AI本地部署 RAG工具Chat with RTX，谷歌更新Gemini至1.5版本。
当地时间2月18日，有X用户发文分析比较Sora和特斯拉FSD V12，马斯克对此回应称：
“特斯拉在大约一年前就能以精确的物理生成真实世界的视频。这并不是超级有趣的事情，因为所有的训练数据都来自汽车，所以视频看起来就像是来自一辆特斯拉，尽管是动态生成的（而不是记录下的）。”
但马斯克同样指出，算力不足是训练中止的主要原因：
“我们的FSD训练算力不足，所以还没有使用其他的视频进行训练，但当然是可行的。今年晚些时候，当我们有空余算力时，就会进行训练。”
据悉，在2023年6月，特斯拉自动驾驶负责人Ashok Elluswamy在一场主题演讲上表示，特斯拉在该团队提供的数据集上训练了一个从文本生成视频的生成模型，只需简单的英语提示就能生成一个样本的多种变体。
Open AI的Sora则是基于Transformer架构和扩散模型的基础上生成符合物理定律的高质量视频。根据Open AI的技术文档说明，随着训练计算量的增加，样本质量明显提高， 这同样证明了，在多模态时代下，算力需求将成为最核心的瓶颈之一。
在算力需求的乐观预期驱动下，Open AI带头启动了AI芯片投资计划。日前有报道称，Altman正在积极为7万亿美元打造芯片帝国的梦想找“金主”,拟打造全球芯片供应链，来彻底重塑全球半导体行业。
一直以来，Altman十分关注AI芯片的供需问题：2018年，Altman个人投资了一家AI芯片初创公司Rain Neuromorphics；2019年，Open AI花费5100万美元购买Rain的芯片； 去年11月，Altman为一家代号为“Tigris”的芯片企业寻求数十亿美元的资金。
国盛证券分析指出，从近期的行业热点来看，算力需求充分乐观的观点将持续被验证；从远期来看，算力需求或持续超出想象，如果仅依靠台积电的先进制程产能进行供应，或难以满足未来AI用户持续增长带来的供应缺口。对Open AI来说，构建一套由自己领导的算力产业链，当下来看是切入基础设施领域的可行方案。
