Is Sora stuck in the research quagmire? OpenAI loses 5 billion in a year, Goldman Sachs report mistakenly triggers AI stock earthquake!

Sora 面臨研究困境，原因包括安全風險與好萊塢合作。OpenAI 的 Sora 自發布以來未全面開放，背後原因複雜。高盛錯誤解讀 ChatGPT 流量下降，引發市場恐慌，導致 AI 股票遭拋售。多位藝術家利用 Sora 進行創作，但 Sora 仍是未兑現的"期貨"。同時，其他 AI 視頻模型逐漸嶄露頭角，給 OpenAI 的市場地位帶來壓力。

Sora 深陷研究困境？

Sora 在今年二月發佈後，至今還是「期貨」，為何遲遲不開放呢？

就在最近，外媒 CNBC 曝出，OpenAI 的 Sora 模型之所以鴿了這麼久，原因在於「和政策制定者的對話」。

早在 2 月底，彭博社就曾報道，考慮到今年的美國大選，OpenAI 希望竭力避免安全風險。

此外還有一個原因，就是當時的 Sora 在技術上尚未準備好發佈。

「期貨」遲遲不兑現，背後原因複雜

Sora 橫空出世以來，後繼者爆發成山，但它還從未真正全面開放。

OpenAI 官方賬號時不時便會放出，一段藝術家們用 Sora 生成的視頻。

這不，最新視頻中，一位新加坡藝術家 Niceaunties，用 Sora 嘗試了一個「衰老、美麗、自由和樂趣」主題的項目。

Niceaunties 為其命名「阿姨的雞蛋」。

另一個新視頻是由居住在倫敦的韓裔藝術家 David Sheldrick，用 Sora 創作的一個時裝秀展。

看後的網友，紛紛表示驚豔。甚至，有人還將其描述為一場藝術運動的誕生。

對於許多人來説，也只能望梅止渴，OpenAI Sora 還只是藝術家們手裏的工具。

顯而易見的是，AI 視頻模型中，諸如 Runway Gen-3 Alpha、Dream Machine，以及國產爆火視頻模型，不僅接近 Sora 實力，還可以免費用。

就連，Midjourney 準備官宣 AI 視頻模型。

OpenAI 遲遲不發，究竟是何原因？

外媒稱，Sora 可能在研究上陷入了困境。一方面是必須要和政府深入探討安全風險；另一方面則亟需好萊塢和藝術家們的入駐合作。

有網友對此猜測，Sora 必須接受審查才能放出。、

另一方面，OpenAI 用 YouTube 數據訓練模型，面臨相關的潛在法律問題，也是一個因素。

3 月，OpenAI 首席技術官 Mira Murati 在接受彭博採訪時，對 Sora 使用 YouTube 數據訓練，語焉不詳。

她只是表示，「我們用的是公開可用的數據，以及經過授權許可的數據」。

隨後的 YouTube 首席執行官 Neal Mohan 在採訪中，卻對這種可能性提出了警告。

Murati 曾表示，可以肯定的是，Sora 將在今年發佈。只不過首先需要降低生成的成本，目前 Sora 要比現有的其他 AI 系統昂貴得多。

雖不公開，但藝術家紛紛獲得試用

Sora 發佈以來，能夠拿到內測資格的好萊塢藝術家們，早就呈現了 OpenAI 未來想要重點發力的方向。

3 月，OpenAI 先是放出了首批七位藝術家們，用 Sora 生成的視頻。

比如，令許多人印象深刻的「氣球人」勵志短片。

緊接着 5 月，編劇兼導演 Paul Trillo 發佈了首支用 Sora 製作的官方 MV。

為了製作這段 4 分鐘視頻，他肝了 6 周，一共生成了多達 700 個片段，並最終從其中挑選 55 個成片。

不僅面向好萊塢，OpenAI 還向電影製片廠、媒體高管、經紀公司「推銷」Sora，希望電影製作人將其應用在作品製作中。

測試 Sora 模型的一位導演 Ashton Kutcher 預計，它將對電影行業產生深遠影響。

最新報道中，OpenAI 正在與紐約市美術館合作，向藝術家們提供 Sora 的訪問權限，以參加這次的 Strada 畫廊展出。

據介紹，Strada Nuova: New Road 藝術展，為期三週。

許多藝術家、研究人員、學者、以及物理與數字藝術交叉的創意人士，都將前來參展。

策展人 Paul Hill 表示，大約 6 個月前，便與 OpenAI 展開合作，向藝術家們提供可訪問的 AI 工具。

其中，不僅包括 Sora 視頻生成器，還有 Voice Engine 語音生成器、Dall-E 3 圖像生成器、ChatGPT，以及教育資源和藝術家津貼。

一位跨學科的藝術家 Minne Atairu，過去 4 年裏一直在探索 AI 工具在藝術中的應用。

她使用 AI 生成 2D/3D 圖像，以及視頻等作品，聚焦於黑人歷史檔案中，未被充分研究的領域。

在這次展覽中，Atairu 用 Sora 生成了 Regina Gloriana 視頻，靈感源自上世紀 90 年代，尼日利亞製作的超自然恐怖電影。

Sora 開發者認為，該模型現在的水平，相當於早期的 GPT-1。就像 GPT-1 證明了語言模型可以 Scaling 一樣，Sora 可能像 GPT 系列，逐漸獲得新的、意想不到的能力。

由此，進一步 Scaling 視頻生成式 AI 模型，可能會帶來革命性的新應用。

不過，值得注意的是，GPT-1 很早就出現了，直到 GPT-3 之後才真正開啓商業計劃之路。

高盛剛撤回「AI 泡沫」言論，卻又誤讀「ChatGPT 崩盤」

除了無限鴿下去的 Sora，OpenAI 最近還有別的壞消息。

高盛的一份報告，錯誤解讀了 ChatGPT 流量的下降，這直接加劇了人們對 AI 股票的負面情緒，開始紛紛拋售！最近，高盛分析師 Peter Oppenheimer 發佈了一份報告。

報告中的一張圖表顯示，ChatGPT 的流量在最近幾個月以來直線下降。

緊接着，《金融時報》轉載了這張圖表。這下好了，金融市場十分敏感的「AI 泡沫」故事，又有了新素材。大家對 AI 股票的負面情緒，再一次被引爆！

然而，這次，屬實是金融圈太過一驚一乍了。仔細看這位高盛分析師的報告，有一個大 bug。仔細看，分析師引用了 Similarweb 的數據，但卻並未考慮到 OpenAI 最近將域名從「chat.openai.com」更改為「chatgpt.com」的情況。

域名這麼一改，「chat.openai.com」的流量自然就會下降了。

實際上，如果去看 Similarweb 自身的數據，就會發現完全不是這樣。

Similarweb 的每月 AI 服務顯示，ChatGPT 實現了 66.2% 的同比增長，依舊是迄今為止最受歡迎的生成式 AI 應用。

Claude 和 Perplexity 這樣的競爭對手仍在苦苦追趕，但尚未追上 ChatGPT。

OpenAI 最近宣佈，公司的每週活躍用户已經達到了 2 億人，是 2022 年 11 月的兩倍。

不僅如此，通過 API 使用 OpenAI 模型的情況，也在增加。

使用 OpenAI 模型的微軟應用，比如 Github Copilot，增長態勢也都一片大好。可以説，如果我們要盤點 OPenAI 面臨的挑戰，安全研究員的出走、高昂的成本肯定在列。但要説需求不足，那絕對不符合事實。

最近的一項分析表明，OpenAI 今年的收入，可能會達到 35 億到 45 億美元。對於一家 2022 年底才開始認真進行商業運營的公司來説，這個數據令人印象深刻。不過，這背後的成本，卻高達 85 億美元。

「投入過多，收益過少」續集來了

而最近，高盛也特別強調：我們並不是反對生成式 AI！

在 6 月，高盛曾發佈過一份報告，名為「生成式 AI：投入過多，收益太少？」。

這可能給人造成了誤解，讓人以為高盛在唱衰 AI。

實際上他們只是提出問題而已——注意，句子後面有個問號。

為了澄清，最近高盛分析師 Peter Oppenheimer 及其團隊發佈了續篇，更深入地講解了他們理解的所謂「科技的理性繁榮」。在報告中，他們是這樣分析的——

自 2010 年以來，科技行業創造了全球股權回報的 32% 和美國股市回報的 40%。這反映了更強的基本面，而非非理性的繁榮。
全球科技行業的每股收益增長了約 400%，而其他所有行業加起來，即使算上金融危機前的峯值，也僅僅實現了約 25% 的增長。

這麼看來，高盛並不認為 AI 是泡沫，不過，其中仍帶有一絲警告意味。

任何好的故事，都帶有其他危險性。

它可能會過度放大興趣，以至於壟斷了投資者的注意力，還會犧牲其他機會，導致人們對未來利潤產生不切實際的期望，這容易讓公司急劇降級。

而顛覆性的技術，幾乎總是經歷繁榮 - 蕭條 - 再繁榮的過程。

在最初的泡沫破裂後，追逐機會主義的跟風者被淘汰，大公司才會做出真正有用的事。

高盛表示，每個週期都會出現相同的風險和機遇——

從歷史上看，投資者往往過度關注創新者；他們低估了利用他人資本進入行業、藉此開發新產品和服務的新公司，也會低估非科技行業利用技術上產生更高回報的機會。

倖存者在死者的骨頭上犁地。在高盛看來，最初投資浪潮和資本支出，所留下的基建，為新產品和新服務做了鋪墊。

人工智能的泡沫，與其他領域並不完全相同。

因為，大多數主導公司，皆是從之前泡沫中脱穎而出的「贏家」。

這些科技巨頭，通過廣告盈利，也就意味着會有源源不斷大量投入資本支出。

高盛認為，儘管投入巨大，但 AI 領域的發展仍存在巨大不確定性。也就是，其他新玩家未來也有機會，在 AI 發展中取得一席之地。

當前 AI 領域的贏家「護城河」相當顯著，估值也不像泡沫，但該領域的新專利數量正在迅速增長，這表明新的競爭者將會出現，成本將會下降。
超大企業擁有雄厚實力投資 AI 模型的能力，但成本更低的開源替代方案，正在快速湧現。世界最大開源平台 HuggingFace 已有大約 65 萬個模型。這表明，大規模投資的增長和有競爭力的模型，正在 AI 領域湧現，正如之前幾波技術浪潮中所發生的那樣。

高盛補充道，正如競爭常常被低估一樣，創新資本支出的回報通常被高估，因為隨着時間的推移，技術的邊際成本會下降，產能會增加。
比如在互聯網的早期階段，電信公司曾被認為是贏家。

跟更具投機性、無利可圖的互聯網公司相比，它們似乎是更「安全」的帶來財富的途徑。

但最終贏家，一定是那些能夠「搭便車」來利用支出和產能，從而構建商業模式的公司。

許多這樣的公司，直到 2006 年智能手機和應用程序的出現，才浮出水面，隨後催生出一個個發展壯大的平台公司、共享出行、社交媒體。

總之，生成式 AI 不是泡沫。