目前，各大科技企业正处在内部研发与探索阶段。字节跳动推出AI生成视频产品Boximator，腾讯紧随其后研发出VideoCrafter，百度则发表了统一模式视频生成系统UNiVG。然而，面对何时能打造出匹敌Sora的国产模型，各家巨头在高昂的成本压力下选择了低调应对。恒业资本创始合伙人江一在接受字母榜（ID：wujicaijing）采访时表示，对于已处于GPT-3.5水平的国内头部对话大模型玩家来说，是否要迎头赶上GPT-4的技术标准是个两难抉择。他们既想通过达到或超越Meta开源模型Llama 2的水准来证明自身实力，又担忧在Meta即将发布的Llama 3面前，重金投入的自研模型可能无法与其竞争，甚至会遭遇OpenAI开源模型的冲击，导致前期投资化为乌有。
高昂的成本不仅延缓了大模型训练厂商跟进Sora的步伐，也冷却了一些初创公司率先采用Sora的热情。小丽智造创始人兼CEO胡捷，在ChatGPT掀起的新一轮AI应用热潮中，曾寻求将大模型能力整合入自家桌面机器人硬件中。然而，在面临数百万元的合作费用时，胡捷最终选择了与二线大模型厂商合作，成本大幅降低了约十分之一。对于像胡捷这样的创业者来说，需要更高算力支持的视频大模型Sora的应用成本无疑是难以承受之重，等待性价比更高的国产替代方案成为更为明智的选择。
除去高昂成本外，Sora在视频生成精确度等方面的缺陷，也让部分财力允许的创业者对替换人工保持谨慎态度。例如拥有百万粉丝的上海市锦天城律师事务所律师候朝辉，在运营《知V见》和《披荆斩棘的律师》两档视频对话栏目时，坚持雇佣月薪15000元的专业剪辑师以保证长视频的精确度和画面质量。虽然Sora出现后，候朝辉并没有立即考虑用AI取代人工剪辑，而是寄希望于剪辑师能够掌握这项技术，从而提高工作效率并拓宽业务范围。
在ChatGPT爆火之后，胡捷尝试将类ChatGPT的大模型对话能力融入到自家产品中，打造全新的桌面机器人交互方式。然而，与一家国内大厂洽谈合作时，对方提出的300万元左右的合作费用以及过万台设备出货量的要求，超出了刚成立不久的小丽智造所能承受的范围。无奈之下，胡捷转而选择了一家二线大模型厂商，年费仅几十万元，并且更愿意配合定制开发，尽管其模型能力稍弱，但能满足初期需求，同时开放性更强，可接入第三方大模型。
Sora引发新一轮大模型热议后，胡捷和其他从业者都在翘首期盼国产平替方案的出现，然而这次的等待似乎不像ChatGPT时期那样具有确定性。江一认为，国内厂商想要追赶OpenAI并在资源投入上取得相对优势，首要关注的是能否以较低的成本训练出与行业顶尖水平相当的大模型，其次才是基于数据和场景实现差异化。然而，在大模型性能不断提升的过程中，所需的算力等资源呈指数级增长，巨额投入产出比的问题让国内厂商担忧，一旦硅谷开源模型突袭，他们的价值可能会瞬间归零。
对于直接使用C端大模型产品的创业者而言，即使没有成本负担，但在解决大模型生成的“幻觉”问题之前，完全依赖Sora还存在困难。以候朝辉为例，由于专业视频制作对精确度和艺术感要求极高，他宁愿继续支付高额的人工剪辑成本。类似情况在游戏影视等行业同样存在，尽管AI工具看似强大，但在实际应用中，效果和市场接受度仍有待验证。独立游戏制作人阿图表示，AI工具在游戏画师工作量减轻上的作用有限，而且市场反应也不容忽视。此外，独立导演杜兰馨认为，应用AI工具需投入大量时间和精力进行学习及训练，当前阶段，AI更多地是在辅助而非取代人力，节约成本的效果并不明显。
Sora在视频生成方面的各类Bug也是其迟迟未能全面推广的原因之一。OpenAI在其官网明确指出，Sora可能在模拟复杂物理现象、理解因果关系以及描述时间推移事件等方面存在困难，尤其是在表现人物行走动作时，时常会出现腿部交叉和融合等不自然的画面。这些技术局限性源于Sora采用了与ChatGPT相同的Transformer架构，使得它更像是现有技术框架内的延续创新，而非颠覆性突破。
【结论】
无论是胡捷还是投资人江一，均认为Sora虽带来了速度和技术层面的提升，但其革命性影响有待商榷。他们预测，随着技术迭代的发展，Sora在未来几个版本内可能会触及天花板，然后被后来者逐渐缩小差距。因此，在这场大模型领域的激烈角逐中，商业化的考量应当优先，厂商应追求最小可行化的产品并尽快商业化，再逐步完善优化。正如过去一年间，对话大模型部署服务价格的断崖式下跌，预示着未来的市场竞争将更加白热化。
