随着春节复工周的到来，OpenAI发布的Sora技术在国内人工智能界及关联大厂中引起了迥异反响。相较于媒体的热烈追捧，国内相关企业对Sora的反应显得相对低调且保守。Sora的诞生无疑验证了AI是一项庞大的系统工程，而OpenAI的成功并非依赖蛮力，而是源自其对算法组合、数据筛选、训练策略以及算力优化等多方面能力的深刻洞察和精巧设计。
【大厂反应：冷静分析与积极应对】
在字节跳动、百度、阿里、腾讯、华为、浪潮等科技巨头中，尽管并未公开表明立场，但内部研发团队已悄然展开“拆盲盒”式的深入研究，并严格保密相关信息。有高层表示，Sora将会深度影响公司今年产品研发计划。然而，在整体氛围上，相较于去年ChatGPT发布后的紧急动员和深度探讨，各企业对于Sora的关注度和理解深度略显不足。在各大厂内网平台上，非核心研发人员的讨论热度并不高，甚至出现部分内网零讨论的情况，这与外界舆论的热议形成了鲜明对比。
不过，部分企业的快速响应仍彰显出业界对于Sora潜在影响的紧迫感。例如，阿里摩搭社区在Sora发布次日即推出技术路径分析文章；百度度学堂紧随其后开设系列解读课程；浪潮更是开工不久便完成了一份详尽的分析报告。多家大厂的相关业务线纷纷布置调研任务，预计在未来一周内将出炉一系列Sora技术分析报告。
由于OpenAI透露的信息有限，关于Sora的技术解析更多地基于猜测，缺乏具体依据。从各大厂内部员工的讨论焦点来看，主要集中于Sora的技术机理、模拟真实世界的能力、算力需求、商用前景及其时间表。目前，技术机理尚存诸多谜团，对算力消耗的推测亦较为混乱，而在商用时间预测上，则从一个月至半年不等，普遍预期Sora的市场化进程将极为迅速。有观点认为，OpenAI下一步可能发布的GPT5将成为第一款真正意义上的Agent，届时，开发一款应用App将能通过GPT5自动生成代码、图片、视频并实现一键部署，从而彻底重塑每一位员工的工作方式。
【OpenAI的智慧之举：不靠蛮力，重在系统工程】
Sora所展现的惊艳效果得益于全新的算法组合和训练策略，而非原创性单一算法。云知声董事长梁家恩指出，OpenAI在架构设计和训练策略上下足功夫，深挖算法和数据潜力，以实现更深层次的知识学习。这种深刻洞察和精巧的系统构思设计能力，而非简单的资源堆砌，构成了Sora颠覆性突破的核心。
纽约大学谢赛宁教授针对Sora的技术推测在业内产生了广泛影响，尤其是他提出的30亿参数猜想。对此，业界看法不一，有人赞同参数规模的合理性，也有人认为Sora背后依托的是更为强大的语言模型，并非仅凭参数量取胜。此外，Sora生成视频时存在的细节问题和算力需求，引发了对其参数规模的进一步争议。
值得注意的是，多位专家强调，Sora的突破再次证明AI是一个系统工程，单纯推测参数规模并无太大意义。尤其在视频生成领域，保持连贯性和一致性一直是行业难题，而OpenAI通过巧妙的算法组合和数据设计，让Sora学到了更符合物理规律的“知识”，展现出其一贯坚持的大规模无监督学习信念。
【算力猜想：需求激增与局部闲置共存】
当前，业界对于Sora所需算力的估计存在较大分歧。据专业人士分析，即使Sora参数仅为数十亿级别，其所需的训练和推理算力可能与数百亿乃至上千亿参数的语言模型相当。由于视频处理的计算复杂度远高于文本，有专家预估，运行Sora级别的视频生成模型需要数千张GPU卡。
与此同时，随着Sora推动文生视频方向的发展，今年国内算力总体形势仍将十分紧张。相比之下，北美几家科技巨头的人工智能算力储备已经达到了国内总和的十几倍甚至更高。然而，在一些局部市场，由于部分企业暂停或转向开源模型开发，以及大语言模型落地应用尚未充分释放算力需求，导致出现了部分算力闲置的现象。
中科深智CTO宋健观察到，自去年11月起，算力租赁市场变得宽松，价格也显著下降。这一现象揭示了算力供需市场的动态变化，同时也为国内人工智能产业如何把握Sora带来的挑战与机遇提供了新的思考视角。
