近日，Sora大模型的火爆发布，在科技界引发了一场关于算力缺口与需求爆发的热议。多家券商及研究机构发布的研报指出，Sora的横空出世或将导致算力需求迎来新一轮井喷式增长。
Sora所可能触发的算力需求究竟有多巨大？现有的算力基础设施能否应对由此带来的挑战？2月27日，封面新闻独家对话成都智算中心CTO余明川和品牌总监郑敏芝，深度探讨了这一系列关乎Sora引发的算力问题。据专家推测，作为一款具备革命性潜力的多模态大模型，Sora参数规模预估在30亿级别。据此推算，其单次训练所需算力或高达8.4×10^23 FLOPS，相当于GPT-3 175B模型需求的2.7倍。随着Sora模型的持续迭代优化以及训练数据集的增长，未来对算力的需求预计将呈现指数级飙升。
当前我国算力基础设施在全球范围内占据领先地位，但面对Sora带来的潜在挑战，是否能够从容应对？郑敏芝介绍道，截至2023年底，中国算力总规模稳居全球第二，年增长率保持在约30%，智能算力占比过半，成为推动算力增长的核心动力。全国数据中心机架总规模突破760万标准机架，算力总规模达到197EFLOPS，并预计到2025年，按照《算力基础设施高质量发展行动计划》，算力规模将超过300EFLOPS，智能算力占比提升至35%。尽管如此，鉴于Sora等AI模型对算力几何级数增长的需求，现有设施可能面临压力，亟需在技术创新、产业链自主可控及资源优化配置等方面加大投入。政策引导、企业积极布局将成为关键驱动力。
Sora的崛起无疑在全球范围内拉响了算力架构升级战的号角。相较于ChatGPT，Sora对算力的需求更显倍增效应，二者共同揭示了人工智能模型正朝着更大规模、更复杂结构发展的趋势，全球对算力的需求将持续激增。对此，郑敏芝深表赞同，她强调Sora模型已对全球算力架构提出了全新要求，有望加速全球算力架构升级进程。Sora的训练和运行需要远超传统AI模型的强大算力，这种需求催生了对高效、强大的新型算力基础设施的需求，如GPU、TPU等专用硬件创新以及软件层面的优化技术。
此外，随着算力需求的不断攀升，全球范围内的数据中心和网络基础设施也将面临升级改造的压力，以满足日益增长的数据处理能力和传输需求。例如，《行动计划》提出，到2025年，国家枢纽节点间数据中心集群将实现低于理论时延1.5倍的直连网络传输，OTN覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6及SRv6新技术使用占比达40%。
因此，Sora不仅加剧了全球在AI算力领域的竞争格局，各国和企业或将纷纷加大投资力度，以确保在AI技术和算力基础设施方面保持领先优势。
然而，Sora带来的不仅仅是挑战，更是无限机遇。余明川表示，Sora通过文本提示生成逼真视频的能力，正在深刻改变创作方式，降低成本，提高效率，为短视频、电影、游戏等行业带来强大的辅助工具，同时也可应用于教育视频制作，提供生动互动的学习体验；在科研领域，借助Sora进行模拟实验预测结果，而在VR和AR应用中，则能创造出更加真实沉浸的环境。
针对企业如何应对接踵而来的Sora挑战，余明川给出了三点建议：首先，从战略层面上，企业应紧密将AI战略融入整体发展战略之中，加强顶层设计和规划，以充分发挥AI技术的潜能；其次，虽然企业可能无法大规模投资基础设施建设，但在软件和算法层面可以不断创新，比如研发更高效的AI模型、优化数据处理流程，从而降低对算力的依赖；最后，企业在技术应用与变现能力上需下功夫，尽管AI技术广泛应用，但仍需寻找有效途径将AI技术转化为显著的营收增长点，提升其在业务价值创造方面的贡献度。
