周鸿祎：“海量数据+大算力”可能成为门槛

这就是市场疯狂的一面：抢先一步，“卖水者”英伟达成为最大赢家。 但市场也有焦虑的一面，算力的无底消耗总是让人紧张。 正如360集团创始人周鸿祎所说：追Sora时，算力就是问题。

“计算量相当大”

2月26日是Sora被释放后的第十天。 纵观近十天国内市场的情绪变化，我们先是对Sora的强劲表现感到惊讶，继而蔓延到对技术差距拉大的焦虑，再到凝聚成“中国版Sora何时能出”的讨论。出现？”

近日，周鸿祎在接受媒体采访时提到，如果Sora的技术路线开源的话，国内一定能够快速赶上，但追赶Sora的时候，算力可能会成为一个门槛。

周鸿祎推测Sora可以生成一分钟的视频，这意味着它也可以生成10分钟和60分钟的视频，但它不会生成更长的视频，或许是因为计算能力和成本的限制。

国泰君安表示，Sora大模型延续了此前GPT模型“源数据---涌现”的技术路径，这意味着其成熟发展还需要“海量数据+大规模参数+大算力”作为基，并且由于视频训练所需的数据量远大于文本训练所需的数据量。 预计大型Sora模型将进一步拉大算力差距。

中信证券曾简单估算过，一个60帧的视频（约6-8秒）需要6万左右。 如果去噪步数为20，则相当于生成120万。 “这是一个相当大的计算量。” 。 同时，考虑到实际使用时扩散模型往往需要多次生成，实际计算量将远远超过120万。

洞察时代数字研究院首席研究员唐书元在接受北京商报记者采访时提到，Sora的技术路线涉及复杂的算法和庞大的数据处理需求，需要极高的算力支撑。 在这个领域，算力不仅涉及硬件性能，还涉及软件优化、数据处理能力、云计算资源的整合等。

“鉴于国内外算力资源分布、技术发展和应用水平的差异，算力确实可能成为限制中国版Sora快速发展的一大门槛。” 唐淑媛说道。

解决算力瓶颈