連最積極搞AI的李彥宏，在這件事上也遲疑了。
“百度不碰Sora類的視頻生成方向。”李彥宏在近期的2024年Q3總監會上說道。原因在于，10年、20年都可能難以商業化應用。
從OpenAI Sora橫空出世，再到6月的快手可靈全量上線，視頻生成成爲2024年最火熱的AI話題。
廠商們紛紛開始你追我趕。從4月至今，視頻生産模型如同雨後春筍一般——除了快手、字節、阿裏等大廠，頭部大模型公司如智譜、MiniMax，以及生數科技、智象未來等垂類廠商，均發布了視頻生成模型。
國內視頻模型的湧現，也讓“容嬷嬷和紫薇”的鬼畜形象再次翻紅，她倆活在不同的視頻模型demo和網友二創中，考驗著不同模型的效果 ：
△圖源：可靈，來自公開網絡
△圖源：即夢AI，智能湧現制圖
行業對“超級應用”的渴望溢于言表，甚至影響到了如今大模型的路線——到底做不做視頻大模型，影響國內“大模型六小虎”（智譜、月之暗面、MiniMax、百川智能、階躍星辰、零一萬物）走勢的關鍵決策。
不過，對于做不做視頻模型，國內大模型廠商仍未達成共識，而是分成了截然不同的幾派：
有廠商迅速跟進。7月，智譜就推出了類Sora的視頻生成模型“智譜清影”；8月，MiniMax發布視頻模型Video-01。
而階躍星辰發布新圖像模型，也在今年7月的上海世界人工智能大會上，做了少量的視頻生成嘗試。
也有旗幟鮮明的反對者。“百川不會做Sora。”今年5月，百川智能CEO王小川就在《智能湧現》的專訪中就表示。他認爲，Sora並不在AGI（通用人工智能），即提升模型智力水平的主線上。
也有在探索後暫緩的廠商。最受關注的月之暗面，6月被媒體報道在海外試水兩個新應用——角色扮演應用Ohai，以及AI音樂/視頻生成應用Noisse。據《智能湧現》了解，這兩個應用因爲效果不達預期，後來並沒有被單獨立項，停留在試驗階段。
而在近期的“Kimi探索版”上線後，月之暗面還將發布多模態相關能力。不過，還不確定是否會有視頻生成相關功能。
直到國慶前後，視頻生成領域迎來兩位重磅玩家：9月24日，字節跳動低調甩出了Seaweed和Pixeldance兩款産品。
而緊接著的10月5日，Meta放出的系列模型Movie Gen，則又一次炸場。
△圖注：2024上半年，全球已湧現了不少視頻模型和産品，在中國尤其熱鬧。
在語言模型叠代放緩的當下，視頻生成模型似乎成了那個更有希望的AI應用新方向——大廠也還沒形成壟斷。對初創公司而言，這更是一次重要選擇——到底要不要做Sora？
分叉路，要選哪條？
首先需要厘清的一個概念是，大廠、創業公司如今普遍標配的“多模態能力”（圖像、語音等模態），以及類Sora的視頻生成模型，並不是同樣的東西。
“多模態能力，相當于是讓模型能夠理解圖像、音頻、視頻等形式，但還是基于大語言模型延伸的能力。”一位大模型從業者對《智能湧現》分析，“將視頻、圖片、語音輸入到大模型裏，是基于大語言模型做‘理解’；但生成視頻，則是依靠視頻模型的能力。”
“類Sora”産品所依靠的視頻生成模型，借鑒了大語言模型（LLM）中Transformer架構等技術思路，但和大語言模型（LLM）是兩種不同的事物。
這意味著，如果要做一個視頻生成模型，相當于另起爐竈，從0到1重新搭模型。
可以肯定的是，要做視頻生成模型，當前還注定是少數人的遊戲。
再造一個“Sora”，成本高昂。
據Meta的數據，Movie Gen用了6144張H100進行訓練，視頻模型參數達到30B（300億）。在國內，擁有此等訓練資源的廠商，本就不多。
而眼下，國內大模型廠商基本都已經上齊了多模態能力，至于是否做視頻生成方向，還處于搖擺狀態。
對擁有短視頻相關業務的大廠，如抖音、快手等，視頻生成是不能輸的方向。據矽星人報道，對可靈的大力投入，一個重要動力是爲了服務于快手的內容生態——2023年，首次在快手發布短視頻的創作者就有1.38億。
另外，快手做可靈，也意在服務快手的電商生態，比如爲MCN、電商商家提供商品相關的AI內容生成服務。
但對初創玩家來說，在AI應用方向不明朗的當下，大家都在忐忑地摸著石頭過河。
有玩家早早堅定了自己選擇的道路。一開始打定不做Sora的百川，在2024年全力落地醫療場景，並推出了自己的醫療AI助手。
專門做視頻生成的垂類廠商，也拿到了階段性的結果，比如生數科技旗下的Vidu，在8月上線後，兩個月內，VIdu的月訪問量就已經達到552萬。
但能不能把新故事講成自己的，還得看各家的真本事。視頻生成領域的技術路線尚未收斂，市面上的頂級視頻生成模型幾乎都選擇了閉源。
這意味著，玩家們需要投入真金白銀去試錯——選什麽技術路線和應用場景，才決定AGI大潮退去後，誰能真正留在岸上。
文本太卷，Agent太遠，視頻生成剛剛好？
OpenAI的Sora尚且沒有放開使用，爲什麽視頻生成如今成了國內的香饽饽？
以GPT-4作爲參考標杆，國內頭部的大模型廠商和大廠，在今年上半年都已慢慢接近GPT-4的水平，在OpenAI後續發布GPT-4o後，廠商也都陸續跟進了多模態能力。
但GPT-5遲遲未出，意味著在語言模型上，國內大模型的廠商基本難以拉開代際差距。
另一方面，大模型跑了一年多，其落地和商業化成果還未讓市場信服。
在國內，大部分的AI應用方向都陷入叫好不叫座的困境。細數這兩年火過的AI應用方向——ChatBot/情感陪伴等類ChatGPT産品、文生圖、AI音樂、AI搜索，都迅速陷入同質化競爭的局面。
以國內頭部的AI應用舉例，豆包、Kimi等在今年上半年經曆了激烈的投流競爭，用戶數最高已達千萬級別，但商業化情況並不理想。
不少從業者認爲，應用難以商業化，很大程度要歸結到文本模型叠代放緩，能力提升變慢。這也讓一些更遙遠的，能完成更多複雜任務的方向——比如Agent（智能體），越發模糊。
《智能湧現》了解到的一個例證是，字節旗下的AI開發平台扣子的Agent業務，在今年就經曆了一輪縮減。
而近期圈內熱切討論的放棄大模型的預訓練階段，意味著不少廠商要走下追求的牌桌，轉向AI應用落地，繼續活下去。
廠商們需要新故事，視頻生成方向則剛好站在中間點：既有足夠技術和開發壁壘，但壁壘不會高到玩家摸不著，前景也足夠大。
“語言模型的商業化就不提了，初創公司至少還要想象力。如果頭部初創公司不轉其他應用方向，就什麽都沒有，怎麽撐起這麽高的估值？”一位從業者直言。
2023年，不少做視頻生成的創業者都對《智能湧現》表示，如今的視頻生成領域可類比處在GPT-2到GPT3階段。這意味著比ChatGPT的效果稍稍略落後，比語言模型所處的發展階段早很多。
但Sora發布後，視頻生成領域已經看到了GPT-3.5階段的曙光。“這個階段意味著，讓你看到這個賽道的巨大潛力，市場願意投入。”一位從業者對《智能湧現》表示。
共識搖擺的背後，源于賽道仍處發展早期，還有不少探索機會。比如，剛剛發布的Meta Movie Gen。在Transformer架構基礎上，使用了Flow Matching（流匹配技術），這就與Sora的路線有很大不同，也意味著整個賽道的技術路線尚未收斂。
在國內，這個方向上也有得天獨厚的短視頻生態，視頻生成方向的模型探索，也因此站在全球前沿。
6月爆火的快手視頻模型“可靈”，就是典型例子——在大廠中，快手並不是AI人才、資源的制高點，但經曆短短數月攻堅，快手可靈僅憑20多人的小團隊，硬是在一衆大模型廠商中闖出一條路，可靈憑借懷舊照片等一系列策劃，熱度一度傳到大洋彼岸的矽谷。
△Stability.ai創始人轉發可靈産品，評論“中國在AI上有著巨大優勢” 來源：X
並且，視頻生成方向還處在早期，算力成本仍處高位，一旦開始商業化，付費已是必選項。
在海外，視頻生成已經走出了不同路線——頭部的視頻廠商Runway和Pika都專注做B端的生産力工具，Runway甚至已經打入好萊塢，達成了不少影視界的合作。在國內，可靈、Minimax等廠商也早早開始了付費嘗試。
歸根結底，很少人願意錯過這個方向。畢竟，視頻已經取代文字，成爲互聯網上流量占比最高的信息內容。據Sandvine《2023全球互聯網現象報告》，2022年全球互聯網視頻服務，就占到總流量的65.93%。
隨著視頻生成技術不斷成熟，這也許不會只是大廠的遊戲。初創公司可以結合技術，以及巧妙的運營手段，快速闖出一條自己的道路。
△來源：Pika
矽谷視頻生成明星初創Pika，就摸到了不少流量密碼：一出道，就選擇先在開發者聚集的Discord運營，並且迅速獲得50萬用戶。
到了今年10月，Pika新發布的1.5模型中，還帶來了更多社交運營玩法：內置了充氣、融化、爆炸、捏揉、壓扁等模板，引來全球網友“整活兒”，服務器甚至因爲湧入的用戶太多而崩潰——有網友就不禁回憶起當年：與早期的TikTok冷啓動時期如出一轍。
---(文源 : 微信公衆號“智能湧現”，作者 ：鄧詠儀，36氪經授權發布)。---[文 : 鄧詠儀*編輯 : 蘇建勳/來源 : 36氪 | 焦點分析]
