刚刚，外媒曝出：Sora 陷入了研究困境！背后原因，就是安全风险以及与好莱坞的合作。另外，最近高盛的报告错误解读了 ChatGPT 流量下降，直接引爆市场的恐慌情绪，导致 AI 股票纷纷被抛售。
Sora 深陷研究困境？Sora 在今年二月发布后，至今还是「期货」，为何迟迟不开放呢？
就在最近，外媒 CNBC 曝出，OpenAI 的 Sora 模型之所以鸽了这么久，原因在于「和政策制定者的对话」。
早在 2 月底，彭博社就曾报道，考虑到今年的美国大选，OpenAI 希望竭力避免安全风险。
此外还有一个原因，就是当时的 Sora 在技术上尚未准备好发布。
「期货」迟迟不兑现，背后原因复杂
Sora 横空出世以来，后继者爆发成山，但它还从未真正全面开放。
OpenAI 官方账号时不时便会放出，一段艺术家们用 Sora 生成的视频。
这不，最新视频中，一位新加坡艺术家 Niceaunties，用 Sora 尝试了一个「衰老、美丽、自由和乐趣」主题的项目。
Niceaunties 为其命名「阿姨的鸡蛋」。
另一个新视频是由居住在伦敦的韩裔艺术家 David Sheldrick，用 Sora 创作的一个时装秀展。
看后的网友，纷纷表示惊艳。甚至，有人还将其描述为一场艺术运动的诞生。
对于许多人来说，也只能望梅止渴，OpenAI Sora 还只是艺术家们手里的工具。
显而易见的是，AI 视频模型中，诸如 Runway Gen-3 Alpha、Dream Machine，以及国产爆火视频模型，不仅接近 Sora 实力，还可以免费用。
就连，Midjourney 准备官宣 AI 视频模型。
OpenAI 迟迟不发，究竟是何原因？
外媒称，Sora 可能在研究上陷入了困境。一方面是必须要和政府深入探讨安全风险；另一方面则亟需好莱坞和艺术家们的入驻合作。
有网友对此猜测，Sora 必须接受审查才能放出。
另一方面，OpenAI 用 YouTube 数据训练模型，面临相关的潜在法律问题，也是一个因素。
3 月，OpenAI 首席技术官 Mira Murati 在接受彭博采访时，对 Sora 使用 YouTube 数据训练，语焉不详。
她只是表示，「我们用的是公开可用的数据，以及经过授权许可的数据」。
随后的 YouTube 首席执行官 Neal Mohan 在采访中，却对这种可能性提出了警告。
Murati 曾表示，可以肯定的是，Sora 将在今年发布。只不过首先需要降低生成的成本，目前 Sora 要比现有的其他 AI 系统昂贵得多。
虽不公开，但艺术家纷纷获得试用
Sora 发布以来，能够拿到内测资格的好莱坞艺术家们，早就呈现了 OpenAI 未来想要重点发力的方向。
3 月，OpenAI 先是放出了首批七位艺术家们，用 Sora 生成的视频。
比如，令许多人印象深刻的「气球人」励志短片。
紧接着 5 月，编剧兼导演 Paul Trillo 发布了首支用 Sora 制作的官方 MV。
为了制作这段 4 分钟视频，他肝了 6 周，一共生成了多达 700 个片段，并最终从其中挑选 55 个成片。
不仅面向好莱坞，OpenAI 还向电影制片厂、媒体高管、经纪公司「推销」Sora，希望电影制作人将其应用在作品制作中。
测试 Sora 模型的一位导演 Ashton Kutcher 预计，它将对电影行业产生深远影响。
最新报道中，OpenAI 正在与纽约市美术馆合作，向艺术家们提供 Sora 的访问权限，以参加这次的 Strada 画廊展出。
据介绍，Strada Nuova: New Road 艺术展，为期三周。
许多艺术家、研究人员、学者、以及物理与数字艺术交叉的创意人士，都将前来参展。
策展人 Paul Hill 表示，大约 6 个月前，便与 OpenAI 展开合作，向艺术家们提供可访问的 AI 工具。
其中，不仅包括 Sora 视频生成器，还有 Voice Engine 语音生成器、Dall-E 3 图像生成器、ChatGPT，以及教育资源和艺术家津贴。
一位跨学科的艺术家 Minne Atairu，过去 4 年里一直在探索 AI 工具在艺术中的应用。
她使用 AI 生成 2D / 3D 图像，以及视频等作品，聚焦于黑人历史档案中，未被充分研究的领域。
在这次展览中，Atairu 用 Sora 生成了 Regina Gloriana 视频，灵感源自上世纪 90 年代，尼日利亚制作的超自然恐怖电影。
Sora 开发者认为，该模型现在的水平，相当于早期的 GPT-1。就像 GPT-1 证明了语言模型可以 Scaling 一样，Sora 可能像 GPT 系列，逐渐获得新的、意想不到的能力。
由此，进一步 Scaling 视频生成式 AI 模型，可能会带来革命性的新应用。
不过，值得注意的是，GPT-1 很早就出现了，直到 GPT-3 之后才真正开启商业计划之路。
高盛刚撤回「AI 泡沫」言论，却又误读「ChatGPT 崩盘」
除了无限鸽下去的 Sora，OpenAI 最近还有别的坏消息。
高盛的一份报告，错误解读了 ChatGPT 流量的下降，这直接加剧了人们对 AI 股票的负面情绪，开始纷纷抛售！
最近，高盛分析师 Peter Oppenheimer 发布了一份报告。
报告中的一张图表显示，ChatGPT 的流量在最近几个月以来直线下降。
紧接着，《金融时报》转载了这张图表。
这下好了，金融市场十分敏感的「AI 泡沫」故事，又有了新素材。
大家对 AI 股票的负面情绪，再一次被引爆！
然而，这次，属实是金融圈太过一惊一乍了。
仔细看这位高盛分析师的报告，有一个大 bug。
仔细看，分析师引用了 Similarweb 的数据，但却并未考虑到 OpenAI 最近将域名从「chat.openai.com」更改为「chatgpt.com」的情况。
域名这么一改，「chat.openai.com」的流量自然就会下降了。
实际上，如果去看 Similarweb 自身的数据，就会发现完全不是这样。
Similarweb 的每月 AI 服务显示，ChatGPT 实现了 66.2% 的同比增长，依旧是迄今为止最受欢迎的生成式 AI 应用。
Claude 和 Perplexity 这样的竞争对手仍在苦苦追赶，但尚未追上 ChatGPT。
ChatGPT 的全球用户正在迅速增长：从 2022 年 11 月到 2024 年 7 月，桌面和移动访问量激增，在 6 月和 7 月达到近 25 亿次访问的峰值
而其他指标，也显出了对 OpenAI 服务的强劲需求。
OpenAI 最近宣布，公司的每周活跃用户已经达到了 2 亿人，是 2022 年 11 月的两倍。
不仅如此，通过 API 使用 OpenAI 模型的情况，也在增加。
使用 OpenAI 模型的微软应用，比如 Github Copilot，增长态势也都一片大好。
可以说，如果我们要盘点 OPenAI 面临的挑战，安全研究员的出走、高昂的成本肯定在列。
但要说需求不足，那绝对不符合事实。
最近的一项分析表明，OpenAI 今年的收入，可能会达到 35 亿到 45 亿美元。
对于一家 2022 年底才开始认真进行商业运营的公司来说，这个数据令人印象深刻。
不过，这背后的成本，却高达 85 亿美元。
「投入过多，收益过少」续集来了
而最近，高盛也特别强调：我们并不是反对生成式 AI！
在 6 月，高盛曾发布过一份报告，名为「生成式 AI：投入过多，收益太少？」。
这可能给人造成了误解，让人以为高盛在唱衰 AI。
实际上他们只是提出问题而已 —— 注意，句子后面有个问号。
为了澄清，最近高盛分析师 Peter Oppenheimer 及其团队发布了续篇，更深入地讲解了他们理解的所谓「科技的理性繁荣」。
在报告中，他们是这样分析的 ——
自 2010 年以来，科技行业创造了全球股权回报的 32% 和美国股市回报的 40%。这反映了更强的基本面，而非非理性的繁荣。
全球科技行业的每股收益增长了约 400%，而其他所有行业加起来，即使算上金融危机前的峰值，也仅仅实现了约 25% 的增长。
这么看来，高盛并不认为 AI 是泡沫，不过，其中仍带有一丝警告意味。
任何好的故事，都带有其他危险性。
它可能会过度放大兴趣，以至于垄断了投资者的注意力，还会牺牲其他机会，导致人们对未来利润产生不切实际的期望，这容易让公司急剧降级。
而颠覆性的技术，几乎总是经历繁荣-萧条-再繁荣的过程。
在最初的泡沫破裂后，追逐机会主义的跟风者被淘汰，大公司才会做出真正有用的事。
高盛表示，每个周期都会出现相同的风险和机遇 ——
从历史上看，投资者往往过度关注创新者；他们低估了利用他人资本进入行业、借此开发新产品和服务的新公司，也会低估非科技行业利用技术上产生更高回报的机会。
幸存者在死者的骨头上犁地。在高盛看来，最初投资浪潮和资本支出，所留下的基建，为新产品和新服务做了铺垫。
人工智能的泡沫，与其他领域并不完全相同。
因为，大多数主导公司，皆是从之前泡沫中脱颖而出的「赢家」。
这些科技巨头，通过广告盈利，也就意味着会有源源不断大量投入资本支出。
高盛认为，尽管投入巨大，但 AI 领域的发展仍存在巨大不确定性。也就是，其他新玩家未来也有机会，在 AI 发展中取得一席之地。
当前 AI 领域的赢家「护城河」相当显著，估值也不像泡沫，但该领域的新专利数量正在迅速增长，这表明新的竞争者将会出现，成本将会下降。
超大企业拥有雄厚实力投资 AI 模型的能力，但成本更低的开源替代方案，正在快速涌现。世界最大开源平台 HuggingFace 已有大约 65 万个模型。这表明，大规模投资的增长和有竞争力的模型，正在 AI 领域涌现，正如之前几波技术浪潮中所发生的那样。
高盛补充道，正如竞争常常被低估一样，创新资本支出的回报通常被高估，因为随着时间的推移，技术的边际成本会下降，产能会增加。
比如在互联网的早期阶段，电信公司曾被认为是赢家。
跟更具投机性、无利可图的互联网公司相比，它们似乎是更「安全」的带来财富的途径。
但最终赢家，一定是那些能够「搭便车」来利用支出和产能，从而构建商业模式的公司。
许多这样的公司，直到 2006 年智能手机和应用程序的出现，才浮出水面，随后催生出一个个发展壮大的平台公司、共享出行、社交媒体。
总之，生成式 AI 不是泡沫。
不过，在高盛看来，今天的 AI 赢家，不会再是轻资产行业。
AI 正在推动一场重大的资本支出热潮，而且让 15 年来的高回报率不再，当前的估值也暗示了，这种情况仍将持续。
而且，目前尚无证据表明，像 ChatGPT 这样的先行者，具备持续的商业成功能力。
另外，科技本质上就有通缩性。
这可能有助于躲避反垄断审查，但并不利于维护利润率。
所以，高盛给投资者的建议是，投资应该更加多元化，不要一味多买英伟达的股票。
参考资料：
https://the-decoder.com/goldman-sachs-blunder-adds-to-ai-stock-sell-off/
https://the-decoder.com/openais-sora-video-ai-is-stuck-in-research-limbo-as-the-company-courts-hollywood-and-policymakers/
https://www.cnbc.com/2024/09/06/openai-gives-artists-access-to-sora-for-new-york-gallery-exhibit.html
https://www.ft.com/content/4e30b80e-ce06-40dd-86a9-139d0faff65d
本文来；众号：微信公众号（ID：null），作者：新智元，原标题：《Sora 陷研究泥潭？OpenAI 一年血亏 50 亿，高盛报告乌龙引 AI 股地震！》
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