从去年4秒视频的Gen-2到Sora的发布不过8个月,不可思议的文生视频进化速度是由投资者“海量烧钱”换来的。对于一级市场的创业者和投资人而言,1万亿美元的AI投资总额会是人类有史以来最大的泡沫。对于英伟达而言,借着Sora火热,英伟达又可以大赚一笔。
仿佛梦回2023。去年年初,ChatGPT引发了普通人澎湃的讨论热情,此后海内外在AI大模型投资上展开了军备竞赛。
龙年刚一开年,OpenAI又打开了新局面,这次火的是文生视频。2月16日凌晨,OpenAI发布了文生视频大模型Sora。Sora能够根据文本提示创建详细的视频、扩展现有视频中的叙述以及从静态图像生成场景。
这类应用早就有了,但Sora的呈现仍然惊艳,视频中的主体稳定可控,可实现多角度切换,时长方面也有突破,最长能生成60秒视频。
不愧是OpenAI。尽管Sora仍处于开发早期阶段,但它的推出已经标志着生成式AI迎来一个里程碑。
资本端同时传来新消息。在完成最新交易后,OpenAI的估值已飙升至800亿美元以上。这笔交易来自于Thrive Capital精心策划的要约收购。
尽管OpenAI和Thrive Capital对此皆不予置评,但小红书博主“Shannon”昨天发的帖子很有情绪的代表性,“明天所有fund开会的议题都有OpenAI的Sora”。
只不过,和去年相比,投资人的心态变了。不是人人都有机会投中OpenAI,但OpenAI的能力边界却实实在在影响着一批创业公司和背后的投资人。
“水到渠成”和“令人发指”
首先需要明确,“文生视频大模型”并不是一条全新的赛道。在OpenAI登场之前,头部大模型研发商几乎都拥有自己的文生视频大模型,例如Google的Lumiere以及Stability AI的SVD(Stable Video Diffusion),甚至已经诞生了垂直于多媒体内容创作大模型的独角兽,例如视频生成大模型Gen-2的开发商Runway,在2023年6月底完成由Google、Nvidia、Salesforce参与的C轮融资后,估值超过15亿美元。
更重要的是,上述已有的“视频大模型”,隐隐有了生产力工具的影子。
以Runway为例,与许多“拿着锤子找钉子”式的“技术驱动型”大模型创业团队不同,Runway的三名创始人Valenzuela、Alejandro Matamala和Anastasis Germanidis来自于纽约大学艺术学院,他们共同看到了“人工智能在创造性方面的潜力”,于是决定共商大计,开发一套服务于电影制作人、摄影师的工具。
这层基因打底,相比科技公司的“车库文化”,Runway的发展轨迹更像“横店影视城奋斗史”:先开发了一系列细分到不能再细分的专业创作者辅助工具,针对性地满足视频帧插值、背景去除、模糊效果、运动追踪、音频整理等需求;随后参与到图像生成大模型Stable Diffusion的开发过程中,积累AIGC在静态图像生成方面的技能点,并获得了参与《瞬息全宇宙》等大片制作的机会——这些影片在宣发中曾经有过详细描述,出品人们感叹他们的加入让后期团队“保持了一个超乎常规的小规模”状态,影视同行们惊叹很多许多复杂的特效制作(比如《瞬息全宇宙》里那两块对话的石头),工期已经从“好几天”缩短到了“几分钟”。
等到2023年2月,Runway发布第一代产品Gen-1,普通用户已经能通过iOS设备进行免费体验,范围除了“真实图像转黏土”“真实图像转素描”这些滤镜式的功能,还包含了“文本转视频”,从而使得Gen-1成为了首批投入商用的文生视频大模型;2023年6月,他们发布了第二代产品Gen-2,训练量上升到了2.4亿张图像和640万段视频剪辑。
2023年8月,爆火B站、全网播放量超过千万、获得郭帆点赞的AIGC作品《流浪地球3预告片》正是基于Gen-2制作。根据作者@数字生命卡兹克 在个人社媒上的分享,整段视频的制作大体分为两部分——由MidJourney生成分镜图,由Gen-2扩散为4秒的视频片段——最终获得素材图693张、备用剪辑片段185条,耗时5天。半年之后,@数字生命卡兹克 再次通过“MJ V6画分镜-Runway跑视频”制作了一段3分钟的故事短片《The Last Goodbye》,投稿参赛Runway Studios(Runway专门为企业级客户提供定制化服务的部门)所组织的第二届AI电影节Gen48。
换句话说,实际上至少在一年以前,“文生视频大模型”就已经拥有足够的关注度,其目前用户规模也被远远低估。
Runway的联合创始人Valenzuela在C轮融资后透露,除了像New Balance这样的世界500强客户,他们还拥有“数百万个人创作者”。
除此而外,Sora所展现出来的“精准的物理世界还原能力”,也并不是OpenAI独自探索的AI领域。马斯克就在Sora发布的两天半后,也就是2月18日,在科技播客栏目“DrKnowItAll”里留言,“这种精准还原现实世界物理规律的虚拟世界生成能力,特斯拉已经差不多快掌握一年了……只不过因为素材来自车载摄像头,所以视频看上去没那么有趣”。
OpenAI在同期发布的技术论文《Video generation models as world simulators》也明确Sora更像是“数据驱动的物理引擎”,通过大模型的持续扩散来“高性能地模拟物理世界或者数字世界中的人、动物、其他物体”,因此仍然拥有“同行们都会面临”的局限性,例如“很难准确模拟复杂场景的物理原理,并且无法理解因果关系,比如Sora生产一段人咬饼干的片段,饼干可能不会出现咬痕”。
真正带来压迫感的,或许是Sora不可思议的进化速度。
从技术层面看,无论是“拥有精准物理规则的真实世界”“支持60秒视频生成”还是“单视频多机位”都可以被形容为水到渠成,然而正如上面所提到的——如今看起来傻傻的、只支持生成“4秒视频生成”并且“掉帧明显到像幻灯片”的Gen-2其实是2023年6月发布的产品,距离Sora的发布日不过8个月。
2023年11月,Meta发布的视频生成大模型Emu Video看起来在Gen-2上更进一步,能够支持512×512、每秒16帧的“精细化创作”,但3个月之后的Sora已经能够做到生成任意分辨率和长宽比的视频,并且根据上面提到的开发者技术论文,Sora还能够执行一系列图像和视频编辑任务,从创建循环视频到即时向前或向后延伸视频,再到更改现有视频背景等。
而如果要死磕这种不可思议的进化速度,除了“神秘的外星文明”,最现实的解释恐怕只有“海量烧钱”。
作为Runway半个领路人的Stability AI近两年周期性地遭遇“现金流压力”,一会儿传闻高层正在积极探索出售公司,一会儿又流传着早期投资者Coatue Management的内部信,直指“Stability AI的财务状况令人担忧”,建议CEO Emad Mostaque原地辞职。最揪心的传闻是,为了让亚马逊相信自己不会拖欠高达7500万的云服务费用,身为前对冲基金经理的Emad Mostaque选择以个人财产作为担保。
然而从融资的角度看,Stability AI做到了赛道的天花板,其在2022年10月完成超过1亿美元的融资后,估值早早来到了独角兽级别。Emad Mostaque在去年7月的一次采访中忍不住直发狂暴言论,他说:“Bard AI只是因为在宣传片中提供了不准确的信息,就造成了每天超过1000亿美元的损失……人工智能作为基础设施所需的投资总额可能为1万亿美元,这会是人类有史以来最大的泡沫”。
知乎上,一位叫做“像素炼金师”的创业者坦承了他在目睹Sora发布后的心路历程:“我有些害怕科技巨头的产品像隆隆火车一样驶过,而我做的东西如同路边的野草一样,在这个技术进步就像跑马灯一样的时代里,留不下一丝痕迹。”
估值800亿和领头羊的边界
无论怎样,OpenAI再次印证了AI“巨无霸”的地位。看似无远弗届的能力,支撑其估值在不到10个月的时间里增长了两倍。CB Insights的数据显示,OpenAI目前是世界上最有价值的科技初创企业之一,仅次于字节跳动和SpaceX。
拓展模型能力的同时,OpenAI还在推进多元化的战略。尤其是在半导体领域,奥特曼正与潜在投资者、半导体制造商和能源供应商等各种利益相关者接触。他甚至在考虑成立一家独立于OpenAI的新公司,进入AI芯片行业。
这笔交易也揭示了,奥特曼之于OpenAI,仍然是不可或缺的角色。原本在去年11月,OpenAI便将敲定最新的融资交易,但当时奥特曼遭遇了解雇风波。交易有没有受到影响不知道,总之结果是,770名员工中的700多人最终签署了请愿书,要求他复职。
细看这轮融资,不是发行新股,而是准许OpenAI员工对外出售所持股份。这对于OpenAI来说并不新鲜。2023年,Thrive Capital、红杉资本、Andreessen Horowitz和K2 Global等风险投资巨头也采取了类似的做法,参与OpenAI的要约收购,当时该公司的估值已经达到290亿美元。
那么,OpenAI的边界在哪里?
这个问题不仅事关OpenAI的估值,也关乎大大小小生成式AI创业公司的前景。
原本在视频生成这个赛道上,海外已经有几家创业公司卡位。最知名的莫过于前文所述的Runway。另一个领头羊是Pika,创立于去年4月,11月宣布完成了总计5500万美金的A轮及天使轮融资,估值达2.5亿美元。Pika由郭文景和孟晨琳共同创立,两人都曾是斯坦福大学人工智能实验室的博士生,履历亮眼。郭文景还被誉为“华裔天才少女”。
OpenAI会冲击这些公司吗?别急,Sora 公开后,有海外博主已经对几家公司的产品做了对比。他给Sora、Pika、Runway和Stable Video四个模型输入了相同的prompt。结论是,Sora 在生成时长、连贯性等方面都有显著的优势。
必须要说,这几家做文生视频的公司都开发了自己的大模型,而非纯粹的基于别人的大模型来开发应用场景的那类公司。但即使有技术护城河,要抵挡OpenAI的冲击也没那么容易。
当然,这并不是说,纯做应用的公司完全没有前途了,背后也许涉及到一个发展阶段的问题。
去年,红杉资本的两位合伙人再次发表文章,复盘一年前自己对市场的看法。他们指出,其中一个预测错误是,垂直分离尚未发生。“我们仍然相信应用层公司和基础模型提供商之间会有分离,模型公司专注于规模和研究,应用层公司专注于产品和UI。但在实际上,这种分离还没有干净利落地发生。最初面向用户的应用中,最成功的那些都是垂直整合的公司。”
国内也是类似的局面
有投资人告诉我,他们关注的一家AIGC公司也在开发基于特定产业数据的独有的模型,而不是仅仅调用别人的API。“不然很难指望他们在应用层面做出真正差异化的东西。”
回头看,过去一年,OpenAI的每一次技术突破,都会拓展资本对它的想象空间,但同时也堵上一部分创业公司的前进之路。
“AGI去年已经把软件行业毒死了。现在公众只是在目睹毒发的过程。”有创业者在转发一则Sora的消息时,在朋友圈评论道。
所以,AI投资难,尤其是应用层。“重点还是界定清楚,什么东西能在大模型的演进过程中受益,什么东西又在大模型演进过程中被瓦解。”一位AI投资人曾模糊地告诉我。但OpenAI的超能力使得这个关键问题没那么容易预判。
再看大模型。智谱AI去年一年的估值已经翻了6倍多,有投资人给出200亿估值。我最近也听说,百川智能和MiniMAX,最近都传出新一轮融资已到位的消息。OpenAI出新招,这些公司不可能不焦虑。好在弹药尚且充足。Sora的诞生,无疑又将引发新一轮追赶。
借着Sora火热,AI的相关概念必将再炒一波,尤其是英伟达这类充当卖水人,又可以大赚一笔了。但对于一级市场的创业者和投资人而言,我只能说,暂时,继续卷罢。