Sora能否大规模商用？也许还有很长一段路要走

今年2月，Sora的出现在全球范围内再度让AI相关的话题升温。其内容复现真实世界的拟真度，无不让人啧啧称奇。

虽然热度很高，但Sora暂时仍旧在研发阶段，诸多技术还不成熟。这倒也不奇怪，毕竟先发力的大语言模型直到现在也还存在诸多明显的逻辑漏洞；而Sora涉及的计算维度更多，要训练的内容也难度更大。

反应在产出的内容上，就是一些能够被人一眼识别出来的与现实物理世界相违背的内容，比如蜡烛的火苗静止不动等。这些底层的物理框架，仍旧需要进行更多的模拟训练来完善。Sora的出现，必定会在未来给相关行业带来大震动。但至少在当下，它仍旧处在“概念机”的阶段。

首先，由于底层逻辑框架的不完善，这类AIGC产品在生成的结果上存在较大的不确定性。其输出的结果本身来源于训练数据，如果训练数据本身有误，其生成的结果也会出现偏差。因此当我们在利用这类AIGC产出内容时，仍旧会有不小的概率生产处错误内容，这需要我们利用搜索引擎或自身的知识储备进行修正。

另一方面，Sora其实在当下的商业模式可能比较难以支撑大规模推广。相较于chatGPT，其本身适用范围相对受限，大多的商用场景被局限在互联网企业。不论是chatGPT还是Sora，在当前都没有一套相对成熟的商业模式，在商用层面的推广仍旧需要大量实践，但成本却不低。因此，想要在商业层面推广，也许开发团队还需要从付费模式以及框架上进行思考。

随着技术的不断成熟，Sora投入商用肯定只是时间问题。但如果要说当下，它仍旧只是个停留在概念阶段的内容。