“Sora概念股”狂飙，能否打破“过山车”魔咒？_风闻
摩根商研所-1小时前
Sora的爆火，也让人们目光投回国内思考谁能诞生出“中国版Sora”，使得一众Sora概念股狂飙，多只相关股票“20CM”涨停，人们也从“ChatGPT为何不是诞生在中国？”的疑问演变成了“Sora为何不是诞生在中国”。
一、“gg humans”的Sora颠覆了什么？
我们相比较Runway和Pika等类似产品所生成的视频，最直观感受有两点：
一是时长，从生成的视频通常只有3秒到十几秒，跨越性地拉长至一分钟。一分钟的时长已经可以适配于短视频、广告等行业的较低要求，等同于为影视行业的AI自动化揭开序幕，也让AI大模型商业化、全民化看到了曙光。
二是观感，Sora所生成视频保真度远高于同类产品，无论从人类肌肤与表情还是动物毛发等刻画具有“真实感”，并且镜头、场景的处理上也非常细腻。最重要的，让文生视频从单一镜头进化到了生成风格一致的多个镜头。
从发布的OpenAI Sora 的技术报告来看，Sora采用了“扩散+Transformer”的视频生成大模型技术路线。借工银瑞信分析，这项技术相比以往使用的同为扩散模型的U-Net，Transformer架构的参数可拓展性强，即参数量增加，性能加速提升，同时支持任意分辨率、长宽比、时长的视频训练数据，不会因为压缩导致训练数据质量下降，可谓是里程碑式的进步。
Sora 有时可以模拟以简单方式影响世界状态的动作。例如，画家可以在画布上留下新的笔触，这些笔触会随着时间的推移而持续，或者一个人可以吃汉堡并留下咬痕。换句话来说，Sora可以“模拟世界”，成为开发物理和数字世界以及其中的物体、动物和人的高能力模拟器。
不过好在，作为一款模拟器，Sora 目前还存在许多局限性。例如，它不能准确模拟许多基本交互的物理现象，如玻璃碎裂等。这项“缺点”也能够让因“AI代替人类”失业焦虑的人们得以喘息，直视技术的进步。
二、Sora概念股们，能否“可持续性”狂飙？
按照摩根商研所的观点，在国内，无论是突然爆火的Sora概念股们，还是靠售卖Sora课程捞金的“专家们”作为Sora概念的首批受益人，都很难靠此飞升。
这并非泼冷水，科技发展洪流中，每次风口来临，大家都在讲故事讲未来或者赚信息差价。然而，从发展规律来说，看未来远没有看过去来得清楚。一年前爆火的ChatGPT就是很好的例子，从一众概念股横空出世到百模大战，经历了一年的“去伪存真”，二级市场趋势并不乐观。
我们通过站上ChatGPT与Sora两次风口的当虹科技举例。Sora热潮来临，2月8日，当虹科技股价触底反弹，当日大涨13.49%。随后，当虹科技续两个20CM的涨停，至2月21日收盘，当虹科技4个交易日涨幅超过70%。其股价走向与去年ChatGPT风口来临时几乎如出一辙。
当虹科技去年1月31日公司在互动易上表示：“公司积极推进AI技术赋能各个行业，包括AIGC、NLP等与ChatGPT相关的技术和产品也已逐步完善并在部分业务中落地应用。”搭上ChtaGPT的东风，其股价一路从27.87元涨至3月28日高点69.99元。
当ChatGPT热度开始消退，头部玩家大模型产品接连发布，当虹科技股价便走入下行通道，甚至来到今年2月6日的低点16元，较去年高点跌去77.14%。
股价犹如“过山车”的现状，从当虹科技财报就可以窥探出一二，2021年，当虹科技的净利润为6134.75万元，同比大跌40.34%。2022年，其净利润亏损9858.83万元，同比暴跌260.7%。截至2023年三季度，当虹科技净利润亏损9615.75万元，同比大跌132.01%，几乎没有扭转盈利的可能性。
当虹科技只是一众研发阶段、技术未成熟落地“概念股”的缩影：技术相关、却不领先，产品落地与商业化也并不理想，公司财务难以达到平衡或持续亏损，如此来看“概念股”并不等同于“优质股”，“蹭热度”“割韭菜”的嫌疑远大于自身实力。
科大讯飞作为AI龙头企业之一，就是另一种“概念股”典型案例。从产品上说，星火大模型算是国内较早发布的类ChatGPT，并且在不断迭代，商业化落地与自家学习机、商务本所融合。并且，通过科大讯飞2023年财报预告看，其净利润也在稳步增长。
不过，科大讯飞二级市场却没有迎来想象中可持续增长，反而每一次技术迭代都迎来二级市场的“至暗时刻”：
2023年8月15日下午，讯飞星火认知大模型V2.0升级发布会召开，次日，科大讯飞收跌8.62%；10月24日上午，发布“讯飞星火认知大模型V3.0”，并宣布整体超越ChatGPT，医疗领域超越GPT-4，当天科大讯飞收跌9.97%。2024年1月30日，科大讯飞举行星火认知大模型V3.5升级发布会，董事长刘庆峰正式发布新一代大模型讯飞星火V3.5。发布会次日，科大讯飞收跌6.66%。
其实这也不难理解，对于科技公司来说，最容易讲故事的是产品落地前，科大讯飞宣传中也一直在讲“超越”。然而，有着ChatGPT珠玉在前，国产大模型每一次发布与迭代都给了体验者们更好的机会去对比。
一而再、再而三、三而竭，体验感上代代落后已经很难让用户再信服“超越”这个愿景，毫无惊喜的技术迭代与革新换来的只有失落与失望，又如何能够去维护二级市场的护城河。
人们期待的是突然而来的“惊喜”，而并非筹谋已久的“应付”。
三、“供需关系”下，科技超越并非一己之力？
对相关概念的国内企业有失望吗？如果说没有，肯定不真诚。不过，所失望的不是“落后”的技术，而是国内众多企业“画饼”、蹭热点、资本操控与割股民韭菜的行为。
在技术上，无论是ChatGPT、Sora这类颠覆性的大模型产品，还是各类高端芯片设计与生产技术，由于启动晚的滞后性、产品与技术封锁的“巧妇难为无米之炊”，情有可原。正如，很多人调侃说，国内许多研发大模型公司连电费都付不起。
以算力芯片来说，据第三方数据机构SemiAnalysis估计，OpenAI使用了约3617台HGX A100服务器，包含近3万块英伟达GPU。并且，按照摩尔定律，伴随着技术与产品迭代，OpenAI接下来对算力的需求将成倍地增长。这将是一笔恐怖的资金需求，是对于中小企业很难维持的。
对于国内大多数企业来说，更好的路径是根据前任开源大模型的基础或者生态去做应用层，不知道是不是受到资本的裹挟，不少却走向了超越OpenAI的道路上。
要知道，除却GPU，投资方微软帮助OpenAI搭建了大模型定制化的算力集群，能够进一步提升这些GPU的效率。在这种实力和投入力度下，OpenAI依然用了超过八年的时间，才打造出突破性产品GPT4，还仍有瑕疵。
可见，大模型的道路将是极为漫长与艰难的。哪怕对于腾讯、百度、华为、阿里巴巴这类资金雄厚的企业，也受到美国1017新规的影响，A100、H100、A800、H800等在内的GPU芯片对华出口都将被“卡脖子”。
其实，无论是OpenAI、微软、谷歌还是国内“百模大战”的一众公司，由于产品落地难、商业化难、加上伦理道德政法规则的缺失与滞后性，短时间内都是难以用技术与产品变现的。
而ChatGPT、Sora的“范式革命”所爆火带动的除了“割韭菜”的资本们，实实在在的受益者变成了卖算力芯片的英伟达。
财报显示，英伟达第四财季营收为221亿美元，同比增长265%；净利润为123亿美元，同比暴增769%；摊薄后每股收益为4.93美元，同比增长765%。
二级市场中，2023年英伟达以239.02%的年度涨幅傲视群雄，2024年（截至2月16日）再度大涨46.63%。英伟达股价再创历史新高，市值达到1.8万亿美元，超越了谷歌和亚马逊，成为全球市值第四高的公司。这也可以理解了，为何多家头部企业除却大模型投入外，把目光纷纷瞄向了芯片。
2月上旬，Meta官方发言人透露其第二代自研AI芯片Artemis将在今年内正式投产，预计首先应用于数据中心。不过，自研芯片的产能、算力短时间内还无法跟上需求，会在今年年底前部署35万颗H100 GPU，总应用GPU数量届时将超过60万颗。
OpenAI CEO奥特曼欲筹集7万亿美金进军芯片行业、打算走向自给自足的路子，把上游产业链握在自己手中。而沉寂了许久的软银集团创始人孙正义正寻求筹资1000亿美元（约合人民币7000亿元），用于创立一家AI芯片企业，旨在挑战英伟达。
换句话来说，人工智能的这一场战争并非简简单单意在元宇宙、虚拟人、大模型，而是通过颠覆性技术把目光、资金与资源都集中在自身手上，让世界科技话语权重新洗牌、划分。这对于国内企业来说，仍旧任重而道远。
当然，我们都相信国内科技企业被“卡脖子”的困境终将被突破，中国的人工智能技术与产品也将站在世界的前沿。不过，在一切里程碑类的“惊喜”尘埃落定前，所有的“超越意愿”“有意向成为”都只能被定义为“割自家韭菜”的懦夫。
在AI时代，人才、数据、芯片才是训练与发展的基石。人类从“碳基”走向“硅基”的道路上，更需要脚踏实地去追赶技术上限。
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