随着生成式 AI 的浪潮汹涌而至，即使是好莱坞这个长久以来被视为电影梦工厂的圣地，也迎来了变革的十字路口。

几天前，据彭博社报道，OpenAI 计划与好莱坞达成合作，鼓励电影制作人将 Sora 整合到工作流中，以此来拓展 OpenAI 在娱乐行业的影响力。

而在今天，一群与 OpenAI 合作的艺术家们用七部超现实主义大片给好莱坞的导演们「打了个样板」，并向整个影视行业发出了一次强有力的呼吁：

是时候该正视 AI 在艺术创作中的角色了。

教好莱坞导演「拍」短片

shy kids ，「空中梦想家」

位于多伦多的 shy kids 是一家多媒体制作公司，他们利用 Sora 讲述了一个关于气球人的故事。

短片的三位核心成员 Walter Woodman、Sidney Leeder 和 Patrick Cederberg 表示，Sora 的到来让他们能够将那些难以实现的故事变为现实。

视频来自 @dotey（已翻译），下同

导演 Walter 对 Sora 在创作过程中的表现给予了高度评价，「Sora 在创造看似真实的作品方面表现得非常出色，但更兴奋的是，它能够带来超越现实的创意。这不仅仅是技术上的突破，更是抽象表现主义进入一个全新阶段的标志。」

对整个行业来说，「来自世界各地、内心充满着想要迸发的故事的人们，终于有了一个机会，向世界展示他们心中的宇宙。」

Paul Trillo，导演

Paul Trillo 是一位跨领域的艺术家、作家及导演，他的作品获得《滚石》和《纽约客》等权威媒体的高度评价。

Paul 荣获 19 次 Vimeo Staff Picks 奖项，这是Vimeo 平台对其顶尖短片的认可。

「与 Sora 合作，我首次感受到了作为电影制作人的绝对自由，」他表示。「不再受时间、财力或他人意见的束缚，我可以更加大胆且充满激情地探索和实验。」

Sora 的力量在于，当我们不再复制旧有的东西，而是创造出全新的、以往我们无法想象的可能时，它能展现出惊人的能力。

Nik Kleverov，创意总监 / Native Foreign

坐落于洛杉矶的加州，Native Foreign 是一家获得艾美奖提名的创意机构，以精湛的品牌叙事、动效与标题设计，以及生成式 AI 的工作流程方面的专长而闻名。

作为联合创始人的 Nik Kleverov 正在利用 Sora「将概念视觉化，并为品牌伙伴的创意快速打磨迭代」，在他看来，预算将不再限制创意的叙事。

Nik 还分享了他的制作体验：「我是那种习惯于动态思维的创意工作者，因此当我在 Sora 中工作时，感觉就像能够将任何想法变为现实。」

August Kamp， 艺术家/音乐家

August Kamp 是一位多才多艺的艺术家，身兼音乐家、研究者、创意倡导者和跨学科艺术家多重身份。

对于 August 而言，Sora 的出现标志着一个历史性的突破。她曾感受到自己的艺术创作受限于想象力与现实可能性之间的张力，而 Sora 为她提供了一个全新的解决路径。

能够如此直接地打造和精炼电影级视觉效果，为我开辟了前所未有的艺术创作道路……

我真的非常期待，随着这些工具的未来发展，我们还能接触到哪些新的故事讲述形式。

Josephine Miller， 创意总监

Josephine Miller 是伦敦 Oraar Studio 的联合创始人及创意总监，她领导的工作室擅长 3D 视觉、增强现实和数字时尚的设计。

Josephine 对于 Sora 带来的影响同样有着深刻的体会：「Sora 为我开启了一个全新的领域，让那些我多年梦想中的构思成为可能，这些构思以往因为技术壁垒而难以实现…

这种快速将想法以高品质概念化的能力，不仅对我的创意过程构成了挑战，也促进了我的故事讲述技巧的成长。它使我能够在更少的技术束缚下，将我的想象力转化为现实。」

Don Allen Stevenson III， 数字增强现实/混合现实艺术家

Don Allen III 是一位在梦工厂动画开始其职业生涯的多领域创作者，演说家和顾问，一直专注于探索混合现实、虚拟现实和人工智能的应用，不断推动创意和技术的界限。

我一直有个念头，创造一些我脑海中觉得有趣的增强现实异种生物。

有了 Sora，我现在能更简便地对这些构思进行初步实现，再进一步完善出 3D 角色，将它们置入增强现实环境中。

Don 特别强调了 Sora 的特别之处：「它打破了传统的物理定律和思维框架的束缚。」

他认为使用 Sora 可以使得他能够从技术的限制中解放出来，转而专注于无拘无束的创造性思考。「开启了即刻呈现想象和快速打造原型的新世界。」

同时，Don 也提到：「这让我能更有效地分配我的时间和精力，在正确的方向上深入挖掘，进一步增强我创作的角色想要传达的情感深度。」

Alex Reben， 雕塑家/艺术家，OpenAI 的驻地艺术家

Alexander Reben 这十年来致力于创作探讨 AI 中人性幽默与荒谬的艺术作品。

他通过手工将 AI 生成的图像转换成三维模型，并将这些模型具象化于现实世界中，创造出一系列引人深思的雕塑作品。

亚历克斯分享了他对 Sora 的看法：「我开始将 Sora 作为开发三维雕塑的新起点。我深入研究了摄影测量学及其在雕塑创作中的应用潜力，这一探索过程让我感到无比兴奋。

特别是，将视频转换成三维模型的可能性，让我意识到我们有能力将 AI 系统的应用推向一个全新的维度。」

Hollywood？Sorawood!

一周前，Factorial Funds 发布了一篇深入分析的文章，对 Sora 的运行成本进行了详细估算。

尽管有关 Sora 技术的详细信息虽然有限，但 Factorial Funds 研究人员认为可以将 Sora 看作是 DiT（Diffusion Transformers）在视频生成方面的扩展，并在推算过程中参考了 DiT 论文的数据。

DiT-XL 模型有 675M 参数，使用了大约 1021 FLOPS 的总计算量，相当于大约 0.4 个英伟达 H100 运行一个月。

假设视频以 24fps 编码，1 分钟的视频包含 1440 帧。考虑到 Sora 的空间和时间压缩的技术特性，如果按 DiT 论文的 8 倍压缩率，原本 1440 帧的视频在潜在空间中可能只需要 180 帧来表示。因此，相较于 DiT 处理图像，处理视频的计算量至少增加了 180 倍。

由于估计 Sora 的模型参数数量可能远超 675M，所以假设该模型为 20B 参数的模型，这意味着相比于 DiT，Sora 的计算需求增加了 30 倍。此外，Sora 训练的数据集比 DiT 也要大，这进一步增加了计算需求，乘数在 4 到 10 倍之间。

综合考量上述各项因素之后，研究人员估算出 Sora 训练一个月所需的计算资源大约在 4211-10528 块 H100 之间。

训练计算是一次性的大量计算，而推理计算虽然较小，但随着模型的广泛应用，会被频繁调用。

平衡点是指花费在推理上的计算量超过训练所需计算量的时刻。基于 DiT 到 Sora 的推算，Sora 每生成一段视频的计算成本约为 708×10^15 FLOPS，相当于每块 H100 GPU 大约每小时能生成 5 分钟视频。

在生成 1530 万 到 3810 万分钟视频后，推理计算将超过训练计算。考虑到 YouTube 每天上传的视频量约为 4300 万分钟，这个平衡点在实际应用中很快就会达到。

不过，需要说明的是，上述许多数字都是估计值，并且依赖于简化的假设，并不一定为准确的数据。例如，它们没有考虑 GPU 的实际 FLOPS 利用率、内存容量和内存带宽的限制以及推测解码等先进技术。

研究人员估算了使用 Sora 生成覆盖一些主流视频平台内容所需 H100 GPU 的数量。由上文推算可知，每块 H100 每小时能制作 5 分钟的视频，也就意味着每块 H100 每天能制作大约 120 分钟的视频。

TikTok 每天总视频数大约为 3.4 亿，平均时长约为 30 秒，那 TiKtok 每天大约产生约 1.7 亿分钟的视频，同理，YouTube 每天产生的视频总时长约为 4.3 亿分钟。

假设 AI 参与视频生成的比例为 15%（大部分视频时长低于 2 分钟），那么 AI 每天产生的视频时长约为 1.07 亿分钟。

也就是说，仅仅为了支持 Tiktok 和 YouTube 上的创作者社区，所需英伟达 H100 GPU 的总量约为 89000 块。

然而上述的推算还算偏保守，因为还需要考虑其他因素：

首先，在实际情况中，GPU 的计算能力可能会受到内存限制和通信瓶颈的影响，导致实际可用的计算能力低于理论最大值。因此，认为 50% 的利用率更为现实，这意味着为了达到相同的计算效果，所需的 GPU 数量需要增加一倍。

其次，视频制作的需求在一天中不是均匀分布的，而是集中在某些高峰时段。在这些高峰时段，由于需求激增，需要更多的 GPU 来处理这些额外的计算任务，这可能导致所需的 GPU 数量再次翻倍。

在制作视频时，创作者通常会制作多个候选版本，然后从中选择最佳的一个上传。研究人员估计，平均每上传一个视频，会制作两个候选视频。这意味着实际的视频制作过程需要的计算资源是单个视频的三倍，因此所需的 GPU 数量也还需要增加一倍。

综合考虑这些因素，研究人员得出了一个保守的估计，即在高峰时段，大约需要 72 万块 H100 GPU 来满足实际需求。

附上原文链接：https://www.factorialfunds.com/blog/under-the-hood-how-openai-s-sora-model-works

作为对比，Meta CEO 扎克伯格曾宣布为了推进 AGI，将豪砸上百亿美元购买 35 万个有价无市的 H100 GPU，而这一数字还只是覆盖 Tiktok 和 YouTube 所需计算资源的一半。

不久前，好莱坞知名制片人兼导演泰勒·派瑞在接触 Sora 没几天后，突然宣布搁置筹备了长达四年的 8 亿美元制片厂扩建计划，成了 Sora 诞生的首个受害者。

由于 Sora 和我看到的东西，所有这一切都被无限期搁置。

这一表态在影视行业引起了不少的恐慌，如今看来，倘若上文推算的数据属实，那么 Sora 要想短时间抢走影视工作者的饭碗，似乎还有一段长路要走。

此外，美国《纽约客》杂志的一篇报道指出，ChatGPT 每天用电量是美国家庭平均用电量的 1.7 万多倍。并且随着生成式 AI 的进一步普及，耗电量还会持续攀升。

马斯克也曾发出警告，未来两年内，行业的主要障碍将由「缺硅」转为「缺电」，并或将成为 AI 发展的新瓶颈。

但这些只不过是技术发展道路上的短暂性难题，随着时间的推移，算力的限制和资源等外在因素的桎梏也是最容易被攻克的一环。

就 Sora 目前展现出的技术成果来看，生成画面的震撼足以掩盖音效上的瑕疵，而且我们至今仍未窥见 OpenAI 的弹药库里是否还藏着音效界的 ChatGPT。

即使 OpenAI 尚未发展此类技术，市场上先进的 ElevenLabs、以及近日爆火的 Suno 等音效工具也完全有能力填补 Sora 在工作流中的最后一块空白。

因此，可预见的是，在不远的将来，影视制作将变得前所未有的简单——仅需一部剧本，就能一键生成一部完整的电影作品。

而剧本创作的门槛，早在 ChatGPT 问世之后，就已经成了生成式 AI 最先颠覆的领域。