2024年，AI視頻生成技術(shù)迎來了爆炸性的發(fā)展，成為了科技圈和投資界的熱門話題。這項技術(shù)以其巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景，吸引了無數(shù)企業(yè)和研究者的目光。然而，隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，行業(yè)內(nèi)部的挑戰(zhàn)和危機也逐漸顯露。
在一個充滿不確定性的AI時代，我們似乎又站在了一個分叉路口前，選擇哪條路，成了擺在每個AI從業(yè)者和企業(yè)面前的難題。
AI視頻生成，這個曾經(jīng)被認為遙不可及的技術(shù)，現(xiàn)在卻成了眾多廠商競相追逐的香餑餑。
而我，作為一個見證了AI技術(shù)從起步到蓬勃發(fā)展的觀察者，對這一現(xiàn)象有著自己的一些看法。
首先，讓我們回顧一下這個現(xiàn)象的背景。
自從OpenAI Sora的問世，再到快手的可靈全量上線，視頻生成技術(shù)無疑成了2024年最火熱的AI話題。
大廠們紛紛開始你追我趕，從4月至今，視頻生產(chǎn)模型如雨后春筍般涌現(xiàn)。
而國內(nèi)的“大模型六小虎”（智譜、月之暗面、MiniMax、百川智能、階躍星辰、零一萬物）也在這個關(guān)鍵的決策點上搖擺不定。
我的觀點是，視頻生成技術(shù)之所以能引起如此大的關(guān)注，一方面是因為其技術(shù)潛力巨大，另一方面則是因為市場對于新故事的渴望。
在語言模型迭代放緩的當下，視頻生成模型似乎成了那個更有希望的AI應(yīng)用新方向。
但這個方向并不是沒有風險，高昂的成本和尚未成熟的技術(shù)路線，都讓這個領(lǐng)域的前景充滿了不確定性。
就拿我自己的經(jīng)歷來說，我曾經(jīng)參與過一個基于AI的視頻生成項目。
我們團隊投入了大量的時間和資源，試圖打造一個能夠根據(jù)文本描述生成視頻內(nèi)容的模型。
雖然最終我們?nèi)〉昧艘恍┏晒�，但這個過程中的挑戰(zhàn)和困難也讓我們深刻認識到，視頻生成技術(shù)的復(fù)雜性和成本。
技術(shù)層面的挑戰(zhàn)。
視頻生成模型需要處理大量的數(shù)據(jù)，包括圖像、音頻和視頻等多種形式。
這不僅要求模型具備強大的數(shù)據(jù)處理能力，還需要能夠理解和生成復(fù)雜的場景和動作。
而這些，都需要大量的算力和數(shù)據(jù)支持。
據(jù)Meta的數(shù)據(jù)，Movie Gen用了6144張H100進行訓(xùn)練，視頻模型參數(shù)達到30B（300億）。
這樣的資源投入，對于大多數(shù)初創(chuàng)公司來說，無疑是一個巨大的門檻。
市場接受度的問題。
雖然視頻生成技術(shù)看起來很酷，但用戶是否真的愿意為之買單，還是一個未知數(shù)。
目前，視頻生成領(lǐng)域的頂級模型幾乎都選擇了閉源，這意味著玩家們需要投入真金白銀去試錯。
而一旦開始商業(yè)化，付費已是必選項。
但用戶是否愿意為這種新型的內(nèi)容生成方式買單，還需要市場的檢驗。
內(nèi)容生態(tài)的構(gòu)建。
視頻生成技術(shù)的發(fā)展，離不開一個健康的內(nèi)容生態(tài)。
這意味著，除了技術(shù)本身，還需要構(gòu)建一個能夠持續(xù)產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的生態(tài)系統(tǒng)。
這不僅需要技術(shù)的支持，更需要內(nèi)容創(chuàng)作者、平臺和用戶的共同參與。
快手的可靈就是一個典型的例子，它通過懷舊照片等一系列策劃，成功吸引了大量用戶的關(guān)注。
監(jiān)管和倫理的問題。
視頻生成技術(shù)的發(fā)展，也帶來了一些監(jiān)管和倫理上的挑戰(zhàn)。
比如，如何確保生成的內(nèi)容不侵犯他人的版權(quán)，如何防止技術(shù)被用于制造虛假信息等。
這些問題的解決，需要政策制定者、技術(shù)開發(fā)者和社會各界的共同努力。
總的來說，視頻生成技術(shù)的發(fā)展，既充滿了機遇，也充滿了挑戰(zhàn)。
對于企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者來說，選擇是否進入這個領(lǐng)域，需要慎重考慮。
而對于我們這些觀察者來說，更應(yīng)該保持理性和客觀的態(tài)度，既要看到技術(shù)發(fā)展帶來的積極影響，也要關(guān)注其可能帶來的風險和挑戰(zhàn)。
在這個充滿變數(shù)的AI時代，只有不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)，才能把握住時代的脈搏。
作者：產(chǎn)品視界，公眾號：產(chǎn)品視界
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