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Sora惊艳世界的启示:美国“大企业分裂式创新”有多可怕!

日期：2024-02-21 00:35:32 来源：网络整理作者：本站编辑浏览：12 评论：0

最值钱的东西不是房子，不是金子，也不是货币，而是很多人认为平平无奇的时间。无论你聪明与否，富贵与否，当你把更多的时间用来做更有价值的事情的时候，你的人生将会开始发生改变！——卷首语

最近几天横空出世的Sora起码在以下三个方面惊艳了世界：

一是视频生成能力：Sora展示了强大的视频生成能力，可以根据详细的文本描述生成一段高清视频，包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感的多个角色，几乎可以达到电影级别的效果。这种能力突破了AI视频的连贯性瓶颈，实现了长达60秒的视频生成（以往的同类软件只能生产4秒的视频），远超此前的文生视频产品。

二是技术创新：Sora在文生视频领域的优势尤为突出，其最大创新点在于用文本编码生成物理世界模型的能力。这意味着，通过简单的文字描述，Sora就能为我们呈现出一个栩栩如生、符合现实物理规律的世界，这无疑为创作者带来了更多的灵感和可能性。此外，Sora所合成的内容与物理世界规律保持一致，即不会出现违反世界客观规律的视觉信息。

三是行业影响：随着Sora的发布，视频行业和电影产业将迎来前所未有的变革。对于小屏短视频制作而言，Sora的引入可能使得内容生产更加高效、低成本，缩短制作周期，提升创意产出。在大银幕电影制作领域，虽然目前Sora还受限于算力等基础设施，但未来随着技术的不断进步，它有可能为电影制作带来革命性的改变，允许电影制作者更加自由地创作和编辑，实现更多的创意想象。

大家在感叹Sora功能强大之时，却往往忽视了其用到的核心技术其实也不是原创的。

Sora的核心技术主要包括时空Patch（Spacetime Patch）和扩散型Transformer架构。

时空Patch（Spacetime Patch）技术是建立在谷歌DeepMind对NaViT（原生分辨率视觉Transformer）和ViT（视觉Transformer）的早期研究基础上，该技术最早是由谷歌DeepMind提出的。Patch可以理解为Sora的基本单元，就像GPT-4的基本单元是Token。通过Spacetime Patch，Sora将视频视为补丁序列，并保持原始的宽高比和分辨率，这对于捕捉视觉数据的真正本质至关重要，使模型能够从更准确的表达中学习，从而赋予Sora近乎完美的准确性。

扩散型Transformer架构融合了扩散模型（Diffusion Model）和DiT架构的特性。这种架构是通过Transformer的编码器-解码器架构处理包含噪点的输入图像，并在每一步预测出更清晰的图像。该架构是基于一篇名为“Scalable diffusion models with transformers”的学术论文，该论文是由伯克利大学和纽约大学的研究人员在2022年12月共同发表的。

而Sora的核心团队都有在谷歌或者伯克利有过工作或学习的经验，所以才会更熟练的应用时空Patch（Spacetime Patch）和扩散型Transformer架构两个核心技术。据公开资料显示，两位研发负责人Tim Brooks和Bill Peebles均博士毕业于伯克利人工智能研究所，导师同为Alyosha Efros。并且Tim Brooks曾在谷歌从事为Pixel手机摄像头提供支持的人工智能工作，并在英伟达从事视频生成模型的工作，Bill Peebles曾在Adobe和英伟达有过实习经历。

他们在谷歌或伯克利的工作或学习的经历，使得他们对于这些大机构的基础研究成果有深入的理解（这种身处其中的对这些大机构的研究成果的理解，是只看文献的理解所不能及的），从而能够娴熟地将其应用于新的领域。

其实，OpenAI的技术大拿、首席科学家、ChatGPT的缔造者伊利亚也是从谷歌的DeepMind跳槽而来的，而ChatGPT的核心技术Transformer转换器也来源于谷歌。

因此，毫不夸张地说，OpenAI的两大杀器ChatGPT和Sora的主要技术负责人及基础技术与谷歌关系密切，说OpenAI是从谷歌分裂出来的一点也不过分。

在美国，这种从传统科技巨头分裂出新的行业巨头的分裂式创新模式很常见。

例如，前贝尔实验室员工的创办了德州仪器，在1955年制造了第一颗硅晶体管。一群离开贝尔实验室的专家，在1957年成立仙童半导体公司，这家公司引进了制造集成电路关键的平面工艺。苹果的创始人沃兹曾是IBM的工程师，IBM虽然发明了硬盘，但是全球最大的硬盘公司是由IBM前硬盘研发部门的员工创立的……

为什么会在美国出现这么多大企业分裂式的创新呢？

主要有三个原因：一是类似谷歌这样的大公司，研发与客户缺乏联系，缺少市场反馈的研发团队往往与组织的其他部门隔离开来，研发本身的复杂性和专业词汇也很不容易理解沟通。如果是一家大公司，研发负责人开会讨论的很大一部分就是让每个人了解各个部门正在做的事情；基本上没有时间与精力让研发努力与公司业务目标对齐，更不用说要进一步与客户建立联系。虽然有许多公司提倡支持“以客户为中心的研发”，但他们的研发团队很少有机会直接与最终用户一起确定需求、测试产品。这导致研发的成果不能为公司所用。

二是创新实验室对失败的容忍度很高（适合做自由探索的基础研究），自然无可厚非；但对于究竟什么是成功，几乎没有量化的指标。有的公司选择用专利的数量，但专利离利润还差了个十万八千里。有些公司的研发创新实验室也不知道自己的战略目的是什么，更谈不上远见。董事会和高管层甚至将创新实验室当成品牌来宣传，为了研发而研发，为了创新而创新。而这甚至可能出现致命后果。

三是基于以上两条原因，大公司的研发部门天然地擅长基础研究或者产品的原型设计，由于脱离市场，不擅长将其产业化或商业化。所以其研究成果常常被前员工拿去进行产业化，从而创造一个新的行业，甚至引领一个时代。OpenAI就是在谷歌的研究成果基础上，通过加大算力和专注于文字内容生成和视频生成而实现巨大突破。

美国这种科技大厂（大学也包括在内）做基础研究和成熟产品，同时通过大企业分裂式创新的形式孵化出大量的科技创新中小企业（谷歌由1700名高端人才组成的人工智能部门研发出的技术技术，滋养了OpenAI等大量的中小企业）。大量的科技创新中小企业中又会成长出几家新行业的巨头，从而引领新一轮的科技和经济发展。这些新巨头又投入大量的资金做前沿研究，这些前沿研究成果又为下一轮的科技热潮培养创业人才和滋养新兴的中小企业（就像细胞分裂一样生生不息）……

如此循环往复，生生不息，成为美国持续引领全球科技创新的闭环。美国的这种大企业分裂式创新的模式，已经取代了高校研发、企业转化的传统线性模式，成为美国创新的主要动力。

但是这种大企业分裂式创新很少在我国出现，原因何在呢？

有人说，李彦宏不就是利用在美国大公司打工期间研发的搜索专利，回国创立的百度吗？百度也是通过分裂式创新产生的的确是事实，但是其“母体”是美国公司，不是中国公司。

其实，我国互联网大厂员工出来创业的也不少，但是他们中的很多人所做的创业项目与原先所做的工作相关性很弱，比如这几年很多做民宿创业的，更往前很多做餐馆创业的，链家的左晖用互联网技术去做房屋中介，但很少有利用在大厂中的研究成果做转化创业的（也许有，但是我不知道，请渊博的网友们在评论区告知我这方面的案例）。

我认为大企业分裂式创新很少在中国出现的根本原因是我国的大厂们大多做的是技术应用（请您自行脑补一下腾讯、阿里、百度、京东等都在做什么），很少有研发原创技术。说的更通俗一点，我们的大厂所做的事大多是拿来主义，没有什么前沿技术，所研究的技术都是直接为其产品服务的，不存在前文所说的美国大企业的研发部门的技术和市场之间脱节的问题。在这种情况下，一个员工用在大厂积累的技术去创业做与大厂类似的产品就是找死，因为在同类产品上竞争的话，他们是不可能竞争过资源充沛的老东家的。

通过上面的分析我们不难得出一个推论：大企业出现分裂式创新的一个前提条件是其研发部门所做的技术是处于前沿技术领域，该技术对应的市场还处于空白状态。

那么，我国有哪个大厂在做前沿技术研发呢？华为鸿蒙是吗？华为鲲鹏是吗？好像都不是！

此时，有人也许会说，我们的大企业做不了前沿技术创新，我们的大学和科研机构可以啊。可惜我国的大学和科研机构不但在前沿技术创新上作为不大，即使它们研发出了前沿技术，也很难转化（原因你懂的）。

这就是科技发展的后发劣势——不能占据前沿科技的制高点，就只能跟在别人后面跑。有的时候跟的人家紧，有时候被人家甩的远，但是始终无法超越人家（比如我们认为AI与美国的差距不大，其实却很大，详见：“中美人工智能行业10个细分领域强弱对比，差距比想象的大？！(qq.com)”）！甚至有时候眼看要超过人家了，人家在前面突然来一个“战术性阻挡”。这是一件十分痛苦的事情!

那么后发者就永远没有机会了吗?肯定是有的，从本质上看，模仿式创新和前沿技术相关的原始创新在本质上的区别就是投入的大小和投入时间的长短；所以主要坚持对前沿技术的长期和大量投入（当下党中央鼓励发展未来产业就是一个十分好的现象），总有一天我们会掌握技术的制高点（详细论述见：“与“模仿式创新”相比，“原始创新”到底难在哪里？(qq.com)”）。

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