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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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上周去参加卡兹克上海站的活动，其中闲人一坤（坤哥）的分享特别启发我，总结得很棒。
坤哥列了一条时间线，AI 可能可以逐步替代的影视类别是：广告、短视频、短片、短剧、长剧、电影。
这里面，目前 AI 在广告和短视频领域已经有了广泛的应用。
🔸 如果攻克了角色稳定性，则 AI 有望攻克短视频和短片。目前角色稳定性在闭源和开源生态都有一些进展，其中 Midjourney 出了 Character Ref，开源社区有 Instant-ID, IP Adapter 等解决方案。
🔸 如果攻克了场景稳定性，则 AI 有望攻克短剧和长剧。但场景稳定性要求高，可能得先攻克 AI 3D（但 AI 3D 这个显得很渺茫，目前全球数据少，据方汉老师分享目前 3D 数据差不多 1000 万条，其中高质量的不过 200 万条。）
🔸 如果攻克了角色表演，AI 能达到真人级别的演出，则 AI 有望攻克电影。虽然 talking head 一类的技术越来越成熟，但自然的表演却是一直很难实现的。
当然 Sora 一出来也许直接跃迁到短剧，但 Sora 真的会一直占据领先位吗？scaling law 在 AI 视频领域还占据着绝对的影响，但反观图片领域，scaling law 已经不能成为构建优势的主要因素了，审美（MJ）和自由度（SD社区）使得 DallE3 没有构建起绝对的优势。
在未来我还是更相信能兼容开源社区的 AI 视频模型，因为数据在用户手里。
坤哥列了一条时间线，AI 可能可以逐步替代的影视类别是：广告、短视频、短片、短剧、长剧、电影。
这里面，目前 AI 在广告和短视频领域已经有了广泛的应用。
🔸 如果攻克了角色稳定性，则 AI 有望攻克短视频和短片。目前角色稳定性在闭源和开源生态都有一些进展，其中 Midjourney 出了 Character Ref，开源社区有 Instant-ID, IP Adapter 等解决方案。
🔸 如果攻克了场景稳定性，则 AI 有望攻克短剧和长剧。但场景稳定性要求高，可能得先攻克 AI 3D（但 AI 3D 这个显得很渺茫，目前全球数据少，据方汉老师分享目前 3D 数据差不多 1000 万条，其中高质量的不过 200 万条。）
🔸 如果攻克了角色表演，AI 能达到真人级别的演出，则 AI 有望攻克电影。虽然 talking head 一类的技术越来越成熟，但自然的表演却是一直很难实现的。
当然 Sora 一出来也许直接跃迁到短剧，但 Sora 真的会一直占据领先位吗？scaling law 在 AI 视频领域还占据着绝对的影响，但反观图片领域，scaling law 已经不能成为构建优势的主要因素了，审美（MJ）和自由度（SD社区）使得 DallE3 没有构建起绝对的优势。
在未来我还是更相信能兼容开源社区的 AI 视频模型，因为数据在用户手里。
关于Kimi：
Q：参数量是不是很大？
A：目前参数2000亿左右。
Q：kimi算力侧支持？
A：用的字节火山引擎，目前还是英伟达为主，无论A100、H100、H800，公司很难找英伟达大规模采购。国内云厂商买卡有优势，而且有储备。
公司不太可能私有化一个数据中心，供应链资源很难开拓，而且成本很高。预训练需要1万多张卡，公有云，分配多少显卡不会关注，是以A100作为标准去衡量。
训练的数据量大概4-5T，全是中文。
B端用户不能接入API其实更多是并发处理问题，和算力也有一定关系。云服务运维方面有一些跟不上了。
Q：国产芯片怎么样？
A：生态做的不好。训练卡，开发各种代码、函数调用、英伟达迭代12个版本，国内很难做出一个生态库去对标英伟达。
华为：性能对标A800，软件不好，完全不兼容CUDA。要找一个工程团队给我们改代码，工程成本太高了。
Q：同海外模型相比优劣势？
A：在中文处理能力上，公司kimi领先，语料采集、标注上的把握，我们有天然的优势。如果把语言扩大到其他语言，可能没有什么优势。
交互的拟人性，kimi整体上会比openAI落后10%左右。逻辑推理能力也会落后。
云计算资源如果匹配上的，0.5-1年公司可以追上去。但目前在GPU方面是卡脖子的，差距会越拉越大。
Q：参数量是不是很大？
A：目前参数2000亿左右。
Q：kimi算力侧支持？
A：用的字节火山引擎，目前还是英伟达为主，无论A100、H100、H800，公司很难找英伟达大规模采购。国内云厂商买卡有优势，而且有储备。
公司不太可能私有化一个数据中心，供应链资源很难开拓，而且成本很高。预训练需要1万多张卡，公有云，分配多少显卡不会关注，是以A100作为标准去衡量。
训练的数据量大概4-5T，全是中文。
B端用户不能接入API其实更多是并发处理问题，和算力也有一定关系。云服务运维方面有一些跟不上了。
Q：国产芯片怎么样？
A：生态做的不好。训练卡，开发各种代码、函数调用、英伟达迭代12个版本，国内很难做出一个生态库去对标英伟达。
华为：性能对标A800，软件不好，完全不兼容CUDA。要找一个工程团队给我们改代码，工程成本太高了。
Q：同海外模型相比优劣势？
A：在中文处理能力上，公司kimi领先，语料采集、标注上的把握，我们有天然的优势。如果把语言扩大到其他语言，可能没有什么优势。
交互的拟人性，kimi整体上会比openAI落后10%左右。逻辑推理能力也会落后。
云计算资源如果匹配上的，0.5-1年公司可以追上去。但目前在GPU方面是卡脖子的，差距会越拉越大。
星主：亦仁
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三、3 月 23 日，航海家千人线下见面会。这是近几年来筹备最久的线下聚会，相信会给来的人带来不少收获。
四、3 月 28 日，生财有术第八期权益正式发布，续费也将同步开启。我们将给你带来非常有诚意的大额续费优惠券，可以小小期待一下。
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六、4 月 10 日，「扬帆正当时」定制版手机壳和我的一封信寄出。
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