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近日，视频生成AI模型Sora发布，可以生成一分钟长的视频。 视频可以包含多个角色、特定动作、主题和背景。 在单个视频中，Sora 还可以创建多个镜头并保留多个角度。 性格和视觉风格。
Sora的发布引起了各方的强烈关注。 受此影响，A股市场AI概念股掀起涨停潮。 截至2月19日收盘，共有65只AI概念股涨停，板块涨幅高达6.25%。 与此同时，多家券商发布了Sora的研报。
国海证券研究指出，Sora表明大型模型的进化速度超出预期，这可能是通向AGI（通用人工智能）时代的里程碑。 截至2023年12月，用户数量为1.8亿，网站平均每月访问量为17亿次，估值超过1000亿美元。 Sora的发布将为用户量、价格和估值打开空间。 国产大车型将受益于海外技术交流和开源，国产大车型的多模态和通用能力将赶上GPT4-turbo和Sora。
国海证券指出，此次发布显着加速了生成式AI应用的创新。 GPT应用数量已突破300万，带动谷歌、微软、Meta等AI应用公司估值屡创新高。 “我们认为Sora可能通过API输出、订阅等方式输出能力，加速AI视频生成在办公、教育、医疗、智能驾驶、机器人、影视、游戏等场景的创新。新一轮AI视频创新即将开始。”
华鑫证券认为，Sora的核心技术基于在自然语言处理和图像生成方面的深厚积累。 与AV、Pika等相比，Sora在视频生成的真实感和细节表现上具有标志性价值。 尽管AI视频生成并不新鲜，但Sora的推出有望提高AI多模态的普及度。 可以关注AI多模态应用，塑造数字内容生产与交互新范式，赋能视觉产业，从文本、3D生成、动画、电影、图片、视频、剧等，有望带来内容消费市场的繁荣。
中信证券研究认为，与文本数据相比，视频数据的传输成本将大幅增加。 因此，Sora等多模态模型的大规模应用，不仅对算力升级提出了更高的要求，也将对现有AI算力集群内的网络容量以及相关网络设备的需求带来巨大的挑战。升级会更强。 同时，随着视频生成等多模态应用的普及，视频等数据在广域网中的传输量和存储量也有望大幅增长（例如Sora等应用已经降低了提高了视频创作的门槛，促进了用户创作视频数量的激增）。 因此，这种网络需求的升级将不仅限于AI算力提供商，也有望带动传统数据中心和电信网络的设备升级。
中信证券表示，多模态大模型Sora视频演示表现惊艳，再次展现了AI重构传统行业的巨大潜力。 如果 Video AI的热门应用出现，将带来巨大的网络升级需求，网络设备提供商将受益匪浅。 同时，当前AI行业发展趋势也日趋明朗，有望缓解市场对算力投资可持续性的担忧，光模块等算力设施板块的估值空间正在提升。也有望开放。
华泰证券研究认为，Sora的使用权尚未公开，但已在与安全测试机构、视觉艺术家、设计师和电影制作人合作改进产品。 Sora目前的视频长度已达到主流短视频长度标准，可以生成包含多个角色、特定类型动作以及主题和背景细节的精确复杂场景。 券商认为，Sora等AI文森特视频产品有望应用于电影、短视频、游戏等领域，极大改变创作者的工作方式，降低创作成本，提高生产效率。
平安证券认为，Sora的发布意味着AI在视频技术领域取得突破性进展。 随着人工智能在多模态领域不断实现快速发展，相关领域和行业也将迎来深刻变革。 这与其全球主要资产配置类别年度策略报告的观点一致。 预计2024年，很多以AI为核心的相关产业有望得到带动，很多受带动的产业将叠加，有清晰的AI技术发展路径。 预计2023年AI驱动的美国科技板块牛市将带来3至5年的周期性机会。 。
国金证券研究指出，从本轮AI模型的发展和解读来看，以《文字创作》为代表的文字创作、以《Sora》为代表的图像创作、以Sora为代表的视频创作的发展速度无疑极为惊人。
国金证券认为，从文本到图像再到视频，AI内容创作的信息维度越来越考验模型的创作效率和生成结果的稳定性（早期版本的存在需要较长的生成时间，生成的结果违反物理常识，或者说“AI”有明显的“感觉”问题；Gen-1/2也存在生成视频时长短、生成视频逻辑连贯性弱等缺点），但正如V5/6已逐渐广泛已在多个行业实现商业化，Sora的出现有望推动视频创作领域“时刻”的到来。
万联证券研究认为，Sora是一种具有较强语言理解能力、通过潜在空间训练生成视频的扩散器。 多维度突破突飞猛进，视频质量大幅提升。 在连接视频时，Sora 可以将两个输入视频无缝连接在一起。 尽管Sora仍然存在一些缺陷和限制，但它已经开始理解物理意义，并且出现了许多有趣的新兴能力，例如三维一致性。 重塑AI文森视频行业格局，或冲击AI文森画面赛道。
万联证券列出了潜在的投资方向。 一是AI文盛视频产业的发展为AI行业应用落地带来机遇； 其次，AI产业的发展对算力、光模块等基础设施有持续的需求； 第三，AIGC在媒体、游戏等行业的加速落地带来了投资机会。 不过，券商也提到了多项投资风险，比如AI行业发展不及预期； 人工智能带来的版权、隐私和技术风险； 国内人工智能应用落地未达预期； 以及中美技术摩擦的风险。
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