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國內公司與SORA模型代差約半年,行業發展亟待加速

阿爾法工場研究院 ? 來源:阿爾法工場研究院 ? 2024-02-22 10:31 ? 次閱讀

Sora重大突破電話會議解讀

Q:在基于SORA模型生成視頻的過程中,成本是如何計算的?

A:根據我們的計算,基于SORA模型生成視頻的過程中,如果假設一張圖的價格是0.02美元,一分鐘生成十幾張圖片,那么生成一段60秒的視頻可能需要消耗10到12美元。

但是,如果第一次生成的視頻不滿意,需要重新生成,成本會進一步增加。如果考慮到產生不滿意視頻并重新生成的概率,那成本也可能會達到10萬美元左右的量級。

Q:在產生視頻時,視頻的幀數(FPS)是否影響了成本?

A:對于視頻的生成,雖然我們的假設是使用低幀數(10FPS)進行生成,但即使是生成流暢的60幀視頻,成本也只會是十幾美元。這是因為大部分成本都在建立diffusion模型的過程中,而對于時間序列建模,相對的價格影響并不高。

Q:生成高質量視頻的成本較高,這是否意味著只有一些本身成本較高的行業才會采用?

A:初期的確如此,生成10秒鐘的流暢視頻可能需要消耗高達數十甚至上百美元的成本,訓練成本也同樣高昂。因此,先期可能主要會用于一些例如影視制作、大規模動畫特效等領域,這些領域本身成本就很高,因此對這樣的額外成本較為接受。

Q:對于現有的視頻生成模型,是否有優化的可能?

A:在現有的模型下,我們預見到有優化的可能性,不過這還需要時日。我們可以期待的是,隨著技術的進步和優化,高質量視頻生成的成本將會逐漸降低。

Q:SORA模型對于產生視頻媒體的影響是什么?

A:SORA模型基于AI大模型方式去建模,其帶來的一大影響便是邊界模糊——從文本到音頻,再到視頻的邊界逐漸模糊。這意味著待我們由一段文字就能生成音頻,甚至視頻。在中低端內容生產方面,這個變化可能會讓創意變得有更多價值,使得內容價值的產生不再僅僅依賴于單一的文本。

Q:未來會出現一些垂直模型嗎?

A:隨著SORA模型的發展,我們預測會出現衍生的垂直模型,這些模型將會逐漸涌現并開始影響像虛擬視頻、短視頻、廣告,以及互動式電影游戲等行業。

Q:如果國內有公司想要追趕SORA模型的發展,可能需要多長時間?

A:在技術上,可能會存在半年的代差。因為SORA模型的成功,既依賴于高品質的數據,也依賴于良好的硬件基建,包括流程優化和完善的模型訓練。國內的公司如果想要追趕,除了要解決這些問題以外,還需要決心承擔可能的風險。

Q:我們是否可以在半年達到SORA模型的當下水平?在追趕SORA模型過程中,除了基礎設施算力瓶頸,還有哪些可能的難點?

A:如果正常進行研發,復現SORA模型的基礎框架可能會消耗半個月到一個月的時間。接下來需要建立整個數據處理管道,大約需要一兩個月。在一邊搭建數據管道,一邊進行模型訓練的情況下,真正開始訓練可能需要一個到一個半月的時間。

然后會消耗一個月周期的時間進行訓練。之后需要優化訓練效果,再訓第二次、第三次。之后再加上優化過程,整個過程可能需要3到4個月。但這是一個估測值,整個過程可能需要半年左右的時間,依賴所有資源的完全配備。

SORA模型對于管線要求相當高,主要是數據標注、自動化標注和數據基建方面。我們可能需要花費大量時間去標記和處理文本數據,這可能是阻礙我們追趕的最大難點。

運動服飾品牌春節情況交流

Q:運動服飾品牌安踏在一月和春節期間的銷售情況如何?

A:一月份的銷售壓力較大主要源于去年1月的銷售高峰和今年疫情的延續,一月19日至2月9日的銷售流水錄得五十多的增長。而春節期間,即2月9日至2月17日的銷售增長二十多,2月份整體銷售錄得三十多的增長。這一期間的銷售狀況可以說達到了我們的預期。

Q:針對壓力較大的一月份以及未來的運營,安踏有采取哪些應對措施?

A:首先的壓力來自于疫情的影響,特別是今年的流感在消費者中的傳播,對整體的業務形成了一定的壓力。此外,今年的客流量與去年相比有所下滑。為了應對這些問題,我們加大了客單的營銷力度,提升連帶銷售和客戶購物的單價,從銷售量和銷售額上對沖客流量的下滑。

Q:請結合數據說明安踏1月份至今的銷售和運營情況,如折扣、庫銷比、連帶率、客單價等指標有何變化?

A:1月1號至2月17號我們的總銷售增長在個位數范圍,可以說在符合甚至超過我們的預期。我們目前的庫銷比是5,折扣同比去年下滑了兩個點,從77下滑到75。新貨折扣從80下滑到79。

小客戶數量下滑了四五個點,但是客單價基本上提升了20%,連帶率達到3.7。這些變化主要是由于我們加大了對連帶銷售的推廣,尤其是三件商品的折扣促銷,所以我們今年的銷售客單價比較好。

Q:安踏的銷售策略在未來還會繼續執行嗎?

A:是的,三件商品的折扣促銷等銷售策略會在未來繼續執行。

Q:安踏的消費升級策略是否得到有效實施?具有可持續性嗎?

A:消費升級已經成為我們的核心策略,并在我們的運營中體現。消費升級并不是表現為消費額度的明顯下降,而是品牌的更替,即從高端品牌向中低端品牌轉變。

在這個消費降級的過程中,我們成功地承接了從阿迪達斯、耐克以及斐樂等高端品牌轉向的消費群體,取得了良好成果。消費升級策略會持續貫穿我們后續的經營中。

Q:安踏未來的行動方案有哪些重要步驟?

A:首先在供應鏈端,我們花費了11個月時間打通了國際的供應鏈,也就是說從以前的各干各的,到現在的集中合作,進一步提高了服務質量。

其次,我們未來想要打造14種不同的店鋪模型,在供應鏈端和采購端形成競爭優勢,令其他品牌無法追趕。總體來看,我們的品牌力量正在不斷向上提升。

Q:安踏未來一年的銷售增長目標是怎樣的?

A:下一年的整體增長目標我們設定在十到15個百分點之間。從季度角度來看,首季度可能會有一些壓力,第二季度會稍好一些,第三季度應該會大好。

至于第四季度,受到雙十一促銷活動的影響,銷售量可能會有所下滑,但總體上看,我們會重新審視Q4的銷售策略,并對其進行優化,因為Q4的影響力要大過其他三個季度。

海外AI產業鏈動態更新及光模塊后續觀點

Q:對于“12345”的投資,目前看到的訓練推理的需求能夠明確嗎?

A:當前訓練推理的需求暫時無法明確。但是,只要訓練和推理的需求存在,光模塊就能發揮作用。目前我們只考慮了數據中心的光模塊,還未考慮電信級別的。

我們認為,隨著OpenAI發布新的功能并推動更多人創建短視頻等,數據中心以及整個電信網絡的帶寬需求可能會增長。并非所有人都能承受得起這些服務的昂貴價格,這可能會影響其短期影響力。然而,在長期發展方向上,訓練推理對光模塊的需求將持續存在。

Q:你對光模塊未來被替代的可能性有何看法?

A:是否可能會出現光模塊被硅光(芯片級別的技術)替代的情況。我們認為這種趨勢確實存在,全產業鏈的價值分工可能會變化。

在詳細研究了一些關于硅光引擎3D封裝的論文,如臺積電的論文之后,我們認為進一步的實際產業落地還需要考慮產品一致性、整體成本等因素。因此,至少在未來三年內,產業格局不會有太大變化,光模塊仍然是一個重要的發展方向。

Q:你對最近幾家主要科技公司關于AI的季報有何評論?

A:關于Coherent,它的季報公布后股價上漲,但我們認為這更多是因為他之前給出的預期過低。它在季報中給出了800G以上高速光模塊的長期指引,并預計在2023年到2028年,100G以上模塊的市場,包括1.6T和3.2T,市場份額將達到65%。

我們認為這個預期仍然保守,但已經比以前好得多。這更多地表明光模塊的需求不會在2024年或2025年見頂,而是會在未來幾年持續增長。這堅定了很多投資者對光塊的信心。

另外,關于鹵門term,盡管2024財年第二季度的業績不佳,但其業績下滑主要是由于工業業務和傳統數據中心業務的拖累。其AI相關業務增長非常快。其后續產品研發進度良好,例如,200G的EMR已經完成了內部測試,正在進行給光模塊廠商的測試。

預計今年下半年該產品可以出貨,而100G的產品也正在進行客戶驗證。包括他們收購的color cloud,公司對其在800G及1.6T上的表現非常看好。

Q:對于今年"Color Light"的業績表現有何預測?請簡述主要原因?

A:我們預計"Color Light"的業績在今年會呈現一個U型態勢。一季度表現良好,但二季度可能會有所下滑,隨后在三、四季度逐漸回升。這是因為其主要客戶谷歌計劃在今年的800G光模塊產品中進行形態切換。

上半年主要以8乘100G的EML為主,下半年則會逐步切換至單通道200GEML乘以4的800G模塊。在產品切換過程中,業績可能會有所下滑。值得注意的是,這個業績滑坡可能是因為Color Light需要等待Lumentum的單通道200G EML認證過程。

Q:谷歌的產品切換對光模塊供應鏈的影響是怎樣的?

A:在產品切換過程中,光模塊供應商如Color Light可能會在二三季度出現業績下滑。這可能是由于他們需要等待Lumentum的單通道200G EML的認證完成。相比之下,像旭創這樣的供應商就更靈活,他們能更快地切換至200G光模塊,因此在谷歌這一塊,業績保持相對平穩。

Q:關于光模塊三家龍頭公司在第一季度的經營情況,有何更新?

A:此一季度,光模塊三家龍頭公司都進行了大量的加班。這是應對交付壓力而做出的決定,其中包括招聘更多的員工和在節假日進行額外加班。

特別是,他們在關鍵物料備貨方面,如800G模塊,已按照一季度80到660到80萬只的出貨量去備貨,400G也是按照單月30到35萬只出貨去備貨。同時,這三家公司的1.6T進展也相當穩定。

春節前后光伏量價更新

Q1:對于2024年3月份組件排產的預計情況有何看法?

A1:預計3月份組件排產將提升至42GW,電池片排產約47-48GW,多晶硅排產預期為14萬噸。

Q2:3月份電池片和組件的排產是否會有明顯提升?

A2:市場普遍預計三四月份需求將增加,3月份組件排產預計提升30%以上,電池片價格上漲可能還需時間,硅片價格上漲更為遙遠。

Q3:在多晶硅生產中,N型和P型硅料的轉換時長是多久?

A3:硅料的N型和P型轉換時長取決于企業技術情況,有的企業需要數月,有的僅需20天。

Q4:硅料價格底部是如何設定的?

A4:硅料價格底部的設定基于市場和現貨交易的認知,以及硅料成本和廠商成本表。P型硅料底價預計在54-57元/kg,N型硅料底價在60-63元/kg。

Q5:硅料價格底部是否考慮了電價等因素?

A5:硅料價格底部的定義考慮了市場認知、硅料成本和廠商的成本表等因素。

Q6:協鑫科技顆粒硅的N型比例是多少?

A6:協鑫科技顆粒硅的N型比例約為40%~45%,成交價格為N型多晶硅料63-64元,N型棒狀硅71-72元。

Q7:協鑫科技在提高顆粒硅含氧量或穩定性上存在矛盾嗎?

A7:協鑫科技在提高顆粒硅含氧量或穩定性上存在矛盾,因KPI以產出量為重,調整可能影響產量,故未采取改進措施。

Q8:3月份硅料產出預計是多少?

A8:2月份硅料產出預計16.2萬噸,3月份可能下降至14萬噸。

Q9:組件價格主要受哪些因素影響?

A9:組件價格主要受原材料價格影響,小幅調整不會影響盈利,但二三線企業生存取決于頭部企業的價格策略。

近期車市終端需求跟蹤

Q1:今年一二月份整體行業的終端需求表現如何?門店的進店量及成交情況有何變化?

A1:今年一二月份整體行業的終端需求正常,同比增長預期為25~30%。1月份表現良好,2月份前兩周訂單量較弱但在正常區間,春節期間訂單量有所下降。比亞迪1月份訂單量為21萬臺,2月1日至14日訂單量約為4方3000臺,預計全月約12萬臺。終端零售同比增長20%以上,批發量因1月份倒掛而下降。

Q2:春節后整個車市的需求情況如何?

A2:春節后整個車市需求良好,如果需求保持良好,可能會減少價格戰的發生。

Q3:比亞迪是否計劃對所有車型進行大幅降價?

A3:比亞迪的降價策略會根據車型而有所差異,老舊車型和銷量小的車型降價幅度會更大,漢、唐等老舊日車型平均降價幅度為1.5倍到兩倍,銷量大的車型降價幅度約為平均降價的70-80%。

Q4:比亞迪當前的庫存情況如何?

A4:比亞迪的庫存從12月底的平均60-65天隆至1月底的57-58天,不同經銷商之間庫存天數區間從47天到75天不等。1月份庫存減少了3萬臺,約減少5-6天。

Q5:特斯拉目前的訂單情況如何?

A5:特斯拉在1月份的訂單量從預期的27-28千臺增至41,000臺,預計2月份訂單量在27,000臺左右,兩個月合計約70,000臺訂單。

Q6:3月份車市是否會出現價格戰?

A6:預計3月會有價格戰,主要由生存壓力較大、銷量較小的品牌發起,二線新能源品牌可能因生存壓力采取降價措施。比亞迪和特斯拉可采取后續跟進策略。

Q7:燃油車經銷商的盈利情況如何?

A7:2023年,大部分經銷商處于號損狀態。BD品牌的經銷商大多盈利,80%以上的店鋪整體盈利。奧迪有50%的經銷商盈利,50%虧損。保時捷和雷克薩斯經銷商普遍盈利。上汽大眾和一汽大眾有較高比例的經銷商虧損,廣汽豐田則盈利狀況較好。二線品牌如別克經銷商普遍虧損。

Q8:1月和2月新能源車銷量預計增長情況如何?

A8:預計1月和2月新能源車銷量將有25-30個百分點的增長,主要由比亞迪和特斯拉推動。

Q9:新勢力品牌在2月1~14日的訂單情況如何?

A9:2月1~14日,愛安的訂單量為5000多臺,銀河為3000臺,深藍為3500臺,極客為4100~4200臺。極客的訂單深度較為明顯尚有近1萬臺訂單未交付。銀河在1月底有4000多臺未交付訂單,預計春節后熱度可能上升。

Q10:M9車型目前的終端口碑怎樣?春節期間問界品牌的熱度和終端進店量如何?

A10:M9車型自2月底小批量交付2000臺以來,終端口碑良好,尤其是首批客戶。華為體系和賽力斯反應迅速解決問題,M9表現成功。賽力斯計劃推出PRO版本以維持訂單熱度,春節期間,問界品牌商場店鋪的進店量和熱度表現不錯,但訂單量有所下滑,M7和M9的熱度保持穩定,特別是M9成為關注焦點,有助于提開品牌形象。

Q11:今年春節期間的客流量和訂單情況與往年相比如何?不同城市間是否有顯著差異?

A11:今年春節期間,由于沒有疫情影響,各城市客流量同比有顯著增長,訂單量則小幅增長。目前不同城市間沒有明顯差異,但由于數據收集和分析時間較短,暫無詳細比較數據。

審核編輯:黃飛

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原文標題:專家訪談匯總:國內公司與SORA模型存在半年的代差

文章出處:【微信號:alpworks,微信公眾號:阿爾法工場研究院】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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