华福证券：
《Sora技术深度解析》
（完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容
下载方式见文末
华福证券：
华福证券发布的《Sora 技术深度解析》报告，聚焦 OpenAI 文生视频大模型 Sora，从技术架构、核心优势、产业影响及投资机会等维度展开分析，揭示其引领多模态产业革命的关键逻辑，为投资者提供全面参考。
一、Sora：引领多模态产业革命的核心优势
（一）突破性能力：重新定义文生视频标准
2024 年 2 月 15 日，OpenAI 发布文生视频大模型 Sora，具备多项业内领先能力：可根据文本指令或静态图像生成长达 1 分钟的视频，包含精细场景、生动角色表情与复杂镜头运动，同时支持现有视频扩展或缺失帧填补。在视频保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率及文字理解等关键维度均表现突出，例如支持 1920x1080（宽屏）至 1080x1920（竖屏）间任意尺寸输出，突破传统模型固定长宽比限制，生成视频构图更合理，避免主体部分缺失问题。此外，当训练数据量足够大时，Sora 展现 “涌现能力”，具备成为物理世界通用模拟器的潜力，可模拟 3D 空间一致性、长距离物体持久性、与世界互动（如画家作画留痕、人物进食留咬痕）及数字世界（如《我的世界》场景渲染）等复杂场景。
（二）与主流模型对比：全方位领先
相较于 Runway Gen-2、Pika、Genmo 等主流文生视频模型，Sora 优势显著：在最长生成时长上，Sora 达 60 秒，远超同类模型的 3-16 秒；时长可延展性上，支持向前 / 向后双向扩展，而多数模型仅支持向后扩展；相机控制与动作控制上，不仅支持平移、变焦，还能精准建模物体依赖关系与运动状态，整体性能形成代际优势。
二、Sora 技术架构：三大核心环节与四大关键技术
（一）视频生成全流程：编码 - 加噪降噪 - 解码
Sora 的视频生成过程遵循 “视频编码→加噪降噪→视频解码” 三步逻辑，各环节紧密衔接，保障生成效率与质量：
- 视频编码
：通过 Visual Encoder（视觉编码器）将原始视频压缩至低维潜在空间，再分解为 “时空 patches”（时空块），拉平为视频 token 供 Transformer 架构处理。此环节实现高维视频数据降维，为后续高效计算奠定基础。 - 加噪降噪
：在 Transformer 架构支撑的扩散模型中，时空 patches 融合文本条件信息，先通过加噪过程破坏原始数据，再通过逆向去噪学习恢复有效信息，最终达到可解码状态，确保生成视频贴合用户指令。 - 视频解码
：将去噪后的低维潜在表示映射回像素空间，输出最终可视化视频，完成从抽象数据到具象内容的转化。
（二）四大关键技术：奠定领先地位的核心支撑
视频压缩网络：长视频生成的基础传统视频生成模型（如 2023 年发布的 VideoLDM）采用 VAE（变分自编码器）作为编码器，需将视频拆解为单帧后插入时间对齐层，存在算力消耗大、信息损耗多的问题。Sora 则从头训练直接压缩视频的自编码器，可同时实现时间与空间维度压缩，既大幅节省算力，又最大程度保留视频原始信息，成为其能生成长达 60 秒视频的关键技术，也为后续时空 patches 与 Transformer 处理提供高质量数据基础。
时空 patches：突破维度限制，提升处理效率Sora 借鉴大语言模型（LLM）文本 token 化思路，结合谷歌 ViViT（视频视觉 Transformer）与 NaViT（自适应分辨率视觉 Transformer）技术，将视频分解为 “时空 patches”：
- 时空联合建模
：同时捕捉视频时间连续性与空间关联性，精准还原细微动作与场景变化，保障视频连贯性与丰富度，例如模拟人物运动时肢体与背景的动态适配。 - 突破格式限制
：采用 NaViT 的 “Patch n’Pack” 方法，无需裁剪视频数据，支持不同分辨率、时长与长宽比的原生视频训练，既避免信息损失，又提升模型适应性，同时节约训练与推理算力成本（如 NaViT 仅需 1/4 计算量即可达到传统 ViT 性能）。
- Transformer 架构：Scaling Law 下的 “暴力美学”
Sora 摒弃传统扩散模型的 U-Net 架构，采用 DiT（Diffusion Transformer）架构，带来两大核心优势：
- 可扩展性与规模效应
：遵循 OpenAI 的 Scaling Law（缩放定律），模型性能随参数规模、训练时长与数据集大小增长而持续提升，例如随着训练次数增加，Sora 生成的 “雪地小狗” 视频质量显著优化，从模糊动态逐步升级为高清流畅画面。 - 多维信息处理能力
：将视频分解为 3D patches，同时处理时间与空间维度信息，无需额外插入时间层，解决 U-Net 处理长视频时时间嵌入难、分辨率受限等问题，例如支持多镜头切换下角色形象与风格的一致性。
- 高质量视频数据集：强大语言理解的基石
文生视频模型的核心难点之一是优质文本 - 视频数据稀缺，Sora 通过多举措突破这一瓶颈：
- 丰富数据来源
：推测整合电影、纪录片、游戏引擎合成数据等多元素材，保障训练数据的广度与多样性。 - 原生视频处理
：不对视频 / 图像进行裁剪等预处理，保留原始信息，提升生成灵活性。 - 文本重标注技术
：将 DALL・E3 的 re-captioning 技术应用于视频领域，结合 GPT 模型优化文本 - 视频标注质量，确保模型精准理解用户指令，生成内容与文字提示高度契合，例如根据 “彩色节日场景” 描述生成细节丰富的南非约翰内斯堡节日画面。
三、Sora 的产业影响：算力需求激增与 “鲇鱼效应”
（一）算力：确定性最高的受益赛道
Sora 的技术架构对算力提出极高需求：一方面，Transformer 架构虽具备强扩展性，但全注意力机制的内存需求随输入序列长度呈二次方增长，处理视频这类高维信号时计算成本显著高于大语言模型；另一方面，视频数据的训练与推理本身比文本、图像数据消耗更多算力（例如生成 1 分钟视频的推理成本远超 GPT-4 处理 1000 个文本 Token）。OpenAI 背靠微软云计算资源，具备支撑 Sora 大规模训练的算力禀赋，但也预示行业将进入 “算力军备竞赛” 阶段，算力基础设施厂商将直接受益。
（二）多模态产业 “鲇鱼效应”
Sora 的发布打破现有多模态市场格局，将激励 Google、Meta、Runway 等厂商加速技术迭代与产品创新，推动行业从 “模型参数比拼” 转向 “实用化能力竞争”，例如优化长视频生成效率、降低算力成本、拓展垂直场景应用等，最终促进多模态产业整体良性发展，催生更多创新产品与商业模式。
四、投资建议与风险提示
（一）投资建议：聚焦两大核心赛道
- AI 算力赛道
：Transformer 架构的规模化应用与视频数据的高算力需求，推动算力基础设施需求激增，建议关注云赛智联、思特奇、恒为科技等算力服务与解决方案提供商；海光信息、寒武纪、景嘉微等国产 AI 芯片厂商；中科曙光、浪潮信息、拓维信息、四川长虹、工业富联、神州数码等算力硬件与集成商，它们将直接受益于多模态模型训练与推理的算力扩张。 - AI + 多模态赛道
：Sora 引领的多模态革命将拓展视觉生成、数字内容创作、智能交互等场景应用，建议关注万兴科技（视频创意工具）、虹软科技（视觉算法）、当虹科技（视频处理）、中科创达（智能终端解决方案）、大华股份、海康威视（智能视觉硬件）、漫步者（音频交互）、萤石网络（智能家居视觉）、汉仪股份（字体与视觉设计）、美图公司（图像美化）、云从科技（多模态交互）等，这些企业在多模态技术落地与场景拓展上具备先发优势。
（二）风险提示
- 技术发展不及预期
：若 AI 多模态技术（如视频生成效率、场景适配性）迭代速度放缓，或 Sora 的 “涌现能力” 难以在更多场景复现，将影响产业推进节奏。 - 产品落地不及预期
：垂直领域（如影视制作、广告营销）的 Sora 相关应用推出缓慢，商业化进程滞后，可能导致企业盈利不及预期。 - AI 伦理风险
：AI 视频生成技术可能被滥用，引发数据安全、隐私泄露（如深度伪造）等问题，若监管政策收紧，将对行业发展形成约束。
☟☟☟
☝
精选报告推荐：
11份清华大学的DeepSeek教程，全都给你打包好了，直接领取：
10份北京大学的DeepSeek教程
8份浙江大学的DeepSeek专题系列教程
4份51CTO的《DeepSeek入门宝典》
5份厦门大学的DeepSeek教程
10份浙江大学的DeepSeek公开课第二季专题系列教程
6份浙江大学的DeepSeek公开课第三季专题系列教程
资料下载方式
Download method of report materials
如需获取更多报告
报告部分截图
编辑：Zero
文末福利
1.赠送800G人工智能资源。
获取方式：关注本公众号，回复“人工智能”。
2.「超级公开课NVIDIA专场」免费下载
获取方式：关注本公众号，回复“公开课”。
3.免费微信交流群：
人工智能行业研究报告分享群、
人工智能知识分享群、
智能机器人交流论坛、
人工智能厂家交流群、
AI产业链服务交流群、
STEAM创客教育交流群、
人工智能技术论坛、
人工智能未来发展论坛、
AI企业家交流俱乐部
雄安企业家交流俱乐部
细分领域交流群：
【智能家居系统论坛】【智慧城市系统论坛】【智能医疗养老论坛】【自动驾驶产业论坛】【智慧金融交流论坛】【智慧农业交流论坛】【无人飞行器产业论坛】【人工智能大数据论坛】【人工智能※区块链论坛】【人工智能＆物联网论坛】【青少年教育机器人论坛】【人工智能智能制造论坛】【AI/AR/VR/MR畅享畅聊】【机械自动化交流论坛】【工业互联网交流论坛】
入群方式：关注本公众号，回复“入群”
戳“阅读原文”下载报告。