摘要：近日，国际 AI 巨头 OpenAI 基于其最新视频生成模型 Sora 2.0 推出的 AI 视频生成应用 Sora，在上线第四天拿下苹果美国应用商店 App Store 的免费应用榜第一名，超越 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Gemini，成为
随着模型迭代与 AI 应用商业模式的日渐清晰，应用侧正打开 AI 基础设施市场需求的全新增量空间。
近日，国际 AI 巨头 OpenAI 基于其最新视频生成模型 Sora 2.0 推出的 AI 视频生成应用 Sora，在上线第四天拿下苹果美国应用商店 App Store 的免费应用榜第一名，超越 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Gemini，成为 AI 发展历史上最热的几款应用之一。
10 月 7 日至 9 日，中银证券、东吴证券、民生证券、开源证券等众多机构纷纷在其研报中，将 Sora2.0 的发布称为“视频生成的 ChatGPT 时刻”，看好巨头视频生成模型能力跃进，并称其有望加速 AI 应用繁荣。
东吴证券表示，AI 产业从技术突破迈向平台化与产业化爆发期，全球算力、存储及高速互联需求进入指数级扩张阶段。AI 服务器代工、PCB、光通信、液冷及高速连接器等关键环节将充分受益于 AI 基础设施重构。联想集团等算力 + AI 应用双线布局的科技企业，或成为 Sora 2.0 产业催化效应的更大受益者。
应用繁荣 + 技术升级的双重机遇
相比 2024 年推出的 Sora 1，Sora 2 在视频生成能力上实现了重大突破，包括更高清的画质、更长的视频时长以及对物理世界更精准的模拟，尤其是在物理引擎、物理引擎方面大幅改进，运动轨迹、重力、碰撞反应、液体流动和人物动作更加符合真实物理规律，物理准确度提升约 80%。
东吴证券认为，Sora 2 的推出意味着 AI 视频生成正从“可用”向“好用”阶段迈进。开源证券表示：“我们看好巨头视频生成模型能力跃进，有望加速 AI 应用繁荣。”民生证券则进一步分析称，Sora 2 开启消费级 AI 应用平台化的起点，超级 AI 应用的巨大流量虹吸效应（Sora 2 迅速登顶 App 榜首）将促使大厂进一步 AI 投入“军备竞赛”方能应对 Sora 2 对传统巨头社交、电商、广告等现金流业务的冲击。Sora 2 将进一步推动巨头 AI Infra“军备竞赛”。
国内外科技巨头，在 Sora 2 发布之后，亦随之加大相关布局，抢抓新一轮行业爆发机遇。
10 月 1 日，据海外媒体 QUANTUM ZEITGEIST 报道，联想集团正式发布 GPU 高级服务（GPU Advanced Services），以满足企业快速部署可靠、高性能的 GPU 计算能力，并进行持续运维的需求。联想集团通过“服务优先”模式，解决了大量企业“硬件闲置浪费”或“性能瓶颈拖慢创新”的两难问题，将部署时间缩短了 40% 以上，AI 工作负载运行速度提升 30%，为主流企业打造了一条通往“生产就绪型 AI”的清晰落地路径。
10 月 5 日，媒体报道显示，联想集团年初收购的高端企业存储解决方案公司 Infinidat 正式宣布扩展其 InfiniBox G4 存储阵列产品线，推出更小尺寸的新型号并升级现有产品；与此同时，Infinidat 首席营销官（CMO）埃里克 赫尔佐格（Eric Herzog）透露，此次收购计划进展顺利，预计将于 2025 年底前完成交割。
对 Infinidat 的收购，是联想集团在以色列的首次重大投资，也是近年来中国科技企业在以色列市场罕见的并购行为。Infinidat 作为 Gartner 主存储魔力象限领导者，其高端存储产品与联想的 AI 服务器业务高度互补，双方整合后将形成 " 高端存储 + AI 服务器 + RAG 数据服务 " 的协同方案。联想集团通过此次收购，将填补高端存储自主技术空白，打破此前依赖外部合作的瓶颈。
从 GPU 服务到存储，覆盖了联想集团 ISG、SSG 两大智能化转型业务，展现出科技巨头们对此轮市场扩容机遇的高度重视。其期望通过全业务覆盖的务实举措，尽可能全面地受益于新的产业机遇。
值得注意的是，本轮算力基础设施需求的爆发，不仅源于应用繁荣带来的直接增长，还包含技术升级带来的乘数效应。
东莞证券分析称，相比纯文本模型，Sora 2 在视频生成能力上实现的重大突破，需要建模时空一致性、物理与镜头运动，推理时需连续帧级采样与解码，因此单位请求的 GPU 时长与显存占用更高；而视频模型质量提升往往以更大的模型、更长序列或更多训练数据为代价，直接增加训练与推理算力需求；存储方面，高质量、长时长的视频数据本身体积庞大，模型训练需处理海量视频-文本配对数据集，对存储容量和 I/O 带宽要求极高，随着 Sora 2 推向应用后，用户生成的每一条视频都会产生大量数据，显著提升对云存储和分发带宽的需求。
这意味着，在应用繁荣之外，技术升级本身即意味着算力、存储等需求的大幅提升。以算力需求为例，据开源证券测算，训练侧 Sora 至少需要 4200-10500 块 H100 GPU 训练 1 个月；推理阶段，估计单片 H100 GPU 每小时最多可以生成约 5 分钟的视频，较 LLM 推理成本高几个数量级。
开源证券表示，此次 Sora 2 能力升级和用户规模攀升，有望进一步助力 AI 算力需求高景气。英伟达在 2026 财年第二季度业绩说明会上曾预计，2030 年全球 AI 基础设施开支有望达到 3~4 万亿美元规模，相比 2025 年的 6000 亿美元，五年增长幅度达到 5~6 倍，年复合增长率达到 38%~46%。联想集团等通过快速反应、全线布局，有望更好受益于 Sora2 能力升级和用户规模攀升的双重机遇。
推理侧主导下的适配性转型
与需求的增加同步，AI 基础设施亦面临新的需求变化。
中银证券分析称，Sora 2.0 在技术升级的同时引入社交属性，为 OpenAI 拓宽了商业变现渠道，同时社交属性会为 AI 应用的用户数量进一步赋能，进而对上游算力基础设施建设提出了更高的要求。其认为，目前 AI 基建重心正在从训练侧向推理侧转型。
国际研究机构 IDC 此前也发布报告认为，AI 算力有望在 2025 年进入“训推”拐点，即从训练驱动过渡到推理驱动。
在此变化下，AI 基础设施与垂直应用场景的适配变得尤为重要。中邮证券表示，AI 基础设施作为连接算力硬件与 AI 应用的枢纽，需适配硬件迭代、响应应用需求，受双重驱动呈高景气，这形成算力层硬件升级、AI Infra 层技术突破、应用层场景落地的多层次投资机遇。
以联想集团新推出的 GPU 高级服务为例，其在 GPU 规划与设计服务阶段，即以“精准匹配需求”为核心，对企业 AI 工作负载进行深度拆解，再基于内部验证的性能基准，推荐“高端 GPU + 专用加速器”的定制化硬件组合 —— 例如针对图像识别任务强化卷积神经网络适配，针对自然语言处理优化计算效率，确保硬件配置能精准命中特定 AI 场景的性能需求。
在媒体和娱乐行业，联想GPU 高级服务主要发力“实时渲染 + 规模扩展”，通过 GPU 调优让实时渲染效率提升 30%，满足内容创作者对视觉体验的要求。渲染时间的大幅减少，可以转化为吞吐量类似比例的增加，使工作室能够更快地交付高分辨率内容并满足更紧迫的发布时间表。
在医疗健康领域，联想GPU 高级服务则聚焦“高分辨率成像 + 远程医疗”，通过诊断模型推理的加速，使临床医生能够获得实时洞察，有可能减少诊断错误并改善患者预后 —— 这些结果可以通过更好的患者吞吐量和降低的再入院率来实现货币化。
此外，针对汽车、云服务等其他领域，联想GPU 高级服务均提供定制化的性能加速方案。
在与视频生成模型的直接合作上，联想集团亦着重优化设备与模型的适配。今年 3 月，联想集团与生数科技正式达成战略合作，生数科技旗下的 AI 视频创作平台 Vidu 全面接入联想 PC 及智能硬件生态。本次合作旨在结合 Vidu 的 AI 视频生成能力，与联想集团 PC 高性能硬件的优势，优化 AI-PC 视频创作的整体流程。
联想集团表示，AI 视频正在重塑内容创作模式，而 PC 设备是释放 AI 潜能的关键。生数科技商业化副总裁王川亦表示：“AI 视频的未来不仅依赖于技术的突破，也需要搭载在强大的硬件设备上。与联想的合作不仅是技术接口的对接，更是创作流程的提升与完善。”
业内人士认为，AI 基础设施目前已走过“修路”阶段，转向关注垂直行业整合，以支撑具体产业应用，对于算力的运营推广以及最终实际使用效果的关注度日益提高，单纯追求算力规模的基础设施提供商，仍将面临应用不匹配的结构性过剩问题。联想集团等应用导向的基础设施提供者，在 Sora 2 触发的“应用繁荣 + 技术升级”双重机遇中，凭借更强劲的市场竞争力，有望获得更大的价值成长空间。
来源：新浪财经