摘要：AI生态的资本流向来源：摩根斯坦利研究（Morgan Stanley Research）算力之争不仅在OpenAI与芯片厂商之间上演，也早已蔓延至Google、Amazon、Meta等科技巨头之间，并迅速波及国内。阿里巴巴在9月的云栖大会上宣布，正推进总规模达
AI生态的资本流向来源：摩根斯坦利研究（Morgan Stanley Research）算力之争不仅在OpenAI与芯片厂商之间上演，也早已蔓延至Google、Amazon、Meta等科技巨头之间，并迅速波及国内。阿里巴巴在9月的云栖大会上宣布，正推进总规模达3800亿元的AI基础设施建设，并计划进一步加码投资。与此同时，字节跳动的“即梦”、快手的“可灵”等国产视频生成模型相继崛起，其背后离不开日益成熟的国产自主算力体系支撑。可以说，AI的竞争早已超越算法与模型层面，而进入以基础设施为核心的新阶段——谁掌握了最强大、最高效的算力，谁就握有通往“世界模型”时代的钥匙。总体而言，Sora 2所引发的连锁反应，正推动整个AI技术体系的重构。从上层应用架构到下层算力基座，技术范式正被重新定义。对技术从业者与数据专业人士而言，这不仅意味着新的挑战，也预示着前所未有的机遇。过去，我们主要关注的是“如何实现”某个功能；而未来，我们的核心价值将更多地体现在“能想象出什么”应用场景。AI的现实引擎已然启动，如何驾驭它、与之对话，将成为新的核心竞争力。具体而言，以下几个方向值得技术从业者重点关注：1.掌握与“引擎”对话的能力：精通Prompt Engineering，能够用精准、结构化的自然语言或多模态指令驾驭复杂的生成模型，将成为一项基础技能。更进一步，结合行业知识（Know-how）进行多模态应用开发，将AI引擎的能力与具体业务场景深度融合，将创造巨大价值。2.投身内容合规的新战场：随着AIGC内容的井喷，数字水印、内容溯源、AI审核等技术将从边缘走向舞台中央，成为维护数字世界信任和秩序的关键基础设施。3.追求极致的“引擎”效率：对于更底层的系统和算法工程师而言，模型优化（量化、蒸馏、剪枝）、分布式训练与推理系统的工程实现、以及针对特定任务的硬件加速，将是永恒的课题，也是降低AIGC成本、推动其普惠的关键所在。Sora 2打开了一扇通往新世界的大门。门后的世界，既充满了不确定性，也蕴藏着无限可能。对于每一个技术从业者来说，现在正是学习、适应并准备好迎接这场变革的最佳时机。 来源：披风
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