市場研究機構FactorialFunds發佈一份報告，其中詳細分析OpenAI部署的文本轉視頻模型Sora所需的硬件資源。報告指出，在峰值時期，Sora模型預計需要高達72萬片英偉達H100AI加速卡來支持其強大的運算需求。
考慮到每片英偉達H100 AI加速卡的成本約為3萬美元，這一數字意味著僅僅是加速卡的成本就高達驚人的216億美元（約合人民幣1561億元）。
而這僅僅是冰山一角，因為除加速卡，訓練Sora還需要投入大量的其他硬件成本，包括高性能服務器、穩定的電力供應等。
Factorial Funds還預估，訓練Sora一個月需要使用的英偉達H100 AI加速卡數量在4200到10500片之間。生成1分鐘的視頻也需要進行長達12分鐘的渲染，這進一步凸顯Sora模型在運算和數據處理方面的巨大需求。
與此同時，我們也不能忽視AI技術對於能源的巨大消耗。此前有報道指出，ChatGPT為響應用戶請求，每天消耗的電力可能超過50萬千瓦時，這幾乎是美國普通傢庭平均用電量的1.7萬多倍。考慮到電力成本，這相當於每天需要支付高達53萬元的電費，一年下來光是電費就要花費近2億元。
英偉達CEO黃仁勛在公開演講中指出，AI未來發展與光伏和儲能緊密相連。特斯拉CEO馬斯克也提出類似看法，AI在兩年內年將由“缺矽”變為“缺電”，而這可能阻礙AI的發展。
