AI動画生成技術の突破が新たな機会をもたらす

最近、AI分野で最も顕著な進展の一つは、マルチモーダル動画生成技術の突破です。この技術は、単一のテキストから動画を生成することから、テキスト、画像、音声を統合したフルリンク生成技術へと進化しました。

この技術の突破は、いくつかの側面に現れています：

1. ある会社がオープンソースのEX-4Dフレームワークを開発し、モノビデオを自由視点の4Dコンテンツに変換できるようになりました。ユーザーの認知度は70.7%に達しています。これは、AIが任意の角度での視聴効果を自動的に生成できることを意味し、過去には専門の3Dモデリングチームが必要でした。

2. あるプラットフォームが導入した「描想」機能は、1枚の画像から10秒の「映画品質」の動画を生成できると主張しています。しかし、この主張の真実性はまだ検証されていません。

3. ある研究機関のVeo技術は、4K動画と環境音を同期して生成することができます。この技術の鍵は、動画と音声の真の意味的レベルでのマッチングを実現し、複雑なシーンでの音声と映像の同期の課題を克服することにあります。

4. あるショートビデオプラットフォームのContentV技術は、80億のパラメータを持ち、2.3秒で1080pビデオを生成でき、コストは3.67元/5秒です。コスト管理は良好ですが、複雑なシーンの生成品質には依然として改善の余地があります。

これらのブレイクスルーは、技術的価値、コスト削減、応用の影響などの面で重要な意義を持っています：

1. 技術的価値：マルチモーダルビデオ生成の複雑さは指数関数的です。モジュール化の分解と大規模モデルの協力により、高効率の生成プロセスが実現されました。

2. コスト削減：階層的生成戦略、キャッシュ再利用メカニズム、動的リソース割り当てなどを含む推論アーキテクチャを最適化することで、生成コストを大幅に削減しました。

3. アプリケーションの衝撃：AI技術は従来のビデオ制作の重資産プロセスを簡単なプロンプト入力と数分の待機に圧縮し、クリエイター経済の再編成を引き起こす可能性があります。

これらの変化はWeb3 AI分野にも影響を与えました：

1. 計算力の需要構造が変化し、分散型の未使用計算力と様々な微調整モデル、アルゴリズム、推論プラットフォームに新しい機会を創出しました。

2. データラベリングの需要が高まり、専門家が高品質なデータ素材を提供することを促進し、Web3のインセンティブメカニズムを通じてAI動画生成能力を強化する可能性があります。

3. AI技術はモジュール化された協力へと発展し、分散型プラットフォームに新たな需要を生み出し、Web3 AIとWeb2 AIシーンの融合を促進することが期待されます。