德邦证券发表研报称，自Sora发布以来，国内外已有十多家公司发布或更新视频生成模型，国内外之间的差距正在逐步缩小，抢占用户或为未来主线。视频质量提升显著，但离物理世界模拟器仍有距离。视频大模型具备商用潜力，下游应用正在储能。未来随着用户习惯的培育以及算力基础设施的完善，视频大模型的或者办公、广告、电影、游戏等多领域具有广阔的前景。算法、算力、数据三要素加速迭代是视频大模型通往AGI的必经之路。
视频大模型迎来Sora时刻，生产力工具蓄势待发。自Sora发布以来，国内外已有十多家公司发布或更新视频生成模型。
客观对比：与Sora差距缩小，抢占用户或为未来主线。国内外之间的差距正在逐步缩小，视频时长、分辨率等基础功能具有复制性，未来竞争或向抢占用户、提升粘性等方向迁移，从而需要保障生成质量更高的可用视频，使得视频一致性更高、文本指令遵循更准确、物理真实模拟能力更强。
主观对比：视频质量提升显著，离物理世界模拟器仍有距离。文生视频领域，视频画面普遍清晰，而在动作幅度与物理还原度方面差异较大，我国Vidu、清影或已处于视频生成大模型第一梯队，生成时间相对其他模型倍数减少，且在动作幅度、物理还原度等复杂任务完成性较好;图生视频领域，整体效果优于文生视频，国内与国外差距进一步缩小。
视频大模型具备商用潜力，下游应用正在储能。未来随着用户习惯的培育以及算力基础设施的完善，视频大模型的或者办公、广告、电影、游戏等多领域具有广阔的前景。
算法、算力、数据三要素，视频大模型通往AGI的必经之路。
算法：视频生成模型算法主要由基于SD逐帧生成和基于时空Patches两种范式构成，是效率与效益的比拼。前者模型更容易训练，而视频内容一致性要差一些，长视频训练存在困难;后者训练成本更高，但是生成视频的长度与一致性更容易得到保障。
算力：以Sora为例，一定条件下测算，Sora训练算力需求是GPT-4的4.5倍，而推理算力需求接近GPT-4的400倍。
数据：高质量数据是模型能力的保障，而用户数量或为开启模型迭代“数据飞轮”的关键。
投资建议：建议关注(1)视频大模型厂商：科大讯飞、商汤、云从科技、格灵深瞳、拓尔思、昆仑万维等。(2)算力：海光信息、寒武纪、景嘉微、中科曙光、浪潮信息、工业富联、神州数码、拓维信息、四川长虹等。(3)接入大模型的应用标的：金山办公、万兴科技、福昕软件、虹软科技、彩讯股份、焦点科技、润达医疗、金证股份、泛微网络、金蝶国际等。
风险提示：商业化落地不及预期;国内大模型在缺乏算力支持的情况下迭代速度放缓;国内大模型技术路线产生分歧。
