据 CoinDesk 称，OpenAI 文字转视频生成器 Sora 的推出引发了人们对加密货币市场的兴趣，导致 AI 代币激增。然而，要让这项技术成为主流，需要惊人的运算能力，所需的伺服器级 H100 GPU 数量比 Nvidia 一年生产的数量或其最大客户在资料中心使用的数量还要多。据估计，这将需要数十万个图形处理单元 (GPU)，这比微软、Meta 和谷歌等科技巨头目前使用的图形处理单元的总和还要多。

在 Sora 首次演示之后，人们对人工智慧代币重新产生了兴趣，许多人的兴趣随之激增。这导致了许多承诺进行文本到视频和文本到图像生成的加密人工智慧项目的出现。根据 CoinGecko 数据，AI 代币类别目前的市值为 250 亿美元。人工智慧生成影片的背后是大量的 GPU，这些处理器来自 Nvidia 和 AMD 等公司，由于它们计算大量资料的能力，使得人工智慧革命成为可能。

Factorial Funds 最近的一份研究报告估计，需要 72 万个高端 Nvidia H100 GPU 来支援 TikTok 和 YouTube 的创作者社群。据 Factorial Funds 称，Sora 一个月需要多达 10,500 个强大的 GPU 进行训练，并且每个 GPU 每小时只能生成约 5 分钟的影片用于推理。随著越来越多的人和公司开始使用 Sora 等 AI 模型来生成视频，创建新视频（推理）所需的计算机能力将大于最初训练 AI 模型所需的能力。

虽然英伟达是人工智慧革命的关键参与者，但它并不是唯一的参与者。它的晶片竞争对手 AMD 生产竞争产品，投资者也对该公司给予了回报，将其股价从 2012 年秋季的 2 美元区间推高至今天的 175 美元以上。还有其他方法可以将运算能力外包给 GPU 场。 Render (RNDR) 提供分散式 GPU 运算，Akash Network (AKT) 也是如此。然而，这些网路上的大多数 GPU 都是零售级游戏 GPU，其效能明显低于 Nvidia 的伺服器级 H100 或 AMD 的竞争对手。尽管 Sora 和其他协议承诺实现文字到视讯的功能，但它仍需要巨大的硬体提升。虽然这是一个有趣的前提，并且可能彻底改变好莱坞的创意工作流程，但不要指望它很快就会成为主流。