能源角度看Sora：不一样的Sora！
数字化、智能化大潮伴生巨大能源需求。
在Sora对公众全面开放之前，不少能源人就已嗅到赚钱的机会。联系到大语言模型ChatGPT和文生图工具Midjourney，Sora有着太多的想象空间。2月22日，Sora引发多只液冷概念股涨停，此前在储能赛道爆火的液冷技术再迎风口。而正在上海搭建的国内首个支持单池万卡的国产超大规模算力液冷集群，也引发关注。
打开思路，Sora与能源的交集，远不止液冷技术。
Sora的诞生伴随算力需求激增，进而产生巨大的能源消耗。这意味着运营Sora这类大模型的各大数据中心做到节能且低碳的难度会显著增大。从另一角度思考，这意味着计算机技术与能源碰撞出更多火花，也为储能为代表的能源公司带来更大商机。
节能Sora：计算机技术向能源倾斜
Sora这类大模型或将引发国内文生视频大模型热潮，拉大国内算力缺口。而算力扩容，也意味能耗增大。
华为负责研究可持续信息和通信技术安德斯·安德雷曾表示，数据中心消耗了全球约2%的电力，到2030年可能上升到8%。2017年，中国数据中心总耗电量达到1200-1300亿千瓦时，这个数字超过三峡大坝和葛洲坝电厂发电量之和（约1000亿千瓦时）。预计2025年高达3842.2亿千瓦时。而随着语言模型更广泛地应用至更多领域，这一数字还在不断上升。
不过好消息是，在Sora等语言大模型运行过程中，也能通过计算机技术对其耗能加以控制。例如密歇根大学的研究团队设计了ML.ENERGY Leaderboard，可以让用户比较语言大模型的能源效率。ML.ENERGY Leaderboard可以评估和排名开源LLMs的能源消耗，让用户可以盲选两个不同语言大模型生成的内容，然后查看它们的相对能耗，并有机会修正自己的选择。
与此同时，Sora的诞生意义重大，它能用语言大模型的方法判断出现实世界中的一些物理客观规律，进而理解并生成视频，这说明它的学习判断能力已经实现跨越式提升，那么未来，它也能理解用能场景及能源数据，对能源系统进行智能优化和调度，以此反哺能源领域。
▲Sora生成的高清视频，一位时髦女士漫步在东京街头
绿色Sora：数据中心+储能
碳排放的增多，为能源公司尤其是储能公司制造商机。
在数据中心节能减碳问题上，屋顶光伏等新能源发电项目已得到不少应用，新型电力系统建设的半导体组件也在加快研制节奏……不过，这些产品若要稳定发挥作用，还要靠储能辅助。储能进入数据中心正成为一种趋势。
作为几乎每个数据中心必备的油机的补充，智能储能配套UPS已经陆续在数据中心机房得到应用。智能储能配套与发电站、数据中心等进行多站融合，能让数据中心更好消纳绿电，实现绿电生产、平抑峰谷、降低排放。若未来储能逐渐代替油机，则可解决柴油发电机采购成本高（柴油发电机系统大约可以占到一个数据中心基础设施总投资额的10%左右），运营维护专业化要求高，使用污染大却利用率低的问题。
此外，政策正在为储能+数据中心打下基石。自2021年以来，山东、湖南、浙江、内蒙等多个省份陆续出台了储能建设指导意见，鼓励投资建设共享（独立）储能电站，采用政策倾斜的方式激励配套建设或共享模式落实新型储能的新能源发电项目，助推储能更快进入数据中心。
2022年6月，山西开启EPC招标的天镇源网荷共享储能电站项目，建设目的便是解决新能源发电直供数据中心的波动性、随机性、间歇性问题，能够提升数据中心绿电使用比例，促进大数据产业低碳发展。
据媒体不完全统计，仅2022年12月一个月份，便有约28个新型储能项目完成并网交付，其中更是包括了多个百兆瓦级容量的独立共享储能电站并网。
更多的储能站项目正在规划建设中。数据中心服务供应商世纪互联创始人陈升曾表示：积极拥抱行业变革，在数据中心业务上，调整数据中心自身用能结构，并开发对外能量服务模式，让绿色直流从数据中心走向千家万户。
尽管Sora尚未对公众全面开放，但一些博主、主播已开设60元至300元不等课程，有的知识付费群的人数已经超过100人，并在持续增加。
▲图片来源：某知识付费平台
不少媒体惊叹“第一拨靠Sora赚钱的人已经出现了”，而能源领域，不少人已经嗅到Sora的赚钱机会。
2月22日，液冷概念股科创新源、依米康、曙光数创、高澜股份纷纷涨停；中国电信已在上海规划建设国内首个支持单池万卡的国产超大规模算力液冷集群。
从目前来看，储能、在能源领域的应用的计算机技术，都已经与Sora这类大模型产生了十分明晰的联系。或许未来，将有不少能源人，将成为下一波利用Sora赚钱的人。