近日,OpenAI宣布停止Sora的獨立App、API接口及ChatGPT內置視頻功能,全面退出消費級AI視頻生成市場。從兩年前爆火,到去年在應用商店上線,再到如今突然被關停,這樣的大起大落背後原因是什麼?
通過分析Sora的下載量,我們發現,在2025年9月正式上線5天下載量便突破百萬,迅速登頂應用商店免費榜榜首,熱度也一度超過同期的ChatGPT。然而這份火爆並未持續太久,3個月不到的時間,下載量環比下降32%;今年1月下載量繼續暴跌45%。到2月,Sora的下載量已滑至免費應用榜總榜100名開外。
學生 任同學:不太清楚。知道這個模型,就是使用得也不多,然後就慢慢沒關注過了。
市民 萬若祺:我知道它一開始非常火,但是最近一些國產的AI模型慢慢興起,更加貼近我們的生活。
在社交平台上,我們看到了這樣一篇帖子,內容是:「剛發布的前兩周,我和家人用Sora做了100多個視頻,它激發了我們真正的創造力和歡樂。但兩周後,我們再也沒打開過它。我們覺得這才是Sora真正的失敗所在。」這篇帖子引發了大量網友共鳴,不少網友表示Sora更像是一個「新奇玩具」,很難成為自己解決實際問題的工具。
南京航空航天大學人工智能學院教授 李丕績:新的大模型剛剛發布時會引來大量用戶嘗鮮,儘管這些功能豐富有趣,但是由於並沒有嵌入用戶的日常工作流之中,也無法解決生活中的高頻率剛需問題,這就會導致軟件的使用活躍度直線下降,出現曇花一現的現象。
專家告訴記者,隨着軟件活躍度的持續下降,用戶留存率以及對軟件的剛性需求也會不斷減少,而像GPU租賃、電力開銷、推理費用等高額成本卻並未隨之降低。據分析機構測算,Sora的日均運行成本高達1500萬美元,每年耗費約54億美元,每生成1秒視頻需渲染約30張圖像,由於生成效果不佳,大量生成的視頻只能被廢棄,最終可用率僅5%~10%,相當於每產出1條合格視頻,背後有數十倍算力被浪費,這導致其出現了收入與成本嚴重倒掛,運營模式逐漸難以維持的現象。
國內文生大模型競爭力從何而來
Sora的落幕,也讓不少人產生疑問:國內與Sora功能類似,以視頻生成為主的同類型大模型是否也面臨着同樣的生存困境?或者說,競爭力究竟從何而來?
與Sora類似,Seedance2.0也是在一夜間爆火,刷屏全網。相比於Sora,由於已經有了這兩年的產業基礎,消費者可以直接體驗視頻生成、編輯、社交平台發布等一站式服務;而另外一款已經保持穩定的「生命力」長達近兩年的大模型可靈,一直在不斷根據用戶畫像進行更新,迭代次數已經超過30次。
深圳大學人工智能學院教授 沈琳琳:大模型的競爭也很激烈,可能過段時間有個新的技術出來,性能更好了、用起來更方便了,那就會面臨危機,這就需要各家企業不斷地去迭代升級,更好地貼近市場和用戶的需求,提高在各個細分領域的生產效率,降低相應成本。
而我們從用戶的使用成本來計算可以發現,Sora每生成一秒視頻,用戶需要支付0.5美元,折合人民幣約3.5元;生成一段15秒左右的理想鏡頭則需要嘗試5~10次,合人民幣約800元。而使用國內主流的文生大模型軟件每生成一秒的視頻,成本只需要1元左右,即使是嘗試生成10次15秒左右的鏡頭,也只需要150元左右的成本,成本只有Sora的五分之一不到。
南京航空航天大學人工智能學院教授 李丕績:國內的算力、電力等本身就有着獨特的優勢,成本低、計算快,並且國內企業在對大模型進行升級迭代時,更注重輕量化和實用性,所以在市場競爭中就會有明顯的優勢,可以更好地滿足普通用戶和企業的使用需求。
據不完全統計,目前已有超3000家小型工作室將文生視頻大模型作為核心創作工具,部分工作室憑藉文生視頻大模型輔助創作,月產出視頻數量相較以往提升3倍以上。
不僅如此,越來越多企業端用戶逐漸湧現,國內短劇、短視頻領域的巨大市場優勢開始顯現。近日,多個由文生大模型完成的短劇、企業宣傳片爆火網絡。
覆蓋工業製造等多場景 「實用」帶來生命力
對大模型來說,「實用」,也就是豐富的應用場景尤為重要,深度融入市場,才能帶來更持續的生命力。
我們梳理了今年前兩個月,國家網信辦新增備案大模型共48款,覆蓋工業製造、文化旅遊、醫療健康等多個應用場景。與以往的側重「技術展示」不同,這些新增備案的大模型,幾乎都將「實用性」放在首位,聚焦行業具體痛點,讓技術真正落地到生產生活的方方面面。
深圳大學人工智能學院教授 沈琳琳:大模型本質上還是服務於市場和應用的,從今年新增備案的情況來看,越來越多的大模型開始扎根具體應用場景、貼合用戶需求,從「炫技」轉向實際應用。而產業與大模型形成閉環的同時,也在加速創新鏈與產業鏈的同步,形成穩定的用戶群體以及商業模式。
專家告訴記者,依託於國內豐富的應用場景、堅實的實體經濟基礎以及完善的產業優勢等條件,大模型在國內持續生根成長,可以不斷賦能工業生產、基層醫療、百姓生活等方方面面。
當前,隨着國內「場景需求—技術研發—落地應用—迭代優化」這一良性循環的不斷深入,我國通用型大模型正加快接入政務、管理等實際場景,專用型大模型則越來越豐富,許多中小企業也開始培育專屬於自己的大模型,聚焦細分領域,精準解決行業痛點,有效避免了傳統大模型「樣樣通、樣樣松」的尷尬困境。
(來源:央視新聞)

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