（有片）從爆火到關停　Sora的生存困境對Seedance2.0等同類大模型有什麼啟發↓

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）