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Sora退场,新BAT狂飙

时间:2026-04-22 13:54
Part 1 先驱的墓碑 要想理解中国大厂为何如此狂热,Sora的退场逻辑是必须拆解清楚的第一课。 多模态视频生成,本质上是一个吞噬GPU的无底洞。它对算力的消耗,比训练大语言模型要高出百倍甚至千倍,这早已是行业共识。 根据测算,Sora生成一段1080P视频,物理成本就在0 5到1美元之间。而普通

Part.1

先驱的墓碑

要想理解中国大厂为何如此狂热,Sora的退场逻辑是必须拆解清楚的第一课。

多模态视频生成,本质上是一个吞噬GPU的无底洞。它对算力的消耗,比训练大语言模型要高出百倍甚至千倍,这早已是行业共识。

根据测算,Sora生成一段1080P视频,物理成本就在0.5到1美元之间。而普通消费者为单支视频付费的意愿有多强?心理价位甚至不到0.1美元。

高达十倍的商业倒挂,意味着用户用得越欢,OpenAI亏得越惨。所以,当公司的战略重心转向企业级智能体和具身智能时,关停Sora就成了一次果断的止损,更是对大模型商业化路径的公开纠偏。

然而,把失败仅仅归咎于成本太高,就过于表面了。更深层的问题在于,Sora从诞生之初,似乎就不是为了解决某个具体问题而设计的。

它的底层逻辑是典型的技术驱动:先做出令人震撼的视觉效果,然后期待市场自己找到应用场景。结果呢?普通用户的新鲜感撑不过几周,之后便找不到持续使用的理由。专业创作者则因为生成视频的不可控、一致性差,商业可用率据说仅在5%-10%徘徊,根本无法嵌入严肃的工作流。

问题的核心在于,视频生成这个算力黑洞本身,就决定了它不能走“通用工具”的路线。生成一段10秒的1080p视频,AI需要处理约12亿个像素点,计算量是文本生成的成千上万倍。

这决定了AI视频必须是“狙击枪”,瞄准具体场景进行精准打击,而不是追求“什么都能造”的“机关枪”。

Sora,恰恰选错了赛道。它想做一个通用的视频生成工具,但高昂的成本注定了这个方向在经济模型上难以成立。

正如图灵奖得主、前Meta首席AI科学家杨立昆在Sora发布初期就尖锐指出的:依赖概率模型的生成式技术路线存在根本缺陷,这类模型无法真正理解物理世界的因果关系,只是在统计意义上“猜测”像素该如何排列。

于是,OpenAI最终选择了断尾求生。关停Sora、退回与迪士尼的10亿美元合作款项,将资源集中押注在世界模型的研发上,同时也为即将到来的IPO准备一份更“干净”的财报。

这个决策本身无可厚非,但它残酷地揭示了一个事实:在AI视频这条赛道上,技术的领先绝不自动等同于商业的成功。

甚至可以说,技术越追求极致,商业化的道路可能越艰难——因为算力成本会随着画质提升呈指数级飙升,而用户的付费意愿却不会。

Part.2

场景为王的中国式解法

有趣的是,在硅谷算不平的这笔账,在中国市场却找到了另一种解法。

最直接的引爆点,无疑是狂飙突进的微短剧市场。在这个动辄千亿规模的下沉市场里,AI技术展现出了碾压级的“降维打击”能力。

字节跳动的Seedance 2.0视频模型,直接服务于抖音、剪映、即梦等庞大的内容生态,最终转化为短视频平台上源源不断的广告流水。快手的可灵AI路径相似,背靠7亿多月活的短视频生态,迅速实现了可观的月度商业化收入。

不仅如此,字节还探索了与内容公司的分成模式,不再是单方面烧钱。有数据显示,2026年字节漫剧的日Token消耗已突破7000万元,首次超过了真人短剧。

不过,热闹背后也有冷静的声音。即便Seedance 2.0收入可观,火山引擎总裁谭待也坦言,尚未做未来三年的盈利规划。而快手可灵AI即便做到年化收入超3亿美元,考虑到惊人的算力成本,其净利润恐怕也相当微薄。

没有独立视频产品的阿里,也以出人意料的方式杀入了战场。4月初,匿名模型HappyHorse-1.0空降第三方盲测榜单并一举登顶,在文生视频、图生视频项目上双双超越了字节和快手。

随后阿里出面认领,这匹“快乐马”出自新成立的ATH事业群,掌舵人是前快手可灵技术负责人张通。技术实力固然亮眼,但阿里面临的尴尬在于,它缺乏一个原生的、高频的、具备统治力的内容消费池。如果技术不能在自己的生态内狂奔,就只能沦为四处寻找API客户的底层工具,最终陷入被动的价格战。

目前,阿里正试图将HappyHorse与淘天电商生态深度绑定,瞄准中小商家商品视频制作的痛点,用AI批量生成多版本、多场景内容以降低门槛。

但这无疑是个重运营的苦差事,并且面临着集团内部极为紧张的GPU算力分配博弈。在基座模型、阿里云服务和电商赋能之间,这匹技术“快马”究竟能分到多少粮草,仍是未知数。

如果说阿里是在为技术寻找最佳爆破点,那么腾讯面临的则是一种“镜像”考验。

放眼中国互联网,没有谁比腾讯拥有更肥沃的AI视频变&现土壤:视频号破5亿的日活、微信生态内海量的社交互动、游戏业务中无数的NPC构建需求,以及每年创造千亿营收的广告分发网络。

在这片广袤的流量沃土上,大模型只要能带来微小的点击率或转化率提升,都会立刻转化为财报上数十亿美元的真金白银。

然而,腾讯初期的“谋定而后动”显然错判了形势。这一次,旧日历翻不出新篇章。AI视频生成不是一项可以在应用层轻松复刻的功能,它极度依赖长期的数据投喂、底层的架构创新和重资产的算力堆叠。

一旦在基座模型上落后,再庞大的流量生态也可能沦为空中楼阁,甚至面临被其他技术提供商“管道化”的风险。

这或许解释了,为何一向稳健的腾讯在今年按下了疯狂的加速键。无论是核心高管在内部对“动作慢了”的坦诚反思,还是大幅追加的百亿级AI投资、对字节Seedance核心团队的不计代价挖角,都表明腾讯已彻底抛弃了“等风来”的幻想。

即将在5月亮相的混元视频新模型,不仅是一次技术发布,更是腾讯保卫其社交与内容生产力根基的关键一战。

Part.3

跑赢消耗战

但即便有生态支撑,AI视频依然是一门极其艰难的生意。算力成本,是悬在所有玩家头上的达摩克利斯之剑。

当下所有在赛道上奔跑的厂商都心知肚明,他们正在跑的,本质上就是一条Sora跑过的路。

Sora死于算力成本无法被收入覆盖。国内大厂目前之所以还能支撑,很大程度上是因为需求尚未完全释放,算力消耗还未触及那个致命的临界点。

一旦用户规模开始指数级增长,Sora的今天,很可能就是他们的明天。

这也导致了行业出现两极分化的定价策略。字节选择涨价,其“即梦”产品的会员月度积分在4月大幅缩水近六成,意在筛选高价值客户、优化算力分配。而谷歌和快手则选择降价换市场,试图用规模效应摊薄成本、抢占份额。

两种策略,本质上都是在算力成本、客户粘性与市场规模这个“不可能三角”中寻找动态平衡。但无论选择哪条路,都绕不开同一个终极问题:在当前算力成本下,AI视频的利润率天花板究竟在哪里?

更棘手的挑战在于,算力资源正成为最稀缺的战略资源。2026年Token用量暴涨,厂商有再多算力也不够烧。于是,“把算力留给谁”成了生死攸关的决策。

美国科技界或许更迷恋通过“暴力美学”直达AGI的星辰大海,一旦发现某条路径短期无法形成商业闭环,便果断搁置。而中国互联网的底层逻辑,历来是在泥泞的商业应用中倒逼技术迭代。

Sora的关停,某种意义上标志着AI行业纯粹技术崇拜时代的终结。但它的退场绝不意味着赛道的冷却,反而可能推动整个行业完成从“技术竞赛”到“价值竞赛”的关键转型。

必须看到,当前的AI视频生成赛道仍处于早期。2025年全球市场规模仅在10亿到20亿美元,与数百亿美元的创意工具市场、千亿美元的视频广告市场相比,想象空间依然巨大。

真正的考验在于,谁能率先找到那个让巨额算力投入与商业回报打平的精密平衡点。这早已不是一个纯粹的技术问题,而是一场关于商业模式设计、生态协同能力与极限成本控制的复杂系统工程。

一个基本判断是:视频生成的算力成本在可预见的未来不会显著降低。因此,能够承受这种长期消耗、并将消耗转化为商业壁垒的玩家,才真正有机会笑到最后。

目前来看,字节的优势最为明显:它有抖音这个天然的分发渠道,有即梦和剪映两个端到端的产品矩阵,更有海量愿意付费的创作者生态。阿里的机会在于电商,电商视频是商业转化率最高的内容品类之一,每一条AI生成的商品视频背后,都有清晰的ROI可以测算。腾讯的潜力在于生态宽度,若能将其视频模型与视频号、阅文IP库、腾讯视频版权库深度整合,理论上能构建从IP到生产再到分发的完整闭环,但前提是它的动作必须更快。快手可灵AI商业化反赌,但受限于用户生态的规模与深度,其长期增长天花板也较为明显。

此刻,中国的AI视频赛道,正处在前所未有的热闹与紧迫之中。硝烟已起,真正的战争,其实才刚刚开始。

END

内容/欢佬

编辑/咏鹅

校对/莽夫

来源:https://36kr.com/p/3774815626933001
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