Sora默默退場，OpenAI卻再融1200億！看懂AI巨頭難賺錢的困境

抓住風口

本期要點：看懂Sora難變現的根本原因，背后又體現了AI浪潮的什么機會？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

過去兩年，你是否也有這種感覺，AI幾分鐘就能寫完一份方案或生成一段視頻，但當你試圖把它接進真實業務時，它卻很難完整替代業務中的某一個環節。

這恰恰是AI越來越強，但始終難以變現的原因。而且，這不只是你的難題，也是縈繞在AI巨頭心中的噩夢。

3月24日，OpenAI默默宣布，將關閉其視頻生成工具Sora，包括獨立App和API服務。

這不是短期調整，而是明確的最終決定。

把時間往前推兩年，就在2024年初，Sora驚艷亮相，以極具沖擊力的效果震動全球，甚至讓不少人認為通用人工智能（AGI）已來。如今，它卻在洶涌的AI浪潮中黯然離場。

可幾乎在同一時間，OpenAI將本輪融資規模從1100億美元擴大至超過1200億美元，投后估值逼近8500億美元，再次刷新科技產業的融資紀錄。

一邊是資金持續加碼，但另一邊，卻主動砍掉自己最具代表性的產品，OpenAI的困境其實體現出了一個更重要的信號：AI競爭，顯然已經從誰的模型更強，轉向了誰的AI能更好融入高價值任務中。不能嵌入生產流程的AI，哪怕再先進，也無法產生經濟價值。

但如果模型性能不再是唯一的關鍵變量，這一輪AI真正的機會，會出現在哪里？

變現難題

先看一個更具體的問題：為什么一個很強的產品，卻形成不了商業閉環？

OpenAI停掉Sora的直接理由是，算力壓力和資源收縮。但這從側面也表明，Sora自身有很大問題，否則不會成為率先被放棄的產品。

2026年1月，Sora的下載量環比下滑超過40%，用戶使用頻率和付費轉化都較低。隨著Seedance 2等極具競爭力的對手出現，Sora更是失去優勢。

那Sora的問題在哪？

一個原因在于成本。視頻生成的單位成本很高，使用規模擴大，并不會帶來明顯的邊際下降，反而容易陷入“越火越虧”的窘境。

而且對于OpenAI的大部分用戶來說，視頻生成屬于偶發需求，比如做一個演示、嘗試一個創意。這些并不是每天必須要做的事情，無法形成穩定調用。

不過，關鍵差別在于Sora所處的生態位置。

要知道，目前AI視頻工具最主要的落地場景，其實集中在短視頻和短劇。

但在短視頻平臺里，視頻內容只是中間產物，它要產生價值，還要平臺完成內容分發，并通過廣告或電商完成商業轉化。

在抖音或快手平臺，創作者可以很方便地走完這個閉環。在AI短劇場景中，在字節跳動的體系內，短劇內容生產、宣傳和投流、變現更是幾乎在同一個系統里完成的連續動作。

當AI不僅能提高效率，而且人們也能看得到明確回報，自然就產生了付費行動。反之，單純提升視頻質量，很難直接對應收入或業務結果。

同時，像Seedance這樣的工具，因為嵌入了生產的閉環，進入了一個良性的發展趨勢之中，變得越來越強。

而OpenAI提供了AI能力，卻沒有提供那個讓用戶賺到錢的價值鏈，自己也就自然收不到錢。

嵌入工作流

看明白了這一點，你就會發現，OpenAI其他產品線也面臨類似問題。

ChatGPT確實已經成為大家普遍使用的AI工具，擁有9億周活躍用戶。

不過，這種高頻和高流量，很大程度來自先發優勢，讓OpenAI占據了用戶的第一認知入口，成為很多人第一次接觸AI的選擇。

但你不用ChatGPT的話，似乎也可以完成任務。今天用ChatGPT，明天也可以換成Claude或Gemini，整體差別也并不大。

原因也很簡單，只要一個AI工具沒有嵌入到用戶的關鍵流程中，它就很難形成真正的鎖定關系。

對比編程場景，這一點就更明顯了。

開發者每天都要寫代碼，這是一個剛性且連續的生產環節。AI在這里的作用，不只是提供建議，而是直接減少代碼量，節省了實際工作時間。這種價值，開發者們可以清晰感知，自然也樂于付費。

也正因如此， Anthropic選擇深耕代碼生成領域。Claude在復雜代碼理解、多文件協同和長上下文處理上的表現都更好。

結果是，Claude逐漸成為開發者的重要工具。它不只是更好用，而是開發者一旦用上了Claude，并將開發流程建立在其之上，替換成本就會顯著提高。

再看OpenAI，他們做了什么呢？除了Sam Altman頻繁在全球出席各類重大活動，高調地四處刷臉，主要任務除了幫公司搞定巨額融資，還要投資萬億美元自建超大規模的數據中心，但在應用層面，他們卻有些四面受敵。

AIGS

OpenAI的困境也在提醒大家，AI時代的分水嶺已經出現。

過去，我們習慣把AI當成工具：你問，它答。這是典型的AIGC（AI生成內容）。可問題是，內容本身不產生價值，真正的價值在于AI完成了什么。

因此，我們反復強調，關鍵的是AIGS（AI生成服務）。

例如最近大火的OpenClaw，讓AI不再停留在對話框里，而是開始進入任務本身，交給用戶實實在在的結果。

這種變化已經反映在用戶的消費心態之中。過去，很多人會反復權衡一個月20美元的訂閱費用。現在，為了用上OpenClaw，不惜花幾千元買個新電腦，再花幾百元找人安裝和配置環境。

你看，當AI開始直接參與任務執行，并交付結果時，用戶就更愿意“為結果付費”。

這意味著什么？其實就說明，AI競爭的核心正在發生轉移。

下一階段，不再是看誰的模型更大、參數更多，而是看誰能把AI嵌入具體的任務鏈條中，并為用戶提供真正有價值的結果。

從這個角度再看，AI浪潮下一個階段反而更可能由中國引領。

正如經濟學家Diego Comin所說，一個經濟體的實力強弱，不取決于引入先進科技的速度，而取決于使用先進科技的深度。當你把視角從“模型能力”切換到“應用深度”，就會發現，這一輪AI的主戰場已經發生變化。

一方面，中國模型性能也不錯，價格便宜、算力充足；另一方面，我們具備更高的場景密度、更強的工程能力，還有大量開發者和用戶在各自所處的業務中持續試錯。

這些因素，使AI更容易嵌入到具體業務中，參與決策、執行流程、持續產生結果，從而建立穩定的變現基礎。

中國真正的機會，恰恰是把先進的AI技術用到中國的每一個具體場景中。因此，未來，我們還會利用一系列文章更系統地講清楚，Agent如何重構行業，以及真正的機會在哪里。敬請關注！

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王煜全要聞評論，我們下周見。

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