算力重新分配，AI 視頻成「棄子」。

就在今天（3 月 25 日），OpenAI 做了一個頗為突然的決定：關(guān)停 Sora。

這不是一次常規(guī)的產(chǎn)品調(diào)整。OpenAI 在去年 9 月發(fā)布 Sora 2.0 之時才一并推出獨立 APP，去年 12 月還與迪士尼達(dá)成了 10 億美元的合作，允許 Sora 生成迪士尼角色。

但僅僅三個多月后，OpenAI 舉起了砍刀。除了 Sora APP 將會關(guān)停，開發(fā)者 API 也在「時間表」上——幾乎肯定會在接下來一段時間內(nèi)陸續(xù)下線。

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一切來得太快，又走得太快。

從 2024 年初那段震驚行業(yè)的 demo 開始，Sora 一度被認(rèn)為是 OpenAI 最具想象力的產(chǎn)品之一。相比寫文本、生成圖片，視頻更接近真實世界，也更容易被理解為「通往 AGI 的下一步」。到 2025 年，Sora 2 發(fā)布，OpenAI 甚至嘗試把它做成一個帶有內(nèi)容分發(fā)屬性的獨立應(yīng)用，試圖在生成之外，進(jìn)一步觸達(dá)「平臺」。

現(xiàn)在我們都知道答案了，沒有多少人真能把 Sora 當(dāng)抖音刷，一個用戶增長不及預(yù)期的產(chǎn)品，關(guān)停自然也不奇怪。

Sora 主頁，圖片來源：雷科技

奇怪的是「時機」。Sora 到底是做錯了什么，才會被如此果斷地放棄？又或者，這件事從一開始就不是關(guān)于 Sora，而是關(guān)于 OpenAI，正在把重心轉(zhuǎn)向別的地方。

那字節(jié)的 Seedance 呢？

危險邊緣的 OpenAI，顧不上 Sora 了

坦率地講，Sora 足夠驚艷，但不夠「好用」。

作為一個視頻生成模型，Sora 2.0 在技術(shù)上的上限毋庸置疑：更長時長、更穩(wěn)定的物理一致性、更接近真實世界的畫面表達(dá)，這些都讓它在發(fā)布之初幾乎沒有對手，直到今年初字節(jié)推出了 Seedance 2.0。

但無論如何，Sora 都更像是一種「能力展示」，而不是一個「高頻工具」。相比寫一段文字、生成一張圖片，視頻生成天然是低頻需求，更何況大量粗制濫造的無聊 AI 視頻，無法吸引用戶觀看，自然也不能吸引創(chuàng)作者付費去持續(xù)生成、修改使用。

結(jié)果就是，Sora 帶來了驚喜和爆款開局，卻很難沉淀成穩(wěn)定的使用習(xí)慣。

雖然在發(fā)布初期（9 月）連續(xù)多天登頂美區(qū) App Store 榜首，但到了 12 月，據(jù) Appfigures 統(tǒng)計，Sora 在 App Store 及 Google Play 的下載量就下滑了 32%，2026 年 1 月進(jìn)一步下滑 46%。兩大應(yīng)用商店的收入也不理想，2025 年 12 月達(dá)到峰值 54 萬美元，2026 年 1 月隨即掉到了 36.7 萬美元。

一方面，用戶增長可以靠「新奇感」驅(qū)動，但留存很難。沒有持續(xù)的使用場景，意味著產(chǎn)品很難形成類似 ChatGPT 那樣的日常入口。另一方面，視頻生成的成本又遠(yuǎn)高于文本和圖片——每一次調(diào)用，都是實打?qū)嵉乃懔ο�耗�?/p>

但如果問題只是停留在這里，Sora 也許不會這么快被放棄。真正讓 OpenAI 必須「動刀」的，是外部環(huán)境的變化。

去年 11 月，Gemini 3 以絕對的硬實力引發(fā)了一場 Google 旋風(fēng)，英偉達(dá)也不得不硬著頭承認(rèn)「TPU 芯片 + Gemini 大模型」的組合表現(xiàn)，OpenAI 更是開啟了「紅色警報」，要將更多資源集中到 ChatGPT，應(yīng)對 Gemini 的競爭。

另一方面，Google 也繼續(xù)加速 Gemini 在 Youtube、Google 搜索（AI Mode）、Android、Chrome 等平臺上的應(yīng)用。

不只是模型和生態(tài)上的壓力，Claude 在開發(fā)者和企業(yè)市場的高歌猛進(jìn)也在不斷「敲打」OpenAI。

尤其是 Claude Code（面向開發(fā)的 AI 編程與代碼助手）和 Claude Cowork（面向日常辦公的 AI 助手）不僅重創(chuàng)了一眾美股軟件公司，也讓更多企業(yè)用戶「棄 GPT、轉(zhuǎn) Claude」，倒逼 OpenAI 推出了 Codex。

在這種競爭局勢下，OpenAI 選擇拋棄 Sora 也就不難理解了。

與其在一個高成本、低頻次、且缺乏生態(tài)支撐的方向上持續(xù)投入，不如收縮戰(zhàn)線，把資源集中到更有確定性的路徑上——無論是強化 ChatGPT 這個超級入口，還是加碼 Agent、開發(fā)者工具和企業(yè)市場。

事實上，WSJ 在上周就披露 OpenAI 將 ChatGPT 應(yīng)用、Codex 以及 Atlas 瀏覽器整合為一款桌面級的「超級應(yīng)用」。而就在宣布關(guān)停 Sora 的同時，OpenAI 今天大幅更新了 ChatGPT 的 AI 購物功能。

而在這些明面上的動作之下，OpenAI 的選擇實際上也在引出一個矛盾：

當(dāng) AI 從生成建議和內(nèi)容，完全轉(zhuǎn)向代理完成任務(wù)，Agentic AI（智能體 AI）需要海量的推理算力，供應(yīng)鏈?zhǔn)軆?nèi)存瓶頸又跟不上算力需求的暴漲，同樣需要占用大量推理算力的 AI 視頻生成，就有些「不合時宜」了。

從西岸到東岸，「龍蝦」沖擊AI圈

沒有人能否認(rèn)，OpenClaw（國內(nèi)俗稱「龍蝦」）是今天絕大多數(shù)人接觸、了解 Agent（智能體）的最大原因。在 Github 上，OpenClaw 的 Star 數(shù)量（超 33 萬）也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了 Linux。

（注：Github Star 數(shù)量并不直接等同于開源項目影響力，更多體現(xiàn)「熱度」。）

不過，OpenClaw 最重要的引爆點還是在中國。尤其是在 2026 年春節(jié)后，OpenClaw 迅速從 AI 開發(fā)者和極客群體擴散到了短視頻、新聞報道、社交媒體以及線上線下的話題，「養(yǎng)龍蝦」就如同 2025 年春節(jié)后 DeepSeek 一般成為了全民話題。

從騰訊、字節(jié)、阿里、網(wǎng)易、百度等大廠，到無數(shù)用戶，「養(yǎng)龍蝦」幾乎成了一種新共識：把任務(wù)丟給 AI，讓它自己去跑流程、寫文檔、操作軟件。有人用它自動做電商運營，有人用它跑量化策略，也有人單純把它當(dāng)作一個「不會累的助理」。

這和過去的生成式 AI，有著本質(zhì)區(qū)別。

以前 AI 給你回答，并不能幫你一步到位做好一件事，就算生成報告也需要人主動「復(fù)制粘貼」，才能真正完成一項任務(wù)�，F(xiàn)在，你只需要下達(dá)一個目標(biāo)，剩下的過程交給 AI 去完成。它不只是「輸出結(jié)果」，更是直接「完成任務(wù)」，比如處理好表格文件后，添加到郵件中回復(fù)。

圖片來源：OpenClaw

在這個意義上，OpenClaw 的爆火，更像是一個節(jié)點。它并不是第一個 Agent，也不是能力最強的那個，但它第一次讓大量普通用戶真正感受到：AI 可以替你「做事」。從「用工具」，到「交任務(wù)」，用戶習(xí)慣發(fā)生了變化，這種變化一旦形成，就很難再回頭。

更重要的是，太平洋西岸的變化，甚至也在助推太平洋東岸 Agent 體驗的迭代和普及。

上周 Claude Cowork 就推出了「Dispatch」，允許用戶通過手機，遠(yuǎn)程調(diào)用電腦上的 Claude Cowork 去執(zhí)行任務(wù)，更像一個隨時可調(diào)度的「數(shù)字員工」。這周，Claude 更是放出了全新版本的 Computer Use——從功能體驗基本可以理解為「Claude 版龍蝦」，官方甚至宣稱：

它能做任何你坐在電腦前可以做的事。

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雖然官方也提醒早期版本行動比較慢，也僅限 macOS 的 Pro 及 Max 訂閱用戶，但考慮到 Claude Code 之前的使用體驗和口碑，這句話瞬間還是引起了 AI 圈的又一輪高潮。

就在剛剛，Claude Code 也宣布加入自動模式，可以代理「權(quán)限決策」，而不是批準(zhǔn)每一個文件寫入和 bash 命令，也不會跳過權(quán)限。

而直接把 OpenClaw 創(chuàng)始人 Peter Steinberger 收入麾下、成為項目贊助商的 OpenAI，更是不可能錯過這一波的「龍蝦」熱。這里甚至可以篤定，ChatGPT 在 2026 年內(nèi)會大幅融入 OpenClaw。 

算力成本水漲船高，AI 視頻生成怎么辦？

Sora 關(guān)停之后，AI 視頻生成會走向哪里？個人角度來看并不樂觀。

除了 Sora，字節(jié) Seedance 在海外面臨版權(quán)挑戰(zhàn)，至今沒有解決，在國內(nèi)熱度消退之后也很難吸引大眾用戶的關(guān)注。不是說沒有好的 AI 生成視頻，問題在于 AI 視頻普遍還是充斥各種低劣和無聊。

更核心的變化是，算力也在被重新分配。內(nèi)存（HBM）的瓶頸直接導(dǎo)致了整個行業(yè)算力供應(yīng)的受限，完全跟不上今天對 AI 大模型算力的需求，所以我們能看到模型 API 價格的明顯提高，和時不時的模型降智（性能下降）。

而眾所周知，視頻生成遠(yuǎn)比文字、圖片生成更消耗 Token（背后是算力），Agent 還要看具體的任務(wù)復(fù)雜度，但也是 Token 消耗大戶。當(dāng)越來越多公司把重心押在 Agent 上時，視頻生成自然會被「擠到后面」。

所以，AI 視頻生成怎么辦？坦白講我不知道。

OpenAISora龍蝦視頻大模型Agent

來源：雷科技

本文圖片來自：123RF 正版圖庫     

       原文標(biāo)題 : Sora為何「暴斃」？龍蝦沖擊下，算力成本暴漲擊垮視頻大模型