文｜壹娱观察 HAL

Sora“死”了，但它的幽灵在中国游荡。

3月24日OpenAI全面关停Sora，理由很直接——根据风投机构a16的数据，其30天留存率1%、60天留存归零。

这个两年前震惊全球的“AI视频时代的iPhone时刻”，最终被OpenAI自己定性为“支线任务”。

应用主管Fidji Simo在内部会上说得毫不留情：公司不能被副本分散精力，必须全力聚焦企业服务和编程。

然而在大洋彼岸，几乎所有叫得上名字的国内大厂，都在加速冲进这条Sora刚刚用尸体证明走不通的赛道。

过去两个月发生的事情密度惊人：字节Seedance 2.0爆火出圈后一个月涨价三次；快手可灵3.0登顶Artificial Analysis全球榜首；阿里先发Wan2.7-Video再匿名投放HappyHorse屠榜；昆仑万维推出SkyReels V4；爱诗科技拿下3亿美元融资；从B站、腾讯，甚至连米哈游创始人蔡浩宇，也都准备或正在加入到了视频生成模型的战场里……

就在这几天，阿里的HappyHorse也确认将于4月30日开放API，即梦也刚刚上线了视频创作Agent“小章鱼”Octo，仅字节内部，从即梦到小云雀短剧Agent，视频生成产品线已经铺出了一个完整的全家桶。

热闹是真的热闹，但热闹之后或许会一地鸡毛：这条赛道正在重演2024年大语言模型「百模大战」的剧本，而且结局可能更惨。

先看商业化的真实数据。

目前国内唯一真正跑通付费模式的视频大模型是快手可灵，ARR超过3亿美元，听起来不错——但其中70%来自海外、70%来自P端订阅用户。

换句话说，国内市场、B端客户这两项真正有规模想象力的业务，其实远没有那么多需求。

Seedance 2.0虽然引爆了漫剧、AI短剧市场，字节漫剧日消耗突破7000万元随之到来，但这个数字背后对应的是什么？是即梦一个月涨价三次、取消新用户折扣、积分对半砍，想用真人效果还得签500万元保底协议。不少报道也都说得很清楚：中小企业直接被劝退。

AI漫剧

这不是一个健康的市场在成长，这是一个算力瓶颈市场在用涨价筛选客户。

视频生成的算力消耗是文本生成的数千倍。根据机构测算，Sora每天烧掉1000万到1500万美元的运营成本，年化54亿美元——这是在OpenAI拥有全球最顶级算力资源的前提下。

国内厂商的情况也好不到哪里去，即梦上线后用户排队数小时是常态，即使开通499元月费的高级会员也要等3小时以上；快手财报里也承认，可灵的推理算力投入导致资本支出预算较年初翻倍。

算力就是这条赛道目前的刚性天花板。

当所有大厂同时往视频生成方向灌注资源，抢的是同一批GPU。事实上Sora最后被叫停，也和内部其他部门对其占用过多算力所产生的不满有关。事实上，之前产生的人事风波，归根到底也和争夺算力资源息息相关。

每多一家公司入场卷视频大模型，意味着这些算力就无法被用于做底层模型能力提升、做编程工具、做Agent——这些才是当下AI最明确的商业化方向和技术演进路线。

Anthropic没有做视频生成，它把所有资源集中在编程和企业服务上，Claude Code在编程市场拿下了54%的份额，年化收入超过25亿美元——这个选择直接逼得OpenAI砍掉Sora回头追赶。

Claude Code

对比之下，国内的大厂们是不是该想想：我真的需要自己从头训练一个视频大模型吗？

阿里的案例最能说明问题。

ATH事业群内部同时跑着通义万相和HappyHorse两条视频模型线，一条走开源、一条主打商业化，“内部赛马”的说法听起来很有战略纵深。

但对于阿里来说，投入巨大战略资源的千问在各个领域都未能对豆包形成威胁，而进入到字节原本就更擅长的视频领域，很难想象其在短时间内能够在跑分之外产生任何实质竞争压力。多线出击反而更可能是白白浪费资源。

更值得警惕的是版权风险。

Seedance 2.0上线不到一个月就遭到美国电影协会和六大好莱坞制片厂的停止侵权函，随后出现明显的“降智”现象；红果也因AI短剧侵权问题下架了相关内容……

AI短剧《桃花簪》侵权争议

这些还只是冰山一角——视频生成模型的训练数据合规性问题，远比文本模型复杂得多，一旦进入大规模商业化阶段，法律风险将呈指数级放大。

艾瑞咨询估算2026年中国AI视频生成市场规模有望突破200亿元。200亿，听起来是个大数字，但别忘了短剧市场都有几百上千亿的所谓“市场规模”了。

更别说国内云计算市场规模已经超过万亿，企业级AI服务市场同样是千亿级别。视频生成充其量是一个垂直场景，而不是一个可以承载所有大厂战略野心的主赛道。

当然不是说视频生成没有价值。

可灵的商业化成绩证明了这个方向有真实需求，字节促使漫剧市场爆发也说明AI正在改变内容产业的成本结构。

剧集《太平年》AI辅助生成画面

但有价值和值得所有人一拥而上是两回事。

就目前远未实现规模效应甚至可能永远不会实现的AI生成领域而言，精细化的AI视频大模型除了能够短暂引发舆论狂欢和创作崩溃论的叙事效应，真正的商业前景并不明朗。

因此，与其在视频生成赛道上卷一个不确定的未来，不如把资源投向确定性更高的方向：底层模型能力的持续提升、编程工具的打磨、Agent在企业场景的深度落地——这些事情在叙事上大概不够性感，不会在社交媒体上刷屏，但它们才是AI商业化的真正主线。

OpenAI砍向Sora的那一刀，其实是替所有人想清楚了一个问题：在算力硬约束的世界里，选择不做什么，比选择做什么更重要。