文 | AIX 财经（AIXcaijing），作者 | 陈丹，编辑 | 魏佳

毫无预兆，OpenAI 按下了 Sora 的停止键。

2026 年 3 月 24 日，OpenAI 正式发布声明，宣布关停推出仅六个月的 AI 视频生成平台 Sora。声明中写道：" 我们要和 Sora 说再见了。感谢每一位用 Sora 创作、分享并构建相关社区的用户。"OpenAI 同时表示，将尽快公布应用与 API 的下线时间表，以及用户作品的保存方案。

CEO Sam Altman 在内部员工会议上进一步说明，此次关停不仅涉及面向消费者的应用，面向开发者的 Sora 版本也将停止运营，ChatGPT 中的视频功能同样不再维护。这意味着，视频生成这条产品线，正在被整体移出 OpenAI 的核心版图，但技术团队并未解散，而是转向机器人、世界模型等基础研究方向。

从内部到外部，这次关停都来得相当突然。多家外媒披露，不少 Sora 团队成员直到当天早晨才被告知关停消息。就在不久之前，Sora 仍在与包括迪士尼在内的内容合作方推进项目沟通。

回看 Sora 的发展轨迹，它似乎一直处于上升的轨道上。

2024 年 2 月，OpenAI 发布 Sora 1.0 技术预览版，凭借创新的 Diffusion Transformer 架构，该模型能够生成长达 60 秒、细节精细的视频片段。经过一年多迭代，Sora 2 于 2025 年 9 月正式作为独立社交应用上线，新增音画同步、真人角色植入等高级功能，上线后迅速冲上苹果 App Store 免费榜榜首。

2025 年 12 月，OpenAI 与迪士尼达成一项为期三年的合作协议：后者投资 10 亿美元，并开放超过 200 个迪士尼、漫威、皮克斯及《星球大战》的经典 IP，用于 Sora 平台内容生成。这一合作一度被视为 AI 视频走向主流内容工业的关键一步。

但短短数月，这一想象便戛然而止。

随着 Sora 的关停，这笔被寄予厚望的合作同步终止。迪士尼方面回应称，尊重 OpenAI 调整业务优先级、退出视频生成领域的决定。

一位 AIGC 导演颇感遗憾：" 如果继续做下去，Sora 很可能会变得非常强，但它选择不再往前走。"

从技术爆红、产品登顶，到资本加注，再到突然终止，Sora 的生命周期被极度压缩。就像一位用户在社交媒体上评论：" 短短四个月，就从一个数十亿美元级别的合作走向终结，这就是当单位经济模型失效时，AI 产品被重新定价的速度。"

对国内视频生成赛道而言，Sora 之死留下的不只是一声叹息，也是一道考题：靠 " 烧钱 " 撑起的想象力，究竟还能走多远？

官宣死亡前已被抛弃

在 OpenAI 正式宣布关停 Sora 之前，它在 AIGC 视频创作圈里的 " 死亡 "，早就发生了。

多位 AIGC 导演对「AIX 财经」表示，过去几个月里，Sora 的使用频率已经明显下降，甚至逐渐退出日常生产流程。

最直接的问题是清晰度。

Sora 生成的视频在细节还原、纹理稳定性和画面干净程度上，始终存在短板，人物容易 " 糊脸 "、复杂场景容易崩坏、运动镜头下的失真尤为突出。这意味着，它更像一个概念验证工具，而不是一个可以直接交付客户的生产工具。

但真正致命的，是有人比它更好。

AIGC 导演丁一的经历颇具代表性。Sora2 刚上线时，他曾连续熬夜测试，被其生成能力震撼。但没过几个月，这种兴奋感就被 Seedance 代替。尤其随着 Seedance2.0 的发布，他的工作流迅速发生迁移，从 " 以 Sora 为主 "，变成 " 几乎只用 Seedance"。

他告诉「AIX 财经」，Seedance 更像是 "Sora 本该成为的样子 "。两者在底层思路上高度相似。但 Seedance 在关键指标上完成了赶超，譬如更高分辨率的输出、更稳定的长镜头控制、更准确的语义理解，以及更接近真实摄影语言的镜头调度能力等。

图源 / Seedance 官网截图

在 C 端用户那里，Sora 同样迅速被遗忘。

凭借惊艳的文生视频效果，Sora 引爆过市场。应用分析机构 Appfigures 数据显示，Sora APP 上线首周 iOS 下载量达 62.7 万次，甚至略高于 ChatGPT 当年的 60.6 万次。在 " 仅限邀请 " 的限制下，这样的增速一度让外界看好其成为下一个全球现象级应用，被视为 AI 版的 "TikTok"。

但用户的新鲜感来得快，去得也快。

同样来自 Appfigures 的数据，去年 12 月 Sora 下载量环比下降 32%，今年 1 月再度下滑 45%。在美国 App Store 榜单上，Sora 很快跌出前 100。即便 12 月后引入迪士尼 IP 授权，也未能扭转颓势。

" 视频领域的 GPT 时刻还没有到来。" 面对 Sora 的夭折，好耶科技创始人吴杰茜有些感慨。

有从业者分析，Sora 的冷遇不单单是技术原因，绝大部分人缺乏创意，也没有时间和动机持续生产视频。因此，纯 AI 视频很难支撑长期的内容生态。社交产品的核心从来不是 " 内容生成 "，而是 " 关系与参与 "。文化氛围、关系链、分发机制与留存设计，构成了一个复杂的增长系统，这并不是靠模型能力升级就能补齐的。

一边是 B 端竞争加剧、C 端用户流失；另一边，Sora 的成本却始终高企。

据外媒报道，OpenAI 过去每天在 Sora 上的支出高达 1000 万至 1500 万美元，按年计算约为 54 亿美元。

换言之，这是一个投入巨大、但回报路径尚不清晰的项目。

当一个产品既无法在生产端建立不可替代性，也无法在消费端形成留存闭环时，它的结局，或许早已注定。

谁捅了 Sora" 最后一刀 "？

Sora 的关停，对于 OpenAI 来说是一场战略收缩。它的退出，在 OpenAI 内部也非孤立事件。

3 月 19 日，OpenAI 宣布将 ChatGPT 桌面端、代码工具 Codex 和浏览器 Atlas 整合为一个 " 超级应用 "。应用负责人 Fidji Simo 在内部信中直言，过去产品线过于分散，不同 App 和技术栈的碎片化，正在拖慢整体推进速度，甚至影响产品质量。在更早的全员会议上，她的表态更加直接：公司必须避免被 " 支线任务 " 分散精力，把重心放在生产力场景，尤其是企业端。

另据 The Information3 月 25 日的报道，OpenAI 已完成下一代大模型的预训练，内部代号 "Spud"，对应 GPT-5.5 甚至 6.0 级别。CEOSam Altman 在内部将其形容为 " 非常强的模型 "，并认为它有潜力直接推动经济效率提升。

综合来看，这些举措背后显示出了 OpenAI 的最新策略：

模型层面：押注 "Spud" 作为下一代核心引擎，尤其值得关注的是它的价值定位可能是 " 提升经济效率 "，而非单纯的技术演示。

产品层面：停止 Sora 等产品的边缘探索，整合现有工具为 " 超级应用 "，全力争夺企业级用户和高频使用场景。

资源层面：在算力约束下，将资源从多线并进集中到核心主线。

一言以蔽之，OpenAI 要从多线探索转向深度聚焦，为即将到来的 "Spud" 时代做准备。

这种转向，其实有迹可循。

首先是外部竞争的倒逼。

Anthropic 在企业市场的崛起，正在动摇 OpenAI 原本的优势地位。根据 AI 金融公司 Ramp 报告，Anthropic 在 2 月份商业软件订阅增长了 4.9%，同期 OpenAI 的订阅份额下降了 1.5%。另据 Kharazian 数据，在新增客户中，Anthropic 拿走了大约 70% 的首次采购份额。

Anthropic 路径极为克制，专注于代码与企业服务，几乎不涉足图像、音频和视频生成，却反而建立起更强的商业化能力。这给 OpenAI 上了一课：全面铺开，并不等于全面领先。相比什么都做一点，把最核心的能力做到极致，反而更容易形成壁垒。

其次，是财务与资本市场的现实压力。

随着估值攀升至 7300 亿美元，OpenAI 不仅需要讲述增长故事，更需要证明自身具备可持续的盈利模型。视频生成显然不符合这一要求，高昂的 GPU 成本、有限的用户付费，以及尚未成型的应用场景，使其短期内难以承担 " 造血 " 角色。

根据 Appfigures 估算数据，自上线以来，Sora 移动端累计收入仅约 140 万美元，单月峰值约 54 万美元。与此同时，每一次视频生成都在消耗大量算力资源，而这些资源如果投入到 ChatGPT、Codex 等高频使用场景，能够带来更稳定、可预期的回报。因此，与其继续在不确定性极高的方向上 " 烧钱 "，不如将资源回收，投入到已经验证过需求的核心产品中。

这背后，其实是 OpenAI 从技术驱动向商业驱动的重心转移。

在技术探索阶段，广泛布局可以带来想象空间。但一旦进入规模化竞争与资本约束并存的阶段，企业就必须回答更现实的问题：哪一部分业务，真正能够撑起增长与利润。

Sora 目前给出的答案，显然是否定的。

后 Sora 时代：视频 AI 的 " 冰火两重天 "

Sora 的关停，在 AIGC 视频领域投下了一颗深水炸弹。但对于国内的视频模型玩家而言，这件事引发的不是恐慌，而是两种截然不同的判断。

一种看法认为，国内视频模型的窗口期正在打开。

Sora 的退出，意味着视频生成赛道少了一个极具品牌号召力的对手。在部分从业者看来，这恰好给了国内厂商抢占用户心智的机会。在 OpenAI 主动收缩战线的当下，国内玩家反而可以加大投入，用更激进的产品迭代和更灵活的商业模式去争夺市场。

另一种看法则更加冷静，甚至有些悲观：这条路，本来就走不通。

多位从业者指出，视频生成模型目前普遍面临一个尴尬的局面——投入巨大，但目前回报暂时有限。这是整个赛道都要面临的难题。

视频模型的竞争逻辑，天然决定了它难以形成可持续的商业模式。

吴杰茜告诉「AIX 财经」，要想维持一个视频模型的领先地位，就得持续不断地投入。模型的迭代、算力的扩容、效果的优化，每个环节都烧钱。

" 大模型的竞争太残酷了。如果资金没到位，或者研究速度不够快，哪个环节差一点，就会马上掉队。而一旦掉队，用户就会迅速跑到最新、最领先的模型那边去。" 吴杰茜说到。

丁一告诉「AIX 财经」，他目前在 Seedance 上生成一段 15 秒的视频需要花费 22 元，做一个一两分钟的短片，成本在几百元到几千元之间。这个价格对专业创作者来说尚可接受，但对普通用户而言，显然不够友好。更要命的是，Seedance 现在排队现象严重，只能在深夜时段使用。而且丁一怀疑，Seedance 目前的生成效果开始 " 降质 "，效果不如刚发布时惊艳。" 如果有更好用的工具出现，肯定会用其他的 "。

哪个工具好用就用哪个——这是业界的常态。

这种 " 赢家通吃 " 的竞争格局，迫使所有参与者都不得不在军备竞赛中持续烧钱。如果停止烧钱，模型厂商就无法继续研发最尖端的模型；但继续烧钱，又面临商业化路径不清晰的困境。

从这个角度看，后 Sora 时代真正的特征，或许正是这种 " 冰火并存 " 的状态：一边是技术持续突破、投入不断加码，行业看起来热火朝天；另一边是商业化迟缓、用户留存困难，现实依然冷峻。

而谁能在这两者之间找到平衡，或许只有时间才能给出答案。

* 题图来源于 Sora 官网截图。