抓住風(fēng)口

本期要點：看懂Sora難變現(xiàn)的根本原因，背后又體現(xiàn)了AI浪潮的什么機(jī)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(dāng)你試圖把它接進(jìn)真實業(yè)務(wù)時，它卻很難完整替代業(yè)務(wù)中的某一個環(huán)節(jié)。

這恰恰是AI越來越強(qiáng)，但始終難以變現(xiàn)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(guān)閉其視頻生成工具Sora，包括獨立App和API服務(wù)。

這不是短期調(diào)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(rèn)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(guī)模從1100億美元擴(kuò)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(chǎn)業(yè)的融資紀(jì)錄。

一邊是資金持續(xù)加碼，但另一邊，卻主動砍掉自己最具代表性的產(chǎn)品，OpenAI的困境其實體現(xiàn)出了一個更重要的信號：AI競爭，顯然已經(jīng)從誰的模型更強(qiáng)，轉(zhuǎn)向了誰的AI能更好融入高價值任務(wù)中。不能嵌入生產(chǎn)流程的AI，哪怕再先進(jìn)，也無法產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價值。

但如果模型性能不再是唯一的關(guān)鍵變量，這一輪AI真正的機(jī)會，會出現(xiàn)在哪里？

變現(xiàn)難題

先看一個更具體的問題：為什么一個很強(qiáng)的產(chǎn)品，卻形成不了商業(yè)閉環(huán)？

OpenAI停掉Sora的直接理由是，算力壓力和資源收縮。但這從側(cè)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(chǎn)品。

2026年1月，Sora的下載量環(huán)比下滑超過40%，用戶使用頻率和付費(fèi)轉(zhuǎn)化都較低。隨著Seedance 2等極具競爭力的對手出現(xiàn)，Sora更是失去優(yōu)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(guī)模擴(kuò)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(fā)需求，比如做一個演示、嘗試一個創(chuàng)意。這些并不是每天必須要做的事情，無法形成穩(wěn)定調(diào)用。

不過，關(guān)鍵差別在于Sora所處的生態(tài)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(nèi)容只是中間產(chǎn)物，它要產(chǎn)生價值，還要平臺完成內(nèi)容分發(fā)，并通過廣告或電商完成商業(yè)轉(zhuǎn)化。

在抖音或快手平臺，創(chuàng)作者可以很方便地走完這個閉環(huán)。在AI短劇場景中，在字節(jié)跳動的體系內(nèi)，短劇內(nèi)容生產(chǎn)、宣傳和投流、變現(xiàn)更是幾乎在同一個系統(tǒng)里完成的連續(xù)動作。

當(dāng)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(chǎn)生了付費(fèi)行動。反之，單純提升視頻質(zhì)量，很難直接對應(yīng)收入或業(yè)務(wù)結(jié)果。

同時，像Seedance這樣的工具，因為嵌入了生產(chǎn)的閉環(huán)，進(jìn)入了一個良性的發(fā)展趨勢之中，變得越來越強(qiáng)。

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(fā)現(xiàn)，OpenAI其他產(chǎn)品線也面臨類似問題。

ChatGPT確實已經(jīng)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(fā)優(yōu)勢，讓OpenAI占據(jù)了用戶的第一認(rèn)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(wù)。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(guān)鍵流程中，它就很難形成真正的鎖定關(guān)系。

對比編程場景，這一點就更明顯了。

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

也正因如此， Anthropic選擇深耕代碼生成領(lǐng)域。Claude在復(fù)雜代碼理解、多文件協(xié)同和長上下文處理上的表現(xiàn)都更好。

結(jié)果是，Claude逐漸成為開發(fā)者的重要工具。它不只是更好用，而是開發(fā)者一旦用上了Claude，并將開發(fā)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(diào)地四處刷臉，主要任務(wù)除了幫公司搞定巨額融資，還要投資萬億美元自建超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，但在應(yīng)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(jīng)出現(xiàn)。

過去，我們習(xí)慣把AI當(dāng)成工具：你問，它答。這是典型的AIGC（AI生成內(nèi)容）。可問題是，內(nèi)容本身不產(chǎn)生價值，真正的價值在于AI完成了什么。

因此，我們反復(fù)強(qiáng)調(diào)，關(guān)鍵的是AIGS（AI生成服務(wù)）。

例如最近大火的OpenClaw，讓AI不再停留在對話框里，而是開始進(jìn)入任務(wù)本身，交給用戶實實在在的結(jié)果。

這種變化已經(jīng)反映在用戶的消費(fèi)心態(tài)之中。過去，很多人會反復(fù)權(quán)衡一個月20美元的訂閱費(fèi)用。現(xiàn)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(huán)境。

你看，當(dāng)AI開始直接參與任務(wù)執(zhí)行，并交付結(jié)果時，用戶就更愿意“為結(jié)果付費(fèi)”。

這意味著什么？其實就說明，AI競爭的核心正在發(fā)生轉(zhuǎn)移。

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

正如經(jīng)濟(jì)學(xué)家Diego Comin所說，一個經(jīng)濟(jì)體的實力強(qiáng)弱，不取決于引入先進(jìn)科技的速度，而取決于使用先進(jìn)科技的深度。當(dāng)你把視角從“模型能力”切換到“應(yīng)用深度”，就會發(fā)現(xiàn)，這一輪AI的主戰(zhàn)場已經(jīng)發(fā)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(qiáng)的工程能力，還有大量開發(fā)者和用戶在各自所處的業(yè)務(wù)中持續(xù)試錯。

這些因素，使AI更容易嵌入到具體業(yè)務(wù)中，參與決策、執(zhí)行流程、持續(xù)產(chǎn)生結(jié)果，從而建立穩(wěn)定的變現(xiàn)基礎(chǔ)。

中國真正的機(jī)會，恰恰是把先進(jìn)的AI技術(shù)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(tǒng)地講清楚，Agent如何重構(gòu)行業(yè)，以及真正的機(jī)會在哪里。敬請關(guān)注！

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王煜全要聞評論，我們下周見。

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