當下跑在AI視頻賽道的廠商都無比清楚，他們正在跑的，是一條Sora跑過的路。

內容/歡佬

編輯/詠鵝

校對/莽夫

這是2026年目前全球科技圈最具戲劇性的一幕分野。

大洋彼岸，曾以極具震撼力的視覺效果驚艷全球、被視為邁向AGI關鍵一步的Sora，突然被按下了暫停鍵，沒有過渡期，沒有灰度方案，應用關停、API下線、ChatGPT內置視頻功能一并撤走。OpenAI給出的理由冰冷而現實，算力成本與商業回報的嚴重倒掛。

然而，這場退場的余波尚未平息。4月18日，Sora核心負責人比爾·皮布爾斯發文宣布離開OpenAI。他回顧了幾項重要里程碑，早期Sora樣本中實現了物體永久性、領先于行業預期的高保真1080P多鏡頭生成。

CEO山姆·奧爾特曼在評論區送上告別：“你的創造力推動了OpenAI和全世界以全新方式體驗AI視頻。”但這份體面的致辭，掩蓋不了一個更殘酷的現實，連主創都留不住的項目，已無人問津。

截至2026年2月，Sora累計消費者收入僅約140萬美元；每天維持運行的算力成本卻高達1500萬美元，一年燒掉約54億美元。Appfigures估算，其投入產出比接近2500:1。更刺眼的是30天用戶留存率1%，60天留存率0%，幾乎沒人愿意為它持續付費。

但在太平洋的這一端，中國AI視頻賽道非但沒有因為先驅的撤退而降溫，反而呈現出截然不同的沸騰景象。

4月，阿里HappyHorse-1.0模型空降第三方盲測榜單并登頂；快手可靈AI單季收入達3.4億元人民幣，2026年1月年化收入運行率已攀升至超過3億美元；字節跳動的Seedance 2.0更是在一個月內連續三次漲價，客戶仍趨之若鶩，有機構API最低年消費門檻高達1000萬元；而一向謀定而后動的騰訊，更是被曝出豪擲重金、瘋狂挖角，誓要在5月拿出能與字節正面硬剛的視頻模型。

Sora的關停，戳破了硅谷關于視頻生成技術烏托邦的幻象；但在中國，AI視頻早已脫離了純粹的技術浪漫主義，蛻變為一場深不見底的算力豪賭，以及巨頭們為了捍衛核心領地而進行的貼身肉搏。

透過喧囂，站在未來的時光坐標軸上回望，我們該如何理解這種冰火兩重天？

Part.1

先驅的墓碑

要想看懂中國大廠的狂熱，必須先理清Sora退場的真實邏輯。

多模態視頻生成的本質，是一個吞噬GPU的算力黑洞。它對算力的消耗，是大語言模型的百倍乃至千倍。

據行業測算，Sora生成一段1080P視頻的物理成本在0.5到1美元之間，而C端普通用戶為單支視頻付費的心理預期，甚至不到0.1美元。

這種10倍的商業倒掛，意味著Sora用得越多，OpenAI虧得越慘。當OpenAI的戰略重心轉向企業級智能體和具身智能時，關停Sora不僅是止損，也是對大模型商業化路徑的一次糾偏。

但不能將Sora的失敗，簡單地歸咎于成本太高。更深層的原因是，它從一開始就不是為解決某個問題而設計的。

Sora的底層邏輯是技術先行，做出最驚艷的視覺效果，然后指望用戶自己找到應用場景。但事實證明，普通用戶的新鮮感只能撐幾周，新鮮感一過便找不到持續使用的理由。專業創作者則因為生成視頻不可控、一致性差、商業可用率僅5%-10%，無法真正嵌入工作流。

問題出在視頻生成的算力黑洞本身就決定了這條路不能走通用路線。生成一段10秒的1080p視頻，AI需要處理約12億個像素點，計算量是文本生成的成千上萬倍。

這決定了AI視頻必須是狙擊槍而不是機關槍，瞄準具體場景精準打擊，而不是追求什么都能生成。

Sora選錯了賽道，它想做一個通用視頻生成工具，但視頻生成的高昂成本注定了這個方向在經濟上不成立。

正如圖靈獎獲得者、前Meta首席AI科學家楊立昆在Sora發布初期就指出的，依賴概率模型的生成式技術路線注定失敗，這類模型無法真正理解物理世界的因果關系，只是在統計意義上猜像素應該怎么排列。

OpenAI最終選擇了斷尾求生，關停Sora、退回與迪士尼的10億美元合作款項，集中精力推進世界模型的研發，順便為IPO準備一份更干凈的財報。

這個決策本身無可厚非，但它揭示了在AI視頻這條路上，技術的領先并不自動轉化為商業的成功。

甚至可以說，技術越極致，商業可能越難跑通，因為算力成本會隨著畫質的提升呈指數級增長，而用戶的付費意愿卻不會。

Part.2

場景為王的中國式解法

在硅谷算不平的賬本，在中國卻有著另一種解法。

最直接的引爆點，是狂飆突進的微短劇市場。在這個動輒千億規模的下沉市場里，AI展現出了碾壓級的降維打擊。

字節跳動的Seedance 2.0視頻模型直接服務于抖音、剪映、既夢等龐大的內容創作者，進而轉化為短視頻平臺上的廣告流水。

快手的可靈亦是如此，背靠7億多月活的短視頻生態，迅速實現了可觀的月度商業化收入。

此外，字節還探索了與內容公司的分成模式，不再是單方面燒錢。2026年字節漫劇日Token消耗已突破7000萬元，首次超過真人短劇。

但字節Seedance 2.0雖然收入可觀，火山引擎總裁譚待卻坦言，我們還沒有做3年的盈利規劃。即便如可靈AI做到年化收入超3億美元，考慮到算力成本，凈利潤恐怕也相當微薄。

沒有獨立視頻產品的阿里也殺入了這個市場。4月初，匿名模型HappyHorse-1.0空降Artificial Analysis盲測榜單登頂，文生視頻、圖生視頻雙雙超越字節Seedance 2.0和快手可靈。

隨后阿里出面認領，這匹快樂馬出自新成立的ATH事業群AI創新事業部，掌舵人是前快手可靈技術負責人張通。

即便HappyHorse跑出了全球第一的測試身位，阿里面臨的依然是缺乏原生的、高頻的、具備統治力的內容消費池的尷尬。如果不能讓這匹馬跑在自己的生態里，它就只能淪為一款需要四處尋找API客戶的底層工具，陷入極度被動的價格戰。

目前，阿里試圖將HappyHorse與淘天電商生態綁定，解決中小商家商品視頻制作的痛點，AI視頻可批量生成多版本、多場景、多語言內容，大幅降低創作門檻。

但這是一個重運營的活兒，且面臨著集團內部極為緊張的GPU算力分配博弈。在基座模型、阿里云服務和電商賦能之間，尚不知這匹快樂馬，能分到多少糧草。

如果說阿里是在尋找讓技術產生最大裂變的場景，那么騰訊則面臨著另一重“鏡像”考驗。

放眼整個中國互聯網，沒有誰比騰訊擁有更豐富的AI視頻變現土壤。視頻號破5億的日活、微信生態內海量的社交互動、游戲業務中數不清的NPC構建，以及每年創造千億營收的龐大廣告分發網絡。

在這片廣袤的流量池里，大模型只要能帶來1%的點擊率或轉化率提升，都會立刻化作財報上數十億美元的真金白銀。

然而，騰訊初期的謀定而后動顯然錯判了形勢，即便這符合騰訊一貫的戰略慣性。

但這一次，舊日歷翻不出新篇章。AI視頻生成不是一個可以在應用層面上輕松復刻的功能，它是一項極度依賴長期數據投喂、底層架構創新和重資產算力堆疊的苦活兒、累活兒。

一旦在基座模型上落后，再龐大的流量生態也將淪為空中樓閣，甚至面臨被其他底層技術提供商管道化的致命風險。

這也是為什么，向來穩健的騰訊在今年按下了瘋狂的加速鍵。無論是核心高管在內部會議上對“動作慢了”的坦誠反思，還是大幅追加的百億級AI投資、對字節Seedance核心開發團隊的不計代價挖角，包括原字節Seed視覺AI平臺團隊負責人肖學鋒，都表明騰訊徹底拋棄了等風來的幻想。

即將在5月亮相的混元視頻新模型，不僅是一次技術發布，更是騰訊保衛社交內容生產力的關鍵一戰。

Part.3

跑贏消耗戰

但即便有生態支撐，AI視頻依然是一門極其艱難的生意，算力成本是懸在所有玩家頭上的達摩克利斯之劍。

當下跑在AI視頻賽道的廠商都無比清楚，他們正在跑的，是一條Sora跑過的路。

Sora死于算力成本無法被收入覆蓋，國內大廠目前之所以還能撐住，很大程度上是因為需求尚未完全釋放，算力消耗還未到臨界點。

一旦用戶規模指數級增長，Sora的今天也許就是他們的明天。

這也是為什么行業出現了兩極分化的定價策略。

字節率先漲價，4月即夢基礎、標準、高級會員的月度積分分別從1080、4000、15000下調至725、2210、6160，積分縮水近六成。

而谷歌和快手則選擇降價換市場，谷歌Veo 3.1 Lite將720p視頻生成價格壓至0.05美元/秒，可靈推出會員限時8折優惠。

這兩種策略本質上是在算力成本、客戶粘性和市場規模之間尋找平衡點。漲價的邏輯是篩選高價值客戶、優化算力分配；降價的邏輯是用規模效應攤薄成本、搶占市場份額。

但無論是哪條路，都指向同一個問題，在當前算力成本下，AI視頻的利潤率到底能做到多少？

更棘手的是，算力資源正在成為AI視頻公司最稀缺的戰略資源。在AI視頻這條賽道上，即便是頭部玩家，也必須時刻警惕算力成本吞噬掉所有利潤。當Token用量在2026年暴漲，廠商有再多算力依舊不夠燒，要把算力留給誰，成了關鍵問題。

美國科技界或許更迷戀于通過暴力美學直達AGI的星辰大海，一旦發現某條路徑短期內無法形成商業閉環，便果斷將其擱置。但中國互聯網的底層邏輯，歷來是在泥濘的商業應用中倒逼技術迭代。

Sora的關停，本質上是AI行業技術崇拜時代的終結。但Sora的退場并不意味著AI視頻賽道的降溫，反而可能推動行業完成從技術競賽到價值競賽的轉型。

當前的AI視頻生成賽道仍處于發展初期，2025年全球市場規模僅10億到20億美元，與數百億美元的潛在創意工具市場、千億美元的視頻廣告市場相比，還有巨大的拓展空間。

真正的考驗在于，誰能率先找到那個讓算力投入和商業回報打平的平衡點。這不是一個純粹的技術問題，而是一個關于商業模式、生態協同和成本控制的復雜系統工程。

視頻生成的算力成本不會降低，至少在可預見的未來不會。能夠承受這種長期消耗、并將消耗轉化為商業壁壘的玩家，才真正有機會笑到最后。

目前字節的優勢最明顯，它有抖音這個天然的分發渠道，有即夢和剪映兩個端到端的產品，有海量的創作者愿意付費。

而阿里的機會在于電商，電商視頻是所有視頻內容中商業轉化率最高的品類之一，如果能用AI視頻替代傳統商品拍攝，每一條生成的視頻背后都有清晰的ROI。

騰訊的潛力則在于生態寬度，如果騰訊能把混元視頻模型和視頻號、閱文160余萬部商業化授權IP、騰訊視頻影視版權庫等資源深度整合，理論上可以構建一個從IP到內容生產再到分發的完整閉環，但問題是，騰訊的動作太慢了。

可靈AI主打短視頻創作者和電商營銷，商業化跑得最快，但快手的用戶規模和生態深度畢竟不及字節和騰訊，可靈的增長空間天然受限。

此刻中國的AI視頻賽道，正處在最熱鬧也最緊迫的時刻，真正的戰爭才剛剛開始。