近日，OpenAI宣布将停止Sora的独立应用、API接口以及ChatGPT内置视频功能，彻底退出消费级AI视频生成市场。有分析指出，Sora上线仅6个月就夭折的主要原因是固定需求不足、营收低于预期。看看AI视频卡车如何能够长期保持活力是很有趣的。对Sora下载量的分析显示，自2025年9月正式上线后5天内，下载量就突破100万次，并迅速升至App Store免费榜榜首，人气一度超过同期ChatGPT。然而，这种流行并没有持续多久。三个月内，下载量环比下降 32%。今年 1 月，下载量持续激增，大幅下降 45%。 2 月份，Sora 的下载量已跌至前 100 名免费应用程序之外。帖子里在社交平台上看到这样的内容：“上线后的前两周，我和家人在Sora上制作了100多个视频。它激发了我们的创造力和快乐。但两周后，我们再也没有打开过它。我觉得这是一次真正的失败。”这篇帖子引起了很多网友的共鸣，他们表示Sora更像是一个“新奇玩具”，它很难成为解决实际问题的工具。南京航空航天大学人工智能系教授 李丕智：新的大模型刚推出的时候，很多用户都会尝试。这些功能虽然丰富有趣，但并没有融入到用户的日常工作流程中，无法解决常见的需求和生活要求。这会导致软件使用活动急剧减少，而且这种现象是短暂的。专家告诉记者，随着软件活跃度持续下降，用户留存率和软件固定需求将持续下降，但成本高昂h as GPU rental, power costs, and inference fees will continue to decline.它们并没有按比例减少。 According to analyst estimates, Sora’s average daily operating costs amount to $15 million and consume approximately $5.4 billion annually. Approximately 30 images must be rendered for every second of video generation.由于生成结果不足，大量生成的视频只能被丢弃，最终的利用率只有5%到10%，相当于创建了一个合格的视频。 Behind the scenes, dozens are wastedtimes more computing power. This has led to severe revenue and cost reversals, making it increasingly difficult to maintain the operating model. The large-scale Vincent home video model is quick to iterate, low-cost, and widely used.索拉的结局让很多人感到疑惑。 Will larger home models of the same type with similar features and a focus on video generation like the Sora face the same survival dilemma?我业内人士指出，“实用性”，或者说丰富多样的应用场景，对于大型机型来说尤为重要。只有更深层次的市场融合才能带来更持续的活力。和 Sora 一样，Seedance 2.0 也一夜成名，并席卷了互联网。与Sora相比，拥有两年的行业基础，消费者可以在社交平台上直接体验视频的生成、编辑、发布等综合服务。另一大模型科灵近两年来一直保持着稳定的“活力”，并根据用户画像经过30余次迭代不断更新。深圳大学人工智能系教授 沉琳琳：大模型的竞争也很激烈，企业需要不断迭代升级，以更好地满足市场和用户需求，提高各部门的生产效率，降低相关成本。在计算使用成本时对于用户来说，Sora需要尝试5到10次才能产生15秒左右的理想镜头，费用约为800元。即使尝试使用国家文盛大模型软件生成10个15秒左右的镜头，也只需要150元左右。南京航空航天大学人工智能系教授 李丕智：国产算力、电力具有成本低、计算速度快等独特优势。国内行业在更新迭代大型车型时更加注重轻便性和实用性，在市场竞争中将具有明显优势。据不完全统计，目前有超过3000家小型工作室使用Vincent Video的大型模型作为主要制作工具。一些工作室正在使用Vincent Video的大型模型来支持他们的制作，每个月制作的视频数量比以前增加了三倍以上。此外，数量企业用户逐渐增多，国产短剧、短视频开始在市场上占据显着优势。近期，Fumio Model制作的一系列短篇作品和企业宣传片在网络上走红。今年前两个月，国家网信办共登记新大型模型48个，涵盖工业制造、文化旅游、医疗健康等多个应用场景。深圳大学人工智能系教授 沉玲玲：大模型基本上对市场和应用有用。越来越多的大型模型开始扎根于特定的应用场景，满足用户的需求，从“一展身手”走向实际应用。产业与大模型形成闭环的同时，创新链与产业链的同步也加速，形成稳定的用户群ps和商业模式。