一組隱秘的數(shù)據(jù),揭開了Sora失敗的真相


想象一下,有這么一個社交 APP:有人隨便打了一個單詞"Skarmy",AI 就生成了一段無厘頭的視頻,獲得了 182 萬播放量。而且,平臺上 62% 的內(nèi)容都是這類東西。
你一定會好奇:就這還有人用?
沒錯,它死了。
2026年3月24日,OpenAI 宣布關(guān)停 Sora 消費級 App 和 API。Disney 同步終止了10億美元的投資合作。從 Sora 2 上線到黯然退場,前后不到6個月。[1]
消息公布后,分析鋪天蓋地:算力成本不可持續(xù)、用戶留存太差、IPO 前的戰(zhàn)略聚焦……這些解釋都對,但都是從宏觀視角解讀這件事。
我們手里有一組不一樣的數(shù)據(jù)。
2025年9至10月,Sora 2 用戶增長最迅猛的時期,增長黑盒以上千個全球高熱度話題和社交媒體關(guān)鍵詞為種子,在 Sora 平臺上進行了系統(tǒng)性的內(nèi)容抽樣。經(jīng)過去重和清洗,得到了 987 條獨立視頻,每一條都附帶完整的 prompt 原文、播放量、點贊數(shù)、remix 次數(shù)等互動數(shù)據(jù)。
我們通過語義算法,逐條分析了這些 prompt。
結(jié)果讓我們意識到一件事:Sora 的困境,可能從發(fā)布的第一天就存在了。
在接下來的拆解中,我們試圖回答幾個問題:
當 OpenAI 把最強的視頻生成能力免費交給用戶,用戶到底用它做了什么?
Sam Altman 為 Sora 投入了海量成本 - 他期待的那些用戶,來了嗎?
為什么一個"越成功就越虧錢"的平臺,從第一天起就注定走不通?
PART1 用戶到底在用Sora做什么?
我們對 987 條 prompt 進行了逐條語義分類,采用7個標簽的多標簽體系(一條 prompt 可以同時屬于多個類別)。分類結(jié)果如下:

Meme/荒誕娛樂占62.4%,Remix/二創(chuàng)占52.4%。 與此同時,商業(yè)/品牌內(nèi)容只有39條,占比4%。能力測試(純粹試探 Sora 能力的 prompt)僅57條。
Remix 內(nèi)容占據(jù)了調(diào)研樣本 99%的總播放量。原創(chuàng)內(nèi)容—也就是用戶從零開始寫 prompt 生成的視頻,合計只占1%。這個平臺的流量分配機制,從一開始就把原創(chuàng)內(nèi)容排除在了注意力之外。

當我們進一步交叉分析,一個更驚人的平臺注意力結(jié)構(gòu)浮現(xiàn)了:如果你的 prompt 既不是 remix 也不是 meme,那么你大概率得到的播放量是兩位數(shù)。
說白了,絕大多數(shù)用戶來 Sora 不是為了創(chuàng)作,也不是為了測試AI能力—而是為了玩梗。
同時帶有"Remix/二創(chuàng)"和"Meme/荒誕娛樂"雙標簽的視頻有362條,占總量的36.7%。但這36.7%的內(nèi)容,貢獻了調(diào)研樣本 83%的總播放量。Remix+Meme 組合的中位播放量是 123,312,其余內(nèi)容是 52。差距2,371倍。

再看看這個"病毒公式"產(chǎn)出的爆款長什么樣:
"Bro moves like a 3-ton Roomba ????" — 198萬播放,22,340次remix
"Skarmy" — 182萬播放,15,797次remix
"British Chicken strapped to a drone rapping about not wanting to be fried" — 158萬播放
"Hippo" — 5個字母,104萬播放,8,302次remix
"Squirrel eating spicy ramen" — 107萬播放
"Make it a pizza" — 71萬播放
這些 prompt 有什么共同點?短、荒誕、零門檻理解、天然適合二創(chuàng)。沒有一條超過20個單詞。
還有一個細節(jié)值得一提。
在所有包含@提及的 prompt 中,被@最多的人不是任何明星、網(wǎng)紅或創(chuàng)作者——而是 Sam Altman 本人。
@sama 出現(xiàn)了47次,占所有@提及的21%,總播放量289萬。遠超第二名 @jakepaul(13次,總播放僅1,654)。
OpenAI 的 CEO 成了自家平臺上最大的表情包素材,用戶在拿他開涮。
與此同時,平臺上36條播放量超過50萬的視頻,來自粉絲不到1,000的賬號。在 Sora 上,爆款完全由"梗度"驅(qū)動,跟你是誰、有多少粉絲毫無關(guān)系。
與其說這是一個創(chuàng)作者生態(tài),不如說是一個 meme 賭場:押對了梗,所有人都贏;押錯了,沒人看到。
這顯然不是 OpenAI 設(shè)想的畫面。那么,OpenAI 到底希望用戶用 Sora 做什么?
PART2 Sam Altman 期望的 Sora與真實的 Sora
我們有必要先說清楚一件事:OpenAI 做 Sora 的終極目標是訓練一個能理解物理世界運行規(guī)律的通用模擬器,最終服務于機器人等領(lǐng)域。
如果一個 AI 能生成逼真的視頻,那說明它"理解"了物理世界的運行規(guī)律。
OpenAI 在2024年2月的技術(shù)報告中提到,Sora 在大規(guī)模訓練后展現(xiàn)出幾種"涌現(xiàn)能力":3D空間一致性(鏡頭移動時物體位置關(guān)系不亂)、物體持久性(人走出畫面再走回來還是同一個人)、簡單物理交互(畫家在畫布上留下筆觸,漢堡被咬了一口有咬痕)。這些沒有被顯式編程,是規(guī)?;柧毜母碑a(chǎn)物。
這是關(guān)鍵的一步推導:如果視頻模型"理解"了物理世界,那它生成的視頻就可以作為機器人的訓練環(huán)境。
機器人訓練最大的瓶頸是數(shù)據(jù)—你不可能讓一個機械臂在真實世界里摔壞一萬個杯子來學會"輕拿輕放"。但如果有一個足夠逼真的世界模擬器,機器人可以在虛擬環(huán)境中做無限次嘗試。NVIDIA 、Runway 、Google ,現(xiàn)在都在這條路上突飛猛進。
從這個角度看,Sora 首先是一個技術(shù)研究項目。但這并不意味著toC 產(chǎn)品是"順手試試",而是包含了另外一個巨大的野心。
Sam Altman 親自給 Sora 2 定了調(diào)—"ChatGPT for creativity"。他在博客中寫道,Sora 要讓每個人輕松地"從想法變成作品","人人都是天生的創(chuàng)作者"。[2]
OpenAI 官方把 Sora 的內(nèi)容形態(tài)定義為 "Interactive Fan Fiction"—交互式同人創(chuàng)作。[3]
圍繞這個定位,OpenAI 鋪設(shè)了一整套社交內(nèi)容平臺的基礎(chǔ)設(shè)施:社交信息流(feed)、用戶主頁、一鍵 remix 功能、Characters 角色生成系統(tǒng)。這些功能組合在一起,指向的是一個完整的創(chuàng)作者社交平臺。
商業(yè)層面:OpenAI 建立了 Creator 收益分成體系,為專業(yè)創(chuàng)作者打造的變現(xiàn)通道。與此配套的是版權(quán)控制機制,保護原創(chuàng)者權(quán)益的防護網(wǎng),以及與迪士尼10億美元的投資合作。[4]
團隊配置:Sora 的產(chǎn)品/工程負責人 Thomas Dimson,是從 Instagram 挖過來的。[5]
有了這些配置作為支撐,他們期待的用戶畫像也很清晰:獨立電影人、品牌創(chuàng)作者、故事講述者、教育工作者。
我們已經(jīng)看到 Sora 上最火的 prompt 長什么樣—"Hippo"、"Skarmy"、"OW",幾個字母,百萬播放?,F(xiàn)在看硬幣的另一面是如何打臉的:
一條1,999字符的超寫實黑色電影分鏡("Ultra-realistic noir cinematic short film, 15 seconds / 30 micro-cuts...")→ 17次播放,0次remix
一條2,000字符的品牌概念片腳本("Connected by Paper and Words - Kyobo Bookstore...")→ 52次播放,0次remix
一條2,000字符的恐怖片預告片分鏡,指定8K分辨率、RED Komodo 6K機位("THE NIGHT SHIFT — cinematic horror trailer...")→ 38次播放,0次remix
如果你專門去找那些使用了專業(yè)影視術(shù)語的 prompt—"8K"、"cinematic"、"anamorphic"等,在987條視頻里只有36條(3.6%),中位播放量 54,其中64%的播放量不到100。
在 Sora 上,最沒用的技能是"提示詞工程"。
也許你會想:是不是根本沒人嘗試認真創(chuàng)作?
不是。影視/藝術(shù)類有252條,占總量四分之一。但它們的處境極其矛盾:影視/藝術(shù)類中位點贊率 2.87%,調(diào)研樣本中最高—遠高于 Remix(1.14%)和 Meme(1.42%)??吹降娜苏J可質(zhì)量。但中位播放量只有 42次,調(diào)研樣本中最低,71.8%不到數(shù)據(jù)集中位數(shù)。

OpenAI 最想吸引的那批用戶確實來了,他們的作品確實有質(zhì)量—但平臺對他們視而不見。
當我們對每條 prompt 的"創(chuàng)作嚴肅度"進行評分,并與播放量做相關(guān)性分析時,得到的結(jié)果是:
Spearman ρ = -0.2762,p < 10?1?。
這是一個統(tǒng)計學上極其顯著的負相關(guān)。翻譯成大白話:在 Sora 上,你越認真寫 prompt,播放量越低。
Prompt 長度與播放量的關(guān)系更直觀:

≤10字符的 prompt,中位播放量 1,894;201-500字符的 prompt,中位播放量 61。短 prompt 的中位播放量是長 prompt 的31倍。
同樣的反轉(zhuǎn)再次出現(xiàn):長 prompt 的點贊率反而更高(1.98% vs 1.14%)。
把以上所有數(shù)據(jù)匯到一張表里,畫面就完整了:OpenAI 預期的場景完全沒有實現(xiàn)。

PART3 為什么 toC 模型注定走向崩潰
如果說Sora 原本想打造一個高質(zhì)量內(nèi)容創(chuàng)作平臺,現(xiàn)在無意中成為了一個娛樂化玩梗平臺,就會讓平臺開不下去嗎?縱觀所有社交媒體,哪個不是來讓大眾娛樂的?
核心差異不在于用戶來干什么,而在于誰承擔創(chuàng)作成本。
在 TikTok、Instagram、YouTube 上,創(chuàng)作成本由用戶承擔—拍攝、剪輯、后期,平臺只負責分發(fā)。況且,每一條內(nèi)容背后都有用戶的時間投入,這是天然的質(zhì)量過濾器。
1%的人創(chuàng)作,99%的人刷視頻看廣告。平臺靠消費端的注意力變現(xiàn),創(chuàng)作端幾乎零成本。用戶發(fā)一百萬條視頻,平臺不多花一分錢的"生產(chǎn)成本"。
試想一下,小紅書上的所有頂流博主,比如章小蕙和李誕,都是小紅書的員工,那它還能開的下去嗎?
Sora 把這個邏輯翻轉(zhuǎn)了:用戶輸入一行文字,平臺承擔全部生成成本。根據(jù) Remio.ai 的測算,Sora 生成一條10秒視頻的內(nèi)部算力成本約為 $1.30。[6]
日算力成本約1500萬美元,月收入峰值僅54萬美元。成本是收入的800倍以上。 每一條被生成的視頻OpenAI 都在倒貼$1.30。Sora 研究負責人 Bill Peebles 在2025年10月30日公開承認:"The economics are currently completely unsustainable." [7]

傳統(tǒng)社交平臺靠的是正向飛輪:用戶越多 → 免費內(nèi)容越多 → 消費時長越長 → 廣告收入越高 → 吸引更多用戶。每一圈轉(zhuǎn)動都在創(chuàng)造價值。
Sora 的飛輪是反著轉(zhuǎn)的。AI 視頻生成的邊際成本極高,而且目前看不到大幅下降的路徑。用戶越多 → 生成請求越多 → 算力消耗越大 → 虧損越深。
更要命的是,前文揭示的"爆款公式"讓這個反向飛輪加速旋轉(zhuǎn):一條 meme 爆了 → 幾千人點擊 remix → 幾千條新視頻被生成 → OpenAI 為每條支付$1.30。"Bro moves like a 3-ton Roomba" 被 remix 了22,340次——僅這一條 prompt 的衍生內(nèi)容,就可能讓 OpenAI 付出近3萬美元的算力成本。
越成功,越虧錢。AI 把創(chuàng)作門檻降到了零,但創(chuàng)作的成本并沒有消失—它只是從用戶側(cè)轉(zhuǎn)移到了平臺側(cè)。 這個成本轉(zhuǎn)移,才是 Sora 作為消費級平臺無法運轉(zhuǎn)的根本原因。

現(xiàn)在回過頭看 Sora 的產(chǎn)品設(shè)計:創(chuàng)作門檻降低獎勵的是傳播效率,不是創(chuàng)作質(zhì)量。認真創(chuàng)作者不是不存在—但當創(chuàng)作零成本、傳播有即時反饋時,優(yōu)化傳播就是最理性的選擇。
你是愿意在這樣一個無厘頭的平臺上花錢買一個表情包呢,還是愿意在上面點擊 10 條廣告呢?
Sora 的關(guān)鍵指標在上線后迅速惡化:下載量從峰值330萬驟降至110萬。月收入從54萬跌至36.7萬。[8] a16z 披露的30天用戶留存率僅有1%。100個注冊用戶,一個月后只剩1個還在用。[9]
對照來看,可靈、即夢等競品選擇了截然不同的路徑—"工具"定位,按使用量收費,不做社交 feed。它們避開了 Sora 的成本倒掛陷阱:用戶付費,平臺可持續(xù);用戶為結(jié)果付費,自然追求質(zhì)量。
你可能會有另一個質(zhì)疑:說不定所有大眾化的AI生成平臺最終都會變成 meme 工廠?
并非如此。Kapwing 在2025年10月對 Midjourney 平臺內(nèi)500萬條用戶公開分享的prompt 進行了關(guān)鍵詞頻次研究。[10]
在海外,Midjourney 并不是小眾產(chǎn)品,而且使用門檻也非常低 - 并不是像國內(nèi)一樣,只有專業(yè)人士才會用,很多海外小白用戶都在上面。
結(jié)果顯示:Midjourney 用戶引用最多的是 Art Nouveau 畫家 Alphonse Mucha(23萬次)、電影導演 Wes Anderson(9.2萬次)、建筑師 Zaha Hadid(6.3萬次)。品牌內(nèi)容同樣活躍—僅 McDonald's 一個品牌就出現(xiàn)在1.8萬條 prompt 中。

在生成圖片和視頻的過程中,無論是用戶們的“認真程度”,還是產(chǎn)出內(nèi)容的“商業(yè)價值”,都是遠超 Sora。
Sora 試圖同時實現(xiàn)三件事:免費使用 × 高質(zhì)量內(nèi)容 × 平臺可持續(xù)。但在它的架構(gòu)下,這三者互相矛盾:
免費 + 高質(zhì)量 → 成本不可承受
免費 + 可持續(xù) → 只能靠廣告變現(xiàn),但品牌幾乎缺席
高質(zhì)量 + 可持續(xù) → 必須向用戶收費,但一旦收費就失去了社交平臺的用戶基數(shù)

PART4 APP的答卷交完了,世界模擬器的考試才剛開始
Sora App回答了一個問題:當你把最先進的AI視頻生成技術(shù)包裝成免費社交平臺,交給用戶,會發(fā)生什么。
對行業(yè)而言,AI視頻生成的 toC 變現(xiàn)路徑,可能更接近工具模式(按量付費)而非平臺模式。用戶為結(jié)果負責,平臺才可持續(xù)。
但 Sora App 的關(guān)停,不代表 Sora 背后技術(shù)探索的終結(jié)。
OpenAI 官方在關(guān)停聲明中明確表示:Sora 研究團隊將繼續(xù)專注于世界模擬研究,為機器人等領(lǐng)域提供支持。 2024年那篇技術(shù)報告的標題已經(jīng)寫明了初心——"Video generation models as world simulators"—視頻生成從來不只是為了做短視頻。
這條賽道正在加速。Google DeepMind 的 Genie 3 實現(xiàn)了首個實時交互式世界模型,NVIDIA 的 Cosmos 面向 Physical AI 已超200萬次下載,Runway 的 GWM-1 支持可探索的虛擬環(huán)境,李飛飛的 World Labs 推出了 Marble……理解物理世界的競賽,才剛剛開始。
Sora 的 toC 故事結(jié)束了,而另一半問題—AI對物理世界的理解最終會把我們帶向哪里?
答案還在路上。
數(shù)據(jù)來源:
[1] VentureBeat. (2026, March 24). OpenAI is shutting down Sora, its powerful AI video model, app and API.
[2] Altman, S. (2025, September 30). Sora 2. Sam Altman. https://blog.samaltman.com/sora-2
[3] Weprin, A. (2026, March 23). OpenAI walks back opt-out for Sora video app, citing high IP character usage. The Hollywood Reporter.
[4] Techi. (2025, September 24). OpenAI to give content owners control and monetization for Sora AI video app.
[5] Redpoint. (2025, November 13). Sora creators Bill Peebles, Rohan Sahai, Thomas Dimson on their unexpected viral success. Redpoint Content Hub.
[6] Remio. (2026, March 25). The real Sora cost: OpenAI's $5 billion AI video problem. Remio Blog.
[7] Peebles, B. [@billpeeb]. (2026, March 24). I know everyone is disappointed about the Sora app/API, but it’s for the best. To solve the physics [Tweet]. X.
[8] Andreessen Horowitz. (2026, March 24). The top 100 Gen AI consumer apps: March 2026 edition. a16z News.
[9] Curry, D. (2026, March 26). Sora statistics: Users, revenue, and video generation data. Business of Apps.
[10] Kapwing. (2025, December 10). The most used prompts for AI videos and images. Kapwing Blog.
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