Sora 最终还是难逃下线的下场。即使一开始面世的时候，我就预感到它不可能成功，毕竟一个只有创作者的社区又有什么活下去的理由？更何况这两年发生了太多类似的事情，一个能力很强的 AI 产品出来，大家惊叹一阵，然后慢慢就没人提了。Sora 只是重复这一条“经典路径”而已，即使它曾登顶 AppStore 第一。圈内很多人在讨论，为什么 OpenAI 会一口气砍掉包括 Sora在内的多条产品线，有说为了上市的，也有说因为成本的，当然 OpenAI 给到的官方解释说为了专注研究世界模型。但真的是这样吗？我们都知道，OpenAI 从2024年12月 Sam Atlman 喊出 Agent 元年开始，就已经改变了它的商业战略，从模型能力转到产品优先的路线上。它随后发布的一系列模型都没有当初那种惊艳全场的气势，市场也从 ChatGPT 的一家独大变为现在的与 Gemini 和 Claude 三足鼎立。与此同时，它也开始投入大量资源用于产品化尝试。Sora App 的发布，就是它的尝试之一。所以，与其说 Sora 的下线是 OpenAI 的战略收缩，倒不如说它不过是又一个失败的 AI 产品。如果只是一个普通产品失败，这件事其实不值得多说，但 Sora 有点不一样。在文生图赛道上，能与它匹敌的不多，发布一年以来它在效果和稳定性上也依然出类拔萃，它的模型能力其实没有任何问题。但落在 Sora App 上，从一个产品的角度去审视，就可以发现它最大的问题是过去一年它几乎什么都没做，至少在“变成一个好用的工具”这件事上可以说毫无建树。用过文生图的都知道，要想生成一段还能过得去的视频，第一步需要写一段精巧的 prompt，第二步就是模型抽卡。运气顶天的一两次就能抽中想要的效果，但绝大多数都是随地大小抽，没出来梵高特效已经算烧高香了。这种固定套路的“大概率失败”，让人很难把握到底是 prompt 写的不够好，还是因为模型心情不好，又或者是因为今天手抓鲱鱼罐头没洗手。你没办法知道下一次会不会更接近自己的理想结果，更没办法像用一个工具那样，逐步把结果往想要的方向推进。这对于一款产品来说是大忌。因为一旦用户无法判断问题出在哪里，就很难形成任何经验。用十次和用一次没有本质上的区别。巨大的不确定性带来的体验断崖，每次开机都要从新手村重新打，没有谁能受得了。生态没做起来，交互体验没有任何进步，30天留存几乎归零，偏偏它的运营成本极高。这才是 Sora 下线的真正原因。如果增长能做起来，甚至 OpenAI 凭借 Sora 定义 AI 应用的范式，哪管它每天烧多少钱都是毛毛雨。而它既没有留住用户，也没法形成用户习惯，创作者无法获利，每次生成都是一次性消费，那些优质内容全部被倒腾到了短视频平台变现，这就非常尴尬了。在一个生态完备的产品里，所有运营成本应该能被规模效应摊平，而 Sora 却成了帮其他平台摊平成本的工具。它就像一个单向漏斗，所有成本都是净流出。在这种情况下，对于 OpenAI 来说，用户多了它肉痛，用户少了它难受。它既无法依赖增长自救，也无法通过收缩止损。最终只能选择下线。现在回头看 Sora ，除了那些直接被模型能力覆盖掉的，它的失败具备了过去所有被拍死在沙滩上的 前浪的典型特征：没有生态所以无法形成正向循环，交互体验灵车漂移，成本结构失衡。这些结构性的问题是一个 AI 工具是否能真正产品化的关键因素。跨过去，一步登天；跨不过，唯有提桶跑路。
夜雨聆风
