从惊艳全球到仓促关停，人工智能（AI）视频生成产品Sora仅仅用了两年时间。美国开放人工智能研究中心（OpenAI）近日宣布，将结束Sora应用等视频生成业务，并终止与美国迪士尼公司一项涉及10亿美元投资的合作协议，转而进一步聚焦机器人等核心产品。

回顾2024年2月，凭借简单文本指令即可生成电影级视频效果的能力，Sora一经发布就在全球范围内迎来“高光时刻”。一年半后的2025年9月，OpenAI推出Sora应用程序，上线不到5天下载量就突破100万。不仅普通人视之为“AI视频生成走向大众化的重要里程碑”，甚至连影视行业大咖也纷纷产生了“将被颠覆”的焦虑，一个典型例证就是市场上迅速传出了迪士尼与OpenAI达成合作的消息。

然而，令人尴尬的是，Sora热得快，凉得更快。

先来看用户留存度。数据显示，2025年12月，Sora下载量环比下降32%；2026年1月，继续暴跌45%；后期30天留存率仅1%，60天留存率归零。这意味着，大多数用户“尝尝鲜”就走了。北京航空航天大学人工智能学院副研究员胡堃告诉经济日报记者，Sora最大的问题在于用户黏性不足，一方面普通用户仅为娱乐体验，没有长期付费意愿；另一方面对专业用户吸引力不足，无法满足他们更高的技术要求。

再来算算经济账。有分析机构测算，Sora日均运行成本为1500万美元左右，核算下来每年耗资约54亿美元。但Sora应用程序上线1年，总收入仅约140万美元，用“入不敷出”都不足以形容。而且，Sora本就不是OpenAI的核心业务，却需要占用大量算力资源，加上服务器硬件成本不断上涨，算力资源价格持续上升，即便OpenAI这样备受资本市场追捧的明星企业也很难维持这样量级的持续高投入。

Sora掀起巨浪，却终究没能形成真正的浪潮。上海财经大学特聘教授胡延平在接受经济日报记者采访时表示，Sora的失利并非单一原因造成，而是竞争格局、算力约束、商业化路径等多重因素叠加的结果。当前，包括Anthropic等在内的主要竞争对手纷纷在代码编程、企业服务、智能体等产品开发方面持续发力，不断侵蚀OpenAI的市场份额。相较之下，Sora算力消耗太大但竞争力有限，大规模商业化时机尚不成熟。OpenAI需要重新聚焦核心业务，加紧为下一代模型调配算力，以应对来自竞争对手的压力。此外，Sora虽亮相较早，但在文本生成视频领域已被多家竞争对手追赶甚至超越，即便与好莱坞影视巨头达成合作，也难以挽回颓势。

成功的产品各有特点，失败的产品也自有共性。

从商业路径上看，最近几年，无论是Sora这样的AI大模型，还是包括AiPin、RabbitR1等在内的AI硬件普遍都具备“技术控”的特点。他们在极客圈或发烧友中的口碑较高，但面对大众市场时却显得异常笨拙，甚至傲慢。产品定位不清晰、不符合普通人使用习惯、目标过于超前、缺乏完善应用生态等，每一个细节似乎都在提醒消费者，“我是专业的，你是业余的，要用我的产品，得跟上我的脚步”。也难怪许多消费者在尝过鲜之后，会选择果断离场，毕竟，谁愿意自掏腰包被人嘲笑呢？

从科技伦理来看，目前市面上许多AI产品存在安全、版权和隐私方面的争议，而且越是明星产品，质疑声越响。比如，Sora应用就引发了全社会关于深度伪造的担忧：当人们惊叹于Sora画质之优良，连狗狗鼻尖上的雪花都无比真实时，谁还敢保证那个哭着给你打来视频电话借钱的人，真的是你认识的那个人？

基于以上两点，就不难理解为什么大多数AI产品很难跨越两年这个生存周期了。当人们对新应用的好奇心下降，对新技术的吸引力祛魅，对新问题的思考越来越深入，离开舞台中央，坐在场边“吃瓜”才是更理智的决定。

创新扩散理论将类似的命运轨迹描述为“S形曲线”：绝大多数AI产品的发展遵循早期增长缓慢、中期快速发展、达到临界点后反复博弈，最终要么冲上云霄、要么一败涂地的曲线。而在这条曲线上，那个关键的临界点就是早期用户留存度，因为在商场拉锯战中，早期入局者往往是最容易吸引但最难留住的，晚入局者则完全相反，吸引他们加入很困难，但只要他们肯下载应用，容忍度会更高。

当然，这个临界点还有一个更有名的名字——AI创新的“死亡之谷”。

胡延平表示，从技术创新到商业化落地，每一个AI产品都不可避免地要闯一闯“死亡之谷”。而且，随着新技术、新产品开发与迭代的速度不断加快，市场验证、产品崛起与衰败的周期都在缩短，跨越“死亡之谷”的难度正在指数级上升。

针对这一困境，胡延平建议，一方面，企业应强化生态洞察能力，避免基于主观想象开发产品。只有立足真实需求与产业格局，才能减少无效投入，降低早期失败风险。另一方面，企业需克服短期逐利心态，坚持长期主义，做好“打持久战”的准备。

胡堃则提醒，“拼概念”的项目如今已经很难再被资本市场认可，那些只会“讲故事”、缺乏真实应用场景的AI项目，最终会被市场淘汰。一个典型例子就是AiPin。该产品曾声称要“颠覆甚至取代手机”，但用户却评价“实在没什么用途”“又贵又难用”，而且设备稳定性还不好，经常出问题，以至于退货量一度超过购买量。“AI产品不能片面追求AI概念和所谓的‘黑科技’。成功的AI产品必须符合用户的使用习惯，使用户能够在多场景下高频次使用，并在解决某些痛点问题时具有不可替代的作用。”胡堃说。

如今，仍有不少AI新品正在“死亡之谷”中苦苦挣扎。他们的故事告诉我们，技术的领先并不等于商业的成功，某种意义上说，“活下去”比“火起来”更值得重视。