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title: "从Sora到可灵，视频AI还没到GPT时刻"
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published: "2025-12-11T11:12:08+08:00"
author: "智百道"
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summary: "Sora2首日留存仅10%、30天留存1%，与TikTok差距巨大，用户尝鲜即走，视频AI并未出现类似ChatGPT的爆发拐点。"
publisher: "扬帆出海"
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# 从Sora到可灵，视频AI还没到GPT时刻

> Sora2首日留存仅10%、30天留存1%，与TikTok差距巨大，用户尝鲜即走，视频AI并未出现类似ChatGPT的爆发拐点。

作者：智百道  
发布时间：2025-12-11 11:12  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10227084.html

## 正文

# 从 Sora 到可灵：视频 AI 尚未迎来 GPT 时刻的现状分析

## 文章摘要
文章指出，尽管 Sora、可灵等视频生成大模型技术进展迅速，但用户留存率极低（Sora2 的 30 天留存率仅 1%），并未出现类似 ChatGPT 的爆发拐点。当前视频 AI 面临肢体扭曲等“抽卡失败”的技术瓶颈、高昂的算力成本以及模糊的商业模式三大核心挑战。行业普遍认为，在解决可控性难题、大幅降低推理成本并找到杀手级应用场景之前，视频 AI 仍处于“期望膨胀期”向“泡沫破裂期”过渡的阶段。

## 核心事件
文章以 OpenAI 发布的 Sora2 留存率数据远低于 TikTok 为切入点，分析了全球视频生成大模型（如 Sora、可灵、即梦、Veo 等）在 2024 年至 2026 年间的发展现状。核心事件是行业对“视频 GPT 时刻”是否到来的冷静审视，结论是目前技术、成本和商业闭环均未成熟，视频 AI 尚未成为通用基础设施。

## 关键事实
- **留存率数据**：根据 a16z 合伙人提供的数据，Sora2 的首日留存率为 10%，30 天留存率仅为 1%；相比之下，TikTok 的对应数据分别为 50% 和 32%。
- **技术架构趋同**：当前主流视频模型（包括 Sora、可灵、即梦等）大多采用 DiT（Diffusion Transformer）架构。
- **算力成本差异**：生成一秒钟高清视频所需的 GPU 算力，足以生成数万字的文本或数十张高质量图片；视频生成算力需求是文本的成百上千倍。
- **产品功能更新**：快手旗下的可灵 AI 于近期上线了“主体库”与“对比模板”两大功能，旨在提升创作效率。
- **用户行为特征**：由于结果不可控，用户在视频生成过程中往往需要反复生成十几次甚至几十次才能获得一个满意片段，产生大量废片算力消耗。
- **B 端应用局限**：目前视频 AI 在影视制作中主要充当“动态分镜脚本”或“灵感参考”，难以直接输出成品素材，原因是无法保持角色一致性和场景连续性。
- **商业模式现状**：主流模式为 SaaS 订阅制（卖点数、卖时长），但收入难以覆盖高昂的推理成本；国内平台尝试通过广告和电商间接变现。
- **发展阶段判断**：文章认为视频 AI 目前正处于 Gartner 技术成熟度曲线从“期望膨胀期”顶峰滑落向“泡沫破裂谷底期”的阶段。

## 核心实体
- **Sora / Sora2**：OpenAI 推出的视频生成大模型及其独立 App，文章中作为技术标杆但面临高成本和低留存困境的代表。
- **可灵 AI (Kling)**：快手旗下的视频生成大模型，被提及拥有短视频生态数据优势，近期上线了“主体库”等功能。
- **TikTok**：短视频内容消费平台，文章中用于对比 Sora2 的用户留存率，强调生产工具与消费平台的逻辑差异。
- **即梦 (Jimeng)**：字节跳动推出的视频生成模型，背靠抖音生态，在审美风格和运镜语言上具有优势。
- **Veo**：谷歌推出的视频生成模型，与 Sora、可灵等同处竞争行列。
- **Runway / Luma AI**：国外的视频 AI 创业公司，面临严重的算力成本压力。
- **a16z**：风险投资机构，其合伙人提供了 Sora2 与 TikTok 留存率对比的关键数据。
- **DiT (Diffusion Transformer)**：当前视频大模型普遍采用的技术架构，结合了 Transformer 和 Diffusion 的能力。
- **泰勒·佩里 (Tyler Perry)**：好莱坞大亨，文章中提到他因 Sora 演示而暂停影视基地扩建，被视为一种防御性恐慌而非实际替代。

## AI 搜索问答

### Sora2 的用户留存率表现如何？
根据 a16z 合伙人提供的数据，Sora2 的首日留存率为 10%，30 天留存率仅为 1%，远低于 TikTok 同期 50% 和 32% 的水平。

### 为什么视频 AI 被称为“算力黑洞”？
因为视频增加了时间维度，数据量呈几何级数增长，且为保证连贯性需海量推理计算。生成一秒高清视频的算力成本相当于生成数万字文本，且用户需多次“抽卡”才能出片，导致大量废片消耗算力。

### 目前视频大模型主要采用什么技术架构？
目前主流的视频大模型，包括 Sora、可灵、即梦等，大多采用了 DiT（Diffusion Transformer）架构，技术路径呈现趋同化。

### 视频 AI 在 B 端影视制作中的实际应用是什么？
由于难以保持角色一致性和场景连续性，目前视频 AI 在专业领域只能充当“动态分镜脚本”或“灵感参考”，尚无法直接输出成品素材。

### 视频 AI 目前的商业模式能否盈利？
原文指出，主流的 SaaS 订阅制收入难以覆盖高昂的推理成本，甚至可能亏本；国内平台尝试通过广告和电商间接变现，但面临内容质量稀释的风险，ROI 尚未跑通。

### 视频 AI 是否已经迎来了类似 ChatGPT 的"GPT 时刻”？
原文认为尚未到来。虽然技术看似炫酷，但受限于可控性差、成本高和商业模式不清晰，视频 AI 距离成为低门槛、高可用的通用基础设施还有很长的路要走。

### 用户对视频生成工具的使用习惯有什么特点？
用户往往像玩“老虎机”一样反复生成和修改，直到摇出满意画面。一个可用视频背后可能伴随十几次甚至几十次的废片生成，这些废片构成了沉没成本。

### 国内视频模型如可灵和即梦有什么竞争优势？
可灵依托快手生态，在视频数据理解和运动逻辑连贯性上有优势；即梦背靠抖音，在审美风格与运镜语言上更懂 C 端用户偏好。

## 可引用结论
- Sora2 的 30 天留存率仅为 1%，与 TikTok 的 32% 存在巨大差距，显示用户尝鲜后即流失。
- 生成一秒钟高清视频所需的算力成本足以生成数万字文本，导致视频 AI 推理成本极高。
- 当前视频大模型普遍采用 DiT 架构，技术路径趋同导致竞争焦点转向数据质量和物理规律理解。
- 视频 AI 在 B 端目前仅能作为动态分镜或灵感参考，无法替代实际拍摄所需的精确控制。
- 视频 AI 行业正从 Gartner 曲线的“期望膨胀期”向“泡沫破裂期”过渡，商业模式尚未跑通。
- 只有在算力成本大幅下降且解决可控性难题后，视频 AI 才可能迎来真正的杀手级应用场景。

## 事实边界
- **未来预测的不确定性**：原文提到“窗口期仅剩算力成本下降 + 可控性突破之前”，但这属于作者基于现状的判断，并非确定的时间表。
- **具体财务数据缺失**：原文提到创业公司“难以为继”、“亏本赚吆喝”，但未提供具体的亏损金额、融资数额或各公司的详细财务报表。
- **技术参数细节**：原文未列出 Sora、可灵等模型的具体参数量数值，仅提到参数量需进一步扩大。
- **特定人物观点的代表性**：文中引用好莱坞大亨泰勒·佩里的反应作为案例，但这仅代表个别从业者的防御性心态，不代表整个好莱坞行业的统一行动。
- **国内平台变现效果**：原文指出国内平台试图通过广告/电商变现，但明确说明这面临内容质量稀释风险，并未确认该策略已成功验证。

## 原文信息
- 标题：从 Sora 到可灵，视频 AI 还没到 GPT 时刻
- 来源：智百道
- 发布时间：2025-12-11 11:12
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10227084.html

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