Sora2已死，有事烧纸

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这才半个多月，OpenAI就必须诚实地面对一个尴尬的现实：Sora2这个曾被他们寄予厚望的视频生成平台，正在慢慢地变成了一个华而不实的废片生成器。

山姆奥特曼曾经向世界许诺这一场视频领域的革命时，或许没想到，最终交付的只是一个让用户尝鲜五分钟后，便迅速感到厌倦的高级玩具而已。

Sora2登场之初，惊艳了所有人。仅凭一段文字或一张图片，就能生成堪比实拍的超现实短片，让无数人燃起了人人都是大导演的梦想。媒体的狂热、科技圈的追捧，更是将其推上了神坛。

然而，当兴奋的用户涌入平台，美梦迅速撞上了冰冷的现实。

其实所谓的智能创作，只不过是一场令人抓狂的抽卡游戏。篮球在空中诡异地悬浮，人物的衣服在镜头切换间无缝变色，文字渲染成一堆乱码，更不用提那僵硬的面部表情和生硬的说话声。

这根本不是电影创作，这只是一场与AI的随机性和BUG斗智斗勇的漫长战争。

专业电影制作团队Shy Kids披露，他们需要用300次生成，才能换来几个可用的片段，这个数字意味着，其创作效率比最传统的人工拍摄还要低数百倍。

其他用户也很快发现，Sora2只给了他们一个充满BUG的随机按钮。它无法稳定地实现你的创意，只能随机赏赐给你一些光怪陆离的片段。

一、一个AI版TikTok的梦

如果说Sora2的诞生是一场绚烂的烟火，那么它的迅速沉寂，则源于产品设计上无法掩盖的三宗罪。当我们将它与真正的短视频霸主TikTok、YouTube Shorts等进行横向比较时，这场梦的破碎就显得无比清晰。

1. 阅后即焚的内容，如何留住用户？

主流短视频平台的内容根植于人，是真实生活的万花筒。无论是抖音的街头采访、快手的田间地头，还是Reels上的才艺挑战，其核心都是鲜活的、能引发共鸣的人和事。

而Sora2的内容100%由AI合成，本质是一场视觉奇观秀。用户初见时或许会惊叹于赛博朋克风的清明上河图，但这种惊艳是短暂的。当视觉刺激的阈值被不断拉高，剩下的便是空洞和乏味。因为缺少了人这个核心锚点，内容就失去了持续产生情感连接的能力。

正如一位网友所说：“在抖音，我能看到一百种真实的生活；在Sora2，我只能看到一种虚假的精彩。” 最终，Sora2的用户能发挥的空间被严重压缩，自然难产出多样化、有传播力的内容。

2. 没有关系链的社区，只是一个视频网站

社交是所有内容平台的底层操作系统。TikTok不仅有算法推荐，更有基于关注、好友、评论、挑战形成的复杂社交网络，这构成了强大的用户粘性。

Sora2在这方面几乎是一片荒漠。由于内容与现实人格脱钩，用户之间的连接非常脆弱。你可能会为一个视频点赞，但你很难因为一个虚拟作品去关注一个背后的人。所谓的关注系统，也因为内容的高度同质化而形同虚设。

一个没有强关系链的社区，本质上只是一个只读的视频网站，而不是一个值得互动的社交平台。用户在Sora2上是孤独的，他们只是被动的信息消费者，而非社区的共建者。

随着对AI新工具的新鲜感褪去，这种孤独的狂欢自然曲终人散。

3. 没有面包，谁来为你发电？

这或许是压垮Sora2最沉重的一根稻草。

YouTube、TikTok、Instagram等平台早已建立起成熟的创作者经济生态：广告分成、创作者基金、直播打赏、电商带货……创作者的才华可以被直接兑换为实实在在的收益，这驱动了一个正向循环的飞轮。

反观Sora2，它更像一个为爱发电的俱乐部。创作者在这里既没有广告分成，也没有打赏工具，更不用提商业变现。OpenAI的商业模式依然是面向B端的API收费和C端的订阅费，创作者的免费劳动仅仅是为模型的进化提供了养料，并为OpenAI赚取了眼球。

一个无法让创作者赚到钱的平台，就像一台没有燃料的发动机，无论设计多么精妙，最终都只能沦为一堆冰冷的废铁。

二、AI巨头为何执着于内容生态的春秋大梦？

Sora2的溃败并非孤例，从文本到视频，我们看到太多AI公司前赴后继地试图构建一个纯AI驱动的封闭内容平台。然而，无论是Pika、可灵、即梦还是其他无数昙花一现的应用，至今没有一个真正跑通这条路。

这背后，正是AI内容无法被技术迭代修复的原罪，它缺少人类创作的灵魂，真实的情感、独特的个人经验和突破性的原创力。用户在短暂的好奇过后，面对的只是一个冰冷、重复、缺乏共鸣的算法奇观。

试图用纯AI内容搭建一个社交平台，就像试图在沙漠里建造一座没有水源的城市，注定无法长久。

Sora2的教训，也是对整个行业战略方向的拷问，对于当下的AI公司而言，与其耗费巨资去追逐一个虚无缥缈的平台流量梦，不如踏踏实实地做好一个超级AI工具。

在这一点上，谷歌的策略显得更为清醒和务实。它没有试图用Gemini去凭空再造一个AI版知乎或AI版YouTube，而是将强大的AI能力作为底层基础设施，深度融入搜索、工作套件等核心产品，赋能全球数十亿用户。这才是工具的本分，也是AI在现阶段最应该扮演的角色。

在畅想通用人工智能的终局之前，不如先脚踏实地，回归工具的本质，想清楚如何为每一个具体的人，解决每一个具体的问题。

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