就在今天（3 月 25 日），OpenAI 做了一个颇为突然的决定：关停 Sora。

这不是一次常规的产品调整。OpenAI 在去年 9 月发布 Sora 2.0 之时才一并推出独立 APP，去年 12 月还与迪士尼达成了 10 亿美元的合作，允许 Sora 生成迪士尼角色。

但仅仅三个多月后，OpenAI 举起了砍刀。除了 Sora APP 将会关停，开发者 API 也在「时间表」上——几乎肯定会在接下来一段时间内陆续下线。

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一切来得太快，又走得太快。

从 2024 年初那段震惊行业的 demo 开始，Sora 一度被认为是 OpenAI 最具想象力的产品之一。相比写文本、生成图片，视频更接近真实世界，也更容易被理解为「通往 AGI 的下一步」。到 2025 年，Sora 2 发布，OpenAI 甚至尝试把它做成一个带有内容分发属性的独立应用，试图在生成之外，进一步触达「平台」。

现在我们都知道答案了，没有多少人真能把 Sora 当抖音刷，一个用户增长不及预期的产品，关停自然也不奇怪。

Sora 主页，图片来源：雷科技

奇怪的是「时机」。Sora 到底是做错了什么，才会被如此果断地放弃？又或者，这件事从一开始就不是关于 Sora，而是关于 OpenAI，正在把重心转向别的地方。

那字节的 Seedance 呢？

危险边缘的 OpenAI，顾不上 Sora 了

坦率地讲，Sora 足够惊艳，但不够「好用」。

作为一个视频生成模型，Sora 2.0 在技术上的上限毋庸置疑：更长时长、更稳定的物理一致性、更接近真实世界的画面表达，这些都让它在发布之初几乎没有对手，直到今年初字节推出了 Seedance 2.0。

但无论如何，Sora 都更像是一种「能力展示」，而不是一个「高频工具」。相比写一段文字、生成一张图片，视频生成天然是低频需求，更何况大量粗制滥造的无聊 AI 视频，无法吸引用户观看，自然也不能吸引创作者付费去持续生成、修改使用。

结果就是，Sora 带来了惊喜和爆款开局，却很难沉淀成稳定的使用习惯。

虽然在发布初期（9 月）连续多天登顶美区 App Store 榜首，但到了 12 月，据 Appfigures 统计，Sora 在 App Store 及 Google Play 的下载量就下滑了 32%，2026 年 1 月进一步下滑 46%。两大应用商店的收入也不理想，2025 年 12 月达到峰值 54 万美元，2026 年 1 月随即掉到了 36.7 万美元。

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一方面，用户增长可以靠「新奇感」驱动，但留存很难。没有持续的使用场景，意味着产品很难形成类似 ChatGPT 那样的日常入口。另一方面，视频生成的成本又远高于文本和图片——每一次调用，都是实打实的算力消耗。

但如果问题只是停留在这里，Sora 也许不会这么快被放弃。真正让 OpenAI 必须「动刀」的，是外部环境的变化。

去年 11 月，Gemini 3 以绝对的硬实力引发了一场 Google 旋风，英伟达也不得不硬着头承认「TPU 芯片 + Gemini 大模型」的组合表现，OpenAI 更是开启了「红色警报」，要将更多资源集中到 ChatGPT，应对 Gemini 的竞争。

另一方面，Google 也继续加速 Gemini 在 Youtube、Google 搜索（AI Mode）、Android、Chrome 等平台上的应用。

不只是模型和生态上的压力，Claude 在开发者和企业市场的高歌猛进也在不断「敲打」OpenAI。

尤其是 Claude Code（面向开发的 AI 编程与代码助手）和 Claude Cowork（面向日常办公的 AI 助手）不仅重创了一众美股软件公司，也让更多企业用户「弃 GPT、转 Claude」，倒逼 OpenAI 推出了 Codex。

在这种竞争局势下，OpenAI 选择抛弃 Sora 也就不难理解了。

与其在一个高成本、低频次、且缺乏生态支撑的方向上持续投入，不如收缩战线，把资源集中到更有确定性的路径上——无论是强化 ChatGPT 这个超级入口，还是加码 Agent、开发者工具和企业市场。

事实上，WSJ 在上周就披露 OpenAI 将 ChatGPT 应用、Codex 以及 Atlas 浏览器整合为一款桌面级的「超级应用」。而就在宣布关停 Sora 的同时，OpenAI 今天大幅更新了 ChatGPT 的 AI 购物功能。

而在这些明面上的动作之下，OpenAI 的选择实际上也在引出一个矛盾：

当 AI 从生成建议和内容，完全转向代理完成任务，Agentic AI（智能体 AI）需要海量的推理算力，供应链受内存瓶颈又跟不上算力需求的暴涨，同样需要占用大量推理算力的 AI 视频生成，就有些「不合时宜」了。

从西岸到东岸，「龙虾」冲击AI圈

没有人能否认，OpenClaw（国内俗称「龙虾」）是今天绝大多数人接触、了解 Agent（智能体）的最大原因。在 Github 上，OpenClaw 的 Star 数量（超 33 万）也远远超过了 Linux。

（注：Github Star 数量并不直接等同于开源项目影响力，更多体现「热度」。）

不过，OpenClaw 最重要的引爆点还是在中国。尤其是在 2026 年春节后，OpenClaw 迅速从 AI 开发者和极客群体扩散到了短视频、新闻报道、社交媒体以及线上线下的话题，「养龙虾」就如同 2025 年春节后 DeepSeek 一般成为了全民话题。

从腾讯、字节、阿里、网易、百度等大厂，到无数用户，「养龙虾」几乎成了一种新共识：把任务丢给 AI，让它自己去跑流程、写文档、操作软件。有人用它自动做电商运营，有人用它跑量化策略，也有人单纯把它当作一个「不会累的助理」。

这和过去的生成式 AI，有着本质区别。

以前 AI 给你回答，并不能帮你一步到位做好一件事，就算生成报告也需要人主动「复制粘贴」，才能真正完成一项任务。现在，你只需要下达一个目标，剩下的过程交给 AI 去完成。它不只是「输出结果」，更是直接「完成任务」，比如处理好表格文件后，添加到邮件中回复。

图片来源：OpenClaw

在这个意义上，OpenClaw 的爆火，更像是一个节点。它并不是第一个 Agent，也不是能力最强的那个，但它第一次让大量普通用户真正感受到：AI 可以替你「做事」。从「用工具」，到「交任务」，用户习惯发生了变化，这种变化一旦形成，就很难再回头。

更重要的是，太平洋西岸的变化，甚至也在助推太平洋东岸 Agent 体验的迭代和普及。

上周 Claude Cowork 就推出了「Dispatch」，允许用户通过手机，远程调用电脑上的 Claude Cowork 去执行任务，更像一个随时可调度的「数字员工」。这周，Claude 更是放出了全新版本的 Computer Use——从功能体验基本可以理解为「Claude 版龙虾」，官方甚至宣称：

它能做任何你坐在电脑前可以做的事。

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虽然官方也提醒早期版本行动比较慢，也仅限 macOS 的 Pro 及 Max 订阅用户，但考虑到 Claude Code 之前的使用体验和口碑，这句话瞬间还是引起了 AI 圈的又一轮高潮。

就在刚刚，Claude Code 也宣布加入自动模式，可以代理「权限决策」，而不是批准每一个文件写入和 bash 命令，也不会跳过权限。

而直接把 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 收入麾下、成为项目赞助商的 OpenAI，更是不可能错过这一波的「龙虾」热。这里甚至可以笃定，ChatGPT 在 2026 年内会大幅融入 OpenClaw。

算力成本水涨船高，AI 视频生成怎么办？

Sora 关停之后，AI 视频生成会走向哪里？个人角度来看并不乐观。

除了 Sora，字节 Seedance 在海外面临版权挑战，至今没有解决，在国内热度消退之后也很难吸引大众用户的关注。不是说没有好的 AI 生成视频，问题在于 AI 视频普遍还是充斥各种低劣和无聊。

更核心的变化是，算力也在被重新分配。内存（HBM）的瓶颈直接导致了整个行业算力供应的受限，完全跟不上今天对 AI 大模型算力的需求，所以我们能看到模型 API 价格的明显提高，和时不时的模型降智（性能下降）。

而众所周知，视频生成远比文字、图片生成更消耗 Token（背后是算力），Agent 还要看具体的任务复杂度，但也是 Token 消耗大户。当越来越多公司把重心押在 Agent 上时，视频生成自然会被「挤到后面」。

所以，AI 视频生成怎么办？坦白讲我不知道。