Sora · 122

OpenAI 跌入“物理 AI”泥潭：硬件梦碎、合规危机与巨头同盟的瓦解

撰文：MICHAEL SPENCER原标题：OpenAI 跌进 AI 硬件陷阱：苹果诉讼案、年轻化裁员与失控的产品线AI 正在加剧职场年龄歧视吗？正当 2027 年消费 AI 经济即将开启"物理 AI"和可穿戴设备竞赛之际，OpenAI 参赛的可能性正面临严重威胁——法律纠纷和越来越多的审查扑面而来。周末传来的苹果诉讼对 OpenAI 本就严重受损的品牌形象和商业伙伴关系能力造成了进一步打击。在 2026 年的当下，我不确定还有哪家企业客户会想跟他们做生意。但 ChatGPT 用户呢？OpenAI 的过去 24 小时（7 月 11 日周六）:高管意外离职（声称健康原因）关闭运营 9 个月的浏览器工具 Atlas——又一个失败产品被苹果起诉窃取商业机密被曝违反制裁向中国销售产品最后：安全系统负责人 Johannes Heidecke 离职苹果的起诉书指控 OpenAI 精心策划了一场系统性窃取和利用苹果机密信息及商业秘密的行动，性质非常严重。证据看起来确凿无疑。这要怎么挽回？我预计微软也会在未来几个月对他们提起诉讼，理由是 OpenAI 违反微软条款转投亚马逊。苹果正在寻求（Ed Ludlow 解释）:陪审团审判要求 OpenAI 停止滥用苹果商业秘密的法院令销毁 OpenAI 持有的所有苹果专有材料重新设计即将推出的 OpenAI 硬件产品，确保不包含苹果技术事件时间线把 41 页的法律文件浓缩一下：我是 Chang Liu苹果高级系统电气工程师在 iPhone 团队干了 8 年2026 年 1 月：离开苹果加入 OpenAI苹果要求归还电脑我无视了哈哈这是我的电脑了离职几小时内给还在苹果的朋友 Yu-Ting "Alyssa" Peng 发消息：用她的账号访问苹果机密信息几周内，借用她的苹果工作电脑2 月 9 日：尝试访问苹果的网络存储那是机密工程文件的云端仓库认证有 bug，居然还能用！给 Peng 发消息："哈哈，我发现我还能访问[网络存储]，太搞笑了"在为 OpenAI 开发硬件期间下载了几十个机密文件包括一份 1000 多页的技术文件合集包括 MLB（主逻辑板）制造和测试报告发给 Peng 苹果专有文件夹的链接指引她去看具体的项目数据教她怎么复制文件"避免被安全团队发现"告诉她在 OpenAI 面试前应该研究哪些苹果机密材料警告她另一个人在回答 Tang Tan 关于苹果秘密项目的问题时"搞砸了"让她"下载一些资料"提前看跟她说：换用 LINE 通讯软件，别让人看到这些对话她拿到了 OpenAI 的 offer，4 月 16 日离开苹果与此同时每一条消息都留在了苹果配发的工作电脑上7 月 10 日：苹果公司诉 Chang Liu被告名单第一个就是他，在 OpenAI 和 Tang Tan 之前利害关系OpenAI 在跟上 Anthropic 方面真的捉襟见肘，它的很多操作手法正在暴露。产品接连失败、项目延期、法律麻烦、战略失误和合作破裂，都给 OpenAI 增加了额外风险——而它正准备与 SpaceX 和 Anthropic 一起，在明年某个时候进行一场重磅 IPO。那时公司的势头可能已经停滞甚至相对竞争对手（Meta、Google、Anthropic、SpaceXAI、阿里巴巴、字节跳动等）出现下滑。从观感上看，这完全盖过了 GPT-5.6 的风头。即使你看空 OpenAI（像我一样），看着这一幕也很痛苦。毕竟美国政...

39天前谢伟伦#OpenAI #苹果 #裁员

李飞飞：世界模型的功能分类法与空间智能展望

作者：加洋原标题：李飞飞最新长文：当视频生成、机器人和NVIDIA都自称世界模型，我们需要一个分类法“世界模型”大概是 2025 年以来 AI 领域里最热也最混乱的概念。Sora 出来的时候，OpenAI 管它叫世界模拟器；Genie 让你在生成的画面里走来走去，也叫世界模型；机器人公司说自己在做世界模型，NVIDIA 说 Omniverse 是世界模型的基础设施，连游戏引擎也被拉进了这个叙事。大家都在用同一个词，但各自说的又完全不是同一件事。今天，李飞飞在个人 Substack 发表了一篇新文章，对这一概念进行了厘清。她首先回到强化学习教科书里那个最经典的图（POMDP 闭环：智能体→动作→状态→观测→智能体），然后指出：现在被叫做“世界模型”的东西，其实是这个闭环的三种不同投影。输出像素（观测）的是渲染器，输出状态的是模拟器，输出动作的是规划器。分类标准非常简洁，就看你输出的是闭环里的哪个部分。(来源：《麻省理工科技评论》)她判断，三者之中，渲染器商业化最成熟但有天花板（好看不等于物理正确），规划器最令人兴奋但离真实部署最远（实验室演示和实际可用之间的鸿沟依然巨大），而模拟器是被严重低估的关键枢纽。因为模拟器工作在几何、物理和动力学的层面上，既能向上投射为像素供人类消费，也能向下推导出动作后果供机器人使用。掌握了模拟，就同时拥有了渲染和规划的基础；反过来则不行。这篇文章当然也是 World Labs 的产品宣言。他们的 Marble 已经在同时输出高斯泼溅和碰撞网格，试图把渲染器和模拟器统一到一个模型里。文章末尾描绘的终局是一个统一的世界基础模型，能根据下游需求在渲染、模拟和规划之间自由切换。这个愿景是否能实现另说，但作为一个分析框架，渲染器/模拟器/规划器的三分法也许确实有助于穿透当前"世界模型"概念的一部分噪音。全文译出如下。“世界是所有发生的事情的总和。”——维特根斯坦，《逻辑哲学论》，1921世界不是由文字构成的。在早先的一篇文章中，我们提出空间智能是 AI 的下一个前沿，而世界模型是通向它的路径。在此，World Labs 团队和我想再深入一层：在如今被冠以“世界模型”之名的众多事物中，哪些功能模块真正构成了这种能力？它们各自的用途又是什么？语言模型赋予了机器对概念、词汇和推理的强大掌控力，但物理世界，无论虚拟还是真实，运行在完全不同的基底之上。语言模型学习的是文本的统计结构，世界模型学习的是空间与时间的统计结构：光如何落在一个表面上，一座花园从一个从未被相机捕捉过的角度看起来是什么样子，物体如何响应力并遵循物理定律。这使得“世界模型”成了当下 AI 领域最重要、同时也最被滥用的术语之一。计算机视觉、机器人学、强化学习和生成式 AI 都声称自己在构建世界模型，但各自指的是截然不同的东西。一个能生成华丽但物理上不可能的火焰的视频模型，一个即兴生成可玩游戏的语言模型，一个忠实模拟燃烧过程的物理引擎，它们都被叫作同一个名字。古希腊人从来无法就世界由什么构成达成一致，不管是火、水还是不可分割的原子，因为"世界"从来就不是单一的东西。它始终是某个思想家为了推理某种总体性而使用的替代词。AI 继承了同样的问题，而且恰好发生在这个领域最需要精确性的时刻。分类法背后的闭环要厘清这种混乱，可以从一张比上述所有技术都更古老的图开始。所有强化学习教材，包括经典的 Sutton 和 Barto，几十年来一直使用同一幅图的变体来描述智能体如何与世界交互。这幅图的正式名称是部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP...

46天前谢伟伦#AI #Omniverse #机器人 #李飞飞

高中辍学自学成 OpenAI 科学家，Gabriel 离职开启创始人模式

比推消息，据监测，OpenAI 旗下视频生成模型 Sora 团队前研究科学家、自学成才的瑞典青年加布里埃尔·彼得森 (Gabriel Petersson) 宣布从 OpenAI 离职。彼得森表示，他离开 OpenAI 是为了独立创业，计划在通用人工智能 (AGI) 到来前打造最后一款产品，并高调宣布开启创始人模式 (FOUNDER MODE)。彼得森的个人成长路径在精英云集的 AI 界极具颠覆性。他出生于瑞典一个地图上难以搜到的偏远村庄，17 岁时便从高中退学，甚至曾因听不懂机器学习课程而自认愚钝。然而，他放弃了本科到博士后的传统学习链条，通过向 ChatGPT 每日高频提问的自顶向下自学法，快速掌握了机器学习和前端工程开发。在求职过程中，彼得森为了避免学历劣势导致简历被筛选淘汰，采用了绕过招聘流程的 Demo 驱动策略。他针对 Midjourney 和 Dataland 的产品痛点，独立开发出高性能的 Web 图像网格与表格组件，并成功打动创始人，先后加入了两家顶尖团队。2024 年底，年仅 22 岁的彼得森成功入职 OpenAI 担任研究科学家，参与 Sora 模型的核心研发。随着 OpenAI 在 2026 年 3 月因计算成本等考量关停 Sora 的后续开发，团队核心创建者及多名研究员已于春季陆续流失。彼得森在今年年初从 Sora 转向在 OpenAI 内部组建新团队，但仅数月后便决定彻底脱离顶尖实验室，以创始人身份再次进入创业生态。

75天前

Altman 官宣：OpenAI 正式造机器人，目标人人一台

比推消息，据监测，Sam Altman 在 X 上发帖宣布 OpenAI Robotics 正在招聘全栈硬件、运维、系统和机器学习工程师，目标是编程和制造对社会有用的机器人。短期方向是造机器人辅助技术工人建设基础设施，长期愿景是让每个人都拥有一台能做任何事的个人机器人。Altman 在帖中确认，由 Aditya Ramesh 领导的世界模拟研究项目过去一年已演化为 OpenAI Robotics，硬件和算法从一开始就一起设计，进展很快。OpenAI 总裁 Brockman 此前在 Big Technology Podcast 采访中解释过这一转向的逻辑：Sora 的世界模型与核心 GPT 推理系列属于技术树的两个不同分支，算力有限时无法同时推进，因此砍掉了 Sora 的消费级应用，将研究资源集中到机器人。他同时表示机器人尚未成熟到可以规模化部署，明年真正起飞的仍将是知识工作领域。

82天前

营收狂飙五倍反超 OpenAI，Anthropic 年化 450 亿美元且率先盈利

比推消息，据监测，最新财务数据显示，Anthropic 年化营业收入已狂飙至近 450 亿美元，不仅在 2026 年前 5 个月内实现 5 倍暴涨，更一举反超 OpenAI 约 35%。相比之下，OpenAI 如今的年化营收增速明显放缓，仅维持在 300 亿至 330 亿美元区间。而在去年年底，Anthropic 的年化营收还只有 90 亿美元，尚不足 OpenAI 的一半。如今反超不仅让业界震惊，也为两家公司即将展开的首次公开募股（IPO）对决增添了巨大的变数。更具戏剧性的是两家公司的盈利水平。得益于企业端客户对高客单价服务的强劲需求，Anthropic 预计在第二季度实现 5.59 亿美元运营利润，运营利润率达到 5%，率先扭亏为盈。反观 OpenAI 则陷入极度严重的亏损泥潭，由于背负数百亿的服务器租用成本以及供养数亿免费用户的负担，OpenAI 在第一季度的运营利润率为负 122%，相当于单季度净亏损至少 70 亿美元，全年烧钱预算高达 250 亿美元。业务结构差异也凸显了双方的底牌。Anthropic 专注于向企业出售代码编写与白领自动化工具，甚至允许将云服务商的分销收入一并合并入账。相比之下，OpenAI 除了要将 20% 的收入永久上缴给微软，还不得不收缩 Sora 视频模型等高耗能项目以节省开支。OpenAI 财务总监 Sarah Friar 曾对首席执行官 Sam Altman 匆忙推进上市表示担忧，然而面对财务底子更厚、率先盈利的 Anthropic 步步紧逼，率先去股市吸金或许成了 OpenAI 唯一的选择。

86天前

引入 AlphaGo 搜索，全新 MCTS 视频生成框架长视频时长超 Sora

比推消息，据监测，来自滑铁卢大学、布朗大学等机构的研究人员，在 ICLR 2026 提交的论文中提出了一种名为 Planning at Inference 的全新推理时缩放 （Test-Time Scaling） 框架，首次将 AlphaGo 的蒙特卡洛树搜索 （MCTS） 算法跨界应用于长视频生成。这套框架将长视频生成任务建模为顺序决策问题，系统在推理阶段引入 MCTS，利用前瞻性回溯 （look-ahead rollouts） 和反向传播奖励评估多种视频延续片段，从根本上解决了传统分块或单次生成中普遍面临的语义漂移与误差累积难题。为了在连续的视频生成空间中实现高效探索，研究团队特别设计了 Multi-Tree MCTS （多树蒙特卡洛树搜索） 变体。相较于在固定算力预算下采用单一搜索树的传统方法，多树架构能够以更合理的剪枝与分支系数在连续状态空间中展开广泛搜寻，显著提升探索效率。更重要的是， Planning at Inference 具有极高的模块化特征，属于完全即插即用的推理时优化方案。开发人员无需对底层大模型进行任何重新训练或微调，即可将这套方案直接部署于现有的视频生成底座。在以英伟达开源视频预测模型 Cosmos-Predict2 为底座的实验中， Planning at Inference 展现出强大的生成表现。在长视频生成评测中，这套方案成功生成了超过 20 秒的高质量连贯视频。测试数据表明，在物体持久性、时间连贯性以及文本-视频对齐度等核心指标上， MCTS 搜索生成质量相比贪婪搜索 （Greedy Search） 、束搜索 （Beam Search） 和 Best-of-N 等传统基线方法实现了大幅提升。相比当前行业领先的闭源大模型，这套方法生成的视频在时长上分别比 Sora 长 18% 和比 Kling 长 47% ，同时在画面精细度与视觉保真度上与两者保持相当。尽管搜索机制带来了极其优异的画面连贯性，但在推理阶段引入多树搜索也带来了高昂的算力开销。研究人员坦言，当前的 Planning at Inference 框架在生成速度上明显慢于传统的自回归直接生成，这在一定程度上限制了实时部署的可能。然而，随着底层视频生成底座的效率演进与计算硬件算力的不断增长，以计算成本换取画面质量的推理时缩放路线，有望在大模型基础能力突破特定门槛后，成为长视频生成走向工程实用的关键技术路径。

87天前

OpenAI 每赚1美元亏1.22美元，Anthropic 如何率先扭亏为盈？

作者：苏扬，腾讯科技原标题：OpenAI“赚一块亏一块二”，Anthropic已开始赚钱5 月中旬，两家 AI 巨头把底牌同时亮了出来——OpenAI 秘密提交了 IPO 申请，Anthropic 拿出了首个盈利季度的财务预测。数据显示，OpenAI 第一季度营收 57 亿美元，但每赚 1 美元就要亏掉 1.22 美元。Anthropic 同期营收 48 亿美元，落后近 10 个亿，不过第二季度的预测环比增速暴涨，预计达到 109 亿美元，并实现约 5.59 亿美元的运营利润。这种差别给外界的感觉是：一家是估值冲万亿美元的超级明星，还在向市场要耐心。另一家是曾经的追赶者，已经悄悄摸到了盈利的门槛。01. 57 亿 vs 48 亿知情人士向 The Information 透露，OpenAI 在今年第一季度创造了约 57 亿美元的营收，这个数字比其老对手 Anthropic 同期的 48 亿美元营收，高出了近 10 亿美元。单看这两个数字，OpenAI 的领先优势似乎还很明显。OpenAI 第一季度财务业绩，来源：The Information上述知情人士透露，推动 OpenAI 第一季度增长的主要功臣有三个，分别是编程智能体 Codex 爆火、企业销售增长以及 ChatGPT 测试广告。Codex 的爆发，说明开发者群体对能直接干活的工具需求旺盛，这跟 Anthropic 的客户群其实是重叠的。而广告业务的试水，则暴露了 OpenAI 在它那庞大的免费用户池里寻找变现出口的焦虑。OpenAI 第一季度平均每周活跃用户约为 9.05 亿，2 月份曾一度达到 9.2 亿的峰值。当用户达到一个超高规模的基准时，增长开始停滞。尽管它拥有 5500 万付费消费者订阅用户，相比去年底的 4700 万有所增加，但这相对于它超过 9 亿的周活用户来说，转化率依然很低。而且，这部分对应的推理成本，对 OpenAI 来说也是一个巨大的黑洞。另一边，Anthropic 第一季度营收为 48 亿美元，几乎全部来自于其最擅长的赛道，即向企业和开发者销售 AI 模型。它并没有一个像 ChatGPT 那样需要巨额补贴的庞大免费消费者群体。这个差异，可能是它接下来超越老对手的一个关键要素。02. 史上最快逆袭根据《华尔街日报》获取的 Anthropic 向投资者披露的财务数据，该公司预计第二季度营收将达到 109 亿美元，环比第一季度翻了一倍多。而且，它的营收增长速度，已经超过了当年 IPO 前的谷歌和 Facebook。按业务划分，Anthropic 的运营利润，来源：AnthropicThe Information 指出，到 2026 年 4 月，Anthropic 的年化收入超过 300 亿美元，而 OpenAI 的年化收入约为 250 亿美元。在 2026 年 5 月份的开发者大会上，Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊开玩笑说，他们近期的营收增长已经快到「难以应对」的程度。Anthropic 营收增长情况，红色为 2025 年 12 月份预测，来源：The InformationAnthropic 预计第二季度将实现约 5.59 亿美元的运营利润，这也算是一个里程碑式的事件。去年夏天，该公司与投资者分享的预测是，至少要到 2028 年才能实现全年盈利。不过，运营利润排除了股权激励支出，且考虑到后续巨大的计算支出，Anthropic 可能无法在整个财年都保持盈利，但它证明了一点：AI 模型公司，以企业客户为核心，是可以在短期内跑通盈利模式的。反观 OpenAI，...

92天前burnking#Anthropic #OpenAI

从六人出走到收入反超，Anthropic怎样逆袭OpenAI？

作者：深潮 TechFlow原标题：价值观的胜利，Anthropic 如何反超 OpenAI？一切的胜利，都是价值观的胜利。这可能是今年最热血的 AI 复仇爽剧。曾经的大模型霸主 OpenAI 风头不再。它的前员工带着六个人出走创立的 Anthropic，正在从收入、估值、企业市场份额等维度蚕食着 OpenAI 的领先地位。二级市场的温度差最为直观。Next Round Capital 的创始人 Ken Smythe 面前堆着 6 亿美元的 OpenAI 老股转让申请，六家对冲基金和风投机构排着队要出货。去年这个时候，这些股票几天之内就会被抢光。现在呢？他在几百个机构投资者的池子里翻了个遍，一个接盘的都找不到。同一时间，20 亿美元的现金正在排队等着买入 Anthropic 的股份。在链上衍生品平台 Ventuals 上，Anthropic 的隐含估值短暂超越了 OpenAI，8636 亿对 8461 亿。更能说明问题的是高盛的态度。卖 OpenAI 的老股给高净值客户，已经不收利润分成了，相当于打折甩卖求出手。卖 Anthropic 的份额呢？照样收 15% 到 20% 的 carry，爱买不买。成立仅五年的 Anthropic，如何一步步完成对老东家 OpenAI 的超越？出走故事要从 2020 年说起。那一年，Dario Amodei 还是 OpenAI 的研究副总裁，参与构建了 GPT-2 和 GPT-3。关于他为什么离开，硅谷流传过很多版本，有人说是因为微软的投资改变了 OpenAI 的性质，有人说是安全理念上的根本分歧。Dario 自己在 Lex Fridman 的播客上聊过这个问题，原话大意是：跟别人的愿景争论是极其低效的，与其在那里试图改变别人，不如带上你信任的人，去做你自己想做的事。2021 年，Dario 带着妹妹 Daniela 和另外五名 OpenAI 核心研究员出走，创立 Anthropic。Sam Altman 恐怕当时没太在意。彼时 OpenAI 如日中天，走几个研究员不算什么大事。但 2023 年 11 月那场“董事会政变”闹得最凶的时候，OpenAI 的董事会甚至找到 Dario，问他愿不愿意取代 Altman 当 CEO，顺便把两家公司合并。Dario 拒绝，他要的不是 OpenAI CEO 的位子，是按自己的逻辑从头搭一套东西。从 2021 年到 2024 年，Anthropic 在外界看来几乎是隐形的。ChatGPT 在 2022 年底引爆全球的时候，Claude 还在内部测试。Anthropic 团队觉得安全性没达标，不急着发。同行们已经在抢用户、抢头条了，Dario 这边还在死磕一套叫“Constitutional AI”的训练方法，让模型按照一套写好的"宪法"原则来自我约束。当时不少人觉得 Anthropic 有点拧巴，市场窗口就那么大，你不抢别人就抢了。但现在回头看，Anthropic 在这段“隐形期”做了一个极其重要的选择：它从第一天起就把重心放在 API 和企业客户上，几乎没花力气做消费者端的产品推广。2023 年 Claude 刚面世的时候，它在 C 端的知名度和 ChatGPT 差了十万八千里，普通用户根本不知道这个东西存在。Dario 的逻辑大概是这样的，消费者的注意力来得快去得也快，企业合同签下来才是真金白银。这个判断在当时看起来很保守，在 2026 年被证明是对的。当然，Anthropic 是“高瞻远瞩选了企业路线”还是“消费者市场打不过 ChatGPT 被迫转 B...

130天前burnking#AI #Anthropic #OpenAI

同一天的两笔收购：一个在买叙事机器，一个在买行业入口

作者：律动BlockBeats原标题：OpenAI与Anthropic同一天两笔收购，是两种IPO焦虑4 月 2 日，OpenAI 和 Anthropic 各宣布了一笔收购。OpenAI 买了科技直播节目 TBPN，Anthropic 花约 4 亿美元股票收购了 AI 生物技术初创公司 Coefficient Bio。两家公司都在为 2026 年底的 IPO 冲刺，但它们的购物清单指向了完全不同的焦虑。15 笔 vs 3 笔。这是过去三年里，OpenAI 和 Anthropic 各自完成的收购数量。据 Crunchbase 统计，OpenAI 自 2023 年以来完成了 15 笔收购，横跨硬件、企业服务、开发工具、医疗、安全、媒体、消费七个领域。仅 2026 年前三个月就完成了 6 笔。已披露金额的交易总计超过 77 亿美元，其中最大的一笔是 2025 年 5 月以 65 亿美元收购前苹果设计师 Jony Ive 创办的 AI 硬件公司 io。Anthropic 只做了 3 笔。2025 年 12 月收购 JavaScript 运行时 Bun，为 Claude Code 补齐底层基础设施。据 Anthropic 官方公告，收购 Bun 同期披露 Claude Code 年化收入达到 10 亿美元。2026 年 2 月收购 computer use 代理初创公司 Vercept，强化 Claude 的自主操作能力。4 月 2 日收购 Coefficient Bio，切入生命科学研发管线。每一笔都精确对应 Claude 产品栈的一个技术层。值得注意的是 OpenAI 还有一笔未遂交易。2025 年 5 月，OpenAI 曾与代码编辑器 Windsurf（原 Codeium）达成 30 亿美元收购意向，但据 IT Pro 报道，因 微软 合同中的 IP 条款，OpenAI 无法保护 Windsurf 的技术不被 微软 获取，交易在 7 月破裂。这笔失败也反映了 OpenAI「广度采购」模式的一个结构性约束。这种密度差异不是偶然的。它反映了两家公司截然不同的收入结构和由此产生的不同焦虑。收入结构决定收购方向据 Sacra 估算，OpenAI 2026 年 2 月的年化收入约为 250 亿美元，其中约六成来自消费端（ChatGPT 订阅），四成来自企业端。1,550 万付费用户是 OpenAI 收入的基本盘。对一家即将 IPO 的公司来说，消费端占比过高意味着公众情绪直接影响估值叙事。这解释了为什么 OpenAI 要买 TBPN。据 Axios 报道，TBPN 是一档每日直播的科技谈话节目，2025 年广告收入 500 万美元，2026 年目标 3,000 万美元以上。OpenAI 收购后保留其编辑独立性，同时聘请了前 Postmates 高管 Dylan Abruscato 负责广告变现。买一个科技播客的逻辑不在于它的收入，而在于它能持续影响 AI 话题的公众讨论框架。Anthropic 的焦虑方向完全不同。据 Sherwood News 引用的 Ramp 数据，Anthropic 目前拿下了 73% 的首次 AI 采购企业客户份额，10 周前这个数字还是 50%。据 SaaStr 报道，Anthropic 约 80% 的收入来自企业端。对企业客户来说，选择 AI 供应商是一个切换成本很高的决策。Anthropic 的 IPO 叙事需要证明这些企业客户不会跑。半年布了三步棋Coefficient Bio 不是一次冲动收购。把它放进 Anthropic 过...

141天前burnking#AI #Anthropic #IPO #OpenAI

日烧百万、收入仅200万：OpenAI为何最终砍掉Sora这棵“摇钱树”？

作者：深潮 TechFlow原标题：日烧百万美元仍留不住用户，OpenAI 砍掉 Sora：迪士尼 10 亿美元合作随之崩盘OpenAI 上周正式关停旗下 AI 视频生成应用 Sora，距独立 App 上线仅半年。据《华尔街日报》调查报道，Sora 日均运营成本约 100 万美元，全球活跃用户从峰值约 100 万跌至不足 50 万，整个生命周期内应用内购收入仅 210 万美元。迪士尼此前为 Sora 押注 10 亿美元投资与角色授权合作，却在关停公告前不到一小时才获知消息，交易随即瓦解。OpenAI 正将算力资源重新调配至企业工具与编程产品，为年内可能的 IPO 轻装上阵。OpenAI 在 3 月 24 日宣布关停 Sora，没有长篇解释，只在 X 平台发了一条简短告别。这款曾经刷屏科技圈的 AI 视频生成工具，从惊艳亮相到黯然退场，前后不过六个月。据《华尔街日报》最新调查，真实原因并非此前外界猜测的数据隐私争议，而是一道简单的算术题：Sora 烧钱太快、用户太少，继续运营的代价是在 AI 军备竞赛中落后于对手。日烧百万美元，总收入仅 210 万：AI 视频的经济学死局Sora 的成本结构从一开始就不可持续。据《华尔街日报》报道，Sora 日均运营成本约为 100 万美元。视频生成对算力的消耗远超文本，每一个用户生成的短视频都在吞噬 OpenAI 有限的 GPU 资源。投行 Cantor Fitzgerald 分析师 Deepak Mathivanan 拆解了更细的成本：每生成一段 10 秒视频约需消耗 4 块 GPU 并行运算约 40 分钟，单片成本约 1.30 美元。这一数字在用户量尚小时看似可控，一旦扩展至数百万用户同时生成多段视频，日均账单迅速膨胀。据 Forbes 与 Cantor Fitzgerald 估算，Sora 在峰值使用时段的推理成本可达每日约 1500 万美元，折合年化约 54 亿美元。与此形成鲜明对照的是收入端。据移动数据分析公司 Appfigures 统计，Sora 整个生命周期的应用内购收入合计约 210 万美元。不是每月 210 万，不是每季度，而是全部加起来、从上线到关停的总额。Sora 负责人 Bill Peebles 早在 2025 年 10 月就在社交媒体上坦言，Sora 的经济模型「完全不可持续」。下载量三个月暴跌 66%，用户热情消退比预期更快Sora 2 于 2025 年 9 月底作为独立 iOS 应用上线后，初期数据相当亮眼。据 Appfigures 数据，首日下载量超 10 万次，五天内突破百万，速度甚至超过 ChatGPT 当年的记录。2025 年 11 月下载量达到峰值约 333 万次。但衰退来得同样迅猛。12 月下载量环比下降 32%，1 月再跌 45%至约 120 万次，到 2026 年 2 月已降至约 113 万次，较峰值暴跌约 66%。消费者支出同步滑落：1 月收入降至约 36.7 万美元，较 12 月峰值的 54 万美元下滑 32%。在活跃用户层面，据《华尔街日报》援引 Similarweb 数据，Sora 全球用户数峰值约 100 万，此后持续下滑至不足 50 万。早期用户大量生成含知名 IP 角色（马里奥、皮卡丘等）的争议性视频，推动了一波病毒传播，但这种热度未能转化为持续留存。迪士尼 10 亿美元合作崩盘，关停前不到一小时才被通知Sora 的关停直接引爆了一桩重量级合作的瓦解。2025 年 12 月，迪士尼与 OpenAI 签署了一项为期三年的授权合作协议，允许 Sora 和 C...

144天前burnking#OpenAI #Sora