聊聊Sora 2 的戰略打法

文：王智遠 | ID:Z201440

今天不國慶節嗎？

本來想著放松放松，結果，昨天晚上喝了點兒，差點沒爬起來。可偏偏在半夜，OpenAI發了 Sora 2。那會兒我真沒狀態體驗，拖到早上八點，打開試了試。

怎么說呢？就那樣。

然后，10點左右，邀請碼就被瘋傳了。朋友圈、群里到處在要碼，像新款球鞋發售一樣。

我還在群里和朋友吐槽：一個生成式 App，博主們怎么就這么愛吹？要我說，Sora 2 真正值得關注的，是它背后的打法。

你想，Sam做一個產品，不光能用好海外媒體，還能讓國內媒體、博主為它免費宣傳，是邀請碼的問題嗎？不是。

說到底，這背后有一整套戰略打法。

01

什么打法呢？我要先提一個詞：臨界點。啥意思呢？

OpenAI 從來不搶早，它的習慣是：等到技術跨過可用閾值、場景被教育成熟，才會一擊入場。所以，它很看重臨界點。

那這個臨界點到底在哪里？首先，是技術。

Sora 1 剛出來時，確實震撼了一下，但那更像「實驗室里的特效」。你看它生成的視頻，畫面是美，但物理規律經常崩。

人物走路時腳滑、東西拿不穩、動作不連貫；還有音畫不同步，嘴型和聲音對不上；說白了，Sora 1 是炫技，能讓人驚嘆，但沒法真正拿來用。

Sora 2 的出現，必須要解決這個問題。

可怎么解決呢？Sam 肯定也在想，如果單純靠技術迭代，很難。領先半步的優勢，很快就會被追平。真正的答案只有一個：數據，用數據反哺。

問題是怎么搞數據？

靠買，買不到；靠合作，太慢。唯一的解法：讓用戶自己生產。

這就是 Sora App 出場的意義。用戶在里面生成視頻、分享視頻、互相「客串」視頻，所有的數據都會回流。每一條操作，都是一筆訓練樣本；每一次社交裂變，都是一次數據擴張。

這和 GPT-3 與 ChatGPT 的關系一模一樣。

當年GPT-3 在研究圈已經很驚艷了，可真正在大眾層面引爆的，是 ChatGPT 的應用程序。因為它跨過了「可用性閾值」，成了一個人人都能上手的產品。

Sora 2，也正好走到這個節點。所以，Sora 2 為什么在這個時候發布？

技術上，它終于穩到能讓用戶愿意玩下去；數據上，它通過 App 把用戶綁進來，順帶解決了最棘手的訓練樣本問題。

說完技術，我們再看看看市場，過去兩年，Runway、Pika、Veo3，都在瘋狂演示 AI 視頻。

說句不好聽的話，他們在給 OpenAI 打前站，幫忙教育市場。以前用戶的心態：AI 能不能做視頻？現在用戶已經知道 AI 可以做了，問題變成：誰做得更順手、更穩定？

這個變化很重要。

教育市場的成本已經有人替你扛過了，你出手時，就不用再去解釋「AI 視頻是什么」，直接說「我們做得最好」。就可以了。

這樣，投入的每一分傳播，都能換來實打實的關注度和用戶興趣。

就像電動車市場，早年比亞迪、日產先推出電動車，證明了電車能跑；可真正讓市場沸騰的，是特斯拉 Model S，因為它一出場就讓大家覺得：

電車不僅能跑，還可以很酷，很順手。Sora 2 出手的時機，就是類似的節點。

最后是戰略上的考慮，我認為Sam的邏輯是不做半成品，不推半成熟的東西。Timing 勝過一切。

什么是Timing？

出手時機點。太早，會把半成品推給用戶，砸了口碑；太晚，風口被別人截走，剛剛好，才符合他的風格；所以，Sora 2 的發布，踩在了「技術臨界點 + 數據臨界點 + 市場臨界點」疊加的時刻。

02

既然 timing 這么關鍵，那他為什么要做成一個App？除了數據，還要什么？

智遠認為是：工作流。

想象一下，如果 Sora 是一個模型接口，用戶得先寫提示詞，再導出視頻，再去別的平臺編輯、分享、加字幕。流程復雜，環節一多，體驗就斷了鏈。換句話說，你用它的次數越多，就越想逃。

一旦把它做成 App，這些動作就能被打包在同一個工作流里：

生成 → 編輯 → 分享 → 傳播，全都不出這個 App，那你的視頻不是「生成完就結束」，而是直接帶著社交和分發的屬性。

長期下來，你習慣了在這里做內容，就很難遷移到別的工具。

這就是工作流鎖定。對 OpenAI 來說，技術是敲門磚，真正能留下用戶的，是這種「一站式」體驗。

我還體驗了一下，讓Sam給我說相聲，梗是他踩了一坨屎。重點不在視頻內容本身，是后續操作：我能直接下載下來，發到別的平臺，甚至還能再優化。

這就是基礎工作流的力量。

你看 ChatGPT。一開始大家都瘋狂發模型時，為什么大家還用GPT，因為他順手，寫郵件、查代碼、寫文案，都能搞定。

Sora 的邏輯完全一樣。單靠模型，用戶永遠會追著「誰家更好用」跑。但一旦被工作流綁定，競爭邏輯就變了：用戶要「最順手」和「最低切換成本」。

還有一點，智遠認為，Sora App 里的「客串」功能，可能會是未來的殺手锏。

為什么？

你拍一條視頻，把朋友拉進來客串，他就被迫下載、注冊、體驗，再順手轉發一下。視頻創作這事兒，本來是單機模式，但一旦加上「客串」，立刻就有了社交鏈，就變成了大家一起玩了。

這背后的邏輯特別像當年的短視頻裂變：

抖音為什么火？因為不光是刷視頻，還有你可以和別人合拍、對口型、二創。一個人用還行，十個人互相拉進來，傳播就指數級放大了。

所以，Sora App 的思路很清晰：工作流鎖定 + 社交裂變。前者保證用戶不流失，后者保證傳播能快速擴張，這樣，就成了又一個入口級產品了。

03

有了入口，他還想干什么呢？智遠認為是：生態。

怎么理解這個生態呢？

我特意查了下，Sora 2背后用了Diffusion Transformer的架構。說白了，把原來做圖的「擴散模型」，和現在大模型常見的「Transformer」結合在一起。

擴散模型擅長細節、紋理，Transformer 擅長理解語義、控制整體場景，兩個合起來，就能保證畫面和故事的合理性了。

換句話說，Sora 2 在單點突破上，用了一整套組合拳，那以后會不會基于數據在推出新模型呢？我認為，肯定會的。

因為你看，不管谷歌的 Veo3，還是 Runway、Pika，這些產品背后，本質上還在卷「模型本身」。

說白了，大家還在比誰的畫質更高、不卡幀、動作更自然。結果，這季度你領先一點，下季度別人又追上來，永遠是拉鋸戰。

但 OpenAI 的思路不一樣。

它當然也在打磨模型，但更在乎：怎么把模型和產品綁在一起，再用用戶數據反哺模型。這樣一來，哪怕模型暫時不領先，對手也很難把用戶搶走。

等到一個個新模型出來時，那下一步做什么？

開放API，給其他產品使用，這樣，Sora 2成了一個能力模塊，能嵌入到無數場景里。

比如說：

教育平臺要做課件，直接生成講解視頻；游戲廠商要做劇情過場，幾分鐘就能生成一條；電商要投廣告，一條短視頻廣告可以一鍵出爐。

所以，API 的好處是能讓外部開發者幫它「打天下」，幫忙把模型帶到各種場景；但只靠 API 還不夠。API 就像水電，別人接走用完就走，留不住人。

怎么辦？

答案是：要有自己的產品矩陣。ChatGPT 鎖定對話，Sora 鎖定視頻，這些入口一旦拼在一起，就成了一個逐漸成型的生態。

這條路徑，和互聯網巨頭的成長史特別像。

Google 當年從搜索起家，但沒停在搜索。它順手做了 Gmail，進一步綁定用戶；再做 Android，把移動端生態徹底鎖死；最后，形成了一個全鏈條的應用帝國。

蘋果也是一樣，iPhone 單點突破，但真正的護城河，是 App Store 和整個 iOS 生態。

OpenAI 也是。智遠認為，它的打法用一句話總結即：技術敲門，產品收口，生態吃干抹凈。

04

說了這么多，問題來了：OpenAI 的打法已經這么清晰了，那國內廠商能學嗎？

國內也有不少團隊在做 AI 視頻，比如：即夢、可靈、百度蒸汽機。

產品形態，大多「網站工具 + 專業創作者」。說白了，給剪輯師、工作室用的，不能直接面向大眾的入口級 App。

邏輯也一樣：發布個炫酷的 demo，卷一下分辨率和穩定性，開始宣傳，這就跟 OpenAI 有明顯差異。

OpenAI 的打法是先 To C，把用戶拉進來，再靠用戶習慣和數據反哺模型；而國內廠商更多是 To B、TO專業創作者，先服務廣告主、MCN、品牌主，換點現金流。

我認為，這里面機會很大，中國短視頻和社交的土壤，比海外更適合裂變。一個「客串」功能，可能在國內會比在海外還要猛十倍。

那國內也要做一個TOC視頻的APP嗎？不。

國內的流量格局已經定型了。抖音、快手、B站、小紅書，百度、這些平臺已經把用戶時間牢牢鎖死。你再推一個全新的 App，哪怕模型再炫酷，能搶到多少用戶注意力？

所以，我認為更聰明的路子，是「嵌入舊系統」。

你看抖音已經在這么干了。比如你發圖片的時候，會自動彈出各種「AI 特效」，點一下就能把靜態圖片變成動態視頻。

這個過程里，你都不會意識到自己在用 AI，只會覺得「哦，抖音又出了個新玩法」；這是最厲害的地方：AI 能力被埋進熟悉的流程里，用戶無縫接受。

我說的夠詳細了吧？

反過來，其他平臺能不能學？當然能。視頻生成模型完全可以拆成一堆小功能：自動加字幕、生成過場動畫、補一段配音、甚至搞個「客串」朋友的特效。

不需要學習新 App，不需要重新注冊賬號，也不用換生態，就在自己常用的平臺里點兩下能玩起來，這比單獨做一個 To C 應用更接地氣。

說白了，路徑不同，但邏輯相通：

都要讓用戶順手、低門檻地上手，并且，在用的過程中不斷給模型回數據。只不過，Sam的打法是自己做入口，中國的機會是在已有入口上「長出新手」。

所以，要我提煉方法論的話，說三點：

一，單點原則，先把模型拆成能落地的小組件、小應用，先占住一個點。別喊通用，通用不好做優化，變量太多，抽卡行為變化太大。

二，工作流原則，怎么讓別人用起來，用得順手，流程不斷，數據才能源源不斷回流；第三點，就生態了。單點只是開頭，慢慢長出產品矩陣，才能形成真正的壁壘。

說到底，點要準，流要順，盤子才會大。你怎么看？