Sora退場之后

幾天前，OpenAI毫無預兆地宣布將關停AI視頻生成模型Sora。

從兩年前橫空出世時被寄予“改變影視工業”的厚望，到如今黯然退場，Sora生命周期之短、轉折之突兀，令人唏噓。

在硅谷，標志性項目的關停往往具有風向標意義——如同蘋果在十年長跑后決然放棄造車計劃，Meta大幅縮編曾視若生命的元宇宙實驗室，這些項目的隕落常伴隨企業乃至行業戰略轉向。

透過OpenAI的取舍與布局，可以窺見美國AI產業正在發生的變化。

譚主采訪了多位AI行業人士，包括長期穿梭于中美AI圈的研究者和身處一線的從業者。從他們分享的細節中，可以發現一些線索。

“資源”，是業內人士反復提及的詞，也是理解這一切變化的起點。

曾接觸過OpenAI、Meta等美國頭部AI企業研發人員的專業人士告訴譚主，業內目前有一個普遍共識是，人工智能的競爭歸根結底是資源的競爭。如果人才、資金和算力都充足，AI公司通常會在多個技術方向上同時下注。

而OpenAI關停Sora，則是資源變得稀缺的結果。

先看最底層的算力問題。

這兩年美國一直在講要建更多數據中心、繼續擴張算力，但現實是供給始終追不上需求增長。根據高盛測算，美國數據中心算力供需缺口正呈現常態化趨勢，未來幾年預計也將長期維持在約10吉瓦的水平。

更關鍵的是，大量新建項目卡在電力與基礎設施環節，最終恐怕也難以落地。

落到OpenAI身上，問題更加突出。

OpenAI有個特點是，它沒有自建的數據中心，核心算力依賴與微軟等供應商的合作。

2025年，OpenAI總裁提到，公司內部分配GPU已變成一種“非常痛苦”的過程，甚至需要專門的小團隊盯著每個項目何時結束，好把騰出的算力重新分配給新項目。

也正是在這時，第二重壓力開始顯現：AI行業正在進入新的資本周期。

相比過去的“先投入、再驗證”，投資者開始強烈要求可衡量的商業回報。

｜｜美國咨詢公司調查顯示，53%的投資者期望在六個月內獲得回報。

｜｜超過70%的首席信息官明確表示，如果無法在2026年年中前證明AI的商業價值，相關預算將被削減。

當資本要求變高、算力變得昂貴且稀缺時，公司內部就不得不做選擇。對當下的美國AI企業而言，這一變化尤為劇烈。

據估算，Sora生成一段10秒視頻的成本是1.3美元，假設用戶每天生成1130萬個視頻，單日算力成本約1500萬美元，而實際收入遠低于此。

Sora，只是這個“取舍邏輯”下的一個縮影：

｜｜最近一個月，被調整的還有ChatGPT原生的快捷支付功能等。

｜｜同一時間，OpenAI宣布與美國國防部達成協議，將OpenAI的模型部署在軍方機密網絡中。

這些被砍掉的項目有共同特征：消費級定位、算力消耗極高、用戶增長停滯、短期回報模糊。

這背后，是美國AI行業正在經歷一輪結構性調整：

｜｜Meta在2026年3月宣布，計劃于6月15日關閉Horizon Worlds在VR頭顯上的支持。大部分預算投入AI基礎設施、可穿戴設備和移動端等方向。

｜｜Amazon宣布關閉Amazon Fresh和Amazon Go實體店實驗項目，同時停止Amazon One掌紋支付系統。

｜｜AI數據標注領域頭部公司Scale AI在2025年7月重組了團隊，增加資源到企業和政府銷售，并將數據標注業務的重點放在最賺錢的機會上。

美國AI行業正在形成一種共識，要優先保障高毛利項目，減少在消費級創新上持續投入。

那么，什么樣的項目是“高毛利”的？

不久前，OpenAI與美國國防部達成協議，將先進模型部署在軍方機密網絡中。

這一選擇的特殊之處，在于突破了兩條底線。

｜｜一是OpenAI自己的底線。OpenAI曾反復強調不會為大規模國內監控或自主武器系統提供技術支持，現在卻改變了自己的立場。

｜｜二是行業的底線。另一家美國頭部AI企業Anthropic正因堅守這條底線，被五角大樓列為“供應鏈風險”，OpenAI就是在同一時間接盤的。

這揭示了美國AI下一步發展的危險動向：曾經不敢碰的領域，現在要碰了；曾經堅守的底線，現在要突破了。

參加了14輪中美人工智能對話的陳琪告訴譚主，美國戰略界和企業的主流極力鼓吹開展AI“軍備競賽”，追求相對于其他國家的絕對優勢。

尤其是過去一年，本屆美國政府徹底顛覆了上屆政府“安全、可靠、值得信賴的AI”理念，轉向“贏得AI競賽”，將打敗其他國家置于絕對核心。

這為資本與軍方的深度捆綁鋪平了道路。

在“贏得競爭”的壓力下，曾經設下的邊界正在被重新劃定，國防部便成了一個極具吸引力的合作伙伴。

縱向看，在面對消費者（To C）、面對企業（To B）和面對公共部門（To G）三大方向上，公共部門正在成為AI最后的“藍海”。

部署進度上，美國公共部門專業人士使用人工智能的頻率，遠低于大多數美國人。這意味著巨大的未開發空間。

這也意味著，公共部門還沒進入“回報考核”的階段。在這里，預算來自撥款而非盈利要求，周期更長、資金更穩、風險容忍度也更高。

橫向看，公共部門中，國防部合作意愿最高。

根據一項對美國聯邦政府合同的數據統計，國防部有超過70%的聯邦政府人工智能合同。僅在2022年9月至2023年8月，國防部人工智能合同金額就增長了1500%。

曾與美國智庫、軍方等代表團交流過的劉偉告訴譚主，根據他的觀察，企業選擇與軍方合作，一方面是出于現實經營壓力，另一方面，也想通過軍方這塊“試驗田”實現技術突破。

這種合作是美國構建AI霸權的關鍵一環——它將技術研發與軍事能力深度綁定，用公共資金為資本開路，再用技術優勢反哺軍事霸權。

而代價，正在浮出水面。

原本，美國政府AI部署緩慢，有其內在邏輯。

公共部門不像私營部門，AI目前的某些缺陷——AI幻覺、準確率不足等，在私營場景中可能只是體驗問題，在公共部門卻可能演變成社會問題：

｜｜ 統計部門：用AI輔助數據處理能大幅提高效率，但一旦出現 AI 幻覺導致數字出錯，可能直接影響經濟民生；

｜｜ 農業、能源等部門：AI可輔助科學研究與資源分配，但 AI 幻覺可能導致錯誤的模型預測；

｜｜ 國防領域：此前部分AI項目出現目標識別系統在惡劣天氣下的準確率僅約30%的問題，涉及人命的決策一旦出錯，后果無法挽回。

現在，這種謹慎正在被放棄。

國防部更是采取了“邊用邊改”的激進路線——將AI快速投入實戰場景，通過實際反饋來迭代優化。這種做法本身，就是在用人命風險換取技術迭代速度。

劉偉告訴譚主，尤其是他接觸到的美國中低級軍官，他們是真正在前方打仗的那群人，他們對人工智能的軍事化應用相當積極，普遍認為其有助于提升作戰能力與戰略規劃水平。

到這里，便可以看出OpenAI的選擇背后，折射出美國AI霸權構建的危險動向：

資本追求回報，美國政府尋求軍事優勢，雙方在AI領域相互妥協、相互借力，共同突破了倫理與安全的底線。

美國已經選擇將AI優先配置于軍事領域。下一次，邊界又將被推向哪里？