OpenAI 在 Sora 上每天花费 1500 万美元。总收入 200 万美元。

核心要点

• Sora 在上线六个月后夭折：OpenAI 于 2026 年 3 月 24 日关停了其 AI（人工智能）视频应用，其应用内总收入仅为 $2.1 million，而估计峰值推理成本高达每天 $15 million。
• 推理成本墙是结构性的：生成一段 AI 视频所消耗的计算量，是一场 ChatGPT 文本对话的 10–50 倍。截至 2026 年 3 月，没有任何定价模式能在消费者规模上弥合这一差距。
• 这是铱星（Iridium）剧本：1999 年，摩托罗拉（Motorola）的 Iridium 卫星电话系统耗资 $5 billion 建成，且运行完美。它在九个月内破产，因为通话费用高达每分钟 $5，而地面蜂窝通信已降至几美分。Sora 死于同一种病：技术完美，经济无解。
• 消费级 AI 面临清算：如果坐拥数十亿美元支持的 OpenAI 都无法让视频生成盈利，那么整个重算力消费级 AI 产品类别都收到了警告。

六个月、$2.1 Million，以及一具价值 $1 Billion 的尸体

2026 年 3 月 24 日，OpenAI 在 X 上发布了一则告别帖：“我们要和 Sora 应用说再见了。”

声明客气、感激，却完全回避了关键数字：Sora 整个生命周期的应用内购买收入总计为 $2.1 million。

这不是笔误。210 万美元。总计。在六个月内。来自一款在 2025 年 9 月上线后 24 小时内就冲上 App Store“照片与视频”类别榜首、并于 11 月达到 333 万次下载峰值的应用。

与此同时，Cantor Fitzgerald 分析师 Deepak Mathivanan 估计 Sora 的峰值推理成本约为每天 $15 million，即每生成一段视频片段约需 $1.30 的计算成本。 按这一烧钱速度，Sora 六个月的总收入甚至撑不过三个半小时的峰值计算。

$\text{Hours of compute covered by total revenue} = \frac{\$2.1\text{M}}{\$15\text{M/day}} \times 24 \approx 3.4 \text{ hours}$

2025 年 12 月签署的 $1 billion Disney 授权协议——涵盖 Disney、Marvel、Pixar 和 Star Wars 的角色授权——也已作废。资金从未实际流转。

OpenAI Sora 负责人 Bill Peebles 在社交媒体上承认，“目前的经济状况完全不可持续。”

这不是一个关于产品失败的故事。而是关于每一款重算力消费级 AI 产品都将撞上的结构性壁垒。

推理成本墙：视频为何让算不过账

要理解 Sora 为何夭折，你需要先弄清训练模型与运行模型之间的区别。

训练是一次性成本。你投入数亿美元教会模型理解视频，之后这笔成本会在所有用户身上永久摊销。本网站曾深入报道的超大规模资本支出周期，主要就是一个关于训练与基础设施的故事。

推理是按次计费的成本。用户每次点击“生成”，模型就会运行。而视频推理是个怪兽。一段高质量视频所需的计算量，是一场普通 ChatGPT 对话的 10–50 倍。 一名用户每月生成 20 段视频所消耗的计算量，超过一千次文本会话。

以下是压垮 Sora 的算账逻辑：

ChatGPT 之所以可行，是因为文本推理足够便宜，每月 $20 的订阅费即可覆盖成本。 Sora 之所以崩盘，是因为视频推理贵了 10–50 倍，但用户不愿多付 10–50 倍。他们期望它和文本一样被打包提供，或者足够便宜。

这就是推理成本墙：重算力 AI 的运行成本与消费者愿意支付的使用费用之间的差距。对文本 AI 而言，这个缺口已经弥合。对视频 AI，还没有。

留存崩塌：无人回头

成本只是问题的一半。另一半是，没有人需要反复使用 Sora。

到 2026 年 2 月，注册 Sora 的用户中每月回访的已不到 5%。 下载量从 2025 年 11 月的 333 万骤降至 2026 年 2 月的 113 万，三个月内下跌 66%。

模式很清楚：用户会为了某个特定项目或一时好奇生成少量片段，然后不再回头。AI 视频生成本质上是偶发性的，而非习惯性的。 你不会像打开 ChatGPT 那样在早餐时打开 Sora。只有当你需要为演示或社交帖子生成一段视频时才会使用，然后可能几周都不再碰它。

这意味着 Sora 每天烧掉估计 $15 million，去服务一个既在萎缩又几乎不活跃的用户群。 相比之下，ChatGPT 据称拥有 9 亿周活跃用户，他们产生反复、习惯性的需求，足以支撑其基础设施。

而竞争护城河几乎瞬间蒸发。Runway Gen-3 于 2025 年 10 月推出，Kling 2.0 在 11 月推出，Google Veo 2 在 2026 年 1 月推出，它们都在几个月内达到了相当或更优的质量。 当 OpenAI 试图扩大 Sora 的开放范围时，画质急剧下降，用户也注意到了。没有切换成本、没有数据锁定，也没有网络效应。

铱星对照：完美技术，不可能的经济学

这一幕以前就发生过。

1998 年，摩托罗拉推出了 Iridium，一个造价 $5 billion 的卫星电话网络。 它完全达到了宣传效果：你可以在地球上任何地方打电话，从太平洋中央到珠穆朗玛峰顶。这项技术是真正的工程胜利。

它在 1999 年 8 月 13 日破产，距上线仅九个月。

技术不是问题。经济才是。Iridium 手机售价 $3,000，通话费最高达每分钟 $5。 与此同时，地面蜂窝网络迅速扩张，价格降至每分钟几美分。Iridium 预测会有 50 万用户，实际只获得 1 万。

破产后，Iridium 以 $25 million 出售，原始投资者损失了 99.5%。 卫星继续运行。新东家重组了业务，瞄准利基市场（海事、军事、偏远工业），并将 Iridium 打造成一家盈利公司，2024 年收入达 $831 million。

与 Sora 的类比惊人地精确：

铱星的教训不是说卫星电话很愚蠢。而是说，当一种更便宜的替代方案已经覆盖绝大多数使用场景时，用昂贵技术服务大众市场的经济账就不成立。 Sora 的“更便宜替代方案”不是另一款视频生成器，而是文本。

灰色地带：成本在下降，只是不够快

说到这里，Sora 的悲观主义者需要先踩一脚刹车。

AI 推理成本一直在暴跌。2022 年底，运行 GPT-4 级别模型的成本约为每百万 token $20。到 2026 年初，同等性能仅需每百万 token $0.40，三年多时间里下降了 1,000 倍。

Gartner 在 Sora 关停次日、即 2026 年 3 月 25 日发布预测，预计到 2030 年，万亿参数模型的推理成本将再下降 90%。

四种复合力量在推动这一下降：硬件效率提升使每一代 GPU（图形处理器）的吞吐量增加 2–3 倍；软件优化将 GPU 利用率从 30–40% 推升到 70–80%；MoE（混合专家模型）等模型架构改进使每个 token 的计算量降低 3–5 倍；量化技术将内存需求削减 2–4 倍。

问题不在于 AI 视频是否会变得可负担，而在于何时。即便在 2026 年 3 月的成本基础上再提升 10 倍，每段约 $0.13 的视频生成成本，仍然无法达到广告或廉价订阅可以消化的规模。 要达到低于 1 美分的生成成本——消费级经济才开始有喘息空间——很可能需要 Gartner 预测的到 2030 年再降 90%。

Iridium 的后续故事在这里很有启发。卫星通信没有消亡。它变得更便宜，找到了利基市场，最终变得可行。截至 2018 年，Iridium 已服务超过 100 万用户。

但这花了 20 年时间，以及对商业模式的彻底重构。

消费级 AI 视频也将遵循类似轨迹。技术会存活下来。经济账最终能算得过来。但在当下与未来之间填补缺口的公司会流血。

下一个倒下的会是什么：消费级 AI 的清算

Sora 不是最后一个牺牲品。它是煤矿里的金丝雀。

每一个依赖重度推理的 AI 产品都面临同一堵墙。当你走出文本，经济账会变得更差：

离文本越远、越接近富媒体，经济账就越差。计算强度每上一个台阶，都会撞上同一堵推理成本墙。而二十年的免费互联网服务已经让消费者习惯了 AI 应该便宜甚至免费。

这将导致结构性分裂：AI 将成为企业工具，而非消费产品。 企业能够承受更高的单用户成本，因为 AI 视频工具可以替代一个视频制作团队。消费者则不能，也不愿。

OpenAI 似乎明白这一点。其官方声明提到将转向“世界模拟研究，以推动机器人技术发展，帮助人们解决现实世界中的物理任务。”

翻译一下：就是那些客户付得起计算账单的企业和工业应用。

IPO 账本：Sora 为何必须现在死去

这里有一个战略维度，是“产品失败”叙事所忽略的。

OpenAI 正在为 IPO 做准备。

在 Sora 上烧掉的每一美元算力，都是本可以通过真正赚钱的 ChatGPT 创造收入的一美元。

在行业资本支出预算已经捉襟见肘的情况下，计算资源分配是一场零和博弈。

关停 Sora 不只是止损。这是投资组合优化。OpenAI 选择将 Sora 的 GPU 容量转回 ChatGPT 及其 API（应用程序接口）业务，那里的单位经济账才算得过来。对于一家瞄准 IPO 的公司来说，这是理性的：通过关闭烧钱炉，向投资者展示一条盈利之路。

Disney 协议的破灭进一步印证了这一点。$1 billion 的投资听起来很大，但它不会改变 Sora 的单位经济。如果每生成一段视频成本是 $1.30，而用户每月只愿付几美元，那么再多的 Disney IP 也改变不了算式。

给 AI 投资者的铱星法则

每一个科技泡沫都遵循同一模式：建设基础设施，发现经济账不成立，崩盘，然后在废墟上重建。Iridium 的 $5 billion 亏损变成了一笔 $25 million 的收购，后者如今成为一家年收入 $831 million 的公司。

基础设施不会消失。消失的是投资者。

对于当下评估 AI 公司的人来说，铱星法则很简单：把技术问题与经济问题分开。 “这个 AI 模型有用吗？”与“这个 AI 模型能否创造超过运行成本的收入？”是两个不同的问题。Sora 对第一个问题回答了“是”，对第二个回答了“绝对不是”。

能够穿越推理成本墙的公司，是那些服务于付得起算力账单的客户：企业、政府和专业化行业。

那些押注大众市场消费级 AI 视频、音乐和实时生成、并以订阅价销售的公司，正在蜂窝时代建造 Iridium 手机。

技术是真实的。成本在下降。但 2026 年 3 月的推理成本与消费级可行性所需成本之间的差距，是以年为单位、而非以月为单位来衡量的。

Sora 提前六个月抵达了一场要到十年末才会开始的派对。