作为 OpenAI 在视频生成领域的王牌，Sora 2 曾被寄予厚望。奥特曼还为其加入社区等社交功能可查的实盘配资公司，在 OpenAI 内部，Sora 2 甚至被视为能颠覆现有短视频格局的"核武器"。
然而，短短两个月的时间，市场就给出了最冰冷的反馈。
近日，硅谷风投机构 a16z 合伙人 Olivia Moore 在社交媒体上爆料称，Sora 的下载量仍在增长，但早期用户留存率数据（如下所示，与 TikTok 对比）看起来相当疲软。
Olivia Moore 晒出一张 APP 数据监测服务 SensorTower 的截图：Sora 的 30 天用户留存率 1%，60 天用户留存率 0%。
"这说明这种模式确实很火，而且有一批重度用户在制作和导出 Sora 的视频。但是，大多数用户并没有坚持使用这款应用。"她说。
这不仅是一次产品的滑铁卢，更是给" AI 技术强行嫁接社交属性"模式泼了一盆冷水。
Sora 2 凭借 OpenAI 的金字招牌，在发布初期通过取消邀请制和全平台铺量，轻松实现了 iOS 首周百万安装、Android 首日 47 万下载的爆发式增长，一度霸榜 App Store。
可 Sora 2 给用户带来的是什么呢？极低的成片率、每天却仅有 30 个短视频的免费额度，以及达到免费上限后，高昂的额外生成费用。
因此，当新鲜感褪去，Sora 留下的只有算力黑洞和有待商榷的商业逻辑。
01
Sora 2 的发布可以说是 2025 年 AI 圈最受关注的事件之一。
Android 版本的表现尤其抢眼。根据 winsomemarketing 的数据，Sora 2 上线首日，其在美国、欧洲等这七个市场获得了 47 万次下载。其中美国市场一家就贡献了 29.6 万次下载，占据了总量的 63%。这个数字比 iOS 版本首日的下载量高出 327%。
iOS 版本的数据同样亮眼。首周安装量达到 100 万，Sora 2 一度登顶 App Store 免费应用榜单，成为当时最热门的应用。
这样的开局让 OpenAI 内部感到振奋。取消邀请制的决定看起来是正确的，全平台同步发布的策略也收到了预期效果。从下载数据来看，Sora 2 完全具备成为现象级应用的潜力。
但好景不长。火爆的下载数据背后，隐藏着用户快速流失的危机。
iOS 版本的 App Store 排名开始持续下滑。从免费榜第一名，到第二名，再到第三名，最终跌至第四名。这个下滑过程持续了不到两周时间。祸不单行，不只是新用户的增长速度在放缓，已经下载的用户中，大部分人甚至不再使用 Sora 2。
最开始在今年九月发布时，Sora 2 采用的是封闭测试，仅限于内部红队测试和少数受邀艺术家使用，想要用 Sora 2 生成视频，必须获取邀请码。虽然存在几个无限使用次数的"公开邀请码"，但都只是短期存在，超过一定时间后就会失效。
为了能获客，在十月底的时候，OpenAI 决定在美国、加拿大、日本和韩国这几个特定市场率先拿掉邀请码机制，所有用户均可免费注册，并免费使用。
更致命的数据来自用户留存率。根据 2025 年 11 月的统计数据，Sora 2 的 30 天用户留存率不足 1%。这意味着 100 个下载了应用的用户中，一个月后只有不到 1 个人还在继续使用。到了 60 天，这个数字更是接近 0%。
作为对比，根据艾瑞咨询的数据，抖音 30 天留存为 48.7%，快手为 46.2%。即使是一些表现平平的社交应用，30 天留存率也能保持在 15% 到 20% 之间。
虽然，大部分手机 APP 在安装后，三天就会流失 77% 的日活跃用户，30 天内流失 90% 的用户已经算是正常水平。但 Sora 2 连这个"正常水平"都没有达到，它的流失速度远超行业平均。
下载量与留存率之间的巨大落差，揭示了一个残酷的现实：用户的好奇心可以带来安装，但无法转换为持续使用的黏性。
从霸榜到跌落，Sora 2 只用了两个月的时间。这个速度快得让人措手不及，也让整个 AI 视频生成行业开始重新审视一个问题：技术的先进性，真的能够直接转化为产品的成功吗？
02
Sora 2 留存率低的根本原因，在于它还没有从"玩具"进化成"工具"。
生成质量的不稳定是最直接的问题。winsomemarketing 的团队在实际测试中发现，Sora 2 生成的视频中，真正可以用于实际发布的内容命中率只有 5% 到 10%。
这意味着用户需要生成 10 个视频，才有可能得到 1 个满意的结果。剩下 90% 的生成内容，都不能使用。
这个命中率对于一个生产工具来说是致命的。因为内容创作者需要的是稳定、可预测的输出。他们输入一段文字描述，希望得到的视频至少能够基本符合预期，然后再进行细节调整。而不是靠运气生成内容。
渲染时间是另一个问题。生成一个视频往往需要等待几分钟。
虽然说这不是什么大事，但是如果叠加上 90% 的失败率，用户可能需要花费大半个小时甚至更长时间，才能得到一个勉强可用的视频。这对于使用者来说，简直和坐牢一样。
技术层面的不达标有其根本原因。视频生成的本质是连续的图片生成，这就需要强大的图像生成模型作为基础。但 OpenAI 自己的图片生成能力还停留在 GPT-4o 时代，这个基础能力的限制直接影响了视频生成的质量上限。当用户对单帧画面质量都不满意时，连续播放的视频自然更难让人满意。
更关键的是，Sora 2 缺乏精细的编辑功能，用户无法直接在应用内进行修改视频，只能修改提示词，然后重新生成，期待下一次的结果能够更好。
其最直接的表现就是画面质量的不稳定。
有时候人物的面部表情会出现奇怪的扭曲，有时候物体的运动轨迹不符合物理规律，有时候背景和前景的融合显得生硬。这些问题不是偶然出现，而是随机分布在大部分生成结果中。用户无法预测哪个生成会出现问题，也无法通过调整提示词来完全避免这些问题。
Sora 2 有一个功能叫做 Cameos，这是为了解决视频中角色不连贯，让上一个分镜中的人物长得和下一个分镜中一样。
你只需要对着手机录一段十几秒的视频（包含声音和面部表情），Sora 2 就会把你的样貌、声音，甚至微表情提取出来，生成一个专属的"演员模型"。
这个功能看起来很有趣，不过却给 Sora 2 带来了大量的法律纠纷。
Cameo 这个词的意思是客串，而刚好就有这么一家提供名人定制视频服务的公司叫作 Cameo。你只要付钱，就可以让上面的明星专门为你（或你的朋友）录一段祝福视频。
但是这家公司认为，OpenAI 使用" Cameos "这个名称侵犯了自己的商标权，并且对 OpenAI 提起诉讼。虽然 OpenAI 表示不认为有人可以独占" Cameo "这个词，但这场法律纠纷还是影响了功能的推广。
更致命的问题是，Sora 2 的社区功能简直是一场灾难。
用户在抖音、快手、B 站上创作内容，好的视频会得到更多的展示，而用户的点赞、评论、收藏、转发会提高这些视频的展示位。
但是在 Sora 2 里，一些优秀高赞的作品不会得到展示，相反，一些没有意义、低质量、低创意，甚至没有获得任何点赞的作品会得到展示。
而且 Sora 2 的社区机制还有明显缺陷。视频虽然可以重新剪辑，但是播放过程中不能暂停，也不能像图片页面那样提供视频的提示词。更加令人费解的是，Sora 2 社区只能点赞，没有评论和收藏这样的基本功能。
还有一点，Sora 2 的社区没有任何筛选功能，仅有一个功能叫作"搜索相似词条"，不过这个功能做的体验也是糟糕至极。
实际使用过程中，在一个魔法女巫的 AI 视频中点击搜索相似词条功能后，出来的是坦克、月球以及一些历史人物。
技术不成熟、社交属性缺失、社区机制低效，这些因素合在一起，让 Sora 2 始终停留在"玩具"阶段。
而当一个产品只是玩具时，留存率接近 0% 就成了必然结果。
03
Sora 2 面临的不仅是产品问题，更是商业化困境。
OpenAI 的 Sora 负责人比尔 · 皮布尔斯（Bill Peebles）公开承认，Sora 2 当前的模式"完全不可持续"。
最初，OpenAI 给每个用户每天 30 个免费视频生成额度。皮布尔斯以为这个数量已经足够了，毕竟生成一个视频需要时间，用户应该不会频繁使用。但现实很快打脸。
OpenAI 的回应是推出付费增值服务。用户可以花 4 美元购买 10 个额外的视频生成额度，Pro 用户的每日上限则提高到 100 个。看起来这是一个合理的商业化尝试，让愿意付费的用户获得更多使用机会。
但这只是权宜之计。皮布尔斯说，根本问题在于 GPU 算力短缺。
生成一个 AI 视频需要消耗大量算力。Sora 2 使用的模型参数量巨大，每次生成都要调用昂贵的 GPU 资源。OpenAI 每天要为 Sora 2 的运营支付 1500 万美元，这个数字令人震惊。每天 1500 万美元，一个月就是 4.5 亿美元，一年接近 55 亿美元。
这样的成本结构下，OpenAI 必须找到相应的收入来源。但现实是，不足 1% 的用户留存率意味着绝大部分下载用户很快就放弃了使用。
他们不会成为付费用户，不会持续消耗算力，也不会为 OpenAI 带来任何收入。那些持续使用的重度用户虽然消耗了大量算力，但他们的付费金额远远无法覆盖成本。
皮布尔斯明确表示，未来必须削减免费额度，以降低产品成本。
问题是，降低免费额度会进一步降低用户留存。那些本来就不怎么用 Sora 2 的用户，如果发现免费额度从 30 个降到 10 个甚至更少，可能会直接卸载应用。而那些需要大量生成的用户，面对更高的使用成本，也会开始寻找替代方案。
OpenAI 现在处于一个两难境地。维持现有的免费额度，成本不可持续。降低免费额度，用户会加速流失。提高付费价格，市场接受度会降低。这个死结很难解开。
知识产权侵权问题更加复杂。用户可能会用 Sora 2 生成包含版权内容的视频，比如著名角色、知名场景、受保护的艺术作品。
OpenAI 必须对生成内容进行审核，限制用户可以创作的内容类型。但这种限制又会影响用户体验，降低 Sora 2 的实用性。
OpenAI 已经多次调整内容生成政策，反复限制用户可以生成什么样的视频。每一次调整都会引发用户不满，因为他们发现很多原本可以生成的内容现在被禁止了。
历史似乎在重演。
Sora 1 时期，OpenAI 虽然技术领先，开创了视频生成的先河，但最终被国内的即梦、可灵这样的产品在体验上反超。
这些竞争对手可能技术能力不如 OpenAI，但他们更注重用户体验，更愿意根据市场反馈快速调整产品。结果是，技术先进的 Sora 1 没能在市场上占据主导地位。
现在 Sora 2 面临同样的局面。OpenAI 拥有最先进的视频生成技术，但如果无法将技术优势转化为良好的用户体验，无法建立可持续的商业模式，那么其领先的地位将不复存在。
奥特曼此前曾表示，"让用户持续使用"和"避免过度成瘾"之间找到平衡。但是现在回过头来再看，显得有些讽刺，因为 Sora 2 现在连让用户持续使用都做不到，谈何成瘾？
但从另一个角度看，奥特曼的担忧反映了 OpenAI 的价值观困境。他们希望 Sora 2 能够吸引用户、留住用户，但又不想像抖音、快手那样通过算法和机制让用户"上瘾"。
这些短视频产品之所以成功，正是因为它毫不掩饰地追求用户停留时长。每一个功能设计都在引导用户继续刷视频，推荐算法精准到让人难以离开。
这种策略虽然饱受批评，但确实有效。OpenAI 想要避免这条路，却还没有找到替代方案。
算力成本、内容审核、法律合规、产品体验、商业变现，OpenAI 需要同时解决多个难题。而这些难题之间往往相互矛盾。提升体验需要更多算力，但算力成本已经难以承受。开放更多功能会面临法律风险，但限制功能又会损害用户体验。追求用户留存可能导致过度成瘾，但不追求留存产品就会失败。
目前来看，整个 AI 视频生成赛道都还处于商业化探索的早期阶段。各家公司都在烧钱推广，都在寻找可行的商业模式，但没有人真正找到答案。
Sora 2 的困境不是个例，而是行业普遍面临的问题。
只是对于 OpenAI 来说，这个困境来得太快了。从产品发布到留存率归零，只用了两个月时间。
同时 OpenAI 也给整个行业敲响了警钟：技术领先不等于产品成功，下载量不等于用户留存，融资能力不等于商业模式。
距离健康的盈利模式可查的实盘配资公司，AI 视频生成行业还有很长的路要走。
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