2025年秋，OpenAI携Sora 2重磅入局AI视频生成赛道，凭借OpenAI的金字招牌与“颠覆短视频格局”的行业期待，这款被内部称作“核武器”的产品，一上线便掀起下载狂潮。然而，短短两个月后，硅谷风投机构a16z合伙人Olivia Moore曝光的SensorTower数据，给这场狂欢泼下最刺骨的冷水：Sora 2的30天用户留存率仅1%，60天留存率近乎为0%。
一、开局即巅峰：百万下载背后的虚幻繁荣
Sora 2的发布，堪称2025年AI圈最受瞩目的事件。为了快速抢占市场，OpenAI摒弃了Sora 1时期的封闭测试模式，在十月底于美国、加拿大、日本、韩国等核心市场取消邀请制，全面开放免费注册，同时启动iOS与Android全平台铺量策略。这一决策初期收效显著，数据表现堪称惊艳。Android版本的表现尤为抢眼。据winsomemarketing统计，Sora 2 Android版上线首日，在美、欧等七个核心市场的下载量便达47万次，其中美国市场贡献29.6万次下载，占比高达63%，这一数字较iOS版本首日下载量高出327%。而iOS版本同样不负众望，首周安装量突破100万次，成功登顶App Store免费应用榜单，成为当时现象级的热门应用。
火爆的下载数据让OpenAI内部倍感振奋，取消邀请制、全平台同步发布的策略似乎完全奏效。从表面来看，Sora 2具备了成为现象级应用的所有潜力——强大的技术背书、爆发式的用户增长、极高的行业关注度。但鲜有人注意到，这场繁荣从一开始就埋下了隐患：用户的涌入更多源于对AI视频生成技术的好奇心，而非对产品本身的核心需求。
好景不长，虚幻的繁荣很快褪去。上线不到两周，Sora 2在App Store免费榜的排名便开始持续下滑，从榜首一路跌至第四名；新用户增长速度大幅放缓的同时，已有用户的流失速度更是远超行业平均水平。艾瑞咨询数据显示，抖音30天用户留存率为48.7%，快手为46.2%，即便是表现平平的社交应用，30天留存率也能维持在15%-20%之间。而SensorTower的监测数据显示，Sora 2的30天用户留存率不足1%，60天留存率更是近乎0%。
要知道，行业内多数APP在安装后三天会流失77%的日活跃用户，30天内流失90%用户已属正常水平，但Sora 2连这一“底线”都未能达到。下载量与留存率的巨大落差，揭开了一个残酷的真相：好奇心可以驱动用户完成安装，但永远无法转化为持续使用的核心黏性。
二、核心症结：停留在“玩具”阶段的产品困局
Sora 2留存率暴跌的根本原因，在于其始终未能从“猎奇玩具”进化为“实用工具”。对于用户而言，一款产品若无法解决实际需求、提供稳定价值，即便有顶尖技术背书，也终究难逃被卸载的命运。而Sora 2在产品体验上的诸多硬伤，更是将用户一步步推向了对立面。生成质量不稳定是最致命的硬伤。winsomemarketing团队的实际测试显示，Sora 2生成的视频中，真正可用于发布的内容命中率仅为5%-10%。这意味着用户平均需要生成10个视频，才有可能得到1个满意的结果，其余90%的内容均因各种问题无法使用。对于内容创作者而言，这种“靠运气生成”的模式完全无法满足其对稳定、可预测输出的需求——他们需要的是输入文本描述后，能得到基本符合预期的视频，再进行细节调整，而非无休止地重复生成、等待。
渲染时间长则进一步放大了这种糟糕体验。生成一段视频往往需要等待数分钟，叠加90%的失败率后，用户可能要花费半小时甚至更久，才能得到一个勉强可用的作品。更关键的是，Sora 2缺乏精细的编辑功能，用户无法在应用内直接修改视频，只能反复调整提示词重新生成，体验极差。
这种技术层面的不达标，根源在于OpenAI自身的基础能力限制。视频生成的本质是连续的图片生成，需要强大的图像生成模型作为支撑，但OpenAI的图片生成能力仍停留在GPT-4o时代，这直接决定了视频生成的质量上限。实际使用中，人物面部表情扭曲、物体运动轨迹违背物理规律、背景与前景融合生硬等问题屡见不鲜，且这些问题随机分布在大部分生成结果中，用户既无法预测，也难以通过调整提示词规避。
若说技术不成熟是“先天不足”，那社交功能的缺失与社区机制的低效，便是“后天失养”。为了提升用户黏性，OpenAI特意为Sora 2加入了社区功能，却没想到成为了“灾难现场”。在抖音、快手等成熟短视频平台，优质内容会通过点赞、评论、收藏、转发等互动数据获得更多曝光，形成良性循环；但在Sora 2的社区中，优质高赞作品无人问津，低质量、无创意的作品却能获得推荐位。
技术不成熟、社交属性缺失、社区机制低效，三大问题叠加，让Sora 2始终被困在“玩具”的定位中。当用户的猎奇心理消退后，留存率近乎0%也就成了必然结果。
三、两难困境：不可持续的商业化死结
比产品体验更棘手的，是Sora 2无解的商业化困境。OpenAI负责Sora项目的比尔·皮布尔斯（Bill Peebles）曾公开承认，Sora 2当前的运营模式“完全不可持续”，而这一切的核心，在于高昂的算力成本与极低的用户留存率之间的尖锐矛盾。AI视频生成是典型的“算力黑洞”。Sora 2采用的模型参数量巨大，每次生成都需要调用昂贵的GPU资源，这使得OpenAI每天要为Sora 2的运营支付高达1500万美元的成本——这意味着每月成本约4.5亿美元，每年接近55亿美元。如此惊人的成本，要求OpenAI必须找到稳定的收入来源，但不足1%的用户留存率，让这一目标变得遥不可及。
最初，OpenAI为每位用户设定了每天30个免费视频生成额度，皮布尔斯原本认为这一数量已足够，毕竟生成视频需要时间，用户不会频繁使用。但现实很快打脸，大量用户的高频使用让算力消耗远超预期。为了缓解压力，OpenAI推出了付费增值服务：用户花4美元可购买10个额外生成额度，Pro用户每日上限提升至100个。但这只是治标不治本的权宜之计。
从用户结构来看，绝大部分下载用户在短期内便放弃使用，自然不会成为付费用户；少数持续使用的重度用户虽消耗了大量算力，但其付费金额远不足以覆盖成本。皮布尔斯坦言，未来必须削减免费额度以降低成本，但这又会陷入新的恶性循环：降低免费额度会进一步降低用户留存，原本就使用频率不高的用户可能直接卸载，重度用户也可能因使用成本上升而寻找替代方案。
知识产权侵权问题则让商业化之路雪上加霜。用户可能通过Sora 2生成包含版权内容的视频，如著名角色、知名场景、受保护艺术作品等，这迫使OpenAI必须加强内容审核，限制用户的创作范围。但这种限制又会损害用户体验，降低产品实用性——OpenAI多次调整内容生成政策，每一次限制都引发用户不满，陷入“审核从严则流失用户，审核宽松则面临侵权风险”的两难。
历史似乎正在重演。Sora 1时期，OpenAI虽凭借技术优势开创了AI视频生成的先河，但最终被国内即梦、可灵等更注重用户体验的产品在市场上反超。如今Sora 2面临着同样的局面：拥有最先进的技术，却无法将其转化为良好的用户体验和可持续的商业模式，领先地位岌岌可危。
四、行业警钟：AI产品成功的核心逻辑
奥特曼曾表示，希望在“让用户持续使用”和“避免过度成瘾”之间找到平衡。如今看来，这番话颇具讽刺意味——Sora 2连“让用户持续使用”都无法实现，更遑论“过度成瘾”。但这也折射出OpenAI的价值观困境：既想通过社交属性留住用户，又不愿像抖音、快手那样通过算法设计追求用户停留时长，最终陷入了“两头不靠”的尴尬境地。抖音、快手等短视频平台的成功，本质上是对用户需求的精准把握——通过算法推荐让用户持续刷到感兴趣的内容，用点赞、评论、转发等互动功能强化用户黏性，即便饱受“过度成瘾”的批评，却实实在在抓住了用户留存的核心逻辑。而OpenAI想要规避这种模式，却未能找到有效的替代方案，最终导致社区功能形同虚设。
Sora 2的困境，并非个例，而是整个AI视频生成赛道的缩影。目前，行业内所有玩家都处于烧钱推广的阶段，尚未找到真正可行的商业模式。但Sora 2的快速坠落，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。
对于AI产品而言，技术是基础，但用户体验和商业可行性才是决定生死的关键。一款成功的AI产品，必须先解决用户的实际需求，将技术优势转化为稳定的产品价值；再搭建可持续的商业模式，平衡成本与收入；最后通过完善的运营机制提升用户黏性。否则，即便拥有OpenAI这样的金字招牌，也终究难逃被市场淘汰的命运。
距离AI视频生成行业找到健康的盈利模式，还有很长的路要走。而Sora 2的教训，或许会成为行业发展的重要转折点——让更多从业者明白，AI的未来，不在于炫技式的技术突破，而在于脚踏实地地解决用户问题、创造实际价值。
本文来自微信公众号：直面AI，作者：苗正，题图来自：视觉中国