Sora死了,即梦坐不住了
隔壁OpenAI刚关停Sora,即梦就坐不住了。
昨天下午,不少用户上了账号发现,生成视频时右下角积分消耗的数字和以前不一样了。高级会员使用Seedance2.0生成一条15秒视频,积分消耗从45积分涨到了120积分,大概相当于之前的3倍。
但涨价不到12小时,即梦官方就恢复了之前的积分消耗。这其中,到底发生了什么?
并非涨价,而是限时折扣结束
即梦Seedance2.0自2月初发布以来,就凭借着优秀的能力爆火。打开即梦AI的会员充值界面,付费会员分为三档。
基础会员年付659元,标准会员年付1899元,高级会员年付5199元。这其中最大的不同是每个月的积分,基础/标准/高级会员每月分别有1080/4000/15000分。
但如果你在之前打开过这个界面就会发现,除了这些之外,最重要的其实是不同的会员对于Seedance2.0有一个不同的折扣价,基础/标准/高级会员分贝享受8/6.5/4折。高级会员生成一条15秒的视频只要45积分,就是从这里来的。
不同会员档位的积分和折扣的不同,带来的是视频成本的巨大差异。659元的基础会员每月的1080积分在8折优惠(90积分)下,只能使用Seedance2.0生成12条15秒视频,生成成本大概是4.58元/条;而5199元的高级会员每月15000分,算下来每条视频的成本只有1.3元。
如果还没有充过一毛钱,还可以享受首年五折的优惠,算下来就更划算了。
但现在官方修正了这个“bug”,之前加入高级会员的还能享受4折的积分消耗,现在再加入的话,就没这好事了。对于连续包年用户来说,第二年续费时,是否仍旧能保住4折的权益,也是一个未知数。
来看看入土的Sora吧。
在下线之前,Sora的服务捆绑在Chat-GPT订阅中,Plus会员20美元,Plus为20美元/月,官方口径是每月最多生成50条480p视频,或更少的720p视频;Pro为200美元/月,提供约10倍用量,也就是500条优先生成的视频,另外还有无限慢速队列生成。
大致换算的话每条视频的成本大约在0.4美元(2.76元人民币),这个价格明显高过我们前面算的即梦高级会员的优惠价格。
国内的朋友们卷起价格来,真的太强了。
AI视频,真的很烧钱
现在AI应用这么多,AI视频生成要算其中最贵的那一类。
AI生成的基本单位是token(关于token的中文翻译也很有趣,有机会来讲)。AI处理一切信息都要先把它转换成Token——文字、代码、图片乃至视频帧,本质上都是这个单位在计量消耗。
一个汉字大约等于1到2个Token,一个英文单词约1到1.5个Token。如果你用ChatGPT问一个问题并得到一段400字的回答,来回加起来大概消耗300到600个Token,API成本约0.001美元。
同样的Token量,换成代码生成也差不多——写一个中等复杂度的Python函数,大约200到500个Token,还不到0.002美元。
到了图片这类视觉内容上,token的消耗就不是一个量级了。Midjourney或DALL·E生成一张高质量图片,底层通常需要消耗数万个Token当量的扩散模型计算,折算成实际调用成本大约在0.01到0.05美元之间。
一段15秒标准视频、按24帧来算就有360帧,每一帧的像素量和时序一致性都要独立计算,帧和帧之间的运动轨迹、光影变化、物体位移还要额外建模,这些叠加在一起,会让Token消耗呈指数级上升。按字节公开的Seedance2.0 API口径,一段15秒视频的实际消耗约30.9万个tokens,折算成本约1.2到2美元,约8.6到14元人民币。
成本要8.6-14元,用户却只需要付1.3元。赔钱的程度可想而知。
那我就明白了为什么即梦总是一直在排队,不是算力不足,而是可以亏得慢一点。
Sora一共在这个世界上活了25个月,下载了960万次,但整个生命周期的用户消费总额只有约140万美元。
OpenAI从未公布Sora的专项投入,但光是迪士尼那笔签了又告吹的10亿美元合作,就是Sora全部收入的700多倍。
这样的投入产出比,我怀疑奥特曼关停Sora的时候,脸上没有一滴泪水。
Sora一死,这个赛道还能持续多久
2年之前,Sora的发布,催生了这个赛道的大力发展。
整个行业都像被打了鸡血。
2024年2月Sora发布,5月谷歌Veo跟进,6月可灵上线,7月RunwayGen-3公开,下半年MiniMax、Vidu、Pika接连冒头,进入2025年后,Sora2、可灵3.0、RunwayGen-4.5、Seedance2.0……
一年之内,全球主流AI视频工具完成了至少两轮大规模迭代。这个赛道在两年内走过了大多数行业需要五到十年才能走完的路。
是不是冲得太猛了?
AI视频真正跑通的应用场景,比两年前宣传的要窄得多。
社交媒体上的创意短片和视觉实验,比如风格化的艺术视频、AI角色演绎;以及影视前期的概念分镜、故事板预览。这类场景对"精准可控"的要求不那么高,生成的随机性反而有时可以变成创意优势。
Runway就是靠这个方向在好莱坞扎稳脚跟的。
但大量用户真正需要的场景——广告拍摄、电商产品展示、品牌宣传视频、社交账号的常规内容——AI视频在这些地方的表现,远没有Demo里那么稳定。
反复调提示词、等队列、生成的物理细节错误、角色动作不连贯……这些问题仍旧存在,而且每次调整都是更多的金钱投入。
在现实里,“保一条”无非是多花点时间再来一遍,但在AI视频这,保一条意味着再加钱,加倍加钱。
本文来自微信公众号 “硬核看板”(ID:yinghekb),作者:李 沣,36氪经授权发布。















