AI與科技第 49 期

OpenAI 一日五連發所揭示的真正策略轉向。

Sora 不是失敗了——是 OpenAI「捨棄」了它

安光涉（Oswarld）· INLEVEL9 作者與編輯

OpenAI 一日五連發所揭示的真正策略轉向。

前言

各位訂閱者，有一款產品，迪士尼曾押上 10 億美元。上市 5 天就突破 100 萬下載，登上 App Store 榜首。而這款產品，昨天被下架了。僅用了 6 個月。

這就是 OpenAI 的 Sora 的故事。

但這不是結束。同一天，薩姆・奧特曼透過內部備忘錄宣布組織重組，本人則放下安全團隊的管轄權，宣稱「我要蓋資料中心」。接著，ChatGPT 搖身一變，成為整合了 Walmart、Target、Sephora 的購物平台。甚至還有報導指出，OpenAI 正向私募股權基金提出 17.5% 的保證收益率，展開企業市場攻勢。

一天之內，頭條級新聞就有五則。這是巧合嗎？

我不認為是。這是一個策略——從「展示型 AI」轉向「營利型 AI」。 今天的電子報將帶大家拆解這五項發布為何屬於同一脈絡、Sora 的退場為何是選擇而非失敗，以及 OpenAI 的走向對整個 AI 產業意味著什麼。

Sora，6 個月即退場——發生了什麼事

Sora App 於 2025 年 9 月上市。上市 5 天即突破 100 萬下載，登上 iOS App Store 照片・影片類榜首。技術層面上，Sora 2 模型支援原生音訊生成、寫實物理模擬，當時被評為「現存最令人印象深刻的影片生成模型」。

12 月，迪士尼以 10 億美元規模的股權投資，並簽署了 3 年合約，將米奇老鼠、漫威、皮克斯角色授權給 Sora。這是 AI 影片產業中規模最大的 IP 交易。

然而 3 月 24 日，一切戛然而止。Sora 團隊僅在 X（原 Twitter）上留下一則簡短的告別訊息，並未正式說明終止原因。迪士尼也撤回了投資與授權合約。

為什麼要砍掉？官方沒有說明，但拼圖碎片是有的。

CNN 引述 OpenAI 發言人表示：「隨著運算1需求增長，需要對高算力成本產品做出取捨。」NBC 則分析認為，這是在 IPO2前夕削減成本的脈絡。而同日發布的奧特曼內部備忘錄，則補上了最後一塊拼圖。

奧特曼的內部備忘錄——「我要蓋資料中心」

奧特曼寄給員工的備忘錄核心有三點。

第一，重新定義本人角色。奧特曼放下了對安全團隊與資安團隊的直接管轄權。 安全團隊轉隸於 CRO 馬克・陳（Mark Chen）旗下的研究組織，資安團隊則移入格雷格・布洛克曼（Greg Brockman）的擴展組織。奧特曼本人表示將專注於資金籌措、供應鏈管理，以及「前所未有的規模資料中心建設」。

第二，組織更名。由菲吉・西莫（Fiji Simo）領導的產品部門，更名為「AGI3 部署（AGI Deployment）」。這是在宣告從研究導向轉向實際部署階段。

第三，下一代模型「Spud」。預訓練4已完成，預計數週內公開。 而 Sora 研究團隊並未解散，但方向從影片生成轉向世界模型5研究。以機器人為核心的物理模擬，也就是「物理經濟的自動化」，成為新目標。

總結來說：OpenAI 的優先順序現在是下一代模型（Spud）→ 資料中心基礎設施 → 企業市場部署。在這個優先順序中，Sora 沒有位置。Sora 不是技術上失敗了，而是策略上被「捨棄」了。

還有一個數字能說明這個「企業市場部署」有多激進。據 Seeking Alpha 報導，OpenAI 正向私募股權（PE）6基金管理人提出 17.5% 的最低保證收益率，展開合資公司設立競賽。這遠高於一般優先股7的水平。 目的很明確——將 AI 工具一次性導入 PE 所持有的數百家非上市被投企業。在這個領域，競爭對手是 Anthropic。這是一種提供比 Anthropic 更有利的條件，同時鎖定資金與通路管道的策略。

ChatGPT 變成購物商城的那天

同一天，OpenAI 大幅強化了 ChatGPT 的購物功能。有趣的是，方向改變了。

去年 OpenAI 雄心勃勃推出的「Instant Checkout」，是在 ChatGPT 內直接完成結算的架構。與 Stripe 共同打造的 Agentic Commerce Protocol（ACP）8就是這個架構的基礎。但實際上，成功導入的賣家僅有 Shopify 數百萬賣家中的約 12 家。庫存同步、運費計算、各州稅務處理等交易基礎設施跟不上。

於是 OpenAI 調整了策略。不再追求直接結算，而是專注於影響購買決策的探索與比較環節。上傳圖片即可推薦相似商品，價格、評價、功能可在一畫面中比較。Walmart 在 ChatGPT 內嵌入自家 App，提供帳號連結與結算的整合體驗；Target、Sephora、Nordstrom、Lowe’s、Best Buy、Home Depot、Wayfair 等大型零售商則透過 ACP 串接商品資料。

從「直接完成結算」變成「掌握購買決策的入口」。這更務實，也許也更強大。正如 Google 在搜尋廣告市場所證明的，掌控購買決策的起點，比處理結算本身是更大的商業機會。

奧茲的視角

我將這三項發布讀成一句話——「OpenAI 不再想當技術展示公司，而是要成為基礎設施公司。」

從 GTM 策略的角度看，Sora 的終止是典型的產品組合精簡（Portfolio Rationalization）9。即將 IPO 的企業最先做的事是什麼？精簡獲利不確定的產品線，將資源集中於核心營收來源。Sora 在技術上令人印象深刻，但直接獲利路徑不明確。相較之下，ChatGPT 購物有明確的每筆交易佣金模式，而每週 7 億用戶的基礎是任何零售商都無法忽視的規模。

向 PE 提出 17.5% 保證收益率，意義更深。在 GTM 中，這是向通路夥伴讓利以換取通路速度的典型取捨。PE 基金管理人持有的數百家被投企業——這是一次性鎖定原本需要數年逐家開發的企業客戶。17.5% 這個數字看似驚人，但在 AI 工具邊際成本10趨近於零的結構下，一旦鎖定大規模用戶基礎，就能收回更多。這個數字也反映了與 Anthropic 在企業市場的競爭有多激烈。

從數據專業角度再補充一點：奧特曼親自宣布專注於資料中心建設，相當罕見。CEO 全力投入基礎設施，背後是判斷未來競爭不在模型效能，而在算力資源的爭奪。事實上，OpenAI 已宣布將投入 1.4 兆美元以上建設 30 吉瓦規模的基礎設施。這個規模相當於中小型國家的整體電力消耗量。

再回想一下，上週我在電子報中討論過的 AI 影片生成成本的結構性下降。 在每秒 0.01 美元的市場中，OpenAI 若要以 Sora 維持差異化，必須持續投入巨額運算基礎設施。在中國，字節跳動的 Seedance 2.0、快手的 Kling 3.0 等中國競爭者不斷推出更便宜、更靈活的模型，這場戰爭勝算不高。與其如此，不如將算力投入 Spud 模型與商務基礎設施，才是理性選擇。

不過，這個策略轉向也有代價。Sora 用戶的內容如何保存，目前仍不明確；迪士尼 10 億美元的交易告吹，也讓 AI 與娛樂產業之間的信任出現裂痕。OpenAI「快速推出、快速收手」的模式每重複一次，夥伴與用戶的長期信任成本就累積一分。

結語

第一，Sora 的終止不是技術失敗，而是為 IPO 與下一代模型進行的資源重新配置。算力是有限資源，OpenAI 選擇將資源從「展示」轉向「營利」。

第二，ChatGPT 要掌握購物探索入口的策略，是 AI 公司正在從媒體公司進化為商務基礎設施公司的訊號。

第三，AI 影片生成市場即使沒有 OpenAI 也會繼續成長。反而 Google 的 Veo、字節跳動的 Seedance、快手的 Kling 更有可能快速填補這個空白。

這次 Sora 的終止讓我想到一件事。當我們用 AI 工具創作內容、建立社群、投入時間時——沒有保證說這個平台明天還在。工具會消失，但視角會留下。最終重要的不是用什麼工具，而是知道用工具能創造什麼。

參考資料 & 延伸閱讀

作者 安光涉（Oswarld） 現任世宗大學兼任教授，INLEVEL9 策略顧問。職涯經歷、研究、著作與近期活動會持續更新在作者介紹。 最新動態 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。

각주

  1. 運算（Computing）：指訓練或執行 AI 模型時所需的運算資源（GPU、伺服器、電力等）的統稱。在 AI 產業中，這是仅次于資金的重要資源，誰能掌握更多算力，誰就擁有競爭力。 ↩

  2. IPO（Initial Public Offering，首次公開募股）：非上市公司將股票在證券交易所上市，向一般投資者公開出售的程序。簡單來說，就是「公司所有權從少數人擴展到公眾的時刻」。即將 IPO 的企業需要清晰展示獲利能力與成長性，因此傾向精簡不必要的業務。 ↩

  3. AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智慧）：與目前只能擅長特定任務的 AI 不同，指能像人類一樣在各種領域靈活思考與判斷的 AI 層級。雖然尚未實現，但 OpenAI 等主要 AI 公司已將其列為官方目標。 ↩

  4. 預訓練（Pre-training）：AI 模型正式投入使用前，透過海量數據學習基本語言與知識體系的階段。類比來說，相當於「完成大學通識課程的狀態」。之後再針對特定用途進行微調（fine-tuning），才能投入實際應用。 ↩

  5. 世界模型（World Model）：AI 模擬物理世界法則（重力、碰撞、摩擦力等）的模型。從「讓影片變好看」再進一步，走向「理解並預測現實世界」的研究方向。機器人要抓取物品或行走，都必須具備這種物理理解能力。 ↩

  6. 私募股權基金／PE（Private Equity）：向少數大型投資者募集資金，投資非上市公司的基金。KKR、Blackstone 等基金管理人為代表。通常以收購企業後進行結構改善，數年內出售獲利，因此同時持有數百家被投企業的情況很常見。 ↩

  7. 優先股（Preferred Stock）：相比普通股，在分紅或清算時可優先獲得回款的股票。但通常沒有或僅有有限的表決權。這是創投中常見的結構，而 17.5% 的保證收益率遠高於優先股的一般股息率（5～10%）。 ↩

  8. Agentic Commerce Protocol（ACP）：OpenAI 與 Stripe 共同打造的開放協定，是讓 AI 代理（agent）代替用戶探索商品並完成購買的技術標準。簡單來說，就是「AI 擔任購物助手時，與賣家溝通的通用語言」。 ↩

  9. 產品組合精簡（Portfolio Rationalization）：企業在持有的事業與產品線中，精簡獲利較低或策略優先順序較低的項目。可以理解為「為了專注於擅長的領域，放下其餘的」。在 IPO 前或結構調整時期常見。 ↩

  10. 邊際成本（Marginal Cost）：每多生產一單位產品或服務時額外產生的成本。對 AI 工具而言，模型一旦建好，多一個用戶使用的成本幾乎不增加。類似 Netflix 多一個訂閱者，伺服器成本不會大幅上升的原理。 ↩

延伸閱讀

第 43 期AI與科技

NVIDIA GTC 2026 整理：真正該看的不是晶片，而是「設計圖」

1 兆美元的訂單能見度、200 億美元收購的成果，以及「Token 工廠」這個全新商業模式

第 42 期AI與科技

AI 越來越聰明，卻也越來越相似？

AI 越強大，我們的思想就越可能趨同——這是一個警訊

第 41 期AI與科技

如果給電子郵件貼上一元郵票，垃圾郵件就會消失嗎？

在溝通成本歸零的世界裡，「注意力」已成為免費資源