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结论：

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而ToC场景中，一方面个人付费意愿不高，视频生成并不是大众日常使用的高频场景，而且生成成本和订阅费一般都比文本模型高，加上Sora模型都没能解决幻觉、一致性难题，未必能创造实际价值，所以C端付费规模十分有限。另一方面，模型完全免费，把视频生成模型产品作为企业的流量入口，这一商业模式只适合将视频作为核心业务的企业。

比如快手、字节跳动，本身就有核心的视频业务，可以快速实现模型的规模化。面向C端用户或B端生产力工具，这类企业能够快速将视频生成能力与现有产品进行集成与整合，模型研发的边际成本是会随着规模商用而下降的。

整体来看，对国内绝大多数基础模厂，视频生成领域都是一个相对边缘、投资回报比不高的业务。

第三重迷雾，就是市场格局的竞争迷雾。

虽然视频生成模型现在商业前景不明，但有没有可能以后会爆发，企业悄悄投入然后惊艳所有人?这种押注边缘赛道“捡大漏”的商业神话，在大模型身上恐怕很难发生。

当前，大模型的产品化、商业化前景普遍比较模糊，通用模型厂商都需要尽快从一大堆不甚明朗的产品中，选出一个更高成功概率和更大市场潜力的选项，重点投入。而在所有产品中，视频生成模型是一个尤为沉重且具有挑战性的项目。这种情况下，肯定要优先考虑成功率更高的产品，降低视频生成模型的业务优先级。

换一个角度，即便企业将视频生成模型的优先级放到最高，恐怕也很难建立起竞争优势。因为当前大模型的市场竞争情况跟GPT时期不太一样，如今各家在基础训练设施、核心架构设计与技术储备等方面都有了一定积累，复现Sora并上线类Sora应用的技术壁垒，其实没有ChatGPT时期那么难了。这也意味着，即使企业先发布了视频生成模型，也未必能长期保持竞争优势和市场垄断地位，这种竞争态势也削弱了Sora的商业想象空间。

技术迷雾、商业迷雾、竞争迷雾，仍然笼罩在视频生成领域，导致Sora这一场牌局有着太多的不确定，和太多可能。哪种理解是对的，哪条路线是最终赢家，目前都言之过早，各家只能按照自己的游戏规则玩下去。

大模型技术必须继续发展下去，但从Sora开始，国内科技企业不再紧跟着OpenAI亦步亦趋，开始有了自己的节奏感。

具体表现在，对于Sora这样一鸣惊人的新东西，国内企业在大模型产品化、商业化上都有了自己的理解与思考，开始自己定义玩法，跟进Sora展现的是实力，不跟进Sora展现的是心态与战略定力。

此外，不一味跟进产品，但OpenAI的叙事能力仍然值得学习。