Sora突被砍背後:美國AI正在轉向更危險的方向
據估算，Sora生成壹段10秒視頻的成本是1.3美元，假設用戶每天生成1130萬個視頻，單日算力成本約1500萬美元，而實際收入遠低於此。
Sora，只是這個“取舍邏輯”下的壹個縮影：
｜｜最近壹個月，被調整的還有ChatGPT原生的快捷支付功能等。
｜｜同壹時間，OpenAI宣布與美國國防部達成協議，將OpenAI的模型部署在軍方機密網絡中。
這些被砍掉的項目有共同特征：消費級定位、算力消耗極高、用戶增長停滯、短期回報模糊。
這背後，是美國AI行業正在經歷壹輪結構性調整：
｜｜Meta在2026年3月宣布，計劃於6月15日關閉Horizon Worlds在VR頭顯上的支持。大部分預算投入AI基礎設施、可穿戴設備和移動端等方向。
｜｜Amazon宣布關閉Amazon Fresh和Amazon Go實體店實驗項目，同時停止Amazon One掌紋支付系統。
｜｜AI數據標注領域頭部公司Scale AI在2025年7月重組了團隊，增加資源到企業和政府銷售，並將數據標注業務的重點放在最賺錢的機會上。
美國AI行業正在形成壹種共識，要優先保障高毛利項目，減少在消費級創新上持續投入。
那麼，什麼樣的項目是“高毛利”的？
不久前，OpenAI與美國國防部達成協議，將先進模型部署在軍方機密網絡中。
這壹選擇的特殊之處，在於突破了兩條底線。
｜｜壹是OpenAI自己的底線。OpenAI曾反復強調不會為大規模國內監控或自主武器系統提供技術支持，現在卻改變了自己的立場。
｜｜贰是行業的底線。另壹家美國頭部AI企業Anthropic正因堅守這條底線，被伍角大樓列為“供應鏈風險”，OpenAI就是在同壹時間接盤的。
這揭示了美國AI下壹步發展的危險動向：曾經不敢碰的領域，現在要碰了；曾經堅守的底線，現在要突破了。
參加了14輪中美人工智能對話的陳琪告訴譚主，美國戰略界和企業的主流極力鼓吹開展AI“軍備競賽”，追求相對於其他國家的絕對優勢。
尤其是過去壹年，本屆美國政府徹底顛覆了上屆政府“安全、可靠、值得信賴的AI”理念，轉向“贏得AI競賽”，將打敗其他國家置於絕對核心。
這為資本與軍方的深度捆綁鋪平了道路。
在“贏得競爭”的壓力下，曾經設下的邊界正在被重新劃定，國防部便成了壹個極具吸引力的合作伙伴。
縱向看，在面對消費者（To C）、面對企業（To B）和面對公共部門（To G）叁大方向上，公共部門正在成為AI最後的“藍海”。
部署進度上，美國公共部門專業人士使用人工智能的頻率，遠低於大多數美國人。這意味著巨大的未開發空間。
這也意味著，公共部門還沒進入“回報考核”的階段。在這裡，預算來自撥款而非盈利要求，周期更長、資金更穩、風險容忍度也更高。
橫向看，公共部門中，國防部合作意願最高。
根據壹項對美國聯邦政府合同的數據統計，國防部有超過70%的聯邦政府人工智能合同。僅在2022年9月至2023年8月，國防部人工智能合同金額就增長了1500%。
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Sora，只是這個“取舍邏輯”下的壹個縮影：
｜｜最近壹個月，被調整的還有ChatGPT原生的快捷支付功能等。
｜｜同壹時間，OpenAI宣布與美國國防部達成協議，將OpenAI的模型部署在軍方機密網絡中。
這些被砍掉的項目有共同特征：消費級定位、算力消耗極高、用戶增長停滯、短期回報模糊。
這背後，是美國AI行業正在經歷壹輪結構性調整：
｜｜Meta在2026年3月宣布，計劃於6月15日關閉Horizon Worlds在VR頭顯上的支持。大部分預算投入AI基礎設施、可穿戴設備和移動端等方向。
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｜｜AI數據標注領域頭部公司Scale AI在2025年7月重組了團隊，增加資源到企業和政府銷售，並將數據標注業務的重點放在最賺錢的機會上。
美國AI行業正在形成壹種共識，要優先保障高毛利項目，減少在消費級創新上持續投入。
那麼，什麼樣的項目是“高毛利”的？
不久前，OpenAI與美國國防部達成協議，將先進模型部署在軍方機密網絡中。
這壹選擇的特殊之處，在於突破了兩條底線。
｜｜壹是OpenAI自己的底線。OpenAI曾反復強調不會為大規模國內監控或自主武器系統提供技術支持，現在卻改變了自己的立場。
｜｜贰是行業的底線。另壹家美國頭部AI企業Anthropic正因堅守這條底線，被伍角大樓列為“供應鏈風險”，OpenAI就是在同壹時間接盤的。
這揭示了美國AI下壹步發展的危險動向：曾經不敢碰的領域，現在要碰了；曾經堅守的底線，現在要突破了。
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尤其是過去壹年，本屆美國政府徹底顛覆了上屆政府“安全、可靠、值得信賴的AI”理念，轉向“贏得AI競賽”，將打敗其他國家置於絕對核心。
這為資本與軍方的深度捆綁鋪平了道路。
在“贏得競爭”的壓力下，曾經設下的邊界正在被重新劃定，國防部便成了壹個極具吸引力的合作伙伴。
縱向看，在面對消費者（To C）、面對企業（To B）和面對公共部門（To G）叁大方向上，公共部門正在成為AI最後的“藍海”。
部署進度上，美國公共部門專業人士使用人工智能的頻率，遠低於大多數美國人。這意味著巨大的未開發空間。
這也意味著，公共部門還沒進入“回報考核”的階段。在這裡，預算來自撥款而非盈利要求，周期更長、資金更穩、風險容忍度也更高。
橫向看，公共部門中，國防部合作意願最高。
根據壹項對美國聯邦政府合同的數據統計，國防部有超過70%的聯邦政府人工智能合同。僅在2022年9月至2023年8月，國防部人工智能合同金額就增長了1500%。
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