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《从工具到社交生态，Sora 2引领AI多模态转型》
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中邮证券：
中邮证券发布的《从工具到社交生态，Sora 2 引领 AI 多模态转型》报告，聚焦 OpenAI 推出的 Sora 2 及配套 App，深入分析其技术升级、社交功能创新、商业价值与算力需求，同时给出投资建议与风险提示，全面展现 AI 多模态领域的发展态势与投资机会。
一、Sora 2 与配套 App：技术突破与社交生态创新
（一）Sora 2：三大技术升级，开启创意领域 “ChatGPT 时刻”
2025 年 9 月 30 日，OpenAI 发布 Sora 2，被 CEO 奥特曼称为 “创意领域的 ChatGPT 时刻”，相较 2024 年 2 月发布的早期 Sora，实现三大关键升级：
- 音画同步
：可生成与画面高度匹配的音轨、配音及对话，解决早期模型音频与画面不同步的问题，让生成视频更具沉浸感，满足用户对完整视听体验的需求。 - 物理准确性提升
：对流体、重力运动等复杂物理现象的模拟更真实，例如奥运会体操动作中的肢体运动轨迹、物体坠落的重力效果等，贴近现实世界物理规律，提升视频可信度。 - 一致性与可控性优化
：在多镜头或不同场景间，能保持人物形象、风格的连续性，且更精准响应用户提示词，无论是延续角色设定还是统一视频风格，均表现更稳定，为用户创作连贯叙事内容提供支撑。
这些升级使 Sora 2 能精准遵循指令，创作兼具想象力与真实动态的视频，既拓展叙事与创意表达工具库，也向精准模拟物理世界复杂性的模型迈进。
（二）Sora App：社交功能破局，打造 AI 时代 “新物种”
OpenAI 同步推出的 “Sora by OpenAI” iPhone 应用，表现亮眼：上线第四天登顶美国 App Store 免费应用榜，超越 ChatGPT 与谷歌 Gemini；尽管处于邀请制测试阶段，仅开放美国和加拿大 iOS 设备，上线头两天仍获 16.4 万次下载，首日下载量与 xAI 的 Grok 持平，凸显巨大市场潜力。其核心竞争力在于两大革命性社交功能：
- 客串（Cameos）
：用户通过一次性简短音视频录制完成身份验证与形象捕捉后，Sora 2 模型可高保真复刻用户形象，用户授权后，能将个人虚拟形象置入任意 AI 场景，生成 “客串视频”。该功能打破 AI 社交中 “虚拟与现实脱节” 的壁垒，依托熟人关系链降低创作与分享门槛，激发用户参与热情。 - 混剪（Remix）
：内置剪辑工具支持用户仅通过输入提示词，对平台任意视频进行 “二创”，生成个性化版本。此功能降低二次创作技术门槛，促进 UGC（用户生成内容）生态繁荣，形成内容裂变传播效应，使 Sora App 从单纯视频生成工具向社交平台转型，有望成为 AI 时代的 “TikTok”。
此外，Sora App 的成功标志着大模型厂商竞争从 “模型技术比拼” 升级至 “产品落地与商业变现” 维度，将加速 Google、Meta 等大厂跟进迭代 AI + 社交产品，推动 AI 多模态新蓝海市场形成。
（三）商业战略转型：从对话工具到社交生态，激活 8 亿用户价值
OpenAI 推出 Sora App，本质是从 “单一对话工具（ChatGPT）” 向 “生态化社交平台” 的核心战略转型。截至 2025 年 10 月，OpenAI 已有 400 万名开发者使用其模型构建产品，超 8 亿人每周使用 ChatGPT，API 每分钟处理 60 亿 tokens，较 2023 年（200 万每周活跃开发者、1 亿每周活跃用户）实现指数级增长。
Sora App 通过串联 “模型能力→用户场景→商业变现” 完整链路，构建 “数据飞轮 + 社交网络” 双重护城河：一方面，社交互动产生的海量用户数据反哺模型优化，提升生成效果；另一方面，社交网络增强用户粘性，避免单一工具属性导致的增长乏力，助力 OpenAI 从 “AI 工具提供商” 转变为 “AI 生态构建者”，盘活 8 亿周活用户（WAU）资源，为后续价值变现奠定基础。
二、AI 视频生成：广阔商业空间与创新商业模式
（一）市场规模：2032 年有望达 25.63 亿美元，社交媒体领域增速领先
当前 AI 视频生成商业化路径逐步清晰，分为 To C 与 To B 两端：To C 端以付费订阅为主，如快手可灵、字节即梦等提供免费版、标准版、高级版等不同等级服务，月费从数元到数百元不等；To B 端通过 API 接口与解决方案服务，覆盖影视、互联网、营销广告等领域，月费从数十元到数万元不等。
据 Fortune business insights 测算，2024 年全球 AI 视频生成市场规模为 6.15 亿美元，预计 2025 年达 7.17 亿美元（同比增长 17%），2032 年将增至 25.63 亿美元，2025-2032 年复合增速达 20%。分领域看：
- 营销和广告
：2024 年占比最大，因 AI 视频生成能优化广告内容质量与成本效益，满足目标受众特定需求、增强品牌知名度，是当前核心应用场景。 - 社交媒体
：预测期内增速最高，得益于深层图像处理、自然语言处理等多媒体技术普及，可生成更丰富的视频内容、提升用户参与度，成为驱动市场增长的关键力量。
（二）商业模式创新：“IP + 创作者” 收入分成，重塑视频产业生态
OpenAI 正构建围绕视频生成、由 IP 驱动的新生态，核心聚焦 “精细化控制” 与 “收入分成”，推动 Sora 从工具升级为连接 IP 方与创作者的经济平台：
- 精细化控制
：为版权方提供更细粒度的角色生成控制权，类似 “肖像同意” 模型，版权方可灵活管理自身 IP 角色的生成范围与使用场景，保障 IP 权益。 - 收入分成
：计划将部分收入分享给授权用户生成其角色的版权方，同时让创作者合法、低成本使用知名 IP（如蝙蝠侠、皮卡丘、《三体》角色等）创作视频，爆款内容可获得平台分成。
这一模式对产业链各方意义重大：对 IP 方（好莱坞、游戏大厂、日漫出版社），沉睡的 IP 资产库转化为持续收益来源，还能通过创作者内容维持 IP 热度，数据反馈（如角色受欢迎程度）可指导后续创作；对创作者，创作核心从 “技术操作” 转向 “提示词工程与审美”，降低创作门槛的同时，实现商业价值变现，重塑视频产业商业机会。
三、算力需求：Sora 引领 AI “军备竞赛”，OpenAI 加码万亿级扩张
（一）Sora 2 推高算力需求，推理阶段消耗显著
AI 多模态训推阶段对算力需求大幅提升，Sora 系列模型的算力消耗呈指数级增长：
- 训练阶段
：据 Factorial Funds 预测，训练 Sora 模型一个月需 4200-10500 片英伟达 H100 AI 加速卡；若用单张 H100 生成 1 分钟视频，需渲染 12 分钟。 - 推理阶段
：Sora 的计算消耗远超文本与图像生成模型 —— 每输出 1 分钟视频的推理成本，比 GPT-4、LLama 2 输出 1000 个文本 Token，以及 DiT 输出一张 512x512px 图像，高出数个数量级；峰值期部署 Sora 文本转视频模型，需 72 万片英伟达 H100 AI 加速卡。
Sora App 通过收入分成提升用户创作意愿，将进一步增加推理算力需求，推动 AI 算力 “军备竞赛” 升级。
（二）OpenAI 万亿级算力扩张，8 年能源需求拟增 125 倍
为支撑算力需求，OpenAI 启动超大规模算力扩张计划，2025 年以来已签署多份重磅合作协议，总投资预计高达 1 万亿美元：
与甲骨文签订 3000 亿美元算力购买订单，2027 年生效，为期 5 年； 与英伟达达成合作，计划通过数千兆瓦（GW）数据中心扩展算力，英伟达拟逐步投资最高 1000 亿美元，金额随每千兆瓦部署进度落实； 与 AMD 签订四年协议，AMD 将提供数十万块 AI 芯片，部署 6 吉瓦（GW）GPU 算力，OpenAI 获最多 10% 持股选择权，首批 1 吉瓦 AMD Instinct MI450 GPU 于 2026 年下半年启动部署； 在美国得克萨斯州阿比林市建设占地堪比纽约中央公园的计算中心，标志 AI 产业进入基础设施建设竞争新阶段。
能源需求方面，OpenAI 2025 年初算力基础设施耗电约 230 兆瓦，预计 2025 年底超 2 吉瓦，长期目标为 2033 年保障 250 吉瓦电力供应，8 年内能源需求拟提升 125 倍，规模将超过当前印度的能源产能。
四、投资建议与风险提示
（一）投资建议：聚焦五大核心方向
- AI 多模态
：推荐万兴科技、虹软科技、当虹科技、中科创达等，这类企业在视频生成、图像处理等多模态技术领域布局深入，有望受益于 Sora 2 带动的行业红利。 - AI+IP
：关注阜博集团、国投智能、视觉中国、中文在线等，IP 与 AI 视频生成结合的商业模式创新，将激活 IP 资产价值，相关 IP 运营与版权保护企业将直接受益。 - AI Agent
：建议布局鼎捷数智、视源股份、泛微网络、金蝶国际等，AI Agent 在企业办公、工业场景的应用逐步落地，这类企业在自动化、数字化领域积累深厚，能快速适配 AI Agent 技术。 - 国产算力
：重点关注寒武纪、云天励飞、浪潮信息、曙光数创等，国内算力需求激增，国产芯片与算力基础设施企业将迎来发展机遇，逐步填补算力供给缺口。 - 海外算力
：推荐新易盛、中际旭创、天孚通信、工业富联等，OpenAI 等海外企业算力扩张计划，将带动全球算力产业链需求，光模块、数据中心等相关企业有望持续受益。
（二）风险提示
- 地缘政治与贸易风险
：地缘政治冲突可能加剧跨境贸易壁垒，如核心芯片出口管制，将影响上游零部件供应，冲击 AI 算力与多模态技术研发进程。 - 技术迭代不及预期
：若 AI 大模型或 AI Agent 技术迭代放缓，将直接影响 AI 商业化落地节奏，降低客户付费意愿，拖累行业增长。 - 算力供应不及预期
：国内算力基础设施建设若未能及时匹配需求，会延缓大模型训练与推理进度，制约 AI 多模态应用场景拓展。 - 行业竞争加剧风险
：AI 多模态作为新兴领域，企业纷纷入局，竞争加剧可能导致企业盈利空间压缩，影响行业整体盈利水平。
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