OpenAI本周三宣布终止其备受争议的Sora视频生成工具,距离发布使用指南仅过去两天时间。
与许多AI产品类似,Sora具备创建不当内容和明显侵犯版权的能力。OpenAI清理了这些问题后,与迪士尼签署了一项协议,迪士尼承诺向这家AI新兴企业投资10亿美元,并探索使用其工具。
周一,OpenAI仍在其网站上推广Sora的安全使用方法。周二,该公司通过不太显眼的渠道——X平台发布帖子宣布:"我们将告别Sora应用...我们将很快分享更多信息,包括应用和API的时间表以及保护您作品的详细信息。"
随后迪士尼撤回了合作协议。
至此,OpenAI的视频生成努力暂时告一段落。
Sora的终止紧随上周《华尔街日报》报道OpenAI打算重新聚焦企业用户的消息。
这也是OpenAI最近第二次快速逆转决策,此前在1月份决定弃用GPT-4o模型,距离发布仅九个月,且只给出了两周的通知期。
科技采购方深知供应商有时会终止产品。
谷歌经常被视为产品终结的反派,甚至催生了killedbygoogle.com网站来悼念其"杀戮行为"。
这家科技巨头有时终止产品是因为产品质量不佳且无人使用——比如Wave;但在其他情况下,只是认为不再需要这些产品,如Gmail的基础HTML版本。至少有一次,谷歌终止产品是希望用户开始付费使用。在那种情况下,用户愤怒地指出谷歌曾承诺其Workplace套件的传统版本将永远免费,谷歌最终逆转了决定。
然而总体而言,谷歌很少干扰其企业客户。
AWS则更加令人困扰,推出多个重叠产品,有时会终止最不受欢迎的产品。
被弃用的谷歌和AWS产品用户面临不便,但通常会得到合理预警并有替代方案。
博通及其精神兄弟Cloud Software Group提供了更模糊的产品终止策略示例,通过保持软件存在但仅以捆绑包形式提供——完全改变销售方式并告诉用户这样做对他们更好。Atlassian在终止本地部署产品时也提出了同样论点。
然后是网景公司,在1990年代末期急于主导企业级网络基础设施软件和消费者浏览器双重市场时,创造了一片虚无的产品迷雾,在试图将所有产品推向市场时迷失了方向。该公司臭名昭著地在完成产品之前就宣布产品并改变策略,过程中创建了如此复杂的代码库,不得不重写其核心产品。试图这样做使其陷入困境,而竞争对手,特别是微软,则乘势而上。
网景为OpenAI提供了警示。该公司的领导层可以说比这家AI新兴企业更有经验和成就,且只面对一个直接对手,而非当今全球软件市场中的AI竞争者舰队。该公司仍然难以建立有纪律的工程组织,从未成功克服微软阻止其接触用户的能力,最终在自己雄心的重压下崩溃。
OpenAI与雷蒙德有自己的问题,后者既是合作伙伴又是竞争对手。这家AI先驱还将自己摊得太薄,涉足Stargate数据中心项目、使OpenClaw适合大众消费、脑机接口,甚至可能涉足消费电子硬件。
Sora的终结表明OpenAI的领导层知道他们必须成为产品终结者,目前他们乐于留下血腥混乱,未能为用户内容的未来提供计划——同时还失去了地球上最知名的客户之一。
Q&A
Q1:OpenAI为什么突然终止Sora视频生成工具?
A:OpenAI在发布Sora使用指南两天后就宣布终止该工具,主要原因是Sora能够创建不当内容和侵犯版权的内容。尽管OpenAI清理了这些问题并与迪士尼签署了10亿美元的合作协议,但迪士尼最终撤回了合作,导致OpenAI决定终止该项目。
Q2:OpenAI终止产品对用户有什么影响?
A:OpenAI的快速产品终止决策给用户带来困扰,特别是没有提供用户内容保护的明确计划。这是OpenAI第二次快速逆转决策,此前还在1月份决定弃用GPT-4o模型,距离发布仅九个月且只给出两周通知期,这种做法让用户对产品稳定性产生担忧。
Q3:OpenAI的产品策略变化说明了什么?
A:根据《华尔街日报》报道,OpenAI打算重新聚焦企业用户,这表明公司正在调整战略方向。Sora的终止以及之前GPT-4o的快速弃用显示,OpenAI正在学习如何成为"产品终结者",但目前的处理方式还不够成熟,甚至失去了迪士尼这样的重要客户。
好文章,需要你的鼓励
Locus Robotics宣布收购加拿大温哥华机器人公司Nexera Robotics,将其专有的NeuraGrasp末端执行器技术整合至Locus Array平台。NeuraGrasp融合AI抓取智能、计算机视觉及专利软膜结构,可动态适应不同形状、材质、重量的商品,显著扩大了可自主拣选的SKU类型范围。此次收购将加速Locus Robotics在移动操控领域的技术路线图,推动仓储全流程自动化履约能力迈上新台阶。
ServiceNow研究团队构建的EVA-Bench框架,通过AI对AI的音频通话测试,量化评估语音客服系统在准确性和对话体验两个维度的真实表现,揭示现有系统普遍存在的可靠性缺口。
人形机器人正从原型验证迈向早期商业部署,汽车制造与物流领域预计成为未来十年核心需求市场。IDTechEx预测,相关市场规模将于2030年代初达到约250亿美元,2036年年出货量接近180万台。硬件成本持续下降,均价有望从2024年的约11.47万美元降至2030年的约3.7万美元。高利用率场景下运营成本有望低于5美元/小时,投资回收期可缩短至约6个月。但大规模商业化的关键,仍在于软件能力、任务泛化与系统集成的持续突破。
AWS AI Labs研究团队发布EvalAgent,这是一套通过"评估技能"自动生成AI智能体评测方案的系统,将首次运行成功率从17.5%提升至65%,并在人类专家评测中获得79.5%的偏好选择。