Sora震荡波：巨头无界，AI创业者如何描绘并赢在未来？

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引言

“事实证明，不焦虑的人做不好 AI 应用。” Lovart 创始人陈冕的这句话，在 OpenAI 发布 Sora app 后显得尤为深刻。一夜之间，AI 视频生成从技术展示跃升为现象级社交产品，登上美区 App Store 榜首，让整个科技圈再次感受到被巨头支配的“恐惧”与兴奋。Sora 的出现不仅是技术的胜利，更是对行业格局的猛烈冲击，它证明了 OpenAI 这样的巨头毫无边界，既追求 AGI 的星辰大海，也渴望打造最贴近用户的超级应用。

在这场由 大模型 引发的加速变革中，创业公司的生存空间在哪里？当巨头携算力、数据和流量优势入场，创业者是该选择退避，还是迎难而上？陈冕的思考和 Lovart 的实践，为我们提供了一份极具价值的生存指南：AI 创业，本质上是一场关于未来的预演。你必须提前描绘它，然后等待它发生。 本文将深入解读陈冕的核心观点，探讨在巨头阴影下，AI 应用创业者如何构建自己的护城河，并最终赢得一席之地。

Sora：不止是工具，更是社交革命的号角

许多人初见 Sora，惊叹于其视频生成的逼真与连贯。但当陈冕在凌晨三点深度体验四小时后，他得出了一个颠覆性的结论：“我意识到这是一个社交产品，它可能比‘AI 抖音’还要大。”

这一感知的来源并非单纯的技术参数，而是 Sora app 精心设计的产品链路：

Cameo（出境秀）功能：用户可以生成自己的 AI 形象和音色，与 Sam Altman 甚至朋友“合拍”。这瞬间打破了 AI 生成内容的孤独感，将“我”置于创作中心，激发了强烈的分享欲。正如 OpenAI 自己所说，没有 cameo，就不会有这款产品。

Remix（重新创作）机制：通过简单的滑动交互，用户可以轻松地在他人作品的基础上进行二次创作，实现了病毒式传播所必需的“接力共创”模式。

这两大功能将 Sora 从一个单纯的视频生成工具，转变为一个以 AI 内容为媒介的社交平台。它解决的不再是“如何生成视频”，而是“和谁一起创造什么”，这正是社交产品的核心。这也解释了为什么它能迅速引爆，而其他同类产品却声量寥寥。这片战场注定是巨头的游戏，因为高昂的算力成本、复杂的隐私监管和巨大的流量需求，都为创业公司设置了极高的门槛。陈冕判断，留给其他玩家追赶的时间窗口，可能只有 3 到 6 个月。

巨头阴影下的生存法则：提前描绘未来

面对 Sora 带来的压迫感，创业者该如何自处？陈冕给出的答案并非防守，而是更激进的预判和布局。“AI 应用公司怎么做增长？其实就是提前描绘未来，然后等它发生。”

应用公司不掌握底层 LLM 的创新，但可以预判其演进方向。这意味着，产品设计需要超越当前模型的局限，为下一阶段的能力提前搭建好交互框架。当模型能力升级的那一刻，产品便能无缝衔接，瞬间爆发出强大的竞争力。

Lovart 的 ChatCanvas 功能就是这一理念的最佳实践。在 GPT-4o 的 Image-1 模型发布之前，大部分图像模型的指令跟随和编辑能力还很弱，“指哪改哪”的体验难以实现。但 Lovart 团队预判到多模态模型的理解力必将飞速提升，因此提前设计了在画布上通过自然语言进行框选、修改的交互方式。当更强的模型出现时，Lovart 迅速跟进，提供了远超同类产品的顺滑体验，实现了用户的阶梯式增长。

这种“提前描绘”的能力，源于两个核心动作：离用户更近，离技术更近。通过与用户和模型团队的紧密沟通，才能在无数可能性中做出正确的取舍，赌对技术演进的路线图。

垂直应用的护城河：交互与上下文

如果说“描绘未来”是增长策略，那么垂直应用真正的护城河则在于两件事：特殊的交互 和 特殊的上下文。

#### 1. 特殊的交互方式

通用大模型致力于成为一个高智商的“通用人”，而垂直应用则要在此基础上，塑造一个特定领域的“专家”。专家的工作方式是独特的。陈冕举例，你和设计师沟通，绝不会只对着他的脸说话，而是会围绕着一张摆满素材的画布。这种基于视觉对齐的沟通模式，就是设计领域“特殊的交互”。

ChatCanvas 正是还原了这种交互，它不是一个简单的聊天机器人，而是一个可视化的协作空间。这使得 Lovart 在设计场景中，比通用的 ChatGPT 等产品更高效、更符合直觉。应用公司的生存空间，恰恰在于找到并产品化这些“通用人”无法完美覆盖的专业工作流。

#### 2. 特殊的上下文（Context）

一个优秀的设计师，不仅技术高超，更重要的是能理解客户的需求、历史和偏好。这在 AI 领域被称为“上下文”。陈冕将其分为两类：

Reference（参考）：包括品牌过往的视觉风格、素材库，以及行业内的流行趋势（如多巴胺风格）。

Preference（偏好）：通过长期合作积累的对客户审美的理解，比如客户是偏爱极简还是插画风。

未来的 AI 设计师必须能持续学习和吸收这些上下文。Lovart 正在构建的 context 模块，正是为了让 AI Agent 通过多轮追问、链接分析等方式，沉淀用户的专属素材库和偏好模型。当一个 AI 不仅能作图，还能“记住”你的一切需求和品味时，它的价值和用户粘性将无可替代。这正是垂直应用在 AI变现 道路上，对抗通用模型的关键。

结论：在加速时代，用信念与认知突围

Sora 的横空出世，是 人工智能 发展进入新阶段的标志性事件。它宣告了一个巨头加速扩张、边界日益模糊的时代。对于创业者而言，焦虑是常态，但更重要的是在焦虑中找到行动的方向。

Lovart 创始人陈冕的分享为我们揭示了一条清晰的路径：与其畏惧巨头的阴影，不如成为未来的预言家。通过提前描绘未来的交互形态，并深耕特定领域的交互与上下文，创业公司依然能构建起坚固的护城河。这不仅需要对技术趋势的敏锐洞察，更需要“为了赢而创业”的信念与韧性。

正如陈冕所言，“山还在、我们也能到达，那为什么不能努力往那儿走呢？” 在这个充满不确定性的时代，唯一确定的就是变化本身。想要紧跟 OpenAI、Claude 等大模型的最新动态，探索更多前沿 AI资讯 和应用？欢迎访问AI门户网站 https://aigc.bar，获取最全面的 AI新闻 与深度解读，与未来同行。