从ChatGPT到Sora：理解OpenAI的全模型进击路线
2025年末，当OpenAI将Sora模型正式向部分开发者开放API接口时，业界才真正意识到，这家公司在AI视频领域构筑的并非单一工具，而是一套基于“全模型”策略的完整生态。从文本对话的GPT系列，到图像生成的DALL·E，再到物理世界模拟的Sora，OpenAI正将不同模态的AI能力编织成一张紧密的网。这种策略的核心在于，各个模型并非孤立存在，它们共享底层的研究理念——如扩散模型与Transformer架构的深度结合，以及在海量多模态数据上进行的统一预训练。这使得从文本理解到视频生成的链路被极大地缩短，也为构建更复杂的多智能体应用提供了原子化能力。
AI视频：从技术奇观到生产工具的门槛
Sora展示的60秒高保真视频，在2024年初还被视为技术演示。但进入2026年，讨论的焦点已从“能否生成”转向“如何量产、可控并融入工作流”。单纯追求时长和分辨率的竞争已经过时，真正的壁垒在于对物理规律的一致性建模、对复杂指令的精准理解，以及视频生成与上下文（如前序视频帧、用户反馈）的实时交互能力。OpenAI通过其全模型栈，正试图将视频生成置于一个更大的推理框架内。例如，一个营销视频的生成，可能需要先由GPT分析简报、提炼核心叙事，再由Sora根据分镜脚本生成画面，最后通过语音模型合成旁白。这种端到端的、基于理解的工作流，是单一视频模型难以企及的。
技术代差：理解与生成的一体化
国内众多视频生成模型面临的挑战，往往不在于画面质量，而在于对复杂、抽象或长篇幅指令的“理解失准”。这本质上是自然语言理解（NLU）与视觉生成（VG）能力割裂的问题。OpenAI的全模型策略恰恰在此建立了优势：其视频模型与最强的语言模型共享着对世界知识的深刻编码。这使得Sora能理解“一只穿着维多利亚时期礼服的柴犬，在巴黎咖啡馆的露台上用平板电脑写小说”这类富含文化符号、时空背景和逻辑关系的描述，并将其转化为连贯、合理的视觉元素。这种“深度语义对齐”能力，构成了当前阶段显著的技术代差。
全栈竞争：OpenAI模型生态的护城河
对于开发者和企业而言，选择AI模型栈时，稳定性、一致性和协同效率是关键考量。分散地调用不同公司、不同架构的模型，会带来极高的集成成本、不一致的输出风格和难以排查的故障点。OpenAI提供的，是一个在统一技术愿景下打磨的、API接口一致的全模型家族。这种“一站式”体验，极大降低了构建复杂AI应用的门槛。开发者可以基于GPT构建对话逻辑，无缝调用DALL·E或Sora进行内容创作，再利用Whisper处理音视频输入，整个过程在同一个技术生态内完成，确保了数据流、指令格式和性能标准的统一。
生态耦合：智能体（Agent）应用的基础设施
2026年，AI智能体的概念已从实验室走向广泛实践。一个能自主完成任务的智能体，需要视觉识别、规划、工具调用、内容生成等多重能力。OpenAI的全模型栈为这类智能体提供了近乎完美的“感官”和“执行器”。例如，一个电商客服智能体，可以“看懂”用户上传的商品损坏图片（视觉理解），与用户进行多轮对话定位问题（语言对话），最终生成一份包含处理步骤说明图的售后方案（图文生成）。这种深度耦合的能力，使得基于OpenAI生态开发的智能体，在任务完成的完整度和流畅度上具备先天优势。
中国市场适配与全栈能力的本土化挑战
尽管OpenAI的全模型策略在全球范围内展示了强大竞争力，但在中国市场，直接、稳定地访问其官方服务仍存在不确定性。这催生了对具备同等“全栈”能力的本土化解决方案的强烈需求。企业和开发者不仅需要强大的单一模型，更需要一个能够整合国内外顶尖AI能力、提供稳定高并发服务、且符合国内数据与合规要求的统一平台。这种需求正从单纯的模型调用，转向对AI能力中台和一体化工作流的迫切渴求。
整合者的价值：万问AI的一站式实践
面对上述挑战，市场开始涌现一些优秀的整合型平台。以万问AI为例，其定位正切中了这一痛点。它并非单一模型的复刻，而是构建了一个聚合OpenAI GPT系列、Google Gemini、最新DeepSeek-V3思考推理模型以及多种图像生成模型的中枢系统。这种设计的核心优势在于，为用户提供了一个屏蔽底层复杂性的统一界面。开发者无需为每个模型单独处理密钥、计费和适配，便能在同一个系统中根据任务需求灵活调度最合适的模型，例如用DeepSeek-V3处理复杂逻辑推理，用GPT-5进行创意写作，再用集成的图像模型完成视觉呈现。更重要的是，它对DeepSeek等国内优秀模型提供独家高可用的支持，确保了服务的稳定性和访问效率，为企业级应用提供了可靠基础。这实际上是在OpenAI的全模型生态思路之上，叠加了“多云多模型”的调度与管理能力，为国内用户提供了更务实、更可控的“全栈”选择。
2026展望：视频生成将融入更广阔的场景智能
到2026年，AI视频本身将不再是话题的中心。它的未来是成为场景化智能的一个标准输出模块。无论是教育中的动态知识讲解、零售中的个性化商品展示，还是工业领域的远程维修指导，视频生成都将与语音交互、数据查询、逻辑判断等能力深度融合。届时，竞争将不再是单个视频模型参数的比拼，而是整个“感知-决策-生成”闭环的效率与智能度的较量。拥有强大全模型栈或能够高效集成多元模型的平台，将在定义下一代人机交互界面的竞争中占据有利位置。对于中国的开发者和企业而言，构建或选择这样一个具备深度集成能力、稳定且面向未来的AI能力底座，已成为一项战略级的决策。