Sora 2 登場，被譽為「影片界的 GPT-3.5 時刻」：與 Veo 3、Kling、Runway 的對決

2025/10/01 更新2025/10/01 發佈閱讀 8 分鐘

AI 影片生成領域的競爭，正以前所未有的速度升溫。過去，我們驚嘆於靜態圖片的生成，如今，高品質、具備物理真實感、甚至能同步生成聲音的動態影片，正走向我們的生活。2025 年 9 月 30 日，OpenAI 正式發表了其最新的影片生成模型 Sora 2，更被其內部譽為「影片界的 GPT-3.5 時刻」。另外 OpenAI Sora 2 的發布同時，也釋出一個類似 TikTok 的應用程式，直接挑戰了 Google 的 Veo 3、快手的 Kling，以及專業工具 Runway 的市場地位。

Sora 2 is here

Sora 2 的核心目標

相較於 2024 年 2 月初代的 Sora 模型，這次的升級涵蓋了三個核心層面：物理準確性、原生音訊整合，以及全新的社群應用。

不只追求成功，更懂得模擬失敗：邁向真實物理模擬

過去的 AI 影片模型有個通病：為了滿足文字指令，它們會「作弊」。例如，你指令「籃球員投籃」，即使模型內部計算的路徑不會進，它也可能硬是讓球扭曲變形、瞬間移動到籃框裡。

Sora 2 最大的躍進之一，就是它更尊重物理法則。在同樣的投籃情境下，如果球沒進，Sora 2 會真實地模擬出球撞擊籃板後反彈的軌跡。OpenAI 指出，能夠準確模擬「失敗」，才是一個真正有用的世界模擬器的重要能力。同樣地，它能生成奧運體操選手的複雜動作，或是模擬物體在水中的浮力與剛性，這些都代表著其對真實世界動態的理解達到了新的高度。

畫面聲音神同步：原生音訊生成能力

影片的沉浸感，聲音是不可或缺的一環。過去的 AI 影片生成流程，通常是「先產出無聲影片，再手動配音配樂」。Sora 2 打破了這個限制，引入了原生的音訊生成能力。

這代表模型在生成畫面的同時，能夠一併創造出與視覺元素高度同步的聲音，包含人物對話、環境音效，以及配合物理互動的聲響（例如物體碰撞聲）。這項功能大幅簡化了創作流程，讓創作者可以一步到位，產出聲畫合一的完整作品。

人人都是電影主角：Sora App 與 Cameo 客串功能

本次發布的另一個最大亮點，或許不是模型本身，而是 OpenAI 同步推出的 iOS 社交應用程式「Sora」。這個 App 的介面與體驗類似 TikTok，使用者可以在上面創作、分享、甚至混搭彼此生成的影片。

其中最有趣的功能叫做「Cameo」（客串）。使用者只需要在 App 內錄製一段簡短的個人影音資料，Sora 2 就能將你的樣貌和聲音，高傳真地植入到任何 AI 生成的場景中。你可以讓自己出現在維京人的史詩戰役中，或是在外太空與朋友對話。這個功能不僅極具娛樂性，更透露出 OpenAI 的野心：他們不只想做一個工具，更想打造一個全新的社群平台，讓 AI 生成內容成為人們互動溝通的新媒介。

AI影片生成爭霸：誰是 AI 影片生成的王者？

Sora 2 的登場，讓原本就相當激烈的市場競爭進入白熱化階段。根據目前的功能比較與網路上的使用者回饋，可以描繪出這場競賽的即時戰況，以下介紹一些目前知名的AI影片生成模型：

OpenAI Sora 2：為「敘事」與「社群」而生

Sora 2 的最大優勢在於其強大的敘事能力與多鏡頭的連貫性。它能夠理解複雜的指令，維持場景與角色的狀態一致性，生成長達 60 秒的 4K 影片。搭配 Sora App 的「Cameo」功能，它的定位非常清晰：瞄準個人化、社群化、故事化的內容創作。然而，其初期僅限北美地區邀請制的策略，限制了它的普及速度，且目前尚未提供即時編輯功能。

Google Veo 3：當前用戶評價的資優生

儘管 Sora 2 來勢洶洶，但根據許多網路上的用戶回饋顯示，Google DeepMind 的 Veo 3 目前是綜合滿意度最高的模型。使用者普遍讚譽其極致的真實感、精準的指令遵循度、流暢的物理模擬以及同樣優秀的原生音訊整合。Veo 3 在生成高品質、可用於商業製作的短片上表現尤其出色，並且透過 Gemini API 與 YouTube Shorts 的整合，在生態系應用上佔有優勢。不過，其 API 價格相對較高，對初學者而言可能門檻稍高。

Kling 2.5 Turbo：長影片與病毒行銷的黑馬

由中國快手公司推出的 Kling，以其生成長達 2 分鐘以上的影片能力和極具吸引力的價格，在市場上也颳起一陣旋風。Kling 2.5 Turbo 版本在動態表現、運鏡轉場上非常流暢，特別適合製作節奏明快、容易在社群媒體上引發病毒式傳播的內容。儘管其物理真實感和細節處理（如手部動作）有些用戶反應偶有不一致，且音訊需要手動整合，但其高性價比和長影片的特性，使其成為許多內容創作者與行銷團隊的利器。

Runway Gen-4：專業創作者的後製首選

相較於前三者專注於「從零生成」，Runway ML 的 Gen-4 更像是專為專業影視工作者打造。它提供了強大的影片編輯工具，如物件移除、多視角控制、動態筆刷等，讓創作者能夠對現有或生成的影片進行精細的後製處理。雖然其單次生成的影片長度較短，但在角色一致性與後製可控性上表現最佳。

TM科技筆記的觀點

Sora 2、Veo 3 等模型最令人興奮的，並非僅是畫面的真實感，而是其對「物理世界」的模擬能力。當 Sora 2 能準確模擬出籃球沒投進後的反彈軌跡，或物體在水中的浮力時，它就不再只是一個動畫工具，而是在朝著「世界模擬器」的方向邁進。這項能力的最終應用，將直指下一個 AI 的重要領域：機器人。未來將可以在高度擬真的物理模擬器中進行數百萬次的訓練，學習如何在複雜環境中抓取物體、行走、或執行任務，而無需承擔在現實世界中測試的巨大成本與風險。

此外，OpenAI 這次最聰明的一步，或許並非單純提升模型能力，而是推出了 Sora App 這個社交平台。他們不希望 Sora 2 只是一個被動的工具，而是想主動建立一個圍繞著 AI 生成內容的社群，培養用戶習慣，掌握數據飛輪。Cameo 功能更是神來之筆，它抓住了人性中「渴望成為故事主角」的心理，未來開放給世界各地使用之後，想必極具社群擴散潛力。與此同時，這個功能也可能讓之前新聞常提及的「Deepfake」（深度偽造）議題降到了前所未有的低點。雖然 OpenAI 強調使用者可以完全控制自己的形象授權，並建立了審核機制，但在社群化的快速傳播下，如何防範惡意濫用、霸凌、或詐騙，將是極其嚴峻的挑戰。

另外關於運算硬體的部分， AI 影片的生成過程，顯然是吞噬 GPU 的「運算黑洞」，這些影片生成遠比文字或圖片生成更耗費資源。隨著後許 Sora App 和 Veo 3 整合進 YouTube 讓使用者數量呈指數級增長，相關資料中心將會承受巨大運算壓力。這場影片生成的競賽不僅加劇了 GPU 供應鏈的緊張，也將會逐漸推高雲端服務的成本，更對電力和水資源等基礎設施帶來嚴峻的考驗，相對地，GPU 供應商（如 NVIDIA）和資料中心相關產業的地位也將更加鞏固。