刚刚，OpenAI计划复活Sora，DeepSeek首次投资具身智能创企。

就在刚刚，AI行业两个重磅消息炸场了。

第一个是，OpenAI世界模拟器Sora很可能要 “起死回生” 了。

据The Information报道，一家面向电影从业者开发 AI 视频工具的初创公司正和 OpenAI 洽谈，计划拿到 Sora 的访问权限，对模型做针对性调整，再基于它开发软件和对外服务。

这家初创公司由好莱坞大咖Jeffrey Katzenberg, 前Sora研究负责人Bill Peebles, 前Dropbox首席财务官 Sujay Jaswa 在近几个月联合创立，目前外界还不知道这家公司的名字。

这意味着，停服8个月的Sora，最终要被订单“复活”了。

此外，如果合作最终落地，OpenAI 将获得这家初创公司的股权，具体持股比例目前还未披露。

另一个消息更加有趣。

据彭博，DeepSeek计划领投腾讯前 AI 科学家胡瀚创立的具身智能机器人公司 Winverse AI。该公司成立仅数月，计划通过种子轮融资筹集数千万美元，投后估值预计达到约4亿美元（约合人民币27亿元）。

值得一提的是，DeepSeek创始人梁文锋近期密集关注具身智能领域，并与多位创业者交流，探讨机器人、大模型与现实世界交互方向，且梁文锋正在考虑DeepSeek是否进一步进入具身智能，方案可能包括亲自组建团队下场研发，也可能通过投资相关企业切入。

“梁文锋在这个领域也不是很有经验，所以也在密集学习”，一位知情人士称。

无论是Sora复活，还是DeepSeek投身具身智能赛道，都代表了行业新方向：AI的天儿变了。

今年3月，OpenAI宣布全面关停人工智能视频生成工具 Sora，曾被视为AI视频标杆的产品正式退出市场，引发全球AI视频行业震动。

此次停运主要是由于该产品在财务上难以为继：Sora 的日运营成本约为 100 万美元，但总收入仅约 210 万美元，活跃用户数也从接近 100 万的峰值骤降至不足 50 万。

OpenAI CEO奥尔特曼（Sam Altman）直言，Sora让OpenAI算力紧缺，不得不把资源投入到Codex上，实现收入增长。

如今，一个Sora订单来袭。考虑到 OpenAI 当年在 Sora 的研发上砸了那么多钱和时间，成本实在太高，公司才决定把资源转向商业上更划算的大模型和 Codex 业务。

而这次的新合作，意味着 OpenAI 至少能从当年在 Sora 上的巨额投入里，捞回一些回报。

最近几个月，有迹象显示，OpenAI已经在与Anthropic竞争的编程和办公路线上有点松劲了，重启了机器人方向的研发，挖来Patreon的联合创始人牵头新的“创作者产品”部门，还在大力推进一个烧钱的个人硬件项目。

显然，OpenAI继续开始“铺开”布局了。

而DeepSeek更有意思：其投资的具身智能和机器人公司Winverse AI 成立于 2026 年，目标是让机器人具备理解环境、自主决策和执行任务的能力。公司创始人胡瀚此前担任腾讯视觉语言模型及具身基础模型团队负责人，负责相关模型研发工作。

胡瀚拥有清华大学博士学位，曾在微软亚洲研究院担任首席研究员及研究经理，并在百度深度学习研究院工作，而且是视觉基础模型 Swin Transformer 论文的四位共同贡献作者之一，该研究获得 ICCV 2021 最佳论文奖。

在投资Winverse之前，DeepSeek还购买了宇树机器人2%的股份，旨在合作开发具身智能模型。

据彭博，DeepSeek在最新一轮融资中已接近筹集至少800亿元（120亿美元），远超其在2027年初上市前的融资目标。这笔资金主要用于模型训练和数据中心建设，但也可能使这家AI实验室开始支持具身智能研发。

对照来说，美国初创公司Skild AI和Physical Intelligence分别估值140亿美元和56亿美元，它们致力于开发所谓的机器人通用大脑。这两家公司已获得包括英伟达和Alphabet在内的科技巨头的支持。

在中国，投资流动性相对不足，宇树和其他具身智能公司正不断寻求资金以推进其下一阶段的研究。

PitchBook数据显示，机器人和物理人工智能公司今年迄今已筹集约480亿美元资金，它们正从人们在工厂、办公室和家中完成任务的过程中收集训练数据。

数据公司正受益于物理人工智能的热潮，初创公司 Mecka 本周宣布已从包括英伟达和红杉资本在内的投资者那里筹集了 6000 万美元。

然而，目前具身智能依然依赖大量有用、关键的物理AI数据。

“机器人无法下载数字世界数据。也没有大型语料库供模型开发者使用，”Scale AI的机器人运营总监Joe Fox Jr.表示，“这是一场争夺最佳数据的军备竞赛。”

加州大学伯克利分校教授、Ambi Robotics 联合创始人 Ken Goldberg 表示，虽然大型语言模型已经证明能够利用从网络上抓取的数据取得“非凡的成就”，但这对于机器人技术来说还不够。

他说：“这是一种全新的物种，需要从零开始训练，而数据又非常匮乏。”

根据 Glassdoor 的数据和实体人工智能实验室的招聘信息，美国的机器人操作员每小时工资约为 25 美元，几乎是墨西哥的两倍。

所需的数据量之大意味着实体人工智能实验室的支出预计将持续一段时间。

“生成大量数据并不能保证一定会有回报，”伯克利大学的戈德堡补充道。“目前这只是一种猜测，但很多人都愿意为此付费。”