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      借力春晚,豆包開啟全民AI時代

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      作者|常遠

      編輯|重點君

      2026年農歷除夕,當數億觀眾在屏幕前等待零點鐘聲時,一場發生在云端的戰役剛剛跨過它的最高峰。

      11年前,微信“搖一搖”改變春晚傳統,讓互聯網紅包大戰成為春晚標配。頭部公司你方唱罷我登臺,紛紛亮出肌肉試圖馴服這頭流量猛獸。但究其本質,都是驗證高并發下的I/O(輸入/輸出)吞吐能力。

      但2026年春晚舞臺呈現效果和互動模式徹底變了。當AI讓國寶級水墨畫中的駿馬掙脫紙張的束縛肆意奔騰;當數個身形一致的分身與真人演員在光影中真假難辨;當人們不再只是搖晃、點擊手機搶奪既定紅包,而是輸入一段文字或說出一句吉祥話,就能即興創作一張獨一無二的新年圖景,我們發現:互聯網底層正式從流量分發邁入算力分發的AI時代。

      字節跳動正是這場盛宴背后的技術推手,豆包視頻生成模型Seedance 2.0、豆包圖像創作模型Seedream4.5,以及豆包語音模型被廣泛用于春晚節目與互動中數據顯示,除夕當天豆包AI互動總數達19億,“豆包過年”活動在除夕幫助用戶生成超過5000萬張新春主題頭像、生成超過1億條新春祝福。

      農歷春節前一周,視頻生成模型Seedance 2.0 一經問世就火遍全球,重現DeepSeek輝煌時刻。2 月 14 日,豆包大模型正式進入 2.0 階段,模型底座多項核心能力實現顯著提升。兩大模型發布第一時間接入豆包APP,在國民級舞臺經受住了全國用戶的檢驗,進化為國民級AI產品。

      通過春晚舞臺,豆包向外界傳遞了一個清晰的信號:AI不再僅僅是聊天框里的玩具,它已經具備了工業級的生產能力,扛得住指數級爆發的算力洪流,并正在以一種極其務實的方式,滲透進汽車、手機、機器人乃至實體經濟的毛細血管中。

      一個全民AI時代由此開啟。

      舞臺藝術創作,AI無處不在

      過去兩年,生成式AI雖然火爆,但在專業人士眼中,它依然帶有濃重的玩具屬性。畫一只手可能長出六根指頭,生成一段視頻可能物理邏輯崩壞。這種抽盲盒式的不確定性,是嚴謹的工業級生產無法容忍的。

      作為全國性大型文藝晚會,春晚導演組對創意和視覺呈現的要求更是以苛刻著稱。在過去,這種苛刻往往轉化為對百人舞團整齊劃一的排練要求,或是對機械舞臺精密度的極致打磨。而在2026年,壓力轉移到了模型能力上。

      節目《馭風歌》堪稱本屆春晚傳統與科技融合的高光時刻,是一場極具東方美學的視聽盛宴。



      在最近火爆全球的視頻生成模型Seedance 2.0賦能下,徐悲鴻的《六駿圖》被數字化,更被賦予了生命力。動態水墨完美還原了駿馬昂首揚蹄的神韻與奔騰氣勢,搭配流動的山河水墨長卷,營造出人在畫中游的沉浸感,精準戳中了馬年生肖主題。

      在項目初期,導演組曾嘗試過很多國際領先的視頻生成模型,但都難以理解中國水墨畫的結構和邏輯。為了讓沉睡的國寶“活”起來,導演組對字節視頻生成模型Seedance 2.0展開一場特訓。

      技術團隊面臨的核心矛盾,在于寫意與寫實的博弈。水墨畫講究神韻,不講究透視與解剖;但動態視頻如果違背自然規律,觀眾會本能地感到僵硬與怪異。為了解決這個問題,團隊在訓練數據中引入了大量京劇、傳統繪畫等中國文化語料,同時讓模型學習真實馬匹的骨骼運動邏輯。

      更關鍵的突破在于指令遵循。在創作過程中,導演組不需要懂代碼,只需輸入“輕輕地”、“再輕一點”這樣的動態副詞,模型就能調整畫面。這種人機協作模式,預演了未來影視工業的生產流:人類負責提供審美與創意,AI負責繁冗的執行。

      如果說《馭風歌》挑戰的是AI對風格的理解上限,那么《賀花神》則是在挑戰AI對細節的控制極限。

      在這個歌唱節目中,十二位來自舞蹈、戲曲、影視領域的明星依次登場,每人代表一種花,對應一個月份。需要構建一月一人一景,一花一態一觀的中式視覺奇觀,讓舞臺從靜態背景板變成一個可呼吸、可生長的動態空間。

      對于視頻生成模型而言,快速的運動可以利用動態模糊掩蓋瑕疵,但《賀花神》的核心視覺元素是花朵的緩慢綻放,難度極高。在長鏡頭的特寫下,花瓣紋理的舒展、層次的遞進以及光影的細微流轉,任何一點模型的抖動或畫面失真,都會在大屏幕上被無限放大。



      Seedance 2.0展現了對細節的極致把控能力。通過精準的指令遵循,模型在保持高審美要求的同時,實現了影視工業中動畫級別的細膩度。

      《賀花神》的呈現,標志著國產視頻生成模型從單純的“能生成”邁向工業級的“能精控”。對于美術設計而言,AI不再只是一個隨機的靈感工具,而是一個可被信賴的執行終端。

      無論是策馬奔騰還是繁花似錦,要登上春晚大屏,還面臨著一道物理鴻溝:分辨率與幀率。

      目前全球主流的視頻生成模型,直出畫質通常停留在720P或1080P、24幀的水平。這對于手機屏幕尚可接受,但在春晚8K超高清、50幀的高規格播出標準下,就會顯得模糊、卡頓。

      過去,傳統視頻增強依賴人工預設的固定規則,適應性差。這一次,火山引擎視頻云團隊介入,采用了一套AI驅動的精修方案——視頻點播畫質增強服務。其核心理念是一鏡一策,系統會先通過 AI 分析,自動預測出效果最佳的修復路徑,再智能篩選出專屬修復工具的組合方案,全程無需手動調參嘗試效果。

      在規格上,利用超分算法將分辨率拉升至8K,利用插幀技術帶來流暢度提升一倍,同時通過視頻理解等技術有效抑制生成內容中可能存在的微小瑕疵。

      這一環節的打通,意味著AI走完了從實驗室到廣播級應用的最后一公里。

      在《夢底》節目中,空間視頻技術的應用則展示了視頻從無到有的另一種可能。通過70臺工業級相機陣列的捕捉和云端4D高斯潑濺算法的重建,讓明星實現了“多個自己”在舞臺上同時表演的震撼場面。



      數字分身不僅是立體的,還能與現場的燈光實時互動。當舞臺追光燈掃過,虛擬分身的臉上會出現正確的光影變化,光影效果與真實演員保持高度一致,完美融入舞臺環境。

      為了實現十多個高精度數字人同臺且不卡頓,技術團隊甚至利用豆包3D模型預制了簡化的“影子幾何”來降低渲染負荷。

      從《馭風歌》的水墨畫寫意,到《賀花神》的中式浪漫秀,再到全鏈路畫質增強,2026年春晚證明AI不再只是一個需要觀眾包容瑕疵的新技術,而是一個能夠承載國家級審美標準的先進工具。

      從存量分發到算力大考

      對于互聯網公司而言,春晚歷來都是基礎設施的壓力測試場。

      2015年,微信通過“搖一搖”偷襲珍珠港,至今仍被津津樂道。雖然此后互聯網巨頭們開啟了長達數年的紅包大戰,將其發展成春晚標配,但其技術底座解決的核心問題一直是高并發讀寫。

      這就像一臺巨大的自動售貨機,商品(紅包、優惠券)是預先生產好放在數據庫里的,用戶的每一次點擊,系統只需要做一次快速的檢索和分發。盡管并發量驚人,但計算邏輯是確定的,屬于I/O(Input/Output Intensive)密集型任務,考驗的是數據庫的讀寫速度和網絡帶寬的吞吐量。

      今年春晚,游戲規則徹底變了。

      當用戶打開豆包APP,輸入“給我生成一個馬年頭像”或“寫一段藏頭詩祝福”時,后臺不再是去倉庫里取一個東西,而是像一位即興創作的畫師或作家現場造一個。技術鏈路變成感知(聽懂指令)—規劃(調用什么模型)—行動(生成內容)的AI Agent邏輯。

      這種交互邏輯的改變,隨之而來的是算力需求的指數級躍升。傳統的領紅包請求,算力消耗極低,通常在1/100000TOPS(處理器運算能力單位)以內;而一次涉及大語言模型(LLM)推理和圖像生成的AI互動,算力消耗高達10 TOPS。這意味著,處理單個用戶請求的算力成本,相比之前飆升了百萬倍。

      當數億人同時涌入,這不再是流量的洪峰,而是算力需求的海嘯。過去應對流量洪峰,企業通常靠堆機器和降級應對。但在AI生成時代,簡單的堆砌不再奏效。大模型推理是一個計算密集型過程,它對GPU的依賴、對顯存帶寬的要求、對跨節點通信的延遲敏感度,都遠超傳統Web服務。

      為了應對這種前所未有的算力需求,火山引擎方舟平臺進行了一場底層的重構。他們將原本物理隔離的數十個機房,通過聯邦調度系統連接成了一個巨大的“Token處理器”。

      表面看只是簡單的物理連接,實際上卻要不斷克服異構硬件障礙,因為在一個集群里,可能同時存在多種不同型號、不同品牌的計算卡。調度系統必須像一個精明的指揮官,不僅要感知每一塊卡的算力水位,還要根據推理任務的不同階段來精準匹配最合適的硬件。

      更極致的優化發生在秒級響應。在日常使用大模型過程中,往往需要一些時間等待加載,這對于春晚即時需求是不可接受的。為此,火山引擎引入分布式緩存加速系統,將數千億參數規模的模型權重加載時間壓縮到了秒級。配合自研的HPA(自動擴縮容)系統,在春晚直播的幾個小時里,保障系統穩定運行。

      這不再是我們熟悉的那個掌握巨大流量的“APP工廠”字節,而是一個正在向“算力工廠”轉型的硬核科技公司。2026春晚互動,字節通過硬實力向外界證明:在大模型推理這個未來十年的主戰場上,他們已經修好了最寬的高速公路。

      隱形的B端生態戰

      在豆包APP的抽獎清單中,出現了一個科技大禮包。其中包含了奧迪和奔馳的智能汽車、小米和榮耀的智能手機、宇樹的機器人、極米的投影儀……



      這并非一份普通的贊助商名單,而是一張AI生態的作戰地圖。仔細審視這些獎品,你會發現它們有一個共同點——都植入了豆包大模型的能力。

      在奧迪E5 Sportback上,豆包大模型被用來處理駕駛員模糊的語音指令,甚至結合抖音生態提供內容服務;在宇樹機器人G1 EDU上,豆包的視覺理解能力幫助機器人看懂路障,大模型幫助它聽懂人話;在極米投影儀中,語音識別和語音合成技術讓機器的語音反饋有了情緒,不再是冷冰冰的機器音。

      大模型本身只是一個底座,它必須依附于終端才能產生價值。通過春晚這個超級IP,字節做了一次路演:在向C端用戶介紹豆包APP的同時,也在向B端企業展示豆包大模型的賦能能力。

      這些獎品就是模型能力的最好證明,它們告訴硬件廠商:大模型能力好不好,不是看刷分榜單,而是看它能不能給更多企業和用戶創造價值,廣泛服務產業。

      2025年,豆包大模型新車搭載量第一,服務了超過9成的主流車企;在智能終端領域,全球Top10手機廠商中有9家是其合作伙伴,覆蓋超過5億臺終端……這種生態的構建,讓字節在AI時代構建起了比移動互聯網時代更深的護城河。

      當一輛車、一臺手機、一個機器人都內置字節的模型時,它就不僅僅是過去的APP工廠,而是成為了智能社會的水電煤

      在宏大的敘事之外,春晚直播間里一個容易被忽視的細節,更具溫度。

      2026年,抖音春晚直播間首次實現了全程無障礙字幕。依靠豆包語音識別模型2.0,無論是相聲里帶著方言的包袱,還是主持人快速的口播,都能被實時轉化為文字。這背后的流式語音識別技術,讓聽障群體第一次能夠同步感受春晚的魅力。

      這只是技術普惠的一個縮影。

      憑借模型能力,字節正在成為AI時代的Windows或Android,將能力輸出給千行百業乃至每一位普通用戶。

      結語

      在國人的敘事語境中,春晚從來都不只是一個簡單的晚會。它是一個文化圖騰,是全球華人情感的最大公約數,更是產業結構的微縮膠卷。

      翻開過往春晚的贊助商名錄,我們看到的是一部產業結構的進化史。80年代是“老三樣”的天下,自行車、手表、縫紉機的影子還若隱若現,代表著物資匱乏年代對基礎生活的向往;90年代,白酒與各類保健品相繼登場,標王的爭奪戰折射出草莽時代的商業狂歡與粗放增長;千禧年后,互聯網大廠接棒,紅包大戰的背后是移動支付與數字經濟的全面滲透。

      2026年,字節跳動用一場全方位的AI秀,宣告了智能時代的全面到來。這一夜,我們看到了中國科技公司在底座算力上的肌肉,在審美表達上的極致進化,以及在產業生態上的廣泛布局。

      馬年春晚已經落下帷幕,字節的AI宏圖才剛剛展開。

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