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      今年春晚的C位,變了

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      作者|Youth

      今年春節,AI快把各大衛視卷懵了。

      火山引擎一舉拿下總臺春晚獨家AI云冠名,其他互聯網大廠亦貼身肉搏,爭搶地方衛視春晚合作資源。這陣仗讓榮光不再的電視臺受寵若驚,多少年沒有大廠為推大模型扎堆搶冠名的待遇了。各家如此激進,實則是押注春晚帶動的陡峭增長曲線——既為爭奪產品心智,也是搶占AI原生應用入口。

      至此,2026馬年春晚意外催生出一場全民大模型普及浪潮,也成為名副其實的“首屆AI春晚”。

      央視作為春晚的執牛耳者,AI元素的每次亮相都會被觀眾放大、審視。總臺春晚節目上,火山引擎將豆包視頻生成模型Seedance 2.0、豆包圖像創作模型Seedream、空間視頻等AI技術深度融入舞臺創作,打造了《賀花神》《馭風歌》《夢底》等多個刷屏名場面。

      除此之外,豆包在C端互動也斬獲了不俗的成績單: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5000萬張新春主題頭像、超1億條新春祝福。

      豆包大模型在春晚做“導演”了

      可別覺得AI只擅長解決技術與算力難題,2026年央視春晚創作階段就在挑戰“不可能三角”(極致藝術效果、高頻迭代節奏與創新突破要求)。

      原本,藝術創作被很多人視作AI難以跨越的天塹,是人類區別于AI的底色,但春晚導演組志在打造前所未有的視覺特效,比如讓水墨畫動態化、讓數字人實時響應舞臺燈光,這些場景均無現成參考方案,對模型泛化能力與藝術理解提出了極高要求。

      而且,這類需求還無法單靠堆人力解決。比如水墨馬的動態效果,若由動畫師純手繪完成,不僅耗時數月,還難以保證每匹馬的神韻統一;而導演組要求以周迭代,根本等不起。

      導演組曾嘗試過國內外多款主流視頻生成模型,均未能突破“不可能三角”:一方面,國外模型無法理解中國水墨的藝術邏輯,生成的馬匹要么變形、要么喪失神韻;另一方面,國內友商產品雖在影視后期具備優勢,卻無法滿足多主體一致性與細粒度控制的需求。

      兜兜轉轉一圈,導演組最終找到了豆包團隊。

      歌詠創意秀《賀花神》在蜀葵花和金魚的視覺制作中,Seedance 2.0為每位演員定制了“一月一人一景,一花一態一觀”的視覺奇觀,核心挑戰在于極致的細節把控——花朵綻放速度、紋理清晰度、光影層次均需精準控制,任何微小的抖動或失真,都會在春晚的高清大屏上被無限放大。



      2026年央視春晚《賀花神》節目舞臺畫面

      Seedance 2.0憑借精細的控制能力,可根據指令精準調整花朵綻放節奏,讓每一片花瓣的展開都自然舒緩;通過多模態理解感知舞臺燈光變化,讓虛擬場景的光影與現場燈光實時同步。同時,導演組提出的“光影再柔和一點”“花瓣紋理更清晰”等修改意見可實現二次編輯,這種生成-反饋-迭代的閉環,讓節目效果在高頻打磨中不斷逼近導演組的藝術預期。

      值得一提的是,當前主流視頻生成模型的直出規格為1080P/24FPS,而春晚要求達到8K/50FPS的超高清、高幀率標準。火山引擎的視頻增強技術如同“AI修圖師”,能在保留畫面原有風格的前提下,將視頻分辨率提升至8K、幀率拉高至50幀,還能修復AI生成的微小瑕疵,讓畫面在大屏上更細膩絲滑。

      在張杰演唱的《馭風歌》中,Seedance 2.0讓徐悲鴻《六駿圖》中的靜態水墨駿馬躍然而出,六匹馬的奔跑、聚攏、分散均符合物理規律,身上的水墨筆觸隨動作自然飄動,墨色濃淡與原畫保持一致,甚至能與歌手的演唱節奏精準契合。


      2026年央視春晚《馭風歌》節目舞臺畫面

      據虎嗅了解,火山春晚項目組于1月4日收到導演組需求,6天后就完成了初版交付。豆包大模型能實現如此高效的交付,靠的不是瞎猜,而是兩項獨門絕技:

      一是懂中國風。模型在訓練階段融入了大量中國傳統文化素材,涵蓋京劇、水墨畫等傳統藝術形式,真正理解水墨的筆觸、墨韻、留白,知曉什么樣的動態才符合水墨審美。

      二是精準響應細粒度創作指令,能在不同畫面切換(場景、背景變化)時,保證運動質量、指令遵循能力的一致性——無論是“馬跑慢一點”“毛動輕一點”的具體要求,還是“馬的眼神要靈動”的抽象指令,模型生成效果都能與導演要求高度契合。

      更關鍵的是,整個創作過程由“AI +導演”深度共創:由于此前無人見過水墨駿馬奔跑的動態姿態,導演組手繪關鍵幀,火山技術團隊參照關鍵幀調整創作指令,再由AI快速生成版本,根據反饋持續迭代優化。

      在歌曲《夢底》里,火山引擎的空間視頻技術還實現了明星“多分身同臺”的震撼效果——明星劉浩存的多個數字分身同時在舞臺上表演,鏡頭轉動時分身的視角同步變化,影子也能隨燈光實時調整。


      2026年央視春晚《夢底》節目舞臺畫面

      據虎嗅了解,這些數字分身較傳統虛擬人存在兩大核心差異:一是實時光影同步,能精準響應舞臺燈光的顏色和明暗變化,影子投射完全符合物理規律;二是運鏡交互,現場攝像機推拉搖移時,數字分身的視角會隨之變化,貼合透視規律,讓觀眾難辨虛實。

      這一效果的實現,得益于空間視頻技術+豆包大模型的組合:先在影棚用70臺相機360度拍攝劉浩存的表演,收集3D素材;再用豆包3D模型生成簡化的“幾何外殼”,解決多人同時渲染的算力問題;最后通過豆包的深度模型精準計算畫面深度,讓光影變化更真實,鏡頭拉近時能清晰看到分身的發絲、睫毛等細節,與真人無異。

      AI在春晚舞臺上的接連出圈,也讓不少觀眾產生了疑問:AI的創作能力已如此強大,未來是否會取代動畫師、設計師?從春晚的實踐來看,答案恰恰相反:比如水墨馬的創作中,AI解決了動態生成、風格保持等技術難題,但創意方向、分鏡設計、情感表達仍由導演組把控;十二花神的場景中,AI精準執行細節要求,但“一人一景”的創意構思,仍來自藝術家的靈感——可見,AI的核心價值,是將藝術家從繁瑣的技術實現中解放出來,而非人類的替代者。

      從搶紅包破譯首屆AI春晚

      提起春晚互動,大家印象最深的可能是搶紅包網速總慢人一步的懊惱,而2026年豆包APP讓這場全民互動徹底變了樣:打開APP,用戶可點擊“豆包過年”呈現六種不同玩法,依次是AI新春愿望、拜年寫真、賀花神、AI創作、新春關鍵詞、寫祝福,比如讓AI撰寫獨一無二的拜年祝福語,用戶完成體驗即有機會抽取現金、科技禮包等福利。


      豆包APP“豆包過年”活動界面與AI生成新春內容示例

      看似只多了一步創作環節,實則春晚的核心互動邏輯已被徹底重構。

      過去的春晚互動,本質是事務型的流量承載——無論微信搖紅包還是支付寶集五福,核心都是預設規則下的I/O密集型操作,即用戶點擊按鈕,考驗網速與手速,一次請求的算力消耗不足十萬分之一Tops,核心挑戰在于網絡并發和數據庫讀寫能力。

      2026年春晚,豆包APP徹底顛覆了這一邏輯,將互動路徑變為AI創作+抽獎,這種千人千面的體驗,是生成式AI從少數科技擁躉向全民普及的關鍵一躍:生成式AI成功破圈,覆蓋老人、小朋友的全年齡段,用戶可在幾分鐘內體驗AI創作的樂趣,這才是技術普及的真正意義。

      這種千人千面的AI創作互動,在帶來全民體驗升級的同時,也對背后的算力支撐與技術調度,提出了前所未有的嚴苛要求——每次互動都是一次實時創作,生成圖片需調用Seedream圖像模型,撰寫祝福語需調用豆包大語言模型,單次請求的算力消耗高達10Tops,是傳統春晚互動算力消耗的100萬倍。

      這意味著,春晚口播的短短幾分鐘內,豆包APP要同時承接上億次“百萬倍算力”的請求,相當于讓一臺普通服務器瞬間扛住100萬臺電腦的運算壓力。

      據虎嗅了解,豆包在2025年12月的日活用戶已破億,除夕當天,豆包大模型的峰值TPM(每分鐘token數)出現在21時46分,推理吞吐量達到633億tokens,在全球范圍內首次實現億級用戶規模的大模型推理并發。

      面對如此龐大的算力洪峰,這些請求無法進行“插隊”或異步處理:用戶點擊生成后,必須在幾秒內呈現結果,慢一秒都會影響體驗。更何況,豆包的互動流量還需與抖音彈幕審核、頭條內容推薦、外部客戶模型訓練等業務爭奪算力,如同百萬輛汽車同時駛入同一條高速公路,調度難度呈指數級上升。

      如何在有限的資源池內,既保障春晚互動的極致體驗,又兼顧其他業務的穩定運行,成為火山引擎面臨的核心挑戰。

      過去,云計算被視為數字時代的“水電煤”,核心提供算力、存儲等基礎資源。但在AI時代,這種單一的資源供給模式已難以滿足行業需求,用戶需要的并非單純的GPU資源,而是能支撐AI模型訓練、推理、部署全流程的智能引擎。

      據虎嗅了解,火山引擎憑借技術調度能力優勢,將N種場景、M個機房、X種機型、Y種模型下的多種異構卡型的資源池統一合并調度,像一個“智能交通指揮中心”實時監控每個機房的擁堵情況,實現分鐘級調度幾十萬核CPU、上萬卡GPU,成功承接除夕當天每分鐘633億Tokens的流量峰值。

      具體而言,火山引擎的核心突破體現在三個層面:

      首先,在調度層讓資源“活”起來。火山引擎的調度系統,核心解決了資源碎片化和需求動態化的矛盾。傳統調度系統往往局限于單個機房或單一機型,資源利用率低,無法應對突發流量;而火山引擎將不同機房、不同異構機型整合成統一資源池,實時監控資源水位和業務負載,實現資源的最優分配。

      例如,春晚期間,豆包APP的互動流量與抖音的彈幕審核流量存在錯峰:前者集中在口播時段,后者分散在整個晚會過程。調度系統會自動識別這種錯峰特征,互動流量低谷時,將部分GPU資源分配給彈幕審核業務;互動流量高峰時,再快速回收資源并優先分配給豆包APP——這種動態調度,讓資源利用率提升了30%以上。

      其次,推理層讓算力“省”下來。大模型推理的算力消耗巨大,如何在保證效果的前提下降低成本,是AI規模化應用的關鍵。火山引擎從體系結構、算子、系統三個層面進行全鏈路優化,實現了算力倍增的效果。

      最后,在生態層實現能力復用。火山引擎的技術突破不會局限于春晚單一場景,而是形成可復用、可推廣的行業解決方案,可為金融、電商等多領域提供可落地的參考方案;而針對舞臺特效打磨的推理引擎全鏈路優化技術,更能大幅降低全行業AI視頻生成的應用成本。

      據虎嗅了解,目前,火山引擎已與40余家主流具身智能公司開展合作,為機器人提供視覺理解、語義理解、語音合成等能力。比如,為適配春晚節目《奶奶的最愛》《武BOT》中的人機互動劇情,持續優化推理速度,將機器人的響應時間控制在秒級。

      毫不夸張地說,2026馬年春晚的底色是科技,也是中國AI發展進入深水區的精準切片。大模型的規模化應用時代已經到來,AI正加速涌進千行百業。

      *文中總臺春晚畫面歸中央廣播電視總臺版權所有,圖片來源火山引擎官方公眾號

      本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4835623.html?f=wyxwapp

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