“有事找AI”，春節檔的AI心智戰

導讀：春節2026年春節，注定成為中國AI從“技術概念”駛向“國民應用”的深水區入口。

2026年的春節，中國人的手機里裝滿了“賽博年味”。

一邊是家族群里“元寶派”機器人自動發的紅包，一邊是語音一句“千問幫我點奶茶”秒接的免單；電視里放著由AI生成視覺特效的春晚節目，手機上刷著豆包生成的拜年視頻。這不僅是年味的更迭，更是一場傾注了超過45億元的真金白銀、覆蓋數億用戶的“全民AI實驗”。

當外界還在調侃“中美AI差距在于人家仰望星空，我們俯身撿六便士”時，一場由紅包引爆的“諸神之戰”，已悄然演變為決定中國人工智能未來十年格局的“技術陽謀”。騰訊撒10億、百度投5億、阿里豪擲30億，這些數字背后不再是簡單的流量采買，而是一場關于“誰能在AI時代繼續坐莊”的殘酷排位賽。2026年春節，注定成為中國AI從“技術概念”駛向“國民應用”的深水區入口。

紅包“變形記”

從“綁卡”到“養成”

如果把時鐘撥回到2015年，微信支付的“搖一搖”紅包堪稱教科書級別的戰役。當時的核心邏輯是“綁卡”：平臺用幾十億補貼，換取用戶完成銀行卡綁定這一動作，搶占的是支付基礎設施的入口 。

十年后的今天，邏輯徹底變了。

春節期間，廠商們絞盡腦汁地引導用戶完成一個完整的AI使用閉環：在元寶里@機器人搶紅包，在千問里語音下單奶茶，在文心助手里通過多輪對話集?？?。每一個任務都是一次刻意設計的“壓力測試”，目的是讓用戶在真實場景中學會“有事找AI”。

這背后是一個殘酷的現實：傳統互聯網“燒錢拉新→廣告變現”的黃金路徑，在AI時代徹底失效了。

原因很簡單。在移動互聯網時代，邊際成本趨近于零，用戶越多利潤越厚。但在AI時代，每一次對話都意味著實打實的算力消耗，用戶規模越大，推理成本越高，反而可能成為“甜蜜的負債” 。

更致命的是，AI產品普遍面臨低留存率的困境。即使春節期間的投放能堆出漂亮的日活數據，只要產品本身無法嵌入用戶的真實生活，節后的流失同樣會觸目驚心。

這就不難理解，為什么各家大廠的春節打法呈現出如此鮮明的差異化——因為每家瞄準的都不是短期的用戶增長，而是長期的心智占有。

一個鮮明的對比是：過去的紅包大戰，用戶搶完即走；今年的紅包大戰，用戶在搶紅包的同時，被迫完成了一次與AI的深度交互——或是一次創作、或是一筆交易、或是一場對話。

為什么要這么卷？因為所有人都意識到一個殘酷現實：AI時代的流量邏輯，徹底變了。

因為紅包只是誘餌，巨頭們真正瞄準的，是讓AI突破“聊天機器人”的玩具象限，嵌入真實世界的毛細血管，搶奪通往人工智能下半場的唯一入場券。

巨頭卡位戰

入口、基座與管道

如果說紅包是吸引用戶嘗鮮的“誘餌”，那么春節檔密集發布的“壓箱底”技術，才是決定誰能真正留住用戶的“正餐”。

2月7日，字節跳動在飛書文檔里輕描淡寫的一句“Kill the game”，讓Seedance 2.0橫空出世。這個被《黑神話：悟空》制作人馮驥稱為“地表最強”的視頻生成模型，迅速在全球AI圈引發震動。其核心突破在于“可控性”——用戶上傳一張建筑正面照，模型能自動生成繞到背面的運鏡，光影、透視、材質幾乎與現實一致。這意味著AI視頻生成從“抽盲盒式”的玩具，進化為具備分鏡規劃和敘事理解能力的“生產工具”。

更具沖擊力的是成本數據：知名視效指導姚騏用該工具制作的2分鐘科幻短片《歸途》，總成本僅330.6元。當電影級畫面的生成成本趨近于算力邊際成本，傳統影視工業的護城河正在被一夜填平。

技術狂奔的同時也踩下剎車。上線僅兩天，即夢緊急限制真人圖生視頻功能，2月12日網信辦通報處置1.3萬個違規賬號，明確要求AI生成內容必須標注。技術越強，監管越緊——這是所有玩家必須面對的新規則。

在字節憑借視覺模型搶盡風頭的同時，其他巨頭卻選擇了截然不同的路徑。

騰訊的策略核心是“社交路權”。元寶推出的“元寶派”功能，讓AI以“數字成員”的身份潛入家族群，通過發紅包、接梗、總結聊天記錄，在最高頻的社交場景中實現“自然融入” 。依托微信生態的社交裂變能力，元寶在21天內完成159項功能迭代，日活突破5000萬 。騰訊打的算盤是：當AI變成家族群里的“一份子”，社交關系的護城河將被重新澆筑。

而在大模型基座層面，阿里選擇在除夕夜亮劍。千問Qwen3.5開源發布，從純文本模型轉向原生多模態，將視覺與文本token直接融合進基座訓練。更關鍵的是性價比：3970億參數、激活僅170億，性能超越萬億參數的前代，API價格卻低至每百萬Token 0.8元。阿里的野心很明確——用極致性價比卡位多模態基座，爭奪開源生態話語權。

阿里的30億“請客計劃”更直接。它將千問助手深度接入淘寶閃購、盒馬、飛豬，用戶只需說出“千問幫我點奶茶”，就能在真實消費場景中完成從“意圖到成交”的閉環。數據顯示，春節活動期間全國超1.3億人首次體驗AI購物，千問DAU一度飆升至7352萬。阿里試圖用免單券“買”下用戶的一個習慣：以后想辦事，先找AI。

相比之下，百度顯得格外克制。5億元紅包投入被嵌入百度App內，用戶無需下載新應用即可體驗文心助手 。這種“無痛轉場”的背后，是百度內部悄然推進的“O計劃”——將百度App從搜索入口升級為“智能體調度中心”。李彥宏年初定調：“訓練的目的是推理?！?守住搜索這個超級入口，就是守住未來。

狂歡過后，誰在沉淀？

如果說大廠還能靠入口和生態“兩條腿走路”，創業公司則只能靠技術硬剛。這個春節，“AI四小龍”——智譜、MiniMax、月之暗面（Kimi）、DeepSeek——各自走上一條截然不同的窄門。

智譜選擇了最“重”的路。2月11日，GLM-5開源上線，7440億參數、SWE-bench得分77.8，登頂全球開源榜首 。但真正重要的是它的新定位：不再是聊天助手，而是“系統架構師”。它能自主拆解需求、調用工具、調試代碼，甚至交付可運行產品。有開發者用它做出完整游戲 。智譜賭的是：2026年，大模型必須從“寫代碼”進化到“寫工程”。

MiniMax則反其道而行，專注“成本殺手”。M2.5僅10B激活參數，SWE-bench得分卻高達80.2%，超越Claude Opus 。更驚人的是成本：每秒輸出100token的情況下連續工作一小時只需花費1美元 。創始人閆俊杰的邏輯很清晰——Agent要規?；涞?，瓶頸從來不是能力，而是價格。

月之暗面（Kimi）則押注“Agent集群”。K2.5支持模型自主創建多個“分身智能體”，按需組隊并行工作 。同時，其Kimi Code已集成VSCode，開發者上傳一張UI設計圖，AI就能自動生成前端代碼。這是目前國內“視覺→編程”鏈路最流暢的產品 。

而整個春節最“安靜”的DeepSeek，卻可能藏著最大殺招。沒有官宣，用戶卻發現其上下文窗口從128K悄然擴展至1M，知識庫更新至2025年5月 。這意味著你可以一次性輸入整本《三體》或一個中型企業的全部代碼。DeepSeek依然堅持不做多模態、不追風口，而是把文本推理和長程理解死磕到極致。

回望這二十多天的密集出牌，一個清晰的行業趨勢浮出水面：中國大模型行業正在告別“造神”時代。字節押注視頻工業化，阿里卡位多模態基座，騰訊定義上下文學習，百度守住超級入口，智譜重構工程生產力，MiniMax降低Agent成本，Kimi打通視覺編程，DeepSeek深耕長文本推理，每一家都在自己的賽道上做到極致。這恰恰是行業成熟的標志。

傳統互聯網時代，“高DAU”是通往盈利的門票——有用戶就有廣告，有廣告就有收入。但在AI時代，龐大的用戶規模卻可能轉化為沉重的算力“負債”。

算力成本剛性上漲，規模不經濟成為常態。通用大模型的C端用戶規模越大、調用頻次越高，廠商在算力、帶寬、推理環節的成本便會直線攀升。

更關鍵的是，當前的通用大模型仍深陷留存率偏低的困境。

當除夕的“紅包雨”停歇，當用戶手機上的AI應用圖標開始蒙灰，一個更現實的問題浮出水面：這些被真金白銀砸出來的用戶，能留下多少？

這場由營銷引爆的“諸神之戰”，最終篩選出的不是贏家，而是有資格繼續留在牌桌上的狠角色。