春晚產業解“馬”｜春晚背后的AI云：從算力支撐到智能協同的系統性躍遷

引言

從《夢底》中栩栩如生的數字分身，到《賀花神》中次第綻放的“十二花神”，2026年央視馬年春晚為觀眾呈現了一場前所未有、科技與人文交融的沉浸式視聽盛宴。而這所有驚艷瞬間的背后，離不開一股隱形的支撐力量——AI云。它以強大的云端算力和模型能力，支撐數字分身精準構建、花神特效實時渲染，讓每一處極致的藝術創意都穩定落地、渾然天成。

01

春晚底層技術升級：從“云服務”到“AI云”

自2015年起，云計算便成為春晚的核心技術支撐，多年來為這場全民盛宴筑牢了直播流暢、互動順暢的技術基底，扛住了億級并發的極致考驗。2026年AI云正式接棒，為春晚內容創作、舞臺呈現、觀眾互動注入智能基因，催生出全新表達范式。

架構煥新：讓春晚互動流暢無感。春晚中，當億萬觀眾通過電視、手機、Pad等終端實時觀看和參與互動時，背后支撐的正是“云-邊-端”全鏈路智能化架構。該架構作為傳統云向AI云進階的核心突破，精準破解純云端AI高延遲、純端側AI能力有限的行業痛點，使智能服務如呼吸般自然融入每個場景：復雜模型訓練與全局策略優化由云端承載，區域化實時推理交由邊緣節點處理，終端設備則運行輕量化模型實現毫秒級響應；算力調度平臺可實現跨地域算力池化，按需動態分配資源；5G-A、Wi-Fi 6等新一代通信技術為數據流轉提供低延遲、高帶寬保障，確保億級并發下互動趨于“零卡頓、零延遲、零中斷”。

MaaS登場：讓春晚創作秒擁“超腦”。MaaS（模型即服務）作為傳統云服務向AI云演進中承上啟下的關鍵服務形態，將大模型訓練、推理、優化、安全審核等全流程能力，封裝為標準化API與低代碼工具，使創作者能像“點單”般即享行業專屬智能。在春晚這類擁有多元創作需求的場景中，創作團隊無需深耕底層AI技術，便可根據舞臺創意按需調用各類智能能力。特別是，MaaS平臺低代碼工具、自動容器化部署能力，可以快速解決傳統開發編碼復雜、環境適配難、峰值擴容慢等痛點，使大型直播場景下舞臺創作、內容安全等相關的智能應用開發周期從“月級”壓縮至“小時級”。

智能體涌現：讓春晚創意“所想即所得”。智能體作為AI云賦能業務價值的出口，將應用開發邏輯從“技術編碼主導”轉向“業務需求主導”，實現“所思所想立即呈現”的開發體驗。它能精準理解春晚這類場景創作的業務邏輯，將抽象的舞臺創意、互動設計等需求，自主拆解為可落地的執行步驟，聯動適配各類底層資源與能力模塊，高效推進舞臺呈現、場景調度等全流程落地。同時，智能體具備實時的自主感知與動態適配能力，能根據春晚直播的現場狀態、觀眾互動規模的變化，自主調整執行策略，保障各類智能應用在高動態的場景中穩定運轉，讓AI云的價值最終轉化為可感知的舞臺效果與觀眾體驗。

02

舞臺之外，AI云的增長與布局新篇

春晚舞臺上令人驚嘆的實時渲染與智能交互，不過是AI云能力的冰山一角。褪去聚光燈下的炫技外衣，AI云市場正經歷一場由技術演進與行業需求共同驅動的結構性躍升，規模快速擴張的同時，廠商戰略重心轉向全棧服務與企業級Agent生態的深度構建。

技術跑得快、企業用得上，AI云發展按下快進鍵。技術端，大模型推理效率持續提升，大小模型協同架構日益成熟，以MCP為代表的“通用連接協議”逐步落地，有效緩解了模型幻覺問題，讓AI應用變得更可靠、更劃算，為底層AI云市場的發展打下了堅實基礎。需求端，行業采購模式開始從分散項目制試點向集團級系統部署升級，直接拉動智算基建、模型訓推、智能體編排運維等全棧服務需求釋放。同時，多模態預訓練需求增長與金融、醫療、制造等垂直領域模型后訓練市場崛起，推動市場規模快速增長，2025年上半年中國AI云全棧服務市場規模達280.9億元，同比增長195.7%。伴隨“人工智能+”行業應用全面鋪開，市場增長動能持續強勁，預計2026年市場規模將突破1100億元。

拼全棧、搶智能體，AI云廠商加速“卡位”。阿里云、百度智能云等AI云廠商加速布局軟硬全棧能力，構建從異構智算資源、模型開發平臺到行業應用的全棧解決方案，打通“芯片-算力-模型-應用”鏈條。通過軟硬協同優化，廠商在提升算力效率的同時，實現對數據安全、模型治理和智能體開發的統一管控，構筑從底層基礎設施到上層行業應用的全棧交付能力。同時，企業級Agent開發平臺迅速成為AI云服務體系的核心組件，亞馬遜Bedrock Agent Core、阿里云Agent Run、火山引擎AgentKit等產品密集上線，覆蓋智能體的構建、運行、調用與治理全生命周期，著力解決企業AI應用“難治理、難迭代、難集成”的痛點。

場景分層演進，高價值落地破局待解。當前AI云在搜索引擎、店鋪巡檢等標準化、任務明確的場景中已部分實現規模化商用，驗證了技術可行性。然而，復雜場景與高價值場景的深度滲透仍面臨挑戰，癥結在于部分技術供給與行業需求之間存在錯配。一方面，通用AI技術雖具廣泛泛化能力，卻難以精準捕捉垂直領域特有的業務邏輯、數據形態與合規約束，對場景深層痛點洞察不足；另一方面，部分落地項目雖完成技術部署，卻未能嵌入企業核心業務流程，導致部分AI系統淪為“展示窗口”，無法轉化為可量化的降本增效或收入增長，限制了AI云向高價值場景規模化延伸。

03

春晚背后的AI云，正走向新階段

2026年春晚可以說是AI云能力演進的一次集中檢閱。舞臺之上的驚艷表現，其背后是AI云從底層架構到服務邏輯的整體進化。未來，這股經春晚驗證的技術浪潮，將加速向千行百業滲透，推動AI云從“技術可用”走向“場景好用、效果可衡量”的下一發展階段。

基礎設施邁向軟硬協同新范式。AI云的軟硬一體正從硬件性能競爭轉向全棧系統級協同。未來AI云服務商的差異化不在于自研多少顆AI芯片，而在于能否打通終端、邊緣到云端的全鏈路管理。這一能力體現在兩個方向：一是云側的深度協同，即上層AI云平臺與底層硬件聯合調優，通過指令集匹配、內存調度等提升資源利用效率；二是邊緣側的一體化交付，即AI一體機集成預優化算法與專用硬件，實現“開箱即用”，支持云端統一管理與模型更新。這兩條路徑如同AI云的“雙引擎”：一邊驅動像春晚直播這類高并發、高可靠的超大規模任務運轉，一邊賦能工廠產線、門店終端等邊緣場景快速落地、靈活響應。

產品形態走向高低代碼協同演進。企業對AI云的需求呈現明顯分層：中小團隊追求快速上線與操作簡易，大型組織需要深度定制與長期迭代能力。因此，未來AI云的產品形態將呈現高低代碼協同演進的“雙軌”架構：面向中小團隊，平臺提供拖拽式界面、預置模板與自動化調優，實現“零代碼”快速啟動；面向大型組織，平臺開放API，提供可編程工作流，并支持DevOps集成，以實現持續迭代與精細化控制。低代碼雖能降低初期使用門檻，但在高可靠、高復雜度的核心系統中，易因靈活性不足、后期難運維而難以為繼。未來，AI云平臺將構建“低代碼入門、高代碼深耕”的分層產品體系，用戶可依據技術能力與業務階段自由選擇，實現從“用起來”到“用得好”。

服務模式從調用計費轉向價值共創。當前市場以大模型調用Token量衡量AI云活躍度，此標準有明顯局限：僅反映調用頻次與文本規模，難體現業務價值、使用深度及服務復雜度。例如，高價值供應鏈預測優化耗Token少，大量低效測試卻推高總量，后者顯然不應被視為“更成功”的應用。事實上，AI云的價值正日益體現于可量化的業務成效，不僅包括定制化項目的交付成果，還包括任務完成質量、決策準確率提升、人力成本節約等維度。未來，衡量AI云成熟度的關鍵，將不再只有“用了多少Token”，還重點考量“產生了多少可驗證的業務收益”，以應用效果為核心的價值導向型計費模式，也將受到更多用戶青睞。

來源 | 新華網、賽迪顧問

編輯 | 辦公室