春晚产业解“马”｜春晚背后的AI云：从算力支撑到智能协同的系统性跃迁

引言

从《梦底》中栩栩如生的数字分身，到《贺花神》中次第绽放的“十二花神”，2026年央视马年春晚为观众呈现了一场前所未有、科技与人文交融的沉浸式视听盛宴。而这所有惊艳瞬间的背后，离不开一股隐形的支撑力量——AI云。它以强大的云端算力和模型能力，支撑数字分身精准构建、花神特效实时渲染，让每一处极致的艺术创意都稳定落地、浑然天成。

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春晚底层技术升级：从“云服务”到“AI云”

自2015年起，云计算便成为春晚的核心技术支撑，多年来为这场全民盛宴筑牢了直播流畅、互动顺畅的技术基底，扛住了亿级并发的极致考验。2026年AI云正式接棒，为春晚内容创作、舞台呈现、观众互动注入智能基因，催生出全新表达范式。

架构焕新：让春晚互动流畅无感。春晚中，当亿万观众通过电视、手机、Pad等终端实时观看和参与互动时，背后支撑的正是“云-边-端”全链路智能化架构。该架构作为传统云向AI云进阶的核心突破，精准破解纯云端AI高延迟、纯端侧AI能力有限的行业痛点，使智能服务如呼吸般自然融入每个场景：复杂模型训练与全局策略优化由云端承载，区域化实时推理交由边缘节点处理，终端设备则运行轻量化模型实现毫秒级响应；算力调度平台可实现跨地域算力池化，按需动态分配资源；5G-A、Wi-Fi 6等新一代通信技术为数据流转提供低延迟、高带宽保障，确保亿级并发下互动趋于“零卡顿、零延迟、零中断”。

MaaS登场：让春晚创作秒拥“超脑”。MaaS（模型即服务）作为传统云服务向AI云演进中承上启下的关键服务形态，将大模型训练、推理、优化、安全审核等全流程能力，封装为标准化API与低代码工具，使创作者能像“点单”般即享行业专属智能。在春晚这类拥有多元创作需求的场景中，创作团队无需深耕底层AI技术，便可根据舞台创意按需调用各类智能能力。特别是，MaaS平台低代码工具、自动容器化部署能力，可以快速解决传统开发编码复杂、环境适配难、峰值扩容慢等痛点，使大型直播场景下舞台创作、内容安全等相关的智能应用开发周期从“月级”压缩至“小时级”。

智能体涌现：让春晚创意“所想即所得”。智能体作为AI云赋能业务价值的出口，将应用开发逻辑从“技术编码主导”转向“业务需求主导”，实现“所思所想立即呈现”的开发体验。它能精准理解春晚这类场景创作的业务逻辑，将抽象的舞台创意、互动设计等需求，自主拆解为可落地的执行步骤，联动适配各类底层资源与能力模块，高效推进舞台呈现、场景调度等全流程落地。同时，智能体具备实时的自主感知与动态适配能力，能根据春晚直播的现场状态、观众互动规模的变化，自主调整执行策略，保障各类智能应用在高动态的场景中稳定运转，让AI云的价值最终转化为可感知的舞台效果与观众体验。

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舞台之外，AI云的增长与布局新篇

春晚舞台上令人惊叹的实时渲染与智能交互，不过是AI云能力的冰山一角。褪去聚光灯下的炫技外衣，AI云市场正经历一场由技术演进与行业需求共同驱动的结构性跃升，规模快速扩张的同时，厂商战略重心转向全栈服务与企业级Agent生态的深度构建。

技术跑得快、企业用得上，AI云发展按下快进键。技术端，大模型推理效率持续提升，大小模型协同架构日益成熟，以MCP为代表的“通用连接协议”逐步落地，有效缓解了模型幻觉问题，让AI应用变得更可靠、更划算，为底层AI云市场的发展打下了坚实基础。需求端，行业采购模式开始从分散项目制试点向集团级系统部署升级，直接拉动智算基建、模型训推、智能体编排运维等全栈服务需求释放。同时，多模态预训练需求增长与金融、医疗、制造等垂直领域模型后训练市场崛起，推动市场规模快速增长，2025年上半年中国AI云全栈服务市场规模达280.9亿元，同比增长195.7%。伴随“人工智能+”行业应用全面铺开，市场增长动能持续强劲，预计2026年市场规模将突破1100亿元。

拼全栈、抢智能体，AI云厂商加速“卡位”。阿里云、百度智能云等AI云厂商加速布局软硬全栈能力，构建从异构智算资源、模型开发平台到行业应用的全栈解决方案，打通“芯片-算力-模型-应用”链条。通过软硬协同优化，厂商在提升算力效率的同时，实现对数据安全、模型治理和智能体开发的统一管控，构筑从底层基础设施到上层行业应用的全栈交付能力。同时，企业级Agent开发平台迅速成为AI云服务体系的核心组件，亚马逊Bedrock Agent Core、阿里云Agent Run、火山引擎AgentKit等产品密集上线，覆盖智能体的构建、运行、调用与治理全生命周期，着力解决企业AI应用“难治理、难迭代、难集成”的痛点。

场景分层演进，高价值落地破局待解。当前AI云在搜索引擎、店铺巡检等标准化、任务明确的场景中已部分实现规模化商用，验证了技术可行性。然而，复杂场景与高价值场景的深度渗透仍面临挑战，症结在于部分技术供给与行业需求之间存在错配。一方面，通用AI技术虽具广泛泛化能力，却难以精准捕捉垂直领域特有的业务逻辑、数据形态与合规约束，对场景深层痛点洞察不足；另一方面，部分落地项目虽完成技术部署，却未能嵌入企业核心业务流程，导致部分AI系统沦为“展示窗口”，无法转化为可量化的降本增效或收入增长，限制了AI云向高价值场景规模化延伸。

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春晚背后的AI云，正走向新阶段

2026年春晚可以说是AI云能力演进的一次集中检阅。舞台之上的惊艳表现，其背后是AI云从底层架构到服务逻辑的整体进化。未来，这股经春晚验证的技术浪潮，将加速向千行百业渗透，推动AI云从“技术可用”走向“场景好用、效果可衡量”的下一发展阶段。

基础设施迈向软硬协同新范式。AI云的软硬一体正从硬件性能竞争转向全栈系统级协同。未来AI云服务商的差异化不在于自研多少颗AI芯片，而在于能否打通终端、边缘到云端的全链路管理。这一能力体现在两个方向：一是云侧的深度协同，即上层AI云平台与底层硬件联合调优，通过指令集匹配、内存调度等提升资源利用效率；二是边缘侧的一体化交付，即AI一体机集成预优化算法与专用硬件，实现“开箱即用”，支持云端统一管理与模型更新。这两条路径如同AI云的“双引擎”：一边驱动像春晚直播这类高并发、高可靠的超大规模任务运转，一边赋能工厂产线、门店终端等边缘场景快速落地、灵活响应。

产品形态走向高低代码协同演进。企业对AI云的需求呈现明显分层：中小团队追求快速上线与操作简易，大型组织需要深度定制与长期迭代能力。因此，未来AI云的产品形态将呈现高低代码协同演进的“双轨”架构：面向中小团队，平台提供拖拽式界面、预置模板与自动化调优，实现“零代码”快速启动；面向大型组织，平台开放API，提供可编程工作流，并支持DevOps集成，以实现持续迭代与精细化控制。低代码虽能降低初期使用门槛，但在高可靠、高复杂度的核心系统中，易因灵活性不足、后期难运维而难以为继。未来，AI云平台将构建“低代码入门、高代码深耕”的分层产品体系，用户可依据技术能力与业务阶段自由选择，实现从“用起来”到“用得好”。

服务模式从调用计费转向价值共创。当前市场以大模型调用Token量衡量AI云活跃度，此标准有明显局限：仅反映调用频次与文本规模，难体现业务价值、使用深度及服务复杂度。例如，高价值供应链预测优化耗Token少，大量低效测试却推高总量，后者显然不应被视为“更成功”的应用。事实上，AI云的价值正日益体现于可量化的业务成效，不仅包括定制化项目的交付成果，还包括任务完成质量、决策准确率提升、人力成本节约等维度。未来，衡量AI云成熟度的关键，将不再只有“用了多少Token”，还重点考量“产生了多少可验证的业务收益”，以应用效果为核心的价值导向型计费模式，也将受到更多用户青睐。

来源 | 新华网、赛迪顾问

编辑 | 办公室