在 2026 年的春节大战中，中国互联网长达十年的竞争范式，在除夕夜的钟声里完成了一次隐秘而彻底的代际迁徙。
在此之前，春节的叙事核心始终是“红包飞轮”。大厂通过数十亿的现金补贴，试图在短短几天内暴力唤醒沉睡的社交关系。但到了 2026 年，这个飞轮在庞大的模型参数面前，正加速失灵。
从除夕前夕开始，豆包开启了极其紧凑的技术排期：视频生成模型Seedance 2.0、旗舰级豆包大模型 2.0 Pro密集上线。更重要的是，这些代表字节跳动最高技术水准的底座，并未停留在实验室或发布稿里，而是被第一时间装进了产品。
豆包 App、电脑端及网页版同步上线了“专家模式”。这意味着，原本极高门槛的数学推理、长尾知识储备以及复杂的图表理解能力，在除夕夜变成了上亿人触九游智能体育科技手可及的交互体验。
除夕当天，豆包上的 AI 互动总数达到了惊人的 19 亿次。这不再是简单的点击领钱，而是数亿次真实的实时创作：用户在豆包上生成了超过 5000 万张新春头像和 1 亿条 AI 祝福。
这是总台春晚历史上第一次由 AI 驱动的全民实时创作。当主持人宣布开启互动的瞬间，豆包大模型的推理吞吐量在 60 秒内飙升至 633 亿 tokens。这种近乎恐怖的瞬时洪峰，标志着豆包已正式完成从AI 工具到“国民级产品”的成人礼。
增长逻辑已被重塑。尽管友商猛砸数十亿试图抢夺用户心智，但豆包的日活跃用户数依然稳居第一梯队。大年初一，当喧嚣退去，豆包再次回归免费 App 榜榜首。
在 AI 时代，最有说服力的增长故事不再来自补贴，而来自模型迭代所带来的绝对体验优势。
作为少有的全民级叙事平台，春晚在过去十年一直是互联网巨头的收割机。从 2015 年微信“摇一摇”开始，大厂入场的逻辑近乎刚性：巨额赞助费搭配红包福利，换取一条陡峭的 DAU 增长曲线 年的这个除夕，火山引擎作为总台春晚独家 AI 云合作伙伴，豆包大模型不仅深度参与到多个春晚节目的创意构思与视觉呈现环节，接到的任务清单也发生了根本性位移。排名第一的关键词不再是“增长”，而是“创作”。
这种转向在《驭风歌》中得到了体现。导演组试图让国宝级的水墨骏马在舞台上“活”过来，这在 AI 语境下是一个极高难度的物理命题。春晚节目编导此前测试过多个海外顶尖模型，表现均不尽如人意。海外模型难以理解中国画特有的气韵留白，且在处理高速运动时，马匹极易塌陷为扭曲的几何体。
Seedance 2.0 顶住了这种近乎苛刻的审美与技术双重在线。这款模型不再仅仅学习“像素的排列”，而是在试图理解“运动的物理规律”。
这要求 AI 具备极强的微观控制力。植物缓慢绽放时的纹理、光影在花瓣层次间的流转，稍有偏差便会产生令人不安的“塑料感”。
通过“AI 生成影像+实景舞台扩展”模式，Seedance 2.0 为每位演员定制了专属的视觉时空，将舞台叙事从宏大语境引向了个体的精微呈现。
在传统流程中，实现此类异构形态的动作迁移，需要繁琐的 3D 骨骼绑定和人工 K 帧。一旦导演改主意，创作成本便成倍激增。
Seedance 2.0 的“视频动作迁移”能力简化了这一切：它能将真人的舞蹈节奏直接平移到卡通模型上。这意味着，AI 正在从一个昂贵的黑科技插件，演变为一个高效的生产工具。
由 Seedance 2.0 创作的 AIGC 内容，并不能直接推向直播。春晚导演组给出的规格是死命令：8K 超高清、50 FPS 高帧率。
这是一道巨大的技术鸿沟。目前全球主流生成模型的直出极限，通常停留在 1080P 和 24 FPS。为了填补差距，火山引擎祭出了
MIPP多维度智能画质增强框架，对每一帧素材进行“镜头级”精修。这套方案颠覆了传统的固化增强逻辑。它奉行“一镜一策”：系统先通过 AI 预测最佳修复路径，再智能筛选超分与插帧算法。在 MIPP 加持下，原本 720P 的原始素材被硬生生拔高到了 8K，帧率也补至 50 FPS。
算力的“里子”。除夕夜，春晚互动完成了从“摇红包”到“实时 AI 创作”的代际更替。用户调用豆包生成个性化头像或祝福，本质上是海量用户瞬时发起的模型推理请求。
这是一场暴力美学的计算。据字节跳动内部测算，生成一条有效 AI 信息的计算复杂度，是往年传统红包互动的 100 万倍。
除夕当晚 21 时 46 分，随着第二轮互动开启，豆包大模型的推理吞吐量在 60 秒内飙升至 633 亿 tokens。面对这种近乎恐怖的瞬时洪峰，
火山方舟承担了调度“大脑”的角色。由于筹备时间极紧，字节无法单纯靠堆硬件来对冲压力。火山方舟通过动态资源分配实现了精准的“装箱”作业：它在海量异构硬件中实时计算，将可延迟的任务错峰搬移，为算力波峰腾挪出宝贵的生存空间。
算力足以支撑虚拟世界的瞬时爆发，它便开始寻求对物理世界的接管。在今年的舞台上，
具身智能机器人不再是笨拙的道具，而是具备“高情商”的演艺主体。宇树等品牌的机器人依托豆包大模型的视觉理解（VLM）进行实时决策，利用大语言模型捕捉复杂的语义。最关键的突破来自
Seed-TTS 2.0。它打破了机械的文本朗读模式，赋予了机器人理解内心活动的能力。这意味着，AI 语音不再是生硬的拼接，而是具备了匹配场景的语气和情感。这背后藏着火山引擎试图定义“具身智能软件 Tier 1”的野心。目前，它已与 40 余家机器人公司达成合作。
当潮水退去，留下的不仅是瞬时的流量波动，而是已被大模型深度重构的基础设施。当外界还在争夺流量入口的“入场券”时，字节跳动已经悄然完成了这台商业机器底层马达的跨代更换。
DeepSeek的横空出世曾让整个字节跳动管理层感受到一种近乎“深水炸弹”式的冲击。随后，CEO 梁汝波在全员会上提出 2025 年的关键词“务实浪漫”，并直言字节在大模型新机会上的敏感度仍需提升，要“追求智能的上限”。在这种背景下，字节跳动开始将重心全面转向“技术突围”，其核心攻坚力量指向了由吴永辉领衔的 Seed 基础模型团队。
作为字节在大模型领域的“定海神针”，吴永辉治下的 Seed 团队在过去一年经历了结构性的资源倾斜。为了在算法人才的军备竞赛中胜出，字节内部启动了代号为“Top Seed”的专项计划，旨在打破原有的职级与薪酬体系。据内部人士透露，Seed 团队及相关基础研究部门的研发人员规模已迅速攀升至近千人。
为了应对更长周期的技术竞争，字节设立了“Seed Edge”项目，由吴永辉亲自把关，旨在进行更基础的
AGI理论研究。该项目拥有极其宽松的考核机制。它打破了字节传统的半年绩效评价体系，转而以突破性的技术进展作为唯一衡量标尺。这标志着字节的科研逻辑正在从“工程驱动”向“研究驱动”延伸。春节期间三大模型的集中发布，被内部视为一个关键的分水岭：字节跳动的技术坐标系，已正式对齐 OpenAI。
当流量的边际效益减弱，字节跳动开始寻找更具确定性的出口：从一个通过算法分发信息的“超级工厂”，转型为向全产业输送智能的“电力公司”。
增长的动力不再仅仅依赖于自家 App 的内循环，更来自上百家日均调用量破万亿 Token 的外部企业。这种“电力公司”式的商业模型，本质上是在用技术的通用性去对冲单一 App 的增长风险。
它用了 13 年长成中国最大的互联网公司，但在 AI 的下半场，它必须重新证明自己拥有创造“新发现”的能力。真正的攻势不再是屏幕上闪烁的红包，而是后台那澎湃的算力洪流，以及模型每一寸进化的深度。
