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春晚这台“超级计算机”没关机!节后第一天它暴露了巨头的野心

发布时间:2026-02-22 19:22:21 人气:

  

春晚这台“超级计算机”没关机!节后第一天它暴露了巨头的野心(图1)

  当所有人还沉浸在春晚机器人秧歌舞的余韵中,节后开工第一天的互联网大厂,并没有丝毫“节后综合征”的迹象。

  很多人只看到舞台上宇树科技的机器人如何酷炫,却没注意到,今年春晚其实是一场国内AI云厂商的“超级碗”。官方披露,火山引擎作为2026年春晚独家AI云合作伙伴,扛住了春晚当晚亿万观众的互动请求、直播画面的流畅呈现 。

  这不仅仅是一次技术保障,更像是一场蓄谋已久的“亮剑”。春晚结束后,这台支撑了全民狂欢的“超级计算机”并没有关机,而是立刻转身,投入了一场更残酷的战争。

  对于搞技术的码农来说,春晚流量就是终极“压力测试”。过去二十年,这种压力考验的是电商的库存和视频的带宽;但今年,考验的是AI云的弹性。

  据相关媒体报道,字节跳动旗下的火山引擎为了这次春晚,提前储备了海量算力。这不仅仅是给抖音用的,更是为了证明:连春晚都能兜底,还有什么企业客户扛不住?这相当于向全行业公映了自己的技术肌肉 。

  而在这背后,是巨头们心照不宣的共识:大模型时代的竞争,已经从算法模型本身,转移到了脚下的土地——AI云。

  如果说大模型是AI时代的发动机,那么AI云就是跑道和机场。没有强大的云基础设施,再牛的模型也只是纸上谈兵。看看微软Azure靠绑定OpenAI在全球市场攻城略地,谷歌用Gemini+TPU+谷歌云全栈能力重新定义标准,国内的巨头们坐不住了 。

  早在节前,就有消息称阿里计划将未来三年投入到AI基建与云计算上的资金从3800亿元提升至4800亿元。这不仅仅是买显卡,更是买“芯”。阿里平头哥自研的“真武”AI芯片,已经成为国内新增AI算力市场的主力之一 。

  至于百度,则点亮了国内首个全自研三万卡昆仑芯集群。这意味着什么?意味着能同时支撑多个千亿参数大模型训练,且是纯国产的 。

  这种军备竞赛的终点不是算力本身,而是价格。谁能在单位算力上成本更低,谁就能在下一轮“AI应用大爆发”中掌握定价权。就像当年阿里云把云服务器价格打下来一样,现在的AI云,正在经历同样的血腥厮杀。

  再说回春晚舞台上的那群“显眼包”——人形机器人。今年无论是宇树科技的H2,还是魔法原子的MagicBot,动作之流畅,甚至能完成空翻和后空翻,让人印象深刻 。

  为什么以前机器人看起来那么“智障”?因为真实世界的数据采集成本太高了,让机器人在现实里一遍遍摔倒,成本太高,风险太大。

  据宇树科技披露,其自研的AI融合定位算法,每秒要处理上百次环境信息。这些海量数据从哪里来?大部分来自仿真环境。行业已经达成共识:在仿真中训练、评测机器人,是让人形机器人具备学习能力的前提 。

  通过仿真技术生成海量的、标注好的大数据,然后在虚拟世界里让机器人“苦练”十八般武艺,最后再把模型迁移到实体上。这就像游戏里练级,练好了再打副本,既省钱又高效。

  算力有了,训练数据有了,存哪儿?这就牵扯到了这两天另一个被热议的技术——AI原生数据库。

  这两天,一则互动平台的问答引起了注意。有投资者向达梦数据提问:大模型再强,数据库不行,运转也很慢。公司能不能把AI的能力直接植入数据库?达梦数据的回复很坦诚:正在探索将全栈数据库产品服务于各种DB for AI业务,比如存储训练语料、知识图谱、提示词等等 。

  这就是目前大数据领域最焦虑也最兴奋的事。以前的数据库,存的是姓名、手机号、金额。现在的数据库,要存的是向量、是 embedding(嵌入)、是用户的长期记忆。

  如果没有强大的数据库支撑,AI就是“金鱼”,七秒记忆,对话完就忘。只有把记忆存下来,AI才能从“聊天机器人”进化为“私人管家”。海量数据在其经营分析中也提到,随着人工智能技术的快速发展,数据规模呈指数级增长,推动了数据库的技术变革 。

  无论是春晚舞台上的机器人,还是我们手机里的智能助手,背后都是冰冷的服务器、滚烫的GPU、以及海量数据的清洗与标注。对于码农财经的视角来看,节后的大数据赛道,不再是虚无缥缈的概念,而是实打实的算力消耗、存储需求和仿真迭代。

  在这场由春晚引爆的AI云大战中,最终的赢家或许不是喊得最响的那个,而是能把算力成本压得最低、数据调度得最顺、让AI记性最好的那个。

  在这个马年,科技圈似乎真的跑起来了。而我们能做的,就是盯着这些奔跑的“数据马”,看它们最终奔向何方。

  封面新闻记者 徐语杨今年总台春晚设立四川宜宾分会场,选址于长江、金沙江、岷江交汇的三江口,以山水为幕、灯火为缀,呈现了一场别开生面的视听盛宴。作为川籍音乐力量的代表,四川交响乐团与歌手张靓颖携手,在江心船上共同演绎了歌曲《江言》,为全国观众带来一幕难忘的“江上演奏”。

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