2026年春晚见证了一场历史性的广告变革——AI产品首次集体取代白酒与互联网红包成为舞台主角。从腾讯元宝到阿里千问，各大厂商累计投入超80亿元，这场看似疯狂的营销狂欢背后，暗藏着AI时代心智占领的全新逻辑。本文将深度解析三次春晚广告主角跃迁背后的产业变迁密码，拆解大厂百亿布局的战略意图，并为AI Agent创业者指明突围路径。

除夕夜，万家灯火。2026年的春晚如果你细心观察，会发现一个历史性的变化——那些曾经霸屏的白酒广告、互联网红包，被一群新面孔取代了。腾讯元宝、阿里千问、字节豆包，以及宇树科技的机器人，成了这个最大国民舞台的主角。

小品《奶奶的最爱》上演时，一个令人捧腹的细节悄然戳中了时代的脉搏：“奶奶”见到前来看望自己的孙子，第一反应不是招呼寒暄，而是举起手机拍照后，对着屏幕发问——“豆包豆包，这是个什么东东？”这一刻，AI不再只是后台的技术名词，而是成了春晚舞台上的“演员”。

据不完全统计，这个春节，各大AI厂商累计投入超过80亿元。阿里千问直接砸下30亿推出“春节请客计划”，腾讯元宝和百度文心分别跟进10亿和5亿的红包补贴。这不仅仅是广告，这是一场AI的“诺曼底登陆”。

当红包散去、烟花落尽，一个更本质的问题浮出水面：这百亿投入，究竟买的是什么？是用户短暂的点击，还是未来的心智占领？对于正在路上的AI Agent创业者，这场狂欢是机遇还是警钟？

历史的回响：春晚广告主角的三次跃迁

要理解今天AI的登场意味着什么，我们需要先回望历史。春晚广告的更替，从来都是中国产业变迁的“晴雨表”。

1.0时代：传统消费的“标王”之争（1990-2014）

那个年代，孔府宴酒、秦池酒、爱多VCD轮番成为“标王”。谁拿下春晚倒计时广告，谁就能在新的一年里销量暴涨。这是产品稀缺时代的营销逻辑——只要让全国人民知道有你，生意就来了。

2.0时代：互联网流量的“红包大战”（2015-2021）

2015年，微信支付用5300万春晚赞助，换来了2亿张绑定银行卡，被马云称为“偷袭珍珠港”。此后，支付宝、淘宝、京东、抖音轮番上阵，红包金额从几亿涨到十几亿。这是流量红利时代的营销逻辑——用资本换用户，用用户换估值。直到2022年，互联网大厂开始“降本增效”，白酒军团在2023年短暂补位。

3.0时代：AI加速时代的“心智圈地”（2025-2026）

2025年，AI开始零星出现；2026年，AI全面霸屏。但与以往不同，这一轮营销不再追求“下载-注册-绑卡”的即时转化，而是追求“认知-理解-习惯”的长期渗透。

【千宇观点】

每一次主角的更替，都是一个时代的落幕与开启。白酒时代，拼的是产能和渠道；互联网时代，拼的是流量和补贴；而AI时代，拼的是场景和心智。谁能在用户的认知里种下“有问题，找AI”的第一印象，谁就赢在了起跑线。

【第二篇章】大厂的牌局：百亿红包的战略意图解码

大厂不是傻子，百亿资金砸下去，必然有清晰的战略意图。我们可以从三个维度来解码：

意图一：抢占用户心智，完成全民AI启蒙

你可能每天都在用AI，但你的父母呢？你的爷爷奶奶呢？对于绝大多数下沉市场和老年群体，生成式AI仍然是陌生的概念。春晚的核心价值，恰恰在于一次触达全年龄段。当豆包植入小品《奶奶的最爱》，当千问的广告出现在四大卫视，它在向全国观众传递一个信号：AI不是极客的玩具，而是你生活的一部分。

意图二：场景深度绑定，让AI成为生活方式

阿里千问的30亿补贴，不是为了让你买30亿的东西，而是为了让你在“点奶茶”、“订电影票”这些日常动作中，第一次尝试使用AI。数据显示，除夕当天，千问帮买电影票的订单日环比增长500%。这背后是更深层的逻辑：让AI从“聊天机器人”变成“生活管家”。

意图三：技术底座展示，秀肌肉而非单纯秀存在

字节跳动旗下的火山引擎，作为央视春晚的“独家AI云合作伙伴”，为《贺花神》等节目提供技术支持。这不仅是品牌曝光，更是技术实力的公开展示——当几亿人看着AI生成的视觉效果赞叹时，火山引擎也在向企业客户喊话：你看，我们能搞定春晚，也能搞定你的业务。

【数据说话】

除夕当天，豆包AI互动总数达到19亿次

阿里千问让超过1.3亿人第一次体验了AI购物

腾讯元宝通过春晚红包，新增用户突破5000万

但问题来了：当红包效应消退，这些用户还能留下多少？这才是真正的考验。

AI Agent的付费密码：黄金节点在哪里？

如果说大厂在玩“心智占领”的长线游戏，那么对于AI Agent创业者来说，更紧迫的问题是：用户到底愿意为什么样的AI能力付费？

从“买工具”到“买结果”：付费逻辑的根本转变

过去，软件按席位收费，卖的是“工具”。现在，客户开始问一个问题：你帮我省了多少钱？帮我赚了多少钱？如果你能回答这个问题，他们就愿意按结果付费。

黄金节点三阶段：

案例佐证：

蚂蚁数科与某金融机构合作，按理财代销千分之二至千分之四分成

中科深智的AI直播，在同等ROI投流情况下，日GMV能达到头部MCN的40%-50%，成本节省70%以上

IDC预测，到2028年，70%的软件供应商将转向按业务结果、交易量或自动化成果计费

【千宇观点】

为什么说2026年是AI Agent变现的拐点？因为客户的心智已经到位了。经过两年的市场教育，企业不再问“AI能做什么”，而是问“AI能帮我省多少”。谁能回答后一个问题，谁就能拿到付费订单。

小品牌的“冰与火之歌”：突围者的阻碍与机会

如果说大厂是开着航母来的，那么AI Agent创业者就是划着小舢板。但这并不意味着没有机会，关键在于看清阻碍在哪里，机会又在哪里。

【阻碍篇】四重门

第一重：大厂的“降维打击”与操作系统“截胡”

“90%的智能体会被大模型吃掉。”——金沙江创投主管合伙人朱啸虎的这一判断，点出了行业竞争的残酷性。

最致命的危机来自系统底层。当苹果Apple Intelligence或下一代安卓系统直接在系统层面集成AI能力，第三方AI Agent的存在感会被急剧削弱。你辛苦做的写周报工具，明天可能就被钉钉免费内嵌了。大厂输得起一个功能，你输得起一款产品。

目前，字节跳动（豆包）和阿里巴巴（千问）已形成明显的领跑优势：它们都有自己的大模型，有庞大的生态（抖音/淘宝），拳头产品已实现规模化盈利。豆包2025年月活跃用户高达2.3亿，千问也突破1亿。小玩家想从它们嘴里抢食，难如登天。

第二重：API依赖症——在别人地基上盖楼

大多数AI Agent基于大厂的API开发。这意味着：

价格波动：API涨价，你的利润就被挤压

能力限制：大厂限制高阶调用，你的体验就落后

数据归属：用户数据到底归谁？这往往是模糊地带

第三重：效果归因难——说不清的商业价值

企业业务增长由市场、运营、产品多因素驱动，如何精准界定AI的贡献？如果没有统一的评估体系，你很难说服客户为效果付费。销售易的案例显示，全链条上按结果付费的点非常多，但产品设计中功能打包在一起，无法拆解。

销售易销售副总裁徐曦坦言：在全链条上，按结果付费的点非常多，但之前产品设计中全部功能打包在一起，没办法按结果来付费。

第四重：同质化陷阱——千军万马过独木桥

打开应用商店，AI写作、AI绘画、AI助手的数量成百上千。如果你的产品只是“另一个XX”，用户凭什么留下来？

国内智能体平台已经超过120家，但专业评测显示：参测的主流智能体产品均未达到“完全可用”状态，平均得分仅1.23~2.20分（满分5分）。也就是说，大多数产品半斤八两，谁也没比谁强多少。

【挑战篇】三道坎

冷启动困境：没有数据就没有产品

AI需要数据来训练优化，但没有用户就没有数据，没有数据产品就不好用，不好用就更没用户。这是经典的“死亡循环”。

成本控制：算力门槛与中小企业生存

训练AI需要大量算力（高性能计算机），成本居高不下。Gartner预测，到2027年，40%的AI项目将因成本上升、商业价值不明确而被取消。

技术瓶颈：幻觉问题与任务拆解难题

大模型本质上是在“猜词”，它有时会“一本正经地胡说八道”，这在商业场景中意味着风险。比如AI客服推荐了不存在的产品，就会损害企业信誉。

【机会篇】三把剑

第一剑：垂直领域的“脏活累活”

大厂能做通用助手，但可能不懂医疗病历的特定格式，不懂法律文书的微妙表述。专注于医疗、法律、金融、教育等领域的AI，如果能结合专业知识库做到95%的准确率，就具备了付费价值和壁垒。

智能体市场的广阔性决定了没有谁能“通吃”全场，未来很可能是一个多赛道、差异化竞争的“丛林生态”。

第二剑：小而美的“情感连接”

大厂产品追求普适，往往交互重、逻辑硬。你可以针对特定人群（如老年人、学生、创作者）做极简的、有“人格魅力”的AI伴侣或助手。这种情感连接是大厂标准化产品难以复制的。

第三剑：成为“模型中间件”

与其绑定一家大模型，不如做“模型路由器”。根据用户的任务，自动选择最便宜、最合适的模型（写诗用Claude，逻辑用GPT，画图用Midjourney）。这种优化体验和成本的能力，本身就是技术护城河。

在智能体时代，决定成败的关键不是技术参数有多炫酷，而是能否锚定明确的业务流程和工作流。IBM CIO的建议值得深思：“作为IT业务，我们习惯于首先考虑流程，让流程完成某些事情，而不是首先考虑结果以及我希望智能体实现什么。”

泡沫褪去，谁在裸泳？——AI加速时代的生存法则

Gartner的警示：40%的智能体项目将被取消

这个预测值得每个创业者警醒。不是AI不行，而是太多项目没有想清楚：我的价值到底是什么？我为谁解决什么问题？凭什么是我？

真正的护城河：不是技术参数，而是商业效益

在AI加速时代，技术迭代太快了。今天你用领先的模型，明天别人就能用更新的。真正的护城河来自于：

• 与业务流程的深度耦合：你嵌入客户的业务越深，替换成本越高
• 数据飞轮的持续转动：你积累的垂直数据越多，模型效果越好
• 用户信任的长期积累：你解决的实际问题越多，口碑壁垒越厚

【千宇观点】

在AI加速时代，看清方向比盲目奔跑更重要。百亿红包的狂欢背后，我们需要冷静思考：流量来了，能留住吗？用户来了，能付费吗？风口来了，能站稳吗？

智能体不会成为一地鸡毛，因为它解决了大模型“只会说不会做”的痛点。但它也不会一蹴而就，必然要经历洗牌与沉淀。泡沫褪去，才知谁在裸泳——那些靠概念炒作、缺乏技术壁垒和场景落地能力的企业，终将被淘汰；而那些深耕技术、聚焦需求、能够创造实际价值的玩家，将在洗牌中脱颖而出。