今年春節格外晚，立春之後又一週。

本以爲到了“律回歲晚冰霜少，春到人間草木知”的時節，沒想到，南方遭遇了雨雪冰凍天氣。春節回家的路，漫長而坎坷。

爲了給春晚拉人氣，央視在2月初專門舉行發佈會。關注發佈會人不多，但在影視行業打拼多年的斌哥一眼看到了亮點——今年春晚首次引入VP電影製作。

春晚的VP不是副總裁（Vice President）， 而是虛擬製片（Virtual Production）。它用計算機生成圖像、實時渲染等技術，將虛擬場景與現實拍攝相結合。“VP電影就是造夢，你知道原來搞VP電影得花多少錢？”

看着斌哥故弄玄虛的神情，筆者知道VP電影一定很貴。斌哥說《阿凡達》是2009年VP電影巔峯之作，成本大約是2.37億美元。“你覺得央視春晚用VP做視覺，能花多少錢？” 

筆者一臉茫然。斌哥得意洋洋地說，VP電影需要實時渲染引擎、LED牆、混合虛擬製作，還需要高性能GPU，支持實時光線追蹤技術。“原來這些技術只能靠外國公司，貴得不得了。現在很多中國公司都能支持了。所以春晚纔會用VP做視覺，總價不會太貴。中國技術擅長從跟隨到超越。”

看着搞電影的斌哥給筆者這個寫IT的頭頭是道地講GPU，竟一時語塞。“那你知道，做好一臺春晚，需要多少核CPU？” 筆者反問道。

現在輪到斌哥啞口無言了。其實春晚和CPU的歷史，也是中國技術的故事。

CPU都燒焦了

春晚和CPU深度綁定，始於2015年。那一年春晚首次引入紅包互動。那年春晚，人們目光不再只聚焦電視屏幕上五彩斑斕的晚會，而是盯緊手機，搖啊搖，彷彿每個人都在與時間賽跑。

全民搶紅包的熱情帶來了海嘯山崩般巨大流量。除夕當晚20點到凌晨零點48分，互動總量達到110億次。互動峯值達到了每分鐘8.1億次。人們隔着屏幕瓜分喜悅，然而搶紅包的熱情也“燒焦”了服務器。由於大量用戶在同一時間參與搶紅包，紅包系統出現了短暫宕機。

2018年，春晚紅包迎來了新的合作方。儘管有了前車之鑑，還是沒想到春晚登錄實際峯值超過了2017年雙十一的15倍，3倍擴容的服務器資源依舊不夠。宕機使得部分用戶無法正常登錄，紅包功能無法使用。

合作方換了又換，2019年，又一家公司再次挑戰春晚紅包項目。要知道，搶紅包的人每一年都在增加，經計算，當晚需10萬臺服務器支持春晚互動，其中5萬臺服務器需要外部採購。雖然這一年，合作方成功地支撐了高達208億次互動，沒有出現明顯的服務中斷，但也付出了巨大投入。

至此，在春晚舞臺上，互聯網企業們輪番登場。雖然紅包互動越來越穩了，但紅包互動保障成本卻居高不下。

以2019年春晚爲例，當年合作的互聯網企業額外採購了5萬臺服務器，根據公開數據，2018年，全球服務器市場銷售額達到了867.75億美元，中國服務器市場出貨量達到了330.4萬臺。當時服務器市場價格在3~5萬之間，所以5萬臺服務器，大概是15~25億元。

在全球華人的節日裏，互聯網企業都希望呈現最完美的自己，最誘人的獎品和最絲滑的體驗。在大廠日進斗金的日子裏，25億不過是一次昂貴的品牌營銷。時至今日，大家都要打打算盤。畢竟，成本和收益是顛撲不破的商業規律。沒人真的想賠本賺吆喝。

你要當顯眼包啊

互聯網企業給春晚合作打了樣，按理說同行都會按照這個劇本把春晚互動保障演下去，沒想到，2022年的畫風變了。

那一年，直到倒數19天，央視才正式官宣與京東合作。然而，疫情對全球供應鏈造成了嚴重影響。芯片生產和運輸出現延遲；遠程工作、在線教育、電商購物需求暴增，使得服務器供不應求，京東雲本想大量採購服務器保障春晚，但卻買不到。

負責人開了幾天會，最終拍板通過“雲艦”調度計算資源保障春晚互動體驗。當年參與春晚保障的春江對筆者說，技術保障團隊拼死拼活、沒日沒夜大戰了19天，辦公室擠滿了行軍牀，平均兩天一次壓測做了七輪，直到最終保障成功。

京東人欣喜之餘發現了一個祕密，不買服務器，也能接住春晚“潑天的流量”。於是僅僅隔了一年，京東又合作春晚了。

2024年1月24日，京東成爲總檯春晚獨家互動合作平臺。一回生，兩回熟。春江說，技術團隊靠着肌肉記憶也能把春晚保障做下來，沒想到負責人提出了新要求——在確保觀衆互動體驗的前提下，再完成兩個目標，一是團隊全面應用大模型技術，藉機推進智能應用的大規模實踐；其次希望通過先進技術把保障工作的IT成本降下來，向技術要效益，相較於虎年春晚，綜合成本要降低50%以上。

換句話說，別家大廠保障春晚是增加服務器，京東這架勢不僅不增加，還要減少服務器。筆者不知道當時保障團隊的內心感受，但春江表示，經過這兩年的技術捶打，大家覺得這個目標似乎也是大概率可行的。

看來這一次，京東雲是鐵了心要當顯眼包。

科學地預測未來

1月24日春晚官宣後，京東雲迅速對外亮相了基於大模型的AI指揮官，即春晚保障Agent。這個Agent集成了京東商業大促和保障虎年春晚、湖南衛視跨年晚會相關數據，輸入到保障成本降低50%的目標後，Agent“口吐蓮花”，一下子生成了八、九個策略。

項目備戰組開會精簡了下，確定了五步走戰略：即流量預測、算力壓榨、軍演壓測、智能監控、安全防護。當然，春晚互動保障涉及的工作非常多，步驟繁雜。這五步和保障工作的IT成本息息相關。

其實春晚保障工作的起點，是“預測”。

預知未來本是一門玄學，但流量預測，則是實打實的科學。正如京東負責智能運營的張傑所說，即便是春晚潑天的流量，也有跡可循。

用戶即流量，用戶多則流量大。所以，根據大廠APP的活躍用戶數，就能預測出每日流量。但春晚流量預測有點特殊：第一，京東提供了1億實物禮品和30億紅包，可能會吸引新用戶在當晚註冊登錄搶禮品；第二，京東設置了紅包裂變玩法，還會再疊加部分新用戶；第三，京東購物券會引發用戶購物下單，這是電商公司的獨有場景；第四，每個用戶從紅包互動到商城購物，場景越多流量計算越複雜。

如果不講究精準，大可估算一個超大流量，計算資源Buff足夠，系統就能抗下洪峯。但這種方式缺點也很明顯，一個字，貴。京東雲要降低保障成本，就得測得準。張傑說，在書畫界，臨摹代表着100%再現原作。事後看，京東雲通過AI模型精準預測流量，最終實現了“臨摹需求”，即計算資源和高併發流量的精準匹配。

從字面上看着“臨摹需求”四個字，筆者不明覺厲．．．．．．張傑解釋說，首先京東有春晚流量歷史數據以及合作地方臺跨年晚會互動數據；其次，從原始數據中提取有用特徵，包括時間、特殊事件等數千個維度，來提取流量週期性和趨勢性特徵；通過多種模型來學習和驗證，包括時間序列模型、機器學習模型等等；最後，再不斷地驗證模型預測效果並修正。經過反覆打磨，基於Data Science的預測準確率可達95%。

應對流量洪峯從“硬抗”到“智抗”

大多數人都沒用過服務器，但都用過筆記本。當你打開很多程序，電腦忽然卡住，散熱風扇聲音驟然加大。這樣的場景似曾相識嗎？

有經驗的人會打開電腦任務管理，看到CPU數值一路飆升到80%~90%，卡頓原因就找到了。在強制關掉幾個應用程序後，CPU數值降下來，筆記本就恢復了正常運轉。這就是電腦的運算極限。服務器的極限同樣如此。

想降低春晚保障的IT成本，就要充分利用服務器的CPU，但利用率太高又會造成系統卡頓。怎麼能實現既要、又要呢？京東雲產品研發部吳亮亮說，用混部。

混部，是指混合部署，就是將離線任務和在線任務部署在一起，兩種任務共享算力，從而提高CPU的整體利用率。“離線任務”是指不需要實時處理的數據，例如大量數據分析、數據挖掘、數據備份等。通常，離線任務集羣CPU利用率可達80%。“在線任務”是指需要實時或近實時處理的用戶交互和數據，以提供即時的服務和響應。例如你在電商平臺搜索、下單、支付等。爲了保障穩定性，在線任務計算集羣的CPU利用率通常在20%~30%。

很明顯，兩種任務脾氣不一樣，離線任務“慢性子”，在線任務“急脾氣”。很久以前，京東分別爲離線任務和在線任務建立了計算集羣，後來發現這種形式很浪費：比如，618大促時，在線任務計算量驟然增加，需要增加服務器才能保障用戶下單絲滑。但離線任務的計算還空置着很多服務器，利用率不高。度過了618大促，在線集羣空閒時候，離線任務很多又使得離線機羣算力緊張。

既然如此，乾脆削峯填谷，把離線任務和在線任務混和部署在一起，誰任務重誰就多用服務器。雖然說起來容易，但把兩種屬性不同的任務部署在統一的計算集羣，它們真的會“打架”。

吳亮亮介紹說，雖然離線任務性子慢，但是搶資源能力很強。兩種任務在一起幹活，在線任務需要計算資源時候得不到，系統就會卡頓、不穩定。比如，春晚紅包互動系統需要計算資源時，離線任務一定要第一時間讓出來。

但如何能保障春晚紅包在線任務搶佔能力呢？首先，它要享有最高優先級，即紅包等在線任務工作時離線任務不能來搶佔；其次，它還要有特權，即紅包等在線任務需要資源時離線任務要立即退出，不能賴着不走。

爲了保障好紅包互動系統，吳亮亮團隊專門開發了一套強悍的算法，它賦予了在線任務無上特權以及彪悍的爭搶能力，使得搶奪效率提高了80%。

筆者問吳亮亮，這麼厲害的算法，有名字嗎？他說還沒給它起名字，看它在春晚的表現再說。

有了精準的流量預測和高效的算力騰挪，京東雲應對春晚流量從加服務器的“硬抗”轉向了依靠智能調度和壓榨算力的“智抗”。

大模型是幻獸帕魯

接下來就是壓力測試，看看在預估流量壓力下，系統和CPU是否撐得住。

京東雲技術保障部老曲對2022年春晚保障印象最深的，就是七輪壓測。“爲了不影響白天業務系統，壓測都在零點開始。工作大平臺擺滿了行軍牀，小夥子們幹完活倒頭就睡。我習慣了，多晚都要回家。”

五輪壓測下來，老曲感覺頭重腳輕，便隨身帶了血壓儀。“那你身體今年扛得住嗎？”筆者問他。他眉飛色舞地說，今年只有兩輪壓測，而且今年有大模型。

老曲說，今年有三種大模型來幫忙。

首先是ForceBot全鏈路軍演機器人和故障分析大模型。ForceBot是製造問題的高手，故障分析大模型則是解決問題的高手。ForceBot通過模擬海量用戶搶紅包、購物等行爲，製造了大量真實流量，對壓測系統形成高併發壓力。

故障分析大模型則承擔故障診斷、故障分析、故障記錄等工作。在找到根本原因之前，故障大模型可以提出臨時解決方案以緩解問題。例如，增加服務器資源、優化數據庫查詢、調整緩存策略等。工程師可以根據數據和故障分析報告，確認故障原因以及整改方案。

第二個登場的是運維大模型。它能覆蓋歷年大促以來上層業務、PaaS組件以及底層基礎資源各場景的故障快速發現和根因定位；能夠保證在春晚紅包活動期間，一旦出現問題分鐘級內發現問題、定位根因及修復，爲春晚紅包系統穩定性保駕護航。

第三個是兜底的是安全大模型。今年春晚紅包互動，京東App可以不登錄搶紅包，這意味着DDoS攻擊的風險大大增加了。演練期間，系統模擬了春晚紅包抽獎期間不登錄抽獎的超大流量。安全大模型則可以提供輔助決策核心信息，根據系統個性化防禦組件能力，一鍵生成可用的防護意見，大幅提升應急響應速度。

“大模型這麼能幹，你們不擔心下崗嗎？” 老曲滿懷信心地搖了搖頭，春晚保障是個超大，超複雜的系統工程。此前大模型都是扮演個人工作助手，在這種項目引入大模型，探索智能化保障，對提升效率很有幫助。“在咱眼裏，現在的大模型，就是打工的幻獸帕魯。”

中國式超越

雖然挑戰不小，但今年保障工作進行得相當順利。春節前幾天，老曲告訴筆者，保障籌備工作基本結束了，大家靜待春晚。

2024年2月9日20點，龍年春晚拉開序幕。七輪口播，光電交映間，用戶在京東的互動量超552億次，京東雲穩穩地接住了洪峯。大家說，有喜悅，但沒有特別激動，因爲一切都在計劃中。

還記得前文說在線任務集羣的CPU利用率通常在20%~30%嗎？通過混部技術，京東雲實現了混部計算集羣 CPU 利用率在春晚活動期間整體60%左右，最大峯值可達85%。

正是憑藉着極端壓榨CPU性能以及各種AI大模型提高效率，在春晚保障這種超級項目中降低成本，如此匪夷所思的目標，還真讓京東雲完成了。不誇張的說，同比2022年至少降低了50%。

在京東雲負責人看來，春晚保障既是“閱兵場”也是“練兵場”。“這次保障成功，不僅有技術升級，也促進了團隊全面向智能化轉型；不僅推進智能應用大規模實踐，也鍛鍊了支持人工智能、大模型數字基礎設施，形成了更全面，更高效，更低成本的大型活動保障體系。”

春江曾經給筆者提過一個詞，叫“中國式超越”。他說就是中國技術擅長從學習到超越，把成本壓下來，還能有利潤空間。這樣，才能在激烈的市場競爭中活下去。

春江的話，讓筆者想起2023年逆勢長虹的新能源汽車和並不爲人熟知的液化天然氣載運船。原來，選購一套汽車空氣懸掛需要10萬元左右成本，但中國強悍的供應鏈能力和研發把成本大幅度降低，越來越多國產新能源配置空氣懸掛，對很多外資豪華品牌形成巨大體驗優勢，開始在全球市場突圍。

液化天然氣載運船更是逐步克服了對進口技術依賴，大大降低了生產成本，從極小的全球市場份額，一路佔全球總量的35%，市場份額還在不斷攀升。

其實，在這個變革的年代，中國技術的翅膀依舊在飛一般翱翔。在成本與體驗的天平上，技術人努力尋找着精妙的平衡點。步入2024年，中國科技之舟依舊會遭遇狂風巨浪，但懷揣夢想的航海者，仍將堅定地駛向遠方。

（文中凱哥、春江、張傑、吳亮亮、老曲均爲化名）

　

責任編輯：張恆星 SF142