目的只有一个，把自家的旗舰大模型推到神州大地上每一位普通用户面前，这场砸钱拉新的盛况，在微博上被网民调侃为 " 一代人有一代人的免费鸡蛋要领 "。
百度文心助手宣布投入 5 亿元启动春节红包活动；腾讯元宝启动 10 亿元现金红包活动，通过社交网络进行用户裂变；阿里千问上线了春节 30 亿元大免单活动；字节跳动豆包则宣布与央视春晚进行深度合作，在除夕当晚送出 10 万份科技好礼和现金红包。
依靠密集的现金补贴和大型晚会的集中曝光，豆包、千问、蚂蚁阿福和元宝等人工智能应用，在春节期间轮番登顶了苹果应用商店免费下载榜。
短期的大规模资金投入换来了直接的数据增长。
公开数据显示，春节期间阿里千问完成近 2 亿次下单，其中 60 岁以上用户达到 400 万；字节豆包人工智能总互动达到 19 亿次，帮助用户生成了超过 5000 万张新春头像和超 1 亿条祝福语，大模型每分钟处理令牌数（TPM）峰值达到 633 亿；腾讯元宝日活跃用户超过 5000 万，月活跃用户达到 1.14 亿，春节主会场累计抽奖次数超 36 亿次，完成了超 10 亿次人工智能创作。
大批普通用户在此期间在手机上安装了多个人工智能应用，公开数据显示，截至 2 月上旬，阿里千问的日活跃用户数达到 7352 万，豆包日活跃用户数达到 7871 万，元宝日活跃用户数达到 1828 万。
在全球范围内，中国人工智能模型的调用量也呈现出高速增长。
监测数据显示，2026 年 2 月中旬，中国模型的调用量首次超过美国模型，2 月 16 日至 22 日期间，中国模型的周调用量达到 5.16 万亿 Token，三周内增长 127%，底层计算成本的下降，为大模型厂商在春节期间进行全民范围的市场推广提供了基础条件。
流量的峰值可以靠资金拉动，但要做好用户的留存还需要习惯来支撑。
在马年春节各家大模型应用暴涨的日活数据背后，存在一个回避不了的客观情况，大模型不同于点击就能使用的外卖或出行软件，它有着非常具体的认知和操作门槛。
普通用户领完红包、拿到应用权限后，面对界面上空白的输入框，往往不知道该输入什么指令。
玩不转 AI，领完 " 鸡蛋 " 之后，用户自然也不会再用 AI。
如果没有具体的应用环境和明确的操作指导，春节一过，新鲜感退潮，应用的打开率自然会往下掉。
所以，单纯靠发钱拉新的招数已经摸到了天花板。
AI 应用想在用户的手机里扎根，厂商们亟须一个能让用户互相交流用法的内容生态平台，让那些刚下载好 APP 的新用户，看到别人都是怎么玩转 AI 的，自己又能如何抄作业。
抹平认知门槛
技术的普及规律历来如此，产品完成底层突破后，首要任务是尽可能降低普通用户的使用门槛。
2025 年春节期间，市场对 DeepSeek 的关注主要停留在技术突破和研发成本层面，用户关注的是模型参数和开源路线。
到了 2026 年春节，可以明显看到社交平台上，普通用户的讨论方向发生了实质性转移。
根据第三方数据，2 月 1 日至 2 月 18 日整个春节周期内，微博就累计产生了 371 个人工智能相关的热搜，阅读量达到 127 亿，互动量近 2690 万。其中千问相关热搜达到 190 个，元宝相关热搜 53 个，豆包联动春晚相关热搜 42 个。
而讨论的核心已经从国产自主技术突破这种单一新闻事件的讨论，彻底转向产品玩法、操作教程和具体问题的解决方案。
以字节跳动发布的 Seedance 2.0 视频生成模型为例。
该模型支持文本、图像、视频、音频四种输入模态，并具备自动分镜和原生音视频同步功能。底层模型生成能力很强，但普通用户很难精准描述长串的镜头语言和画面细节。
在大众的认知里，用大模型生成视频似乎非常简单，在输入框里敲一句话就能出片。
但实际情况是，文生视频大模型存在极高的操作门槛，一个普通用户脑子里有清晰的画面，却很难用具体的文字去准确描述镜头推拉、光影调度和动作细节。面对复杂的生成工具，绝大多数用户根本不知道该怎么用文字去表达自己想要的视频效果。
在这个阶段，微博上不同领域的创作者直接填补了这项空白，他们针对新发布的模型，编写并发布了详细的提示词模板。
例如，知名设计博主 Simon_ 阿文就在微博上发布了针对 Seedance 2.0 的实操测试内容。
他向用户展示了如何通过具体的提示词控制复杂的画面。
在制作一段科技产品风格的视频时，他指出仅靠单句指令很难达到理想效果，他随后在提示词中增加了暗底背景、局部扫光、部件爆炸视图和极简参数展示等具体的视觉要素。
添加这些限制条件后，模型准确输出了具有专业广告质感的视频，这种将专业视觉元素转化为结构化文本的拆解过程，直接为普通用户提供了一套现成的操作参考。
除了这种针对提示词的进阶拆解，微博上还涌现了大量保姆级的新手教程，不少博主将视频生成的逻辑提炼为 " 谁在做什么动作加在什么环境里加镜头怎么拍 " 的基础公式，并且把新手容易踩坑的盲区一一列出，让零基础的用户也能直接套用出片。
普通用户不需要研究底层参数和复杂的算法机制，他们可以在微博上直接复制这些博主分享的提示词模板，替换其中的主体名词和环境设定，就能生成高质量的视频内容。
这种基于微博大 V 分享的图文和视频教程，把复杂的模型指令变成了普通人能看懂的操作步骤。
在微博等平台创作者的带动下，不同厂商大模型产品顺理成章地完成了最艰难的用户教育环节。
还原真实场景
工具的价值，最终要在具体的使用场景中完成闭环。
大模型应用厂商在研发阶段无法预判所有的生活细节和用户需求，真实的刚性需求往往在群体互动和具体的现实问题中产生。
春节期间，不少用户就在微博上自发拓展了大模型的实际用途，将技术工具嵌入到日常的生活当中。
在社交互动中，面对节日期间亲戚的常规提问，知名微博博主默庵 · 超级个体分享了使用阿里千问生成反套路回复的方法。
他在提示词中要求模型扮演话术军师，针对工资、对象、买房等问题，生成不敷衍、幽默且不失礼貌的回复，他要求模型为每个问题提供不同风格的应对选项，并直接通过对话生成配套的漫画梗图。
热门影视 IP 也为大模型提供了天然的创作环境。
在电影《镖人》上映时，微博发起了相关的二次创作活动，大量创作者通过大模型对电影中的武侠人物进行重新演绎。
创作者米啦女士将电影中的角色转化为猫咪形象，创作者铃兰 ninja 利用生成技术制作了原版电影中不存在的偶遇财神爷的搞笑情节视频，创作者安建明利用大模型生成了具有大漠风沙质感的动态视频，创作者共生艺术运用指令，将传统的武侠风格转换为机甲科技风格。
原本局限于文字创作的博主，现在通过几句指令就能产出高质量的视频内容。
大模型工具释放了文字创作者的视频生产力，拓展了内容的表达形式，平台也因此获得了更为丰富的优质视频内容。
除了文娱二创与社交互动，这种基于大模型的创作方式正在向更多维度延伸。
在微博上，无论是美食、旅游，还是情感与健康科普，不同圈层的创作者都在利用人工智能应用寻找新的图文与视频表达方式。
值得一提的是，今年春节期间，市场上出现了一个特殊现象。
不少大模型厂商在电视屏幕上投放了长达几十秒甚至一分钟的广告，不同于以往快消品塑造品牌形象的打法，这些广告的内容高度一致，高密度地口播大模型究竟能解决哪些具体的生活问题。
这种做法直接暴露了行业的普遍焦虑，厂商们急于告诉普罗大众，花重金推到他们面前的 AI 工具到底有什么用。
但面对具有操作门槛的前沿科技产品，单向的电视口播很难让观众建立起实际的使用习惯，老少皆宜的电视屏幕，无法提供直接的操作反馈和交流空间。
脱离了具体使用环境的技术，只能停留在测试阶段，智能手机和新能源汽车的普及，都经历了从硬件比拼到日常场景渗透的过程。
随着春节档的流量洪峰退去，各大模型厂商依靠 " 发鸡蛋 " 拉了一大波新用户。
但随着行业竞争回归日常，各大厂商都需要依托微博等平台上成熟的创作者生态，让普通用户在不同的使用场景下获取操作攻略，将技术工具融入社交、娱乐和信息检索的实际需求中。
毕竟，" 发鸡蛋 " 可以换来一时的下载量，但薅完羊毛之后，最终目的还是要让用户真正把大模型用起来。
