作者：趙世振、鄭健源、陳濤、孔德慧

一、十年積澱，AI破局：與光同塵的轉型之路

與光同塵成立於2015年，最初是一家專注於品牌商業廣告製作的傳統影視公司，服務客户包括阿里巴巴等頭部品牌。在AI技術尚未普及的年代，公司依賴“實拍+後期”兩種模式完成影像內容生產，一個百萬級項目動輒耗時2-3個月，70%以上的成本用於拍攝與製作，利潤率僅10%出頭。

轉折點出現在2023年。公司CEO陳發靈帶領團隊開始探索AI與影視廣告的融合。經過大量測試，2024年實現規模化商業落地，2025年已形成成熟的AI內容生產體系——無需實拍、無需建模、無需手繪，所有畫面均由AI生成。

以近期為伊利金典牛奶打造的鮮活飲品廣告為例，整支視頻“零實拍、零手繪、零建模”，全部由AI生成，卻達到傳統百萬級項目的視覺水準。客户預算節省超50%，交付週期大幅縮短，而公司利潤率顯著提升。

點擊查看案例詳情：https://cloud.video.taobao.com/vod/T_J6TZdaWAqhJkJjfq9RyxkqFSSoCQj3qgJoK9Vj1A4.mp4

“AI不是替代創作者，而是讓廣告迴歸創意本身。”陳發靈強調。過去客户需經歷十多次會議才能確認成片效果，如今在提案階段即可通過AI生成分鏡視頻，實現“所見即所得”。

二、客户發展中的技術挑戰：從創意爆發到算力瓶頸

隨着與光同塵在AI影視內容領域的快速商業化落地，公司業務呈現出爆發式增長。從2024年到2025年，團隊承接的AI廣告項目數量增長超10倍，原創IP動畫從單集試水擴展到70分鐘長篇，客户覆蓋快消、汽車、互聯網、文旅等多個行業，並迅速拓展至海外市場。

然而，這種高速增長背後，隱藏着一系列嚴峻的技術挑戰。

算力需求的“斷崖式波動”

AI視頻生成對計算資源的依賴極高，尤其是涉及高分辨率圖像生成、角色一致性控制、動態場景渲染等任務時，往往需要調用大量GPU進行並行推理。但與光同塵的業務模式決定了其算力需求具有極強的非均衡性：

• 日常創作階段：一個小型AI劇組（6人左右）通常只需5–10張GPU即可流暢運行文生圖、圖生視頻、語音合成等基礎任務；
• 項目交付高峯期：當多個劇組同步推進、或進行大規模渲染輸出時，瞬時算力需求可能飆升至數百張GPU；
• 培訓與教學場景：公司同時開展AI影視職業培訓，在集中授課期間需為上百名學員同時提供GPU資源用於實操練習。

這種“平時低負載、峯值高併發”的模式，使得傳統IaaS（基礎設施即服務）方案難以應對。若按峯值配置資源，大量GPU在非高峯時段處於空閒狀態，造成嚴重浪費；若按日常需求配置，則在關鍵時刻無法滿足業務需求，導致項目延期、客户滿意度下降。

成本控制與初創企業生存壓力

作為一家快速成長的初創企業，與光同塵對成本極為敏感。在早期嘗試自建GPU集羣或租用固定雲主機時，發現算力成本居高不下。更關鍵的是，影視行業項目週期短、節奏快，客户往往要求“7天出樣片、15天交付成片”。這意味着公司必須在極短時間內完成從創意提案、AI生成、多輪修改到最終輸出的全流程。任何因算力不足導致的延遲，都可能直接導致訂單流失。

運維複雜度與人才瓶頸

AI工作流涉及多個技術環節：模型部署、推理調度、緩存管理、日誌監控、故障恢復等。傳統方案需要專門的運維團隊維護GPU集羣、配置容器環境、管理網絡策略。
然而，與光同塵的核心優勢在於創意與內容，而非底層基礎設施。組建專業運維團隊不僅成本高昂，還會分散團隊對核心業務的專注力。此外，不同項目對模型版本、依賴庫、運行環境的要求各不相同。如何在保證隔離性的同時實現快速部署和靈活切換，也成為一大難題。

三、破局之道：阿里雲函數計算打造AI影視“水電式”算力底座

面對上述挑戰，與光同塵與阿里雲展開深度合作，最終選擇阿里雲函數計算（Function Compute, FC） 作為其AI內容生產的核心技術平台。這一決策不僅解決了燃眉之急，更構建起支撐未來規模化發展的彈性基礎設施。

1. Serverless架構

函數計算FC是阿里雲戰略級產品，是全託管Serverless計算服務，免資源維護、計費方式非常靈活。對於與光同塵而言，這意味着：

針對低活躍率的AI推理場景，可以使用FC的按量彈性實例：

常用卡型無需預購GPU實例，極致按量使用：系統根據實際請求自動分配資源，任務結束後自動釋放，只在請求執行期間按秒收費；

稀缺卡型預留、閒置能力優化成本：通過預留實例可以保證剛性交付，有請求正常收費，無請求提供FC平台側的閒置能力進一步優化成本，僅保留內存和顯存狀態，費用降至正常水平的10%左右。

針對高活躍率的AI推理場景，可以選擇常駐實例包月或者常駐實例包月+按1量組合使用。

零運維負擔：平台自動處理集羣管理、安全補丁、故障恢復等底層事務，團隊可100%聚焦創意與內容生產。 “我們終於可以把精力放在‘怎麼做出更好的畫面’，而不是‘服務器掛了怎麼辦’。”一位技術負責人感慨道。

2. 彈性伸縮

從容應對“斷崖式”算力波動 函數計算的自動彈性能力完美匹配與光同塵的業務節奏：

• 秒級擴容：當多個AI劇組同時提交渲染任務，或培訓課程集中開啓時，系統可在數秒內拉起數百個GPU實例；
• 智能縮容：任務完成後自動釋放資源，避免浪費；
• 按量快照技術：支持預留GPU卡使用（如24小時×30天），避免高峯期“彈卡失敗”，同時在空閒時轉為低功耗狀態，整體算力成本降低33%。

這一能力在公司製作70分鐘AI動畫期間尤為關鍵。面對連續數週的高強度渲染需求，函數計算穩定支撐了每日數千次的推理請求，未發生一次資源不足或服務中斷。

3. 高可用與端到端可觀測

保障商業交付SLA 影視廣告和動畫IP均為高價值交付物，客户對穩定性要求極高。函數計算通過以下機制確保服務高可用：

• 多可用區部署：在主流Region提供至少3個可用區（AZ）的冗餘架構，單點故障不影響整體服務；
• 全局負載均衡：自動將流量分發至健康實例，實現無縫故障逃逸；
• 端到端Trace追蹤：集成阿里雲ARMS、SLS等可觀測工具，實現從用户請求到模型推理的全鏈路監控，平均故障定位時間縮短80%；

• 模型優雅上下線：支持預熱、滾動更新、灰度發佈，確保版本迭代期間服務無損。

  目前，與光同塵基於函數計算構建的AI推理平台已實現99.99%的SLA可用性，支撐數萬級用户場景下的穩定交付。

4. 一站式ComfyUI託管:賦能可視化 AI 工作流創作

為進一步降低 AI 內容創作的技術門檻、釋放創意生產力,阿里雲函數計算平台深度集成了對 ComfyUI 的一站式託管支持。ComfyUI 作為一個強大的、基於節點式圖形用户界面 AI 繪畫工具,允許創作者通過拖拽和連接模塊來構建複雜的圖像生成工作流。
這一集成方案將 ComfyUI 的靈活性與函數計算的 Serverless 優勢無縫結合,為"與光同塵"等內容生產企業帶來了革命性的創作範式。

函數計算上託管 ComfyUI ,繼承了 Serverless 架構的所有核心優勢,實現了"開箱即用"的創作環境。採用 DeepGPU + nunchaku 等方案，將 Flux 類模型的出圖速度提升50%以上；

一鍵部署與自動擴縮 : 用户可在數分鐘內啓動一個功能完備的 ComfyUI 環境,無需關心任何底層部署細節。平台會根據任務負載自動進行GPU資源的擴容和縮容,完美應對從單人測試到團隊大規模渲染的各種場景。

極致的成本效益 : 與傳統需長期租用GPU服務器的模式不同,基於函數計算的 ComfyUI 實例同樣遵循"按需付費"原則。在無任務運行時,環境可自動進入低成本的"休眠"狀態,顯著降低閒置成本,讓每一分投入都用在"刀刃"上。

豐富的社區生態: ComfyUI 擁有一個活躍的全球開發者社區,貢獻了數千種功能各異的自定義節點。函數計算的開放環境允許用户輕鬆安裝和管理這些第三方插件,將社區生態快速轉化為自身的生產力工具。

通過將 ComfyUI 的可視化能力與函數計算的彈性算力相結合,"與光同塵"的 AI 創作團隊得以構建起一個既靈活又經濟的標準化內容生產線。創作者可以專注於工作流的設計與優化,而底層的資源調度、環境維護和成本控制則完全交由雲平台智能處理,最終實現了創意效率與商業效益的雙重提升。

結語：技術為創意賦能，算力為夢想護航

對與光同塵而言，阿里雲函數計算不僅是技術工具，更是戰略伙伴。它讓一家初創影視公司得以用極低的門檻，獲得媲美科技巨頭的算力能力；讓百人團隊能發揮千人規模的生產力；讓中國創意得以高效、低成本地走向世界。

正如陳發靈所言：“AI的價值，不是替代人，而是放大人的創造力。而云的價值，是讓這種放大變得觸手可及。”

在AI與影視深度融合的浪潮中，與光同塵與阿里雲的合作，正為整個行業樹立一個“技術賦能內容、算力驅動創新”的新範式。