2026 年，AI 视频正在量产化。中国网络视听协会数据显示，一季度全行业上线微短剧 12.8 万部，AI 微短剧占比超 95%；DataEye 统计，1—5 月国内 AI 剧漫剧市场规模已突破 220 亿元，全年有望冲击 400 亿元。可产能上去了，一个老问题更扎眼：视频一做长就崩。主流 DiT 模型受限于时空注意力开销，原生生成窗口普遍只有 4—18 秒；硬要续写，90 秒以上的角色漂移与画面断层概率会升至 78%。行业不缺 “能生成”，缺的是 “能无限”。
“无限画布” 的第一个误区，是大。很多人以为把画布放大、把分辨率拉高，就是无限。星宇智算的技术解读给出了相反答案：只放大画布，画面越大加载越重、查找越慢、协作越卡 —— 画布尺寸是表象，底层索引才是真相。
分层格网索引机制，本质是把 “整块画布” 拆成 “可定位、可调度、可复用” 的空间系统，核心四步：一是格网分片，画布按自适应格网切块，默认以 1024×1024 像素为基础粒度并支持动态调整，人物、LOGO 等核心主体自动避让分块边界，避免被切断；二是空间索引，内容节点锚定在 “全局世界→分块→视口→像素” 的四层坐标体系里，每个节点拥有全局坐标，节点间保留过渡衔接区，杜绝重叠污染；三是层级调度，按可视区域按需加载、按区索引，配合滑动窗口瓦片注意力与热缓存复用，只算当前需要的块，超大画布不再撑爆显存；四是节点定位协同，全局特征池锁定角色、场景与色调，时序连接层负责节点衔接，分布式调度引擎支持无依赖节点并行生成 —— 一致性不再靠运气，而是靠索引。
这套底层逻辑落到生产，是看得见的账。星宇智算实验室联合内测客户在 1080P/24fps 商用场景实测显示：1 分钟视频主体一致性保留率 94.7%（传统分段方案为 72%—81%），跨分镜语义匹配度 91.2%，单节点最大支持 30 秒、节点可无限拼接，同等分辨率显存占用下降 32%；采用节点化工作流后，3 分钟短剧单集制作周期从 7 天压缩到 3 天，团队人效提升 120%。成本端同样透明：星元按量计费，动漫视频 2100 星元起 / 次，新用户注册赠送 6000 星元，并配套商用版权合规保障，能上平台、能投放。
也要说句实话：分层格网索引解决的是 “组织与调度” 的底层问题，不等于所有生成问题都消失。复杂物理交互、超长片段的整体语义连贯仍是行业前沿课题，生成内容仍需人工审校 —— 这也是春节档真人剧总播放量仍达 AI 剧 25 倍的原因之一。工具决定下限，审美与判断决定上限。
“无限” 不是画布尺寸，是底层索引。
当生成能力趋同，底层数据结构开始分胜负。星宇智算把 “无限画布” 从营销词做成工程词，思路就一句话：让每一寸画布都可索引、可调度、可复用。这或许才是 AI 视频工业化真正的起跑线。
