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[数码讨论]曝字节首次自研CPU! [复制链接]

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文章配图-1

智东西

编译 | 刘煜

编辑 | 陈骏达

智东西5月28日消息,据路透社今日报道,三位知情人士称,受芯片价格飙升及供应链持续短缺制约,字节跳动为满足日益增长的AI基建需求,首次启动了自研CPU项目,并同步布局Arm与开源RISC-V两大架构路线。

目前该公司正综合评估两种方案,择优选取最适配自身数据中心长期发展需求的架构设计。

对于路透社的置评请求,字节跳动暂未作出回应

一位知情人士透露,字节跳动计划将自研CPU搭载于自有服务器及数据中心,支撑内部业务运转,同时为大规模上线基于智能体的产品(例如扣子)做好准备。

消息人士补充称,字节跳动已接洽多家外部合作伙伴推进该项目,合作方不仅会参与芯片设计工作,还将协助对接晶圆厂、落实芯片产能。该人士称,目前这一芯片项目仍处于早期阶段。

另据彭博社援引知情人士消息报道,字节跳动计划采购数百万颗高通AI ASIC芯片,为其AI智能体业务提供规模化算力支撑。此次与高通的合作不仅涉及大规模芯片采购,还可能助力字节跳动将内部的芯片设计方案转化为可量产的半导体产品。

彭博社还称,字节跳动已将2026年AI相关资本开支内部评估上限抬升至700亿美元(约合人民币4776.8亿元)。这笔巨额投入既是应对硬件涨价、算力短缺的现实选择,也表明了字节深耕AI赛道的决心。

若上述两家外媒爆料属实,那么这笔巨额资金在支撑字节跳动数据中心扩建、为AI智能体业务提供充足算力保障外,也将为其自研CPU项目推进提供支持。

当下行业正加速向AI推理场景倾斜,企业开始大规模部署AI模型以运行各类智能体任务,这类应用对CPU性能提出了更高标准,CPU也由此与主导AI市场的英伟达GPU形成了一种协同运作的模式。

受这一行业趋势影响,近几个月市场出现CPU供给紧张的情况。谷歌亚马逊微软等全球头部云服务商纷纷启动定制CPU的自研工作,以此降低硬件成本,并让芯片性能更适配自身实际业务需求。

市场行情的波动也传导至芯片厂商端。英特尔称,受CPU需求高涨、元器件及原材料涨价、行业格局调整等因素影响,已上调部分产品价格;AMD方面则尚未对此作出回应。

当下,越来越多科技企业意识到,自研定制芯片的收益或许能够一定程度上抵消设计研发的高昂成本,字节跳动也顺势加入这一阵营。

除上述企业外,英伟达也正积极布局CPU业务。在本月21日的财报电话会议上,英伟达执行副总裁兼CFO Colette Kress称,Vera CPU为英伟达打开了一个此前从未涉足、规模达规模达2000亿美元(1.4万亿美元)的新市场,并预计今年英伟达的CPU营收将接近200亿美元(约合人民币1360.1亿元)。

早在今年3月,英伟达就在GTC 2026大会上推出了基于Groq技术授权的Groq 3 LPU推理芯片、Groq 3 LPX机架级推理系统,以及自研的Vera CPU,并将其与Rubin GPU等组件整合进新一代Vera Rubin AI平台,以进一步巩固其在AI芯片市场的主导地位。

结语:推理需求升温,字节入局自研CPU

字节跳动这次自研CPU的动向,进一步折射出AI算力竞赛正加速从训练层延伸至推理层,从GPU扩展至CPU战场。

对字节跳动而言,自研CPU不仅是降低硬件成本、保障供应链安全的手段,更是为其AI智能体应用上线储备关键算力底座。若外媒爆料属实,该项目正处于早期阶段,最终选择何种方案、能否顺利流片量产,仍有待观察。

可以预见的是,CPU赛道或许正在成为AI芯片博弈的新焦点。随着推理负载持续攀升,CPU在AI基础设施中的战略地位也将进一步提升,围绕这一领域的竞合博弈也会愈演愈烈。

来源:路透社、彭博社

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只看该作者 沙发  发表于: 昨天 11:09
字节跳动入局自研CPU:双线架构并行,AI算力竞赛蔓延至推理层CPU赛道
综合路透社、彭博社消息,面对芯片涨价、供应链紧张与AI智能体业务爆发,字节跳动正式启动自研CPU项目,同步布局Arm、RISC-V两大架构;叠加700亿美元年度AI资本开支、采购高通AI ASIC等动作,标志着全球AI算力竞争,从传统GPU训练,全面延伸至推理侧CPU新战场。

一、字节跳动最新芯片动作梳理
1. 自研CPU项目(早期阶段)
- 架构路线:Arm + 开源RISC-V 双路线评估,结合数据中心长期需求择优选型。
- 应用场景:主要搭载于自有服务器、数据中心,支撑内部业务,重点为AI智能体(扣子等产品) 铺垫算力底座。
- 落地模式:联合外部伙伴共同参与芯片设计、对接晶圆厂、解决产能问题,目前仍处在前期规划阶段。

2. 外部算力合作补充
- 批量采购高通AI ASIC芯片,规模化支撑AI智能体推理算力;双方还将合作推进字节芯片设计方案量产落地。
- 资金加码:2026年AI相关资本开支上限上调至700亿美元,覆盖数据中心扩建、算力采购、自研芯片研发全链条。

二、入局背景:行业共性困境+业务刚需
1. 供应链与成本压力
全球CPU供货趋紧,叠加原材料、元器件涨价,英特尔已上调部分CPU售价。外购通用芯片成本持续走高,供应链稳定性不足,自研成为头部科技公司降本、保供的主流选择。
2. AI负载结构转变
行业重心从大模型训练转向大规模AI推理、智能体部署。AI场景下CPU负责调度、预处理、逻辑控制,与GPU形成协同架构,推理爆发直接推高高性能定制CPU需求。
3. 行业效仿趋势
谷歌、亚马逊、微软等海外云厂商早已推出定制化CPU;如今英伟达也发力CPU业务,头部企业一致选择“软硬自研”构建算力壁垒。

三、行业玩家动态:CPU成AI新赛场
1. 传统CPU厂商
英特尔受供需、成本影响上调产品价格;AMD暂未调价,整体通用CPU市场供给偏紧。
2. 英伟达跨界布局CPU
推出自研Vera CPU,切入规模达2000亿美元的CPU市场,预计年内CPU营收接近200亿美元;并将Vera CPU、Rubin GPU、推理LPU整合为一体化AI平台,巩固全栈算力优势。
3. 国内大厂跟进
字节跳动加入自研行列,核心诉求:业务定制化、降本增效、供应链自主可控,匹配AI智能体、短视频、云服务等海量推理负载。

四、两条架构路线简析
- Arm架构:数据中心生态成熟、功耗表现优异,云厂商定制CPU主流选择,落地风险低、适配速度快。
- RISC-V架构:开源、灵活度高、无架构授权束缚,长期自主可控优势突出,但数据中心级软硬件生态仍在完善,短期适配成本更高。
字节双线并行,也是在平衡短期落地效率与长期技术自主。

五、核心判断与后续看点
1. 竞争格局变化
AI算力博弈不再只局限于GPU,推理端CPU、专用ASIC成为新主战场。CPU从传统基础算力,升级为AI基础设施的核心一环。
2. 字节的核心诉求
自研CPU并非单纯对标传统芯片厂商,而是围绕AI智能体打造专属算力底座,实现硬件与业务深度适配,同时对冲外部供应链风险。
3. 待观察节点
- 最终敲定Arm还是RISC-V主力路线;
- 项目流片、量产进度与实际性能表现;
- 自研CPU与高通ASIC、通用服务器芯片的组合部署模式。

结语
AI推理需求井喷,推动全球科技公司掀起定制CPU自研潮。字节跳动双架构布局+百亿级资金投入,是国内互联网大厂深度绑定底层算力的标志性动作。未来,CPU、GPU、ASIC多芯片协同的异构算力架构,将成为AI数据中心的主流形态,赛道竞争也会愈发激烈。

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简版分享文案
算力大战再升级!字节跳动启动自研CPU,Arm、RISC-V双线推进,搭配高通ASIC补齐AI推理算力。700亿美金加码AI投入,CPU正式成为AI算力新战场。
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只看该作者 板凳  发表于: 昨天 14:42
字节跳动首次启动自研CPU项目,核心信息如下:

一、研发背景:应对AI算力需求与供应链压力
受芯片价格飙升(季度涨幅10%-35%)、供应链短缺(英特尔服务器CPU交付周期最长延至6个月) 双重制约,字节跳动为满足AI基础设施扩张需求,决定自研CPU。同时,AI行业正从“训练”转向“推理”阶段,智能体任务对CPU性能要求大幅提升,需与英伟达GPU协同运作,而当前市场CPU供应紧张,自研成为降低成本、适配业务的关键选择


二、技术路线:双架构并行,风险对冲布局
项目处于早期阶段,字节跳动同步推进两条技术路线:

基于Arm架构:依托软银旗下Arm技术,适配主流服务器生态;
基于开源RISC-V架构:利用开源指令集的灵活性与自主可控优势。
科技巨头同时布局双架构是常见风险对冲策略,可先测试不同方案,再选择最适合长期数据中心需求的路线

三、落地规划:服务内部AI业务,绑定产业链伙伴
应用场景:自研CPU将部署于字节自有服务器和数据中心,支撑内部运营,并为大规模上线AI智能体产品(如“扣子Coze”)提供算力底座

产业链合作:已接触多家外部合作伙伴,涵盖芯片设计、晶圆代工产能争取等环节;同时计划采购数百万颗高通AI ASIC芯片,为AI智能体业务补充规模化算力

资本投入:字节跳动2026年AI相关资本开支内部评估上限已抬升至700亿美元,为自研CPU及AI基建提供资金保障

四、行业影响:加入全球科技巨头自研CPU阵营
谷歌、亚马逊、微软等全球云服务商早已布局定制CPU,字节跳动的入局进一步印证AI算力竞赛从GPU向CPU延伸的趋势。同时,这一动向也推动英特尔、AMD等主流CPU厂商,成为挑战英伟达AI供应链主导地位的重要力量
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