字節(jié)跳動：進軍芯片業(yè)，業(yè)內(nèi)稱其為躲避傳統(tǒng)芯片公司“剝削”

近日，有媒體報道，字節(jié)跳動正在自研云端AI芯片和Arm服務器芯片。對此，字節(jié)跳動回復AI財經(jīng)社稱：是在組建相關團隊，在AI芯片領域做一些探索。

我們發(fā)現(xiàn)字節(jié)跳動官網(wǎng)發(fā)布的招聘信息中，在北京放出了多個芯片設計相關崗位，包括CAD工程師（負責EDA工具的安裝和使用）、STA工程師（負責SoC芯片的邏輯綜合和形式驗證）、DFT工程師（負責SoC芯片的DFT工作）等。

我們觀察，字節(jié)跳動招聘的崗位還不多，仍處于早期。

字節(jié)跳動為什么自研芯片？

互聯(lián)網(wǎng)公司造芯已經(jīng)不是什么新鮮事。字節(jié)跳動為什么自研服務器和人工智能芯片？2018年4月，字節(jié)跳動副總裁楊震原就表示，字節(jié)跳動擁有全球數(shù)量最大的用戶上傳視頻，這些需要分析理解處理，平臺推薦引擎也需要強大的機器學習算力，有非常大量的芯片采購和使用需求。

另一家視頻平臺的人士告訴我們，視頻平臺對識別視頻內(nèi)容有非常強的需求，包括審核違規(guī)內(nèi)容、將視頻內(nèi)容標注分類，用于主動搜索和被動推送，以及用戶自動制作封面等。

此前，大家都在使用英特爾和英偉達的芯片。但這些芯片都是通用的，所謂通用，就是要滿足大家的共性需求，比如游戲、電商、視頻的計算要求，它不會針對某家企業(yè)的算法做優(yōu)化，因此，針對某家企業(yè)而言，不會是性能最優(yōu)、功耗最低的芯片。如果某家企業(yè)自己的需求龐大，開發(fā)自己的芯片，是比較劃算的。

如此看來，作為一家視頻分發(fā)和視頻搜索巨頭，字節(jié)跳動擁有自己的專用芯片，已迫在眉睫。

一位服務器技術專家告訴我們：“字節(jié)跳動自己研發(fā)芯片也是在人工智能領域，因為這家公司是建立在視頻上，視頻本身的識別、標注等需要大量人工，買英偉達的GPU又太貴。針對人工智能的推理部分，如果要求不高，計算量又多的話，可以自己定制一款芯片專門干這個，功耗低成本還可控。”

但互聯(lián)網(wǎng)公司造芯早已有之。字節(jié)跳動才現(xiàn)在開始做，晚嗎？一位服務器人士解釋說：“AI領域場景千差萬別，大家各干各的，沒有競爭關系。自己做主要是為了避免被傳統(tǒng)芯片公司‘刮’一層。”

自研芯片成大廠標配，讓成本降了75%

在字節(jié)之前，國內(nèi)百度的昆侖和阿里的含光，都是為了替代英偉達GPU。華為則有自己的鯤鵬CPU芯片和昇騰AI芯片。

在國外，亞馬遜有自研AI芯片Inferentia，以及自研CPU芯片Graviton。谷歌也有自研AI芯片TPU。甚至締造Wintel聯(lián)盟的微軟也在去年年底打算自研Arm架構芯片，用于微軟的Azure服務器和Surface個人電腦。

據(jù)我們了解，滴滴曾嘗試過國產(chǎn)的寒武紀芯片，但最終并不堪用，也曾有過自研芯片的想法。

在過去，服務器芯片主要是X86架構的天下，而Arm芯片主要用于移動端。但由于Arm架構的開放授權模式，為更多新入局者提供了機會，互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛都參與到Arm架構芯片的開發(fā)中。

對于Arm服務器的優(yōu)勢，有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)系統(tǒng)工程師曾解釋說：“Arm處理高并發(fā)（同時處理很多需求）還是可以的，再就是它的成本確實相對比較低。“

采用自研Arm芯片的服務器能節(jié)省多少成本？一位Arm人士解釋說：“計算起來比較復雜，主要是TCO（總持有成本）和耗電量兩方面，節(jié)省的量可以參考亞馬遜的報價。”

據(jù)公開信息，亞馬遜Arm架構服務器（采用自研CPU芯片Graviton）相比X86架構，計算實例的性價比提高了40%，自研云端AI芯片Inferentia則將AI推理的成本降低了75%。