字节跳动：进军芯片业，业内称其为躲避传统芯片公司“剥削”

近日，有媒体报道，字节跳动正在自研云端AI芯片和Arm服务器芯片。对此，字节跳动回复AI财经社称：是在组建相关团队，在AI芯片领域做一些探索。

我们发现字节跳动官网发布的招聘信息中，在北京放出了多个芯片设计相关岗位，包括CAD工程师（负责EDA工具的安装和使用）、STA工程师（负责SoC芯片的逻辑综合和形式验证）、DFT工程师（负责SoC芯片的DFT工作）等。

我们观察，字节跳动招聘的岗位还不多，仍处于早期。

字节跳动为什么自研芯片？

互联网公司造芯已经不是什么新鲜事。字节跳动为什么自研服务器和人工智能芯片？2018年4月，字节跳动副总裁杨震原就表示，字节跳动拥有全球数量最大的用户上传视频，这些需要分析理解处理，平台推荐引擎也需要强大的机器学习算力，有非常大量的芯片采购和使用需求。

另一家视频平台的人士告诉我们，视频平台对识别视频内容有非常强的需求，包括审核违规内容、将视频内容标注分类，用于主动搜索和被动推送，以及用户自动制作封面等。

此前，大家都在使用英特尔和英伟达的芯片。但这些芯片都是通用的，所谓通用，就是要满足大家的共性需求，比如游戏、电商、视频的计算要求，它不会针对某家企业的算法做优化，因此，针对某家企业而言，不会是性能最优、功耗最低的芯片。如果某家企业自己的需求庞大，开发自己的芯片，是比较划算的。

如此看来，作为一家视频分发和视频搜索巨头，字节跳动拥有自己的专用芯片，已迫在眉睫。

一位服务器技术专家告诉我们：“字节跳动自己研发芯片也是在人工智能领域，因为这家公司是建立在视频上，视频本身的识别、标注等需要大量人工，买英伟达的GPU又太贵。针对人工智能的推理部分，如果要求不高，计算量又多的话，可以自己定制一款芯片专门干这个，功耗低成本还可控。”

但互联网公司造芯早已有之。字节跳动才现在开始做，晚吗？一位服务器人士解释说：“AI领域场景千差万别，大家各干各的，没有竞争关系。自己做主要是为了避免被传统芯片公司‘刮’一层。”

自研芯片成大厂标配，让成本降了75%

在字节之前，国内百度的昆仑和阿里的含光，都是为了替代英伟达GPU。华为则有自己的鲲鹏CPU芯片和昇腾AI芯片。

在国外，亚马逊有自研AI芯片Inferentia，以及自研CPU芯片Graviton。谷歌也有自研AI芯片TPU。甚至缔造Wintel联盟的微软也在去年年底打算自研Arm架构芯片，用于微软的Azure服务器和Surface个人电脑。

据我们了解，滴滴曾尝试过国产的寒武纪芯片，但最终并不堪用，也曾有过自研芯片的想法。

在过去，服务器芯片主要是X86架构的天下，而Arm芯片主要用于移动端。但由于Arm架构的开放授权模式，为更多新入局者提供了机会，互联网大厂纷纷都参与到Arm架构芯片的开发中。

对于Arm服务器的优势，有互联网企业系统工程师曾解释说：“Arm处理高并发（同时处理很多需求）还是可以的，再就是它的成本确实相对比较低。“

采用自研Arm芯片的服务器能节省多少成本？一位Arm人士解释说：“计算起来比较复杂，主要是TCO（总持有成本）和耗电量两方面，节省的量可以参考亚马逊的报价。”

据公开信息，亚马逊Arm架构服务器（采用自研CPU芯片Graviton）相比X86架构，计算实例的性价比提高了40%，自研云端AI芯片Inferentia则将AI推理的成本降低了75%。