最近几年，互联网企业可谓“芯”事不断。继互联网企业百度、阿里巴巴、腾讯接连自研芯片之后，近日，字节跳动再度曝出进军芯片设计与研发领域的消息。
据字节跳动官网显示，其校招网站发布多个芯片职位，招聘大量芯片相关工程师岗位，包括SoC和Core的前端设计，模型性能分析、验证，底层软件和驱动开发，低功耗设计、后端、芯片安全等。有知情人士表示，这或是为其自研芯片做准备。
纷纷造芯
市场需求就是投资的指挥棒。自2020年新冠肺炎疫情暴发以来，全球“芯”荒严重，市场对芯片的需求可以用“极度饥渴”来形容，一场轰轰烈烈的造芯运动至此拉开帷幕。为满足企业内部的特定需求，互联网大厂纷纷加入造芯队伍。其中，BAT的表现最引人关注。
今年6月，阿里云智能总裁张建锋在2022年阿里云峰会上正式发布CIPU新型云数据中心设计的专用处理器CIPU，并表示未来CIPU将替代CPU成为云时代的处理核心。
近期，腾讯投资了DPU(专用数据处理器)创业公司云豹智能数亿元，这是腾讯第三次投资这家成立不到两年的DPU公司。其实，早在去年11月，腾讯就正式公开了其在自研芯片方面的动作，推出3款芯片，分别为针对AI计算的紫霄、用于视频处理的沧海以及面向高性能网络的玄灵。
百度造芯步伐较快，其自主研发的昆仑1芯片已应用于百度搜索引擎以及众多的云生态合作伙伴。2021年初，百度推出昆仑2芯片;同年8月又在百度世界2021大会上正式宣布，其自主研发的第二代AI通用芯片“昆仑2代云端AI芯片”实现量产。据百度介绍，该芯片采用全球领先的7nm制程，搭载自研的第二代XPU架构，相比第一代性能提升2至3倍。除昆仑阵列外，百度发布的远场语音交互芯片百度鸿鹄目前在家电行业中实现量产，并以车规标准设计，为智能硬件或汽车领域发展提供发挥空间。
相对于BAT，京东稍显低调，但也竭力跟上队伍。今年4月，京东云发布了统一存储平台云海，称基于自研“金刚”芯片，实现了存储的硬件加速。
此外，字节跳动、美团等互联网大厂均通过投资、自建团队等方式积极布局芯片赛道。
早在去年3月，字节跳动就在招聘网站上发布了不少关于芯片领域的招聘需求，涉及到芯片应用(ARM软硬件优化)、芯片CAD工程师和芯片综合工程师等岗位。这也是字节跳动第一次对外界表示组建芯片团队。
近日，字节跳动再次发布了多个芯片职位。字节跳动副总裁、火山引擎业务负责人杨震原表示，字节跳动的自研芯片探索将主要围绕自身的视频推荐业务展开，研发团队将为字节大规模的视频推荐服务中，视频编解码、云端推理加速等专用场景定制硬件优化，提高服务性能，降低成本。
“除自研芯片外，字节跳动也将采购X86芯片，并与芯片供应商一同探讨RISC架构芯片在云端的使用。”杨震原表示，字节跳动目前并没有通用芯片商业计划，不打算涉足CPU、GPU等竞争激烈的商用芯片业务。
根据字节跳动发言人的说法，字节跳动开始涉足自研芯片领域并非打算扩宽市场，更多的是为了实现自给自足，希望通过硬件研发拉大现有产品与竞品的技术差，占据市场优势。
机会在哪
业内人士认为，兵强马壮的互联网大厂们集体涌入芯片产业，对国产芯片的发展是有正向作用的。毕竟，偌大的国内市场容得下巨头玩家。
财经评论员王赤坤分析认为，芯片应用历程大致分为四个环节：设计、封装、集成和应用。从技术路线看，分为两大类，一个是应用—设计—封装—集成，因应用场景产生的设计;一个是设计—封装—集成—应用，设计后开发新的应用场景和客户。封装和集成在这两个技术路线里的作用和难度相同，决定两种路线最关键的是应用，也就是需求，如果需求能达到一定规模，设计环节也可定制。从目前情况看，字节跳动等科技巨头应用场景丰富，需求足够支撑这些科技巨头自己定制。
深度科技研究院院长张孝荣认为，互联网巨头自行设计芯片是一个潮流。自研芯片有两个用途，一是旗下平台强调算法，定制化的芯片可以更好地适配对应的算法，也有助于算法的优化。二是企业有意进军云计算，云计算离不开自研芯片，芯片设计力量也有利于云计算的发展。
“找准赛道?资本加持?规模扩张?吸纳资本?形成生态?变成头部”是众多项目的成功之道。互联网公司经过快速发展，规模扩张，形成生态，融资能力增强，吸纳了超额资本。王赤坤说，“芯片设计和制造所在的赛道高度依赖资本，目前整个赛道处于行业的成长阶段，各种投入持续走高，资金实力和融资能力成为最核心竞争力。”
行业分析师指出，互联网企业的自研芯片现阶段依然属于自给自足的局面，很难短期内获得销售客户，部分场景仍需大量对外采购。
整体而言，芯片行业是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。因此，实现快速追赶并不容易。
业内人士认为，在造芯这件事上，国内互联网大厂是理智的。虽然互联网大厂扎堆造芯，但主要以AI芯片、服务器芯片等高端专用芯片为突破口，集中在芯片设计环节，并没有涉及芯片生产制造。互联网大厂高调发布的芯片到底能抢到多少产能，多快实现量产，仍然有待观察。
(责任编辑：韩梦晨)
