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继阿里、百度等巨头之后,宣布造“芯”的字节跳动在打什么算盘?

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2021年03月17日 09:16

3月16日,有国内媒体称字节跳动正在自研云端AI芯片和Arm服务器芯片。对此,字节跳动相关负责人向外界回应称:是在组建相关团队,在AI芯片领域做一些探索。

从相关媒体的报道中可以看到,字节跳动近期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、芯片CAD工程师和芯片综合工程师等岗位。

这是字节跳动第一次对外界表示在组建芯片团队,但早在2018年4月份,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应用,目前也在芯片相关领域积极寻求突破。

只不过相比其他巨头,字节跳动对自研AI芯片的进度并不快,一直没有太大的动作,最近一次相关的线索还是在今年2月份时字节跳动投资了本土GPU芯片设计新秀摩尔线程。

巨头纷纷造“芯”

随着大数据和人工智能的火爆,机器学习、深度学习、云计算等技术等概念也被大众更多的接触。近年来主流的互联网及云服务巨头都开始进军芯片设计领域,一时间各种自研的云端AI芯片如雨后春笋般出现,巨头们迈向自研芯片已经成为了大势所趋。

2016年,搜索巨头谷歌为了解决数据业务更加庞大的需求,开发了专门为深度学习而定制的张量处理器TPU。随着谷歌AlphaGo战胜李世石,人工智能在2017年一时间风头无两。而谷歌AlphaGo在对战李世石时仅用了一颗第二代的TPU,随着第三代、第四代的出现,人工智能的想象力也被无限放大。

国内的巨头们也没有闲着,其中百度和阿里也在同一时间进入了这个赛道。阿里巴巴在2017年宣布成立达摩院,随后在2018年将中天微收入囊中,后者是一家国内自主嵌入式CPU IP Core公司,整合完成后的平头哥在随后也推出了RISC-V CPU内核玄铁910、云端AI推理芯片含光800等产品。

百度方面,2018年7月份,百度首次对外公布了首款自研云端全功能AI芯片“昆仑”,并在2019年底成功量产,目前也已经运用到百度的Apollo自动驾驶平台中。

作为云计算领域的巨头,亚马逊每年要为数据中心数以千计的专门处理器付出高昂的成本,以往这些芯片基本上都由英特尔制造,如果自研将会省下一大笔成本。2015年,亚马逊以3.5亿美元的价格收购了以色列芯片公司Annapurna Labs。终于在2018年底,亚马逊对外发布了一款名为Inferentia的机器学习芯片,以及另一款基于Arm的云计算芯片Graviton,这成为亚马逊维持在云计算领域主导地位的关键。

前景广阔的芯片市场

近年来芯片设计行业已经成为国内半导体产业中最具发展活力的领域之一。

随着人工智能在无人驾驶、成像、安防、智慧零售等多个行业的不断落地,人工智能产业也迎来了持续高速发展的阶段,而5G的大步向前,为人工智能引爆下一轮智能化热潮提供了契机。

数据、算法、算力被认为是人工智能发展最基本的三要素。在数字经济席卷全球的趋势下,AI芯片作为人工智能的核心关键,被认为拥有着广阔的前景。

人工智能的兴起给中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳机会,特别是目前人工智能领域的应用还处于面向行业应用阶段,尚未在生态上形成垄断,国产芯片厂商与国外竞争对手在人工智能上处于同一起跑线上,在国外巨头纷纷自研AI芯片的同时,国内的巨头们几乎也在同步进行。

来自iiMedia Research(艾媒咨询)的数据显示,2018年时,我国的AI芯片市场规模仅为63.6亿元,随后开始大规模增长,2020年市场规模已经达到了183.8亿元,预计今年的增长率将达到137.6%,市场规模来到436.8亿元。根据预测,我国的人工智能芯片市场规模将在2023年达到1338.8亿元。

字节跳动为何“跨界”

字节跳动成功的逻辑与算法是分不开的,而算法与相关的AI芯片更是密不可分。

字节跳动旗下无论是今日头条还是抖音,都非常注重理解和分发环节,其中视频更加需要AI技术的加持,在AI的加持下,字节跳动的分发算法使得抖音(tiktok)在全球范围内取得了成功。

不仅仅是推荐算法和分发,很多字节跳动旗下应用的功能都需要AI的加持。一直以来,字节跳动对于AI的研究和应用一直处于前沿水平,它还是致力于打造基于RISC-V的高端智能领域专用计算平台希姆计算的投资人之一。

要结合前沿的AI算法和其拥有的大量数据提供更好的产品体验,必然需要超高算力,至于字节跳动选择自研云端AI芯片和Arm服务器芯片也不意外,目前主流互联网企业进入芯片领域基本上着手于AI芯片或者Arm服务器芯片。

一旦研发并应用成功,对于字节跳动的效果几乎也是立竿见影的,除了可以减轻对第三方的依赖,不再担忧全球局势对相关业务的影响,还可以降低成本。而对于这种“跨界”,其实也并不奇怪,在数字经济时代,无论是擅长硬件的芯片巨头还是以算法和软件见长的互联网巨头们都在寻求新的机会。

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