AI算力的战场上，一直有个“赢家通吃”的定律，而英伟达就是这个定律下最醒目的王者。但王的背后，是整个行业对单一供应链的深层焦虑。当成本、供给和定制化需求成为瓶颈，巨头们不约而同地选择了一条路——自研芯片。
最新的入局者，是字节跳动。近日，多方信源证实，这家在全球AI应用层布局最广的科技公司，其芯片研发团队已进入规模化招聘阶段，其自研AI芯片的路径正从蓝图加速变为现实。
与许多人的想象不同，字节跳动的芯片战略并非要造出另一个“英伟达”。知情人士透露，其核心聚焦于芯片设计环节，围绕自身庞大的视频推荐、大模型训练与推理等业务，进行专用硬件的深度定制与优化。目标是明确的：提升性能，同时将高昂的算力成本“打下来”。
据悉，字节芯片团队已实现多次“一版成功流片”，早期项目已进入量产部署，覆盖多个主流先进工艺节点。这意味着其研发流程已步入正轨，技术风险正在被快速收敛。
更具体的商业信号已经释放。有消息称，字节跳动正与三星电子推进合作，其项目代号为“SeedChip”。更为激进的量产目标也已浮出水面：计划在今年量产至少10万颗AI推理芯片，后续产能瞄准35万颗。如果这一目标顺利达成，将显著缓解其内部算力需求，并可能重塑其AI业务的成本结构。
字节跳动的入局，是商业逻辑的必然延伸。作为AI应用的重度依赖者，从抖音的推荐算法到豆包大模型，其核心业务无一不是“算力吞噬兽”。早在2022年，字节便已启动云端训练与推理芯片的自研，意图构建从算法、模型到底层硬件的完整自主技术栈，其大规模AI计算集群更是早已铺就的“基础设施”。
放眼全球，这并非孤例。谷歌的TPU、亚马逊的Inferentia、以及国内阿里的平头哥，科技巨头的芯片自研浪潮背后，是同一个核心逻辑：降低对单一外部供应商的过度依赖，将性能与成本的掌控权收回自己手中。这不仅是技术的竞争，更是商业自主权和供应链安全的关键博弈。
当“苦英伟达久矣”成为行业的一种普遍情绪，自研芯片便从备选项升级为战略必选项。字节跳动的快速推进，标志着AI竞争正向更底层、更硬核的“军备竞赛”深化。未来，谁的算法更优，或许将部分取决于谁的芯片更懂自己的业务。这场由应用反推硬件的产业变革，才刚刚拉开序幕。
