最近几年国内互联网企业御三家（百度、阿里巴巴、腾讯）接连宣布自研芯片，其中百度昆仑芯片已经发布了两代，让不少国人看到了国产半导体行业振兴的希望。

近期，国内互联网领域另一家霸主字节跳动，再度曝出进军芯片设计与研发领域的消息。招聘平台显示，字节跳动正以高薪招聘芯片设计工程师，要求应聘者熟悉RISC-V或ARM V8架构，部分岗位还需要熟悉X86架构。

此外，还有传言称，字节跳动花高价从海思、ARM等公司挖走了一些员工，可见字节跳动自研芯片的决心很大，已投入了大量成本招揽人才。

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字节跳动重金挖人加码芯片研发

据《科创板日报》报道，字节跳动正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、芯片安全等。

据了解，字节芯片研发团队已组建 1 年多，目前主攻方向分为服务器芯片、AI芯片以及视频云芯片三大类，其中服务器芯片团队的负责人为来自北美高通的资深人士。

此外字节已经从华为海思、ARM 公司“挖”了不少人。有知情人士表示，这或是为其自研芯片做准备。

事实上，早在 2018 年 4 月，字节跳动副总裁杨震原就曾表示，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。

2021 年 3 月，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。彼时，字节跳动相关负责人回应称：是在组建相关团队，在 AI 芯片领域做一些探索。

而进入 2022 年，上个月，字节跳动悄然上线多个芯片相关岗位招聘信息，其校招网站发布了多个 SoC 系统开发、设计、验证的实习生岗位招聘启示，工作地点主要位于北京和上海。

招聘详情页显示，字节跳动要求应征者熟悉 RISC-V 或 ARMv8 系统架构，对于系统开发、验证岗位的员工，还有 x86 体系架构的要求。这一些行为证明了字节跳动正在加速自研芯片的研发进度。

对于字节跳动造芯的初衷，有接近字节跳动的人士表示，一方面是为了降低芯片采购成本，另一方面，自研芯片可根据自身业务来自定义，能够自主优化性能。

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字节跳动，必须造芯片吗？

在经济全球化的今天，理论上来说，字节跳动并不是必须要自己制造芯片，采购新芯片同样可以。然而居安思危，尤其是Tik Tok几次差点被封杀，已给字节跳动敲响了警钟，尽管经济全球化，可等到字节跳动做大做强，谁知道会面临什么样的局面，只有把一切握在自己手中，方能无惧任何挑战。

这也是国内大力支持半导体行业发展的原因，针对芯片研发企业，不但有诸多优惠政策，还会有经济补贴。近些年国内涌现了不少知名半导体企业，如兆芯、龙芯的CPU，以及景嘉微的GPU。不过目前龙芯和兆芯的CPU要么是应用于服务器，要么是公司和机构集体采购，普通消费者不太容易接触得到。景嘉微的GPU据传距离量产已经不远，高端型号性能可比GTX 10系列，虽然与NVIDIA、AMD仍有较大差距，但至少让我们看到希望。

从经济层面考虑，购买服务器芯片，芯片设计公司要赚一分钱，晶圆代工厂也要赚一分钱，企业就要多掏两分钱，而自己设计CPU架构，可以省下芯片设计公司的那一部分利润，仅需要支付芯片设计的成本和晶圆代工成本。

于字节跳动而言，既可以提升服务器芯片的工作效率，又可以节约一部分成本，何乐而不为呢。只是选择了这条路，前期需要为芯片研发付出一些成本，用于组建芯片研发团队。字节跳动的实力已经能够与腾讯、阿里巴巴、百度相提并论，这点钱不是什么大问题。

字节跳动需要考虑的是，万一芯片研发失败了怎么办。虽说有现成的RISC-V或ARM V8架构可以用，但设计芯片不是一蹴而就的事情，看看手机行业，小米推出澎湃S1后，几年时间过去了，都没能推出第二款SoC，只是鼓捣出了用于拍摄和充电管理的几款芯片。

考虑到未来字节跳动还要在元宇宙领域与Meta这种庞然大物竞争，更高效的自研芯片将成为字节跳动的杀手锏之一，可以说势在必行。至于芯片研发进度或性能达不到预期，字节跳动也要坚持下去，当初华为海思K3V2也是一片骂声，可华为坚持了下来，麒麟980开始，性能、功耗、ISP都不输高通骁龙。

即便遇到困难，字节跳动也要坚持，既然已经下了那么大本钱去做芯片设计，就不能半途而废。华为就是正面例子，中国半导体行业发展，需要这样勇敢的企业。

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自研芯片有多难？

芯片是一个市场容量大、天花板很高的赛道。有数据表示，未来 5-10 年，芯片赛道将涌现出数家市值过万亿的公司，N 家市值过千亿的公司。

不过，造芯难、赚钱速度慢也是不得不承认的现实，毕竟芯片产业周期长、投资高、回本速度慢。

此前，拥有 3000 亿资产的芯片巨头紫光集团爆发严重债务危机，于 2021 年 7 月申请进入破产重整程序。

2022 年 7 月 13 日，在完成股权交割后，紫光集团董事长李滨谈及集团走向破产重整问题时表示，除了资金方面的错配以外，还缺少两个东西：一是产业协同，集团内的企业都是各自为战，没有资源共享、协同管理，没有发挥出合力；二是产业链建设，集团下属企业众多、体系庞大，却没有进行完整的产业链布局，部分关键环节存在明显的短板。

另一方面，芯片制造工艺极其复杂。据芯论语此前报道，芯片的复杂性是由精密至极和规模巨大两个特点决定的，主要包电路结构、EDA 工具、制造设备、制造程序、条件保障等方面的复杂性。

电路结构复杂：芯片应用五花八门，芯片内部的结构也千变万化。

EDA 工具复杂：EDA 工具软件就是电子设计自动化软件（Electronic Design Automation）。这样的软件要能把数十亿（甚至更多）晶体管摆放在面积不到 1cm²（甚至更小）的硅片上，并且连接成想要的电路功能。同时，还要具有仿真和验证功能，保障送去芯片制造厂（晶圆厂）的设计数据万无一失。随着制造技术的更新和换代，EDA 工具还要随之更新和升级。EDA 工具软件是最难设计的软件。

制造设备复杂：芯片制造用到的设备很多，主要包括单晶炉、气相外延炉、氧化炉、磁控溅射台、化学机械抛光机、光刻机、刻蚀机、离子注入机、晶圆减薄机、晶圆划片机、引线键合机等等。

制造程序复杂：芯片制造过程一般包括芯片设计、晶圆片制造、晶圆上电路制作、封装和测试等几个过程，其中晶圆上电路制作过程尤为的复杂。

条件保障复杂：芯片制造除了设备重要外，水、电、气的条件保障也很重要。水是纯水；芯片制造厂要有双变电站、双线路的备份供电保障，防止电站和回路出现故障时停电；气体是指生产中要用到十多种化学气体，主要包括氧、氢、氮、氩、氦、氢化物、卤化物等。

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“造芯”已成为互联网大厂的潮流

前有阿里云在 6 月发布自研的 AI 推理专用芯片含光，后有百度推出云端 AI 通用芯片昆仑，现在字节也宣布进军芯片赛道，互联网大厂大力“造芯”已经成为行业潮流。下面为大家盘点那些自研芯片的互联网大厂。

①阿里平头哥

阿里这几年相继发布了 ARM 服务器芯片“倚天”，AI 芯片“含光”，RISC-V 架构 CPU 核“玄铁”，以及 RFID（射频识别）芯片“羽阵”，布局覆盖从云端到终端芯片。

此外，平头哥在 2017 年发布的神龙云服务器中，还设计了智能网卡芯片 X-Dragon，即现在市场上热门的 DPU（数据处理器）。

2017 年 10 月 11 日，阿里宣布成立达摩研究院，着眼布局芯片领域。

2018 年 4 月，达摩院宣布开始切入造芯事业，同时全资收购杭州中天微系统有限公司。

2018 年 9 月 19 日，阿里巴巴首席技术官张建锋在云栖大会上宣布成立一家独立运营的芯片公司，即平头哥半导体有限公司。

2019 年 7 月 25 日，平头哥发布公司成立后产生第一个成果，即基于 RISC-V 的处理器 IP 核玄铁 910。

2019 年 9 月 25 日，平头哥发布首颗数据中心芯片含光 800。含光 800 是一颗高性能人工智能推理芯片，基于 12nm 工艺，集成 170 亿晶体管，性能峰值算力达 820 TOPS。

2021 年 10 月，平头哥发布旗下首颗 ARM 服务器芯片倚天 710，目前已在阿里云数据中心内部规模化部署。今年 4 月，基于倚天 710 的公共云 ECS 实例上线邀测。

今年 6 月 13 日，阿里云为新型云数据中心设计的专用处理器 CIPU，并表示未来将替代 CPU 成为云时代的处理核心。

②腾讯蓬莱实验室

腾讯则早在 2015 年就开始自研图片编码 FPGA。2018 年，腾讯领投上海 AI 芯片公司燧原科技。

2020 年 3 月，腾讯成立深圳宝安湾腾讯与计算有限公司，其中一项业务就是集成电路设计与研发。

2020 年，腾讯成立了专注芯片研发的蓬莱实验室，旨在实现芯片端到端设计、验证的全覆盖。

2021 年 11 月 3 日，在腾讯数字生态大会上，腾讯高级执行副总裁透露腾讯有着长期的芯片研发的规划和投入，同时披露了腾讯自研的三款芯片，即 AI 推理芯片“紫霄”、视频转码芯片“沧海”、智能网卡芯片“玄灵”，其中“紫霄”已经流片成功。

③百度昆仑芯

早在 2011 年，为了深度学习运算的需要，百度就已经开始布局 AI 芯片领域，基于 FPGA 研发 AI 加速器，并同期开始使用 GPU。随后，百度成立智能芯片及架构部，即昆仑芯科技前身。

2018 年 7 月 4 日，百度推出我国首款云端全功能 AI 芯片即昆仑芯 1 代。该芯片具有高效率、低成本、易使用三大特点，能实现 AI 算法全场景覆盖。

2021 年 3 月，昆仑芯完成独立融资，6 月顺利完成分拆，成立昆仑芯（北京）科技有效公司，估值 130 亿元。

2021 年 8 月 18 日，百度 CEO 李彦宏亲自发布了第二代百度昆仑 AI 芯片“昆仑芯 2”。

昆仑芯 2 采用 7nm 制程，搭载自研的第二代 XPU 架构，相比第一代性能提升 2-3 倍，并且已经与多款国产通用处理器和多款操作系统完成了端到端的适配。

今年 5 月中旬，有报道称，昆仑芯正寻求新一轮 20 亿元融资。如果这笔投资最终敲定，这家公司的估值将从一年多前第一轮融资时的 130 亿元增至 170 亿元。

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为啥互联网大厂纷纷跨界自研芯片

其实不仅是中国，美国的亚马逊、谷歌等主流互联网也很早就开始尝试自研芯片。

亚马逊的自研芯片已经使用在了其云服务 AWS 中，未来预期还将推出针对物联网和智能设备（Alexa）端的芯片；而谷歌的芯片则同样是用在了云端（AI 加速芯片 TPU）和智能设备（Pixel 手机中的自研芯片）中。

为啥互联网大厂纷纷跨界自研芯片呢？主要原因有三个方面：

保证产业链安全供应

降低成本，提升差异化性能

自主创新意识

目前，在数据中心和云计算领域，定制化的 CPU 已成为趋势，同时也是云厂商构建自己生态的支撑点。

有业内人士指出，一方面，定制化的处理器芯片，可以更好地适配对应的应用，效率更高。

另一方面，自研芯片也是业务驱动型下的产物，各个云厂商的规模足够大，生态足够完善，需要定制化的高性能芯片来适配自己的生态。

不过，据前瞻产业研究院报告指出，目前我国智能芯片占比较少。仅观察基础层和技术层人工智能企业核心技术分布情况，大数据和云计算依然是分布最多的领域，占比达 28.27%；智能芯片占比略有提高，达 8.90%。

但整体来看，AI 芯片作为人工智能的“心脏”，无论是企业数量还是技术发展水平目前在我国人工智能全产业链中均处于弱势地位，行业尚处于起步阶段，急需寻求突破。

本文来源：雷科技，西部芯实验室，OST开源开发者