芯片|腾讯阿里踩过的坑，字节又跳了进去阿里巴巴|CPU|ai

出品｜虎嗅科技组
作者｜丸都山
头图｜视觉中国
精简互联网，投身硬科技，这还是那个我们熟悉的字节吗？
7月21日，据界面新闻从字节跳动内部人士获悉， CEO梁汝波将个人OKR中的一项更新为“大幅降低2022—2023年招聘计划，降低组织规模增速，并提升组织效率。 ”
尽管字节跳动今年一再缩招，但其芯片团队却仍维持扩张之势。
自7月以来，字节跳动在招聘网站上发布多个芯片职位，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等。
在资质方面，字节对上述岗位提出熟悉RISC-V和ARM系统架构的要求，而在系统开发、验证两个岗位上，还有熟悉X86架构的要求。
多条线索都在表明字节跳动正加速推动自研AI芯片与服务器芯片的落地。 7月20日，针对自研芯片一事，字节跳动副总裁杨震原回应称，目前公司无通用芯片商业计划，也没有涉足CPU、GPU等通用芯片业务。除了主要采购 X86 芯片，字节也和芯片供应商探索 RISC 架构芯片在云端的使用。
“虽然火山引擎目前市场比较小，但还是有这方面的需求。 ”一位业内人士向虎嗅表示，字节自研芯片将主要用于火山引擎的云业务上。
论自研芯片，字节跳动算是后知后觉的那一个。早在2010年，百度就率先迈出了第一步，组建团队开始尝试研发云端芯片，并于8年后发布了第一款AI芯片“昆仑” 。同一年，阿里达摩院发布神经网络芯片Ali—NPU ，腾讯领投AI芯片公司燧原科技的3.4亿元Pre-A轮融资。
但值得一提的是，在造芯这件事上，互联网大厂们保持了相当程度上的克制。一方面，国内高制程Foundary产能十分有限，如果一股脑地“All in”芯片设计，也存在着“图纸积压成山，市场一片难求”的风险。
另一方面，虽然专用芯片不像通用芯片那样需要繁琐的配套软件生态开发，但动辄十几亿的项目投入和两至三年的研发周期，即使强如BAT ，也不得不在这一问题上慎之又慎。
只不过，当下围绕云计算的市场竞争，正在迫使大厂们放弃恪守的商业模式，走上自研芯片的道路。
大厂造芯，不得已为之
纸面上说得天花乱坠，不如“降价”二字来得实在。
围绕云计算市场的价格战，已经把大厂们折腾的筋疲力尽，但字节旗下的火山引擎作为2020年才上线的公司，想要从“三朵云”的口中抢食，还是需要扯起“性价比”的大旗。
国内“大厂云”的营收大头仍在IaaS层，作为一项“互联网基础设施” ， IaaS云服务算是不折不扣的重资产运营模式，其本质还是服务器资源的租赁，如何降低服务器的成本也就自然而然地成为这场价格战中参与者最关心的问题。
“行业内造芯的出发点都差不多，就是为了降本增效，尽管自研芯片的前期研发投入比较高，但在规模化投产后，单片成本一定比集中采购低。 ”一位同属互联网大厂芯片从业者向虎嗅做出这样的解释。
这其中的量价关系并不难理解，问题是前期投入要高多少？
我们可以算这样一笔账，首先说流片，根据业内目前的行情， 14nm工艺芯片，流片一次需要300万美元左右， 7nm工艺芯片，流片一次的价格直接飙升到3000万美元。这还是小版图的终端芯片价格，云端芯片的流片价格通常还要高出50%左右。
需要说明的是，即使是高通、AMD这样的老牌设计厂商也不敢保证第一次流片就成功。此前业内就有小米的澎湃S2芯片连续5次流片失败，最终设计团队直接重组的先例。
对于不熟悉Foundary体系的互联网厂商而言，所需要面临的不仅仅是成本问题，还有产能与交期问题。
这还只是流片一个环节，在正式流片之前还需完成产品定义、设计、验证模拟等一系列工作，从事芯片设计的李亚林告诉虎嗅， “以字节的体量来说，后续他们至少要维持一支千人以上的芯片团队，才能保证项目组的正常运转。 ”
另据“投资界”的报道，为了从海思、高通挖走骨干，字节跳动近期开启了“三倍薪酬”的挖人模式，而此前，字节已经挖走了高通的资深芯片人士卢山。字节在芯片团队上付出的工资成本可想而知。
“短期来看，这是一笔怎么算都会赔本的帐。 ”上述业内人士对字节造芯做出了这样的判断。