虎嗅科技集团出品
作者|丸山
主管|视觉中国
精简互联网，致力于硬技术，这还是那个熟悉的字节吗？
7月21日，据字节跳动内部人士透露，CEO梁如博更新了一张个人OKR，“大幅缩减2022-2023年招聘计划，降低组织规模增速，提高组织效率。”
尽管字节跳动今年的规模一直在缩小，但其芯片团队仍在不断扩大。
从7月份开始，字节跳动在招聘网站上发布了多个芯片岗位，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等。
资质方面，Byte要求上述岗位熟悉RISC-V和ARM系统架构，而在系统开发和验证两个岗位，还要求熟悉X86架构。
许多线索表明，字节跳动正在加速开发自主开发的人工智能芯片和服务器芯片。7月20日，针对自研芯片，字节跳动副总裁杨振源表示，目前公司没有通用芯片业务计划，也没有涉足CPU、GPU等通用芯片业务。除了采购X86芯片，Byte还与芯片供应商探讨RISC架构芯片在云端的使用。
“虽然目前火山发动机市场相对较小，但这方面仍有需求。”一位业内人士告诉虎嗅，字节自研芯片将主要用于火山引擎的云业务。
说到自主研发的芯片，字节跳动是后知后觉的那个。早在2010年，它就迈出了第一步，组建团队尝试研发云芯片，并在8年后发布了首款AI芯片“昆仑”。同年，阿里达摩院发布神经网络芯片Ali—NPU，腾讯领投AI芯片公司随缘科技3.4亿元Pre-A轮融资。
不过值得一提的是，在制芯这件事上，互联网大公司都保持了相当的克制。一方面，国内高工艺铸造厂的生产能力非常有限。如果所有的芯片都是设计出来的，也存在“图纸如山，市场硬”的风险。
另一方面，专用芯片虽然不需要通用芯片那样复杂的配套软件生态开发，但即使强于BAT，在这个问题上也不得不谨慎，几十亿的项目投入，两到三年的研发周期。
然而，目前围绕云计算的市场竞争正在迫使大厂放弃商业模式，走上自研芯片的道路。
大厂要做芯。
纸面上的炒作，不如“降价”二字真实。
围绕云计算市场的价格战让大厂们疲惫不堪，但字节跳动的火山引擎作为一家2020年才上线的公司，要想从“三朵云”中抢食，仍需举起“性价比”的大旗。
“大昌云”在国内的营收还停留在IaaS水平。IaaS云服务作为一种“互联网基础设施”，是一种不折不扣的资产运营模式，其本质是服务器资源的租赁。如何降低服务器的成本自然成为这场价格战参与者最关心的问题。
“业内做芯的出发点都差不多，就是降本增效。虽然自研芯片的初期RD投入比较高，但是大规模生产后，单个芯片的成本肯定要低于集中采购。”一位属于某大互联网公司的芯片从业者对虎嗅这样解释。
量价关系不难理解。问题是前期投入高多少？
我们可以算这样一笔账。首先，我们来说说流媒体。根据目前的行业市场，14纳米工艺芯片的成本约为300万美元，7纳米工艺芯片的成本约为3000万美元。还是这种小布局的终端芯片价格，云芯片的流芯片价格通常高50%左右。
应该指出的是，即使像高通和AMD这样的知名设计师也不能保证第一次流媒体的成功。此前业内有先例，小米的澎湃S2芯片连续失败五次，最后设计团队直接重组。
对于不熟悉Foundary系统的互联网厂商来说，他们需要面对的不仅仅是成本问题，还有产能和交付问题。
这只是流媒体的一个环节。在正式流片之前，需要完成产品定义、设计、验证、仿真等一系列工作。从事芯片设计的李雅琳告诉虎嗅，“以字节量来说，他们后续至少要维持一个1000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》报道，为了从海思和高通挖走骨干，字节跳动最近启动了“三倍薪酬”挖人模式。此前，字节跳动挖走了高通的资深芯片人卢山。你可以想象字节芯片团队付出的薪资成本。
“短期来看，这是一笔会亏钱的账。”上述业内人士对字节芯制作做出了这样的判断。
尽管有巨大的资金投入，字节跳动或大型互联网公司的“核心建设运动”实际上是一件“必须做”的事情。
“大家都用通用处理器。以前可以通过芯片工艺和软件优化来提升最终性能，但现在硬件工厂已经被摩尔定律升级严重拖慢，软件在开源浪潮下高度发展。如果想继续提升性能，只能从最低的专用芯片入手。”虎嗅的高级分析师李耕解释道。
他说的专用芯片也可以泛指AI芯片。从技术路线上看，FPGA、ASIC、ASSP甚至传统GPU都可以列入这个名单。与通用处理器CPU相比，专用芯片拥有更多的alu。虽然它不能像CPU一样执行复杂指令，但在简单指令上，它的计算能力远高于CPU。
所以在定制处理器的态度上，云服务厂商大多坚持“赶早不赶晚”的原则。
更何况，在这个行业，亚马逊、谷歌等公司已经是先行者，并且取得了丰硕的成果。自2015年亚马逊收购Annapurna开启芯片自研之路以来，AWS已经经历了100多次降价，成为行业内不折不扣的“价格杀手”。
诚然，这与IaaS行业产品高度同质化下的竞争压力有关，但能打得起价格战的前提是自研芯片大大降低了采购成本。
回到字节芯制作这件事，火山引擎从2020年6月上市，就打出了“极致性价比”的招牌。在去年的一次采访中，火山发动机总经理谭代曾表示，实现极致性价比的途径是“全栈自研，软硬件一体化”。
即使不考虑商业化，就字节跳动自身的业务需求而言，由于头条、Tik Tok等庞大业务也在火山引擎上，支撑这些业务的一百多万台服务器也面临着巨大的成本压力。自研专用芯片不一定是最优方案，但至少是现阶段最可行的方案。
落地场景？我们自带。
除了云服务的成本降低，字节芯的制作也可能是基于应用场景。
“以前业内关注的焦点是计算能力，现在基本没人关心这个问题。因为计算能力一般都是虚的，投资人更关心的是芯片有没有经过落地场景的评估。”一位资深业内人士告诉虎嗅。
杨振源在采访中还提到，“字节跳动自研芯片探索主要围绕自身视频推荐业务，RD团队将针对字节跳动大规模视频推荐服务的特殊场景，定制视频编解码、云推理加速等硬件优化。”
具体来说，视频编码和解码很容易理解，压缩或解压缩数字视频的过程。根据字节跳动2020披露的数据，在这一年里，Tik Tok用户每天上传的短视频高达6000万条，附带PB级别的数据量，对字节跳动服务器的传输能力是一个很大的考验。
传统的编解码技术大致可以分为两种。第一个是英特尔VAC视觉计算加速卡，其处理器内置图形核心和硬件编码器。第二个是选择通用处理器和软件编码技术。
这两种编辑代码技术对于处理一般数据尚可，但面对海量数据老化成本比并不乐观。谷歌对此的解决方案是直接设计Argos，专门用于视频编解码的芯片。根据谷歌的统计，搭载这款芯片的VCU将替代数千万颗英特尔至强处理器，未来Byte计划的视频编解码芯片可能与之类似。
而“云推理加速”更像是字节跳动为深化“精准推荐”提前做的准备。
以Tik Tok为例，相信大部分从业者都能认同，Tik Tok的推荐质量代表了字节跳动系统乃至国内互联网推荐算法能力的最高水平。
然而，在Tik Tok日益臃肿的业务线下，这种推荐算法已经开始“失灵”。比如只在Tik Tok“同城”入口下，进一步细化为美食、休闲、游玩等多个二级入口。如何保持短视频与本地生活、直播、商品配送的高效联动，成为Tik Tok目前需要面对的问题。
AI推理芯片的应用场景非常适合Tik Tok复杂的视频推荐机制。“AI推理芯片可以专门针对算法进行优化，比如加强视频结构化分析。”一位智能云的服务器从业者告诉虎嗅，AI推理芯片的应用可以大大提高结构化数据库的响应能力。
当然，依靠视频解码计算能力和AI推理计算能力实现运算速度，并不是Tik Tok的专利。早在2018年，Aauto Quicker就领投了专注于AI视觉芯片研发的博涵半导体。去年，这家公司没有辜负Aauto Quicker的期望，拿出了用于云推理的AI芯片。
相比于手机公司在ISP、电源管理芯片、NPU等相对“边缘化”芯片中徘徊的现状，互联网厂商有着复杂且深度定制的场景需求，这些需求也促使他们走出舒适区，自己做核心。
“硬件门外汉”的挑战
Byte似乎对开发自己的芯片有更大的野心，但在实施上却很谨慎。
从去年9月开始，字节跳动先后投资了锐思新科、Sim计算、摩尔线程、云迈新联、润石科技、光州半导体等多家芯片厂商。
有些投资可以直接体现字节在制芯上的布局，比如锐思新科，本身就是研发RISC-V指令集芯片的独角兽。还有一些公司与Byte的主营业务无关，比如开发衍射光学芯片的Lightboat Semiconductor。目前这类芯片最主流的应用场景是VR头显设备，这显然意味着Byte在为Pico规划未来。
但截至目前，字节跳动并未收购任何芯片公司。
原因不难猜。在Byte上市之前，他们有充分的理由减少风险较高的拓展项目。很长一段时间，字节还禁止那些被投资的企业以“字节制”的名义进入市场，以避免“尾巴大掉不掉”的帽子。
但问题是，在没有任何相关经验的情况下，能不能一起组建一个团队，打造一个核心，从最底层的云AI芯片做起？
亚马逊大神工程师詹姆斯·汉密尔顿(James Hamilton)提出“基于ARM架构制造数据中心芯片”的想法后，亚马逊随即收购了以色列初创公司Annapurna Labs，并在两年后推出了首款自研芯片。
无独有偶，阿里巴巴芯片项目之初，也是第一次全资收购CPU IP核心公司中天微，随后成立平头哥。
亚马逊和阿里大费周章“先收购，后立项”是不是没有必要？显然不是。虽然芯片设计的流程没有Foundary的复杂，但是产品开发流程的复杂程度却不亚于后者。
一个完整的芯片设计团队中，至少要有四个二级团队，市场团队进行前期需求分析，架构团队负责架构设计，设计团队负责逻辑设计，实现团队完成物理实现。这还不包括验证模拟、原型验证等很多子项目。
“在物理实现阶段，如果一个步骤不能满足前面的要求，就必须重复前面的过程。所以一般公司运作大型项目时，往往会有多个版本的项目团队同时工作。但是对于一个磨合时间不长的团队来说，设计、修改、论证的反复过程会消耗大量的金钱和时间成本。”在资深从业者李雅琳看来，临时组建一个“草台班子”，绝非芯片行业的长久之计。
更重要的是，字节跳动的这家公司以前几乎没有硬件开发的经验。为数不多的公司，比如两年前推向教辅市场的“PowerMagic Lamp”，其技术和供应链管理难度相比芯片设计有云泥之别。
现在，正在大步迈入芯片行业的字节跳动，在缺乏芯片公司团队和硬件开发经验的情况下，可能会面临前所未有的挑战。
温馨提示:我是虎嗅前沿科技集团的张锦源，关注消费电子、半导体和超空间行业。欢迎交流。
正在改变和想要改变世界的人都在嗅这个应用。
