算力成为AI竞争核心 - 算力已从AI竞争中的可选项变为必选项 成为必须掌控的关键命门 [1] - 科技巨头纷纷加码芯片研发 动作表明算力成为战略博弈焦点 [1] - 任何有关AI算力的消息都可能引发股价异动 如百度集团和阿里巴巴股价分别大涨8.08%和5.44% [1] 科技公司芯片布局策略 - 阿里巴巴正在开发新AI芯片并进入测试阶段 主要面向AI推理任务 [3] - 腾讯在三款自研芯片上取得重要进展 包括AI推理芯片紫霄 视频转码芯片沧海和智能网卡芯片玄灵 [3] - 字节跳动已组建芯片研发团队 并在校园招聘中设置多个芯片相关岗位 [3] - 科技公司采用双轨并行策略 一手自研一手投资芯片企业 [4] - 阿里巴巴投资寒武纪 深鉴科技和翱捷科技等芯片企业 [4] - 腾讯押注长鑫存储 燧原科技和集益威半导体等公司 [4] - 字节跳动入股摩尔线程 聚芯微电子和昕原半导体等芯片公司 [4] 自研芯片驱动因素 - 生成式AI对算力有指数级需求 驱动大厂持续重构底层架构 [6] - 采购外部芯片成本高昂且供应不稳定 自研AI芯片能显著降低采购成本 [6] - 全球算力供需失衡导致科技公司采购芯片成本不断上升 [6] - 专用芯片研发门槛较低 更适配企业自身云计算和AI业务 [7] - 追求软硬件协同设计的极致能效比 形成算法-芯片-场景闭环 [8] - 更深层次动因在于抢夺生态主导权 构建自主可控技术栈 [8] 互联网公司造芯优势 - 业务规模庞大 拥有海量实际业务数据和应用场景 [10] - 具有供应链与成本控制力 能摊薄研发成本并形成生态协同效应 [10] - 具备资金与人才优势 能吸引顶尖芯片研发人才加盟 [10] 面临挑战与应对 - AI芯片研发需3-5年周期 但AI技术迭代迅猛 面临技术落后风险 [10] - 受地缘政治影响 先进制程受制且代工厂产能波动可能中断生产 [10] - 自研芯片在软件栈和开发者工具链等生态环节弱于国际成熟企业 [10] - 可采用Chiplet模块化设计缩短研发周期 实施渐进式替代战略 [11] - 需联合其他国产厂商搭建平台 共建软硬件生态 [11] - 打造AI芯片领域软硬件开源技术协作平台 依靠开源模式吸引开发者 [11]