算力在AI竞争中的战略地位 - 算力已从AI竞争的可选项转变为必选项 成为必须掌控的关键命门 [1] - 科技巨头加码芯片研发动作表明 算力关乎成本控制与性能提升 供应链安全与生态主导权的战略博弈 [1] - 任何AI算力相关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AI算力布局策略 - 采用自研与投资双轨并行模式加码AI算力布局 [2][4] - 自研芯片能深度匹配自身业务场景 实现算法框架与硬件协同优化 [4] - 投资芯片公司可快速切入前沿技术赛道 分散研发失败风险 [4] - 阿里巴巴旗下平头哥2019年推出首款AI芯片含光800 腾讯已开发三款自研芯片 字节跳动组建芯片研发团队 [3] - 阿里巴巴投资寒武纪等芯片企业 腾讯押注燧原科技等公司 字节跳动入股摩尔线程等芯片公司 [4] 自研芯片的核心驱动力 - 生成式AI对算力的指数级需求驱动底层架构重构 通用GPU难以平衡千亿参数模型训练效率与成本 [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并避免受制于供应商 [6] - 专用芯片（ASIC/FPGA）相比通用芯片（CPU/GPU）研发门槛较低 更适配自身云计算和AI业务 [6][7] - 不同公司优化芯片的驱动力差异：阿里巴巴聚焦弹性算力池 字节跳动优化实时推理密度 腾讯强化低延时响应 [7] 生态主导权争夺 - 英伟达通过"GPU+CUDA"组合形成软硬一体化优势 长期占据主导地位 [8] - 自研芯片配套开源软件栈和开发者工具 可形成软硬一体完整生态 掌握更大产业话语权 [8] - "自研芯片+开源生态"是打破现有垄断格局 构建自主可控技术栈的现实选择 [8] 自研芯片的优势与挑战 - 互联网巨头拥有海量业务数据和应用场景 具备供应链与成本控制力 能摊薄研发成本并形成生态协同 [10] - 技术迭代风险突出：AI芯片研发需3-5年周期 但AI技术迭代迅猛 可能面临量产即落后风险 [11] - 生态壁垒制约商业化：自研芯片在软件栈等生态环节弱于国际成熟企业 用户迁移成本高 [11] - 可采用Chiplet模块化设计缩短研发周期 实施渐进式替代战略从边缘端向训练端渗透 [11] - 需联合国产厂商搭建平台共建软硬件生态 通过开源模式吸引开发者快速迭代技术 [12]