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]

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]

核心观点 - 科技巨头通过自研和投资双轨并行加码AI算力布局 算力从AI竞争的可选项变为必选项 成为必须掌控的关键命门 [1][2][3] - 自研AI芯片主要驱动因素包括成本控制 性能提升和生态主导权争夺 专用芯片因研发门槛较低且更适配自身业务成为主流选择 [4][5][6] - 互联网公司造芯具备业务规模 供应链控制和资金人才优势 但面临技术迭代风险和生态壁垒挑战 需通过模块化设计和生态共建突破限制 [7][8] 股价表现 - 9月12日港股百度集团和阿里巴巴股价分别大涨8.08%和5.44% 主因是两家公司使用自研芯片训练AI大模型 [1] - 特斯拉创始人埃隆·马斯克9月7日宣布与团队进行AI5芯片设计评审 称其为史诗级芯片 OpenAI与博通启动自研AI芯片量产推动博通股价大涨 [1] 自研芯片进展 - 阿里巴巴测试面向AI推理任务的新芯片 旗下平头哥2019年推出首款RISC-V处理器玄铁910和AI芯片含光800 [2] - 腾讯在三款自研芯片取得重要进展：AI推理芯片紫霄 视频转码芯片沧海和智能网卡芯片玄灵 [2] - 字节跳动已组建芯片研发团队 在校园招聘中设置多个芯片相关岗位 [2] 投资布局 - 阿里巴巴投资寒武纪 深鉴科技和翱捷科技等芯片企业 [3] - 腾讯押注长鑫存储 燧原科技和集益威半导体等公司 [3] - 字节跳动入股摩尔线程 聚芯微电子和昕原半导体等多家芯片公司 [3] 驱动因素 - 生成式AI对算力需求指数级增长 通用GPU难以平衡千亿参数模型训练效率与成本 全球算力供需失衡导致采购成本上升 [4] - 自研AI芯片显著降低采购成本并增强供应链韧性 避免受制于供应商变化 [4][5] - 专用芯片如ASIC和FPGA针对特定算法优化 研发门槛较低且更适配企业自身云计算和AI业务 [5] - 阿里巴巴通过自研芯片提升云平台性能 字节跳动优化实时推理密度服务短视频及电商 腾讯强化低延时响应支撑游戏与社交 [6] - 自研芯片配套开源软件栈和开发者工具可打破英伟达CUDA生态垄断 构建自主可控技术栈并掌握产业话语权 [6] 优势与挑战 - 互联网公司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效应 [7] - 资金与人才优势使企业具备长期持续投入资本实力 能吸引顶尖芯片研发人才 [7] - AI芯片研发需3-5年周期 但技术迭代迅猛可能导致芯片量产前就面临技术落后风险 [7] - 地缘政治影响先进制程 代工厂产能波动可能中断生产加剧供应链不确定性 [7] - 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 用户迁移成本高制约商业化 [7] 突破路径 - 采用Chiplet模块化设计缩短研发周期 实施渐进式替代战略 从边缘端轻量化场景积累数据再向训练端渗透 [8] - 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并形成生态协作 [8]

图源爱企查 APP | | | 查企业 · 集益威半导体(上海)有限公司 | 童一下 × | 应用 · | 文 新客4.9元 | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 基本信息 118 | 重点关注 111 | 知识产权 68 | 企业发展 43 | 经营状况 15 | 数据解读 | 新闻资讯 | | 工商注册 > 口发生变更时提醒纸 | | | | | | 不上载数据 QUSTED | | 变亦名称 | | 集益威半导体(上海)有限公司 | | 统一社会信用代码(2 | 91330108MA2GPM5110 | | | 法定代表人 ■ | ● 主活回 TA TA有3家企业 > | | 经营状态 | | 开亚 | | | 成立日期 | 2019-08-22 | | 行政区划 | | 上海市浦东新区 | | | 注册资本 2 | 1,519.382万(元) | | | 实缴资本() | 675.8646万(元) | | | 企业类型 | | 有限责任公司(外商投资企业与内资合资) | 所属行业 | | 软件和信息技术服务业 | | | 工商注册号 | 3 ...