据知情人士透漏，字节跳动正在自研云端AI芯片和Arm服务器芯片。EDN小编在字节跳动官网的招聘页面中，以“芯片”为关键词搜索到了六项相关工作岗位信息，如芯片应用（ARM软硬件优化）、芯片综合/STA工程师、芯片后端设计工程师等，岗位主要集中在上海。
结合知情人士的消息和招聘信息来看，EDN小编认为字节跳动确实正在自研云端AI芯片和Arm服务器芯片，且可能已经有所进展。
对此，字节跳动方面回应称，是在组建相关团队，在AI芯片领域做一些探索。
互联网巨头自研芯片在AI和大数据时代并不新鲜。
谷歌在2016年发布首代自研定制AI芯片TPU引发巨大关注。经过持续的迭代，去年八月，谷歌最新的TPU在MLPerf基准测试中打破了6项纪录。
随着TPU的发布，国际互联网巨头进军芯片领域就已经成为了一种趋势，国内的阿里和百度也跟随谷歌的脚步开始了芯片的自研。
2018年，百度在AI开发者大会上发布AI芯片昆仑。2019年杭州云栖大会上，阿里发布了含光800，号称全球最高性能AI推理芯片。
目前来看，互联网公司做芯片已经势不可挡。作为最先吃螃蟹的厂商，这些互联网巨头布局的正是云端AI芯片或Arm服务器芯片。
全球的科技巨头自研芯片主要有两方面的动力，一方面是科技巨头们拥有大量的数据，想要充分挖掘数据的价值保持领先地位，就需要芯片提供超高算力，定制化的芯片能结合其自身业务更好地挖掘数据价值；另一方面，传统芯片公司的高性能GPU和CPU价格高昂，自研芯片能够降低成本。
已经推出自研芯片的科技巨头们已经享受到了自研芯片的优势。
百度董事长兼CEO李彦宏在今年的一封全员心中提到，百度自主研发的云端通用芯片昆仑1，已在百度搜索引擎和智能云生态伙伴等场景广泛部署。下一代7nm昆仑2芯片业即将投入量产。
阿里在2020年的云栖大会上也介绍，含光800的性能通过阿里云输出，并且在行人检测、车辆检测、物品识别、内容识别、视频质量增强等AI应用中有4-11倍的性能提升。
从目前市场情况中看，英伟达在AI云端芯片市场占据着绝对优势。但对于不同的互联网企业来说，由于他们所构建的生态有所不同，因此，他们对芯片性能需求存在着差异。
在这种情况下，定制的芯片或许能够让他们更好地发挥出生态的价值。而就目前的市场情况来看，市场还没有给予互联网公司足够多的选择，在这种情况下，自研芯片也就成为了一条发展路径。
作为拥有今日头条、抖音、西瓜视频等产品的科技巨头，字节跳动对AI的研究和应用处于前沿，要结合前沿的AI算法和其拥有的大量数据提供更好的产品体验，必然需要超高算力，因此其选择自研AI芯片不足为奇，研发高性能AI云端芯片对于字节跳动更容易产生立竿见影的效果。
但相较于开发难度较高、具有较强针对性的AI云端芯片来讲，基于AI加速的GPU目前在云端的应用更为主流。
因此，字节跳动也针对GPU领域进行了部署——今年二月，字节跳动又投资了成立仅100天的国产GPU公司摩尔线程，达数十亿，字节跳动有限公司全资子公司北京量子跃动科技有限公司也是其投资人之一。
除了Arm架构受到众多厂商的追捧外，RISC-V也被业界认为是能够实现人工智能技术落地的又一开源架构，因此，在今年一月，字节跳动还投资了致力于研发以RISC-V指令集架构为基础的人工智能领域专用架构处理器的希姆计算。
据其官网消息显示，希姆计算自主研发的NeuralScale NPC核心架构是世界领先的、以RISC-V指令集为基础进行扩展、面向神经网络领域的专用计算核心，具有世界领先水平的能效比(Power Efficiency)和极致的可编程性，能够满足云端多样化的人工智能算法与应用的需求。
AI和大数据时代，擅长硬件的芯片巨头们也更加关注AI芯片的软硬一体化。同时，以算法和软件见长的科技巨头们也开始进入门槛很高的芯片行业，想要保持领导力，芯片巨头们和科技巨头们无论是出于自身业务需求还是同业竞争考虑，都需要自我变革。
责编：Demi
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