近日，據業(yè)內消息，字節(jié)跳動正積極推進其自研AI算力芯片項目，并已取得實質性進展。芯原股份在其最近舉行的中報電話會議上透露，公司正與一家國內主要客戶合作設計一款先進的AI算力芯片，盡管芯原方面未披露具體合作方信息，但供應鏈傳出的消息進一步將該項目指向了該大廠。

據供應鏈消息人士稱，這款備受矚目的AI芯片將采用6nm制程工藝，在三星電子晶圓代工。據悉，初步訂單量高達一萬片晶圓，這一規(guī)模大致可對應生產約50萬張高性能GPU。

“分手”博通，內幕驚人

此消息傳出之際，正值字節(jié)跳動與美國芯片設計公司博通的合作傳聞出現變數。此前市場一度盛傳，雙方將聯手設計更為先進的3nm-5nm制程GPU芯片。然而，最新的供應鏈消息暗示，該合作項目目前可能已暫時停滯。此次轉而與芯原合作并選擇三星的6nm產線，可能反映了該大廠在技術路線和供應鏈策略上的調整。

N卡太貴，自研模式才是終極答案

在全球范圍內，科技巨頭自研芯片已成為一股不可逆轉的趨勢，其主要驅動力在于提升性能、控制成本和保障供應鏈安全。以谷歌為例，其自研的TPU芯片早已大規(guī)模部署于自有數據中心，據產業(yè)鏈相關人士估計，谷歌TPU芯片去年的生產量已達到280萬至300萬片之間。

外部采購AI芯片的成本極其高昂。英偉達財報中，服務器業(yè)務毛利率高達90%以上，意味著對于需要大規(guī)模部署AI算力的公司而言，同樣的采購預算，若用于自研，理論上可以獲得十倍于外購的芯片數量。例如，一筆可以購買30萬張英偉達高端GPU的資金，如果投入自研，可能會產出300萬張芯片。

中國科技巨頭加速自研AI芯片，不僅是出于商業(yè)成本的考量，更是提升自身核心競爭力、在未來科技浪潮中占據主動權的戰(zhàn)略性舉措。

自研模式是不是“沒有中間商賺差價”的最終答案？你們怎么看？