大模型繞不開造芯路？

大模型公司自研芯片的趨勢正在逐漸升溫，近期DeepSeek與智譜兩家公司不約而同傳出投入推理晶片開發的消息。7月7日，業界消息指出，DeepSeek已經開始與晶片設計公司、晶圓代工廠及存儲企業進行接觸，而智譜也向部分國內晶片設計公司表達了聯合開發專用AI處理器的初步意向。針對這些傳聞，記者向智譜方面求證，截至發稿未獲得回應；DeepSeek同樣未公開評論此事。 值得注意的是，兩家公司佈局的自研晶片均鎖定在推理晶片領域，而非訓練晶片。訓練晶片主要用於AI模型訓練階段，需要大量的計算核心、高速記憶體介面與儲存空間；推理晶片則負責模型部署後的實際應用，強調低延遲、高能效比與小型化設計。一位頭部國產晶片公司高級工程師向媒體分析，大模型公司選擇先切入推理晶片，背後有兩個主要原因。 首先，現階段自研推理晶片的技術門檻相對較低。訓練晶片對精度與算力的要求極高，一旦訓練過程中發生精度崩潰，長時間的投入與資金就可能付諸東流。相比之下，推理晶片是在已有模型權重的基礎上運行，即使效能不足，損失也相對有限，可以逐步調整優化。其次，推理晶片在當前更具實用價值。今年AI Agent爆發後，大模型推理需求急劇成長，國產晶片供應明顯不足。若能成功自研推理晶片，可望填補部分市場缺口。 該工程師進一步指出，目前國內大模型廠商普遍處於算力吃緊的狀態。用戶在社群平台上經常反映，智譜的新模型頻頻出現報錯，購買個人套餐也需要排隊等候，很難順利取得。DeepSeek的「崩了」話題更是屢次登上熱搜，有統計顯示今年以來DeepSeek已當機超過18次。騰訊高層多次在財報電話會議中提到，公司希望能買到更多的GPU。火山引擎內部人士也透露，Seedance模型的API服務現在供不應求。 北京市人工智能高級工程師張發恩認為，大模型公司投入自研晶片是必然之路，但短期內不可能立刻滿足所有需求，過渡期間仍須繼續採購外部晶片混合使用。他指出，大模型公司若能利用自身最先進的AI技術來打磨最適配的底層硬體，就能將效能壓榨到極致。一旦這種模式驗證成功，未來的利潤率與生態主導權都將更有保障。 OpenAI已經率先示範了自研晶片的成本效益。6月24日，OpenAI攜手博通推出首款定製推理晶片，博通執行長陳福陽表示，這款晶片在推理任務上的表現可與英偉達Blackwell晶片及谷歌TPU匹敵，但成本降低了約50%。這項成果讓市場更加關注自研晶片的可行性。 然而，上述頭部國產晶片公司高級工程師提醒，中國大模型公司自研晶片能否持續並成功，仍存在不確定性。自研晶片是一項高投入、長週期的業務，目前國內大模型公司的營收規模還無法與OpenAI相提並論。回顧國內已經有成熟產品的晶片廠商，無論是互聯網巨頭還是獨立晶片公司，都已經投入多年。百度崑崙芯早在2011年成立，至今已有15年歷史；阿里巴巴平頭哥的佈局始於2018年，約8年；獨立晶片公司如寒武紀、燧原科技、天數智芯、壁仞科技等也持續投入超過7年，才逐漸實現規模化部署。 晶片研發並非一帆風順，也有半路折戟的案例。OPPO旗下的晶片公司哲庫（ZEKU）在2023年關閉，3000多人團隊解散。京東去年曾高薪招募晶片人才，但不到半年，今年4月便傳出晶片團隊公司主體切換的消息。這些前車之鑑顯示，自研晶片之路充滿挑戰，並非所有投入都能開花結果。 總體而言，大模型公司走向自研晶片已經成為不可忽視的趨勢，尤其在推理晶片領域，國內外業者都在積極布局。但能否跨越資金、技術與時間的門檻，仍需觀察各家公司的執行力與市場環境變化。