对于AI公司来说，如今的算力算得上一项天文数字。以谷歌为例，其2026年的资本支出达到 1750-1850 亿美金，超过了其前三年的总和，甚至超过了不少中等发达国家（比如瑞典、波兰）的全年GDP。

继阿里整合通云哥（通义、阿里云、平头哥）、百度拆分昆仑芯独立上市之后，国内另一大模型巨头字节跳动，其芯片在团队、产品线上的密集布局，在行业里已不是秘密。

《智能涌现》了解到，字节芯片团队整体规模近期已经隐秘扩充至千人以上。

知情人士对我们透露，字节的AI芯片团队和CPU团队人数较多，其中，AI芯片方向人数过半，达500人以上，CPU团队在200人左右。

在算力迫切的需求下，字节对芯片的业务推动愈发重视，近期也进行了一轮团队调整。

《智能涌现》独家获悉，字节芯片负责人、“Data-系统”部技术总监王剑不再负责字节芯片业务。据了解，王剑于2016年加入字节跳动，同时也是字节开源委员会的负责人之一。

在字节芯片团队中，AI芯片与DPU团队的负责人是施云峰，CPU团队的负责人是余红斌。二人原先均向王剑汇报，王剑不再负责芯片业务后，施云峰、余红斌后续将直接向字节跳动公司副总裁、火山引擎业务负责人杨震原汇报。

对此，字节方面暂无回复。

对于字节来说，随着豆包大模型和seedance视频生成模型等业务的爆发，自研芯片成功后，也有望大大降低其算力成本——此前有消息指出，字节在2026年即将投入1600亿元用于AI领域，其中高达850 亿元用于AI处理器的采购研发。

除了商业上降本的考量之外，也有更深远的考虑。在地缘政治不确定的当下，过度依赖英伟达在内的外部芯片厂商也存在潜在风险，自研芯片将为庞大的业务提供一个安全垫。

另外，通过自研芯片，也可有利于实现软硬件协同设计，可以针对自有的算法进行深化。

字节的芯片业务始于2020年。据《智能涌现》了解，可以分为四大板块——AI芯片、CPU、VPU、DPU。

字节自研芯片的方向，也与其核心业务紧密相关。据我们了解，字节的AI芯片用于豆包大模型推理等；CPU是服务器芯片，用于数据中心的通用计算；

VPU（视频处理单元）用于视频解码和内容审核；DPU（数据处理单元）则主要用于数据中心网络的网络和存储优化，比如RDMA等等。

隐秘筹备六年，字节的自研芯片已取得巨大进展。

据路透社2月10日报道，字节专注于推理任务的AI芯片（SeedChip）计划在2026年3月底前获首批芯片样片，并计划在今年内生产至少10万颗自研AI芯片，并逐步将产量提升至35万颗，代工方或为三星。

据《智能涌现》了解，字节的AI芯片此前已隐秘迭代了三、四代，除了三星，也曾与其他代工厂商接触。

不过，自研芯片也是一项长周期、重投入的工作，字节在当前也采用自研和外采并行的策略。

据《智能涌现》独家获悉，截至2025年年底，字节至少已经储备了近12万张英伟达卡（A100、A800、H800），另还有近百万片英伟达H20、L20、L40芯片。

除此之外，近两年来，字节体系内还储备了大量英伟达之外的国产AI芯片，比如寒武纪5/6/9系列、晟腾910B/C、海光、昆仑芯等，数量在数万到几千不等。（智能涌现）