快手也造芯，互联网大厂为何只瞄准专用芯片

电子发烧友网报道（文/黄山明）近日，知名互联网大厂快手正式对外官宣了自研芯片，一颗云端智能视频处理SoC芯片SL200，并表示目前已经成功流片，正在进行线上内测。据快手高级副总裁、StreamLake业务负责人于冰透露，该款芯片的视频压缩速率为世界之最，可以为快手节省大量的计算资源带宽。
 
该芯片由快手旗下的芯片公司北京流溪湖科技有限公司所研制，这款芯片的推出也是为其视频云服务StreamLake打好基础。有趣的是，就在7月份，字节跳动对外公开表示，正在研发服务器芯片、AI芯片及视频云芯片三大类，并对外表示没有涉足CPU、GPU等通用芯片业务，主要是围绕自身视频推荐业务展开，应用在视频编解码、云端推理加速等，以期提升性能、降低成本。
 
被快手看上的VPU
 
近几年来，半导体市场的火热不仅吸引到诸多硬件厂商入局，同时不少互联网厂商也开始在其中寻找机会。如谷歌、Meta（原Facebook）、百度、阿里、腾讯等。不过与其他硬件厂商不同的一点在于，互联网大厂关注的芯片主要以AI芯片、服务器芯片、视频处理芯片等与自身业务密切相关的产品。
 
如此次快手发布的SL200，便是一颗用于视频编辑的VPU（Video Processing Unit），以自用为主。所谓VPU，是一种专门面向AI场景优化设计的视频加速器，内置视频编码加速专用功能模块，具有高性能、低功耗、低延时等特性，为视频行业应用带来高效能的加速计算。
 
VPU最早由ATI提出，用于区别于传统GPU，而图形处理单元又包括视频处理单元、外视频模块和后处理模块这三个主要模块，简单来说，VPU是属于GPU中的一个模块。
 
在发布会上，快手方面表示此次发布的是一款SoC，这说法并没有错，VPU也是一个SoC，内部集成有多个主控RISC的CPU、大量硬件加速器单元以及矢量处理器阵列，同时还有ISP（高性能影像信号处理器），以及丰富的高速外围接口。
 
比较知名的VPU，如英特尔的Movidius，这款视觉处理器能够高效完成要求苛刻的计算机视觉和边缘人工智能工作负载。通过在将数据移动最小化的独特架构中，将高度并行的可编程计算与面向特定工作负载的硬件加速相结合，Movidius视觉处理器可以在电源效率和计算性能之间实现平衡。
 
此外如谷歌自研的Argos，拥有10个用于处理视频的内核，谷歌号称这枚芯片可以将计算效率最多提升33倍。通过使用VP9视频编码器，对比前代的H.264，视频压缩效率提升了40%。
 
此外，作为同样有庞大视频业务的字节跳动，自然也不会错过这一产品。早在2018年时，字节跳动副总裁杨震原就曾表示，字节跳动拥有全球数量最大的用户上传视频需要分析理解处理，平台推荐引擎也需要强大的机器学习算力，有非常大量的芯片采购和应用，目前也在芯片相关领域积极寻求突破。
 
到今年7月份，杨震原对外公开表示，字节跳动正在开展自研芯片，主要用于自身视频推荐业务。研发团队将为字节跳动大规模视频推荐服务专用场景定制硬件优化，如视频编解码、云端推理加速等，以期提升性能，降低成本。
 
在专用芯片领域闯荡的互联网厂商们
 
除了VPU以外，众多互联网厂商进入的领域还有如AI芯片、服务器芯片等。如百度在2018年发布的自研云端全功能AI芯片“昆仑”，阿里旗下芯片研发公司在2019年推出的云端超大型AI推理芯片“含光800”，腾讯在2021年推出的AI推理芯片“紫霄”、智能网卡芯片“玄灵”等。
 
可以发现一个特点，如今这些互联网厂商主要集中在专用芯片市场，通用芯片则比较少。此前杨震原在接受媒体采访时表示，字节跳动无通用芯片商业计划，没有涉足CPU、GPU等通用芯片业务。
 
有业内人士透露，之所以互联网大厂不设计通用芯片，主要在于该芯片主要是给自己使用，并且如字节跳动、快手、百度这种大厂，每日的视频、音频等业务数据吞吐量极大，传统的通用型服务器，性能上很难支持如此庞大的业务需求。
 
以字节跳动为例，公开数据显示，2017年因为抖音业务的快速发展而租借了近3万台服务器，到2020年服务器数量飙升至42万台。有数据表明，自研芯片的公司如果要回本，芯片一年的消耗量需要达到20万片以上，字节跳动其庞大的服务器需求量足以支撑自身的芯片研发投入。
 
基于自身业务需求，对内进行芯片自研，然后从实际应用出发，做出针对性的研发设计，有利于厂商利用自研芯片的快速商业化从而实现降本增效，这也是目前大多数互联网大厂所选择的道路。
 
但这样做有个问题，此前互联网大厂造芯都是基于企业本身的业务增长需求而进行研发投入，那么一旦企业的增长势头被遏制，那么这些专用芯片极有可能陷入无用武之地的局面。
 
同时，芯片的研发投入不菲。尽管专用芯片不像通用芯片那样需要繁琐的配套软件生态开发，但动辄十几亿的项目投入和2-3年的研发周期，也让许多财大气粗的互联网大厂不得不慎之又慎。
 
因此，除了投入到自研的专用芯片以外，对外投资相关企业也是一种选择。如百度便投资了飞腾科技、星云智联、睿思芯科等；阿里巴巴投资了寒武纪、深鉴科技、翱捷科技、中天微等；腾讯投资了燧原科技、爱芯元智、光舟半导体等。
 
如今，这些互联网大厂已经陆续推出了自己的自研芯片，来帮助自身业务进一步成长。长远来看，这是企业降本增效的有效方式，同时也能提升企业自身的科技形象，顺应当下半导体市场发展潮流。
 
写在最后
 
互联网大厂跨界造芯，对于其本身而言，主要是为了其主体业务而服务，产品也大多为专用领域芯片。这依赖于企业业务的高速增长，不过一旦相关企业业务稳定了，需求增速降低，那么这些专用芯片产品又该如何自处。
 
这种模式显然有问题，一旦企业对于专用芯片需求下降，大多数情况下对于该芯片的投入将减少甚至停止。如果企业要求芯片部门自负盈亏，由于其专用领域的特性，想要获得市场认可是很难的。想要转型通用芯片缺少投资，而继续迭代专用芯片，又缺少客户，陷入了两难的境地。
 
当前互联网大厂造芯呈现一片热火朝天的景象，但如果没有一个好的商业逻辑，这些芯片只能局限在自身业务中时，这些繁荣的景象大概率只是一场虚妄。