Китайский технологический гигант ByteDance работает над собственными центральными процессорами (CPU), чтобы обеспечить растущие потребности в инфраструктуре для задач искусственного интеллекта. Об этом сообщили три человека, знакомые с планами компании. По их словам, на расширение влияют сразу два фактора: резкий рост цен на чипы и затянувшиеся дефициты поставок, из-за которых рассчитывать на прежние темпы наращивания мощностей становится сложнее.
Решение ByteDance отражает более широкий сдвиг в отрасли: акцент постепенно смещается от обучения моделей к «инференсу» — этапу, когда уже обученная модель применяется для выполнения конкретных задач. В сценариях, связанных с агентными функциями (когда система действует по заданным правилам, планирует шаги и взаимодействует с окружением), нагрузка на CPU возрастает, и они начинают играть более заметную роль наряду с графическими процессорами (GPU) — теми самыми чипами Nvidia, которые долго определяли темпы «бума» в ИИ.
Почему ByteDance делает ставку на свои CPU
Компания, владеющая короткими видеоплатформами TikTok, рассматривает внедрение собственного CPU в инфраструктуре — в собственных серверах и дата-центрах — чтобы поддерживать внутренние операции. В рамках подготовки крупного запуска агентских продуктов, включая платформу Coze, ByteDance намерена использовать разработку как элемент технологического суверенитета: меньше зависеть от сторонних поставщиков и лучше подгонять вычисления под собственные рабочие нагрузки.
По данным собеседников, ByteDance уже обсуждала проект с рядом внешних партнеров. Их ожидают привлечь не только к проектированию чипа, но и к поиску производственных возможностей на заводах-производителях (foundries), где выполняется изготовление полупроводников. При этом отмечается, что инициатива пока находится на ранней стадии, а детали проекта не раскрываются публично.
Один из собеседников уточнил, что участники обсуждений отказались называть имена — план компании не является публичным. На запрос о комментариях ByteDance ответа не предоставила.
Индустриальный тренд: дефицит CPU и «кастомизация» чипов
Планы ByteDance укладываются в логику технологических компаний, которые пришли к выводу: экономическая эффективность собственных чипов может перевешивать сложность их разработки. В последние месяцы на рынке ощущается нехватка CPU — это особенно заметно для крупных игроков, которые строят масштабную ИИ-инфраструктуру и вынуждены бороться за доступ к вычислительным ресурсам.
Одновременно с ByteDance собственные архитектуры CPU разрабатывают глобальные гиперскейлеры — компании, которые предоставляют облачные вычисления в огромных масштабах. В их число входят Alphabet (Google), Amazon и Microsoft. Они преследуют две цели: снизить затраты на вычисления и точнее настроить производительность под свои типовые сценарии использования.
На фоне этого усиливаются и позиции крупных производителей CPU. Intel и AMD, по сути, получают дополнительное пространство для конкуренции на рынке решений, где Nvidia ранее доминировала благодаря GPU для ИИ.
Два направления архитектуры: Arm и RISC-V
ByteDance, как утверждается, ведет разработку сразу по двум архитектурным трекам. Первый вариант опирается на Arm — технологию, принадлежащую SoftBank. Второй — на открытый набор инструкций RISC-V. Выбор между подходами компания, по словам источников, делает с учетом того, какой дизайн лучше подойдет для долгосрочных требований ее дата-центров.
Параллельная работа над двумя вариантами — типичный прием для крупных технологических корпораций. Он позволяет проверить гипотезы и оценить компромиссы (производительность, энергопотребление, совместимость с экосистемой ПО и перспективы производства) до момента, когда решение будет закреплено дорогостоящим циклом производства.
Представители Arm на запрос о комментарии отреагировали не сразу.
Как меняется рынок: сроки поставок и рост спроса
Тяга к собственным чипам усиливается на фоне сигналов от крупных игроков о напряженности поставок. В феврале сообщалось, что Intel предупреждала китайских клиентов о возможных задержках поставок серверных CPU — сроки могли достигать шести месяцев. В то же время в прошлом месяце Intel заявляла, что спрос на ее процессоры со стороны компаний, работающих с ИИ, в первом квартале оказался настолько высоким, что корпорация продала даже те чипы, которые изначально списывались.
На прошлой неделе глава AMD Лиза Су (Lisa Su) охарактеризовала состояние рынка как «tight» — то есть «сжатое»: спрос идет быстрее прогнозов, а ограничения по поставкам, по ее словам, могут сохраниться.
ByteDance уже сейчас закупает CPU у Intel и AMD, и, как отмечают два источника, цены на эти компоненты заметно выросли. Прирост квартал к кварталу, по их данным, составлял от 10% до 35% в отдельные периоды. Именно это, как утверждается, подтолкнуло компанию ускорить поиск внутренних альтернатив.
Intel сообщила, что обновляла цены на часть своих продуктов, учитывая устойчивый спрос, рост затрат на компоненты и материалы, а также изменения рыночной конъюнктуры. AMD на запрос о комментарии ответила не сразу.
Nvidia выходит за пределы GPU: «Vera» и ставка на новый рынок
Параллельно меняется и стратегия Nvidia. Компания расширяет присутствие за рамками GPU и выходит в CPU-сегмент. Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) рассчитывает, что новые центральные процессоры под брендом «Vera» откроют доступ к рынку объемом $200 млрд.
В марте Nvidia представила новый центральный процессор и ИИ-систему, созданные с опорой на технологию Groq. Groq — стартап по чипам, специализирующийся на инференсе. Новинки стали частью усилий Nvidia по укреплению позиций в индустрии ИИ-микросхем.
Справка: что такое CPU, инференс и агентные задачи
- CPU (Central Processing Unit) — центральный процессор, который отвечает за выполнение команд общего назначения: работу с логикой, планированием, координацией процессов и обработкой данных в сложных системах.
- Инференс — использование уже обученной модели для получения результатов на новых данных. В отличие от обучения, где критичны тренировки и длительные вычисления, инференс часто требует высокой эффективности в реальном времени и стабильности производительности.
- Агентные задачи — сценарии, где ИИ «действует» в рамках поставленной цели: планирует шаги, принимает решения на основе контекста и может выполнять последовательность действий. Для таких процессов CPU зачастую становится особенно важным звеном в связке с GPU.
Таким образом, разработка собственных процессоров ByteDance — не разовая инженерная инициатива, а попытка встроиться в новую архитектурную реальность ИИ-индустрии: там, где растет роль инференса и агентных сценариев, а дефицит и стоимость чипов начинают напрямую влиять на темпы развития продуктов.