字节跳动据报与InnoStar联合开发Groq式AI推理芯片
Taylor Wilson
字節跳動聯手InnoStar開發類Groq推理晶片，繞開HBM短缺；從做AI應用到自己造晶片，字節正將手伸向最底層的算力基礎設施。
這顆晶片到底想解決甚麼問題？
字節跳動與InnoStar聯合開發一款語言處理單元（LPU）（專為AI推理設計的晶片），架構參照Groq。
LPU與GPU的關鍵區別：將計算與內存整合於同一顆晶片，採用可編程流水線架構，重點提升推理速度與效率。
簡單來說＝GPU好比一把甚麼都能做的瑞士軍刀，LPU則是一把專切推理這塊肉的快刀——更快、更省。
為甚麼選InnoStar，錢從哪來？
InnoStar是一家專注於阻變存儲器（ReRAM）（一種新型存儲技術）的中國集成器件製造商。
InnoStar正以約15億美元預融資估值尋求融資4億美元，投資方包括字節跳動和雲鋒基金（馬雲聯合創立）。
螞蟻集團及多家國有基金和投資機構亦已入股。這意味著→ 項目背後站着互聯網巨頭資本加國有資本的雙重背書。
不用HBM——是技術選擇還是現實妥協？
據報道，該晶片設計不採用高帶寬內存（HBM）（當前AI晶片最主流的高速內存方案）。
直接原因：HBM全球短缺，成本持續上漲，繞開它可以降低供應鏈風險。
這反映出中國AI晶片企業在制裁與供應鏈壓力下，正主動尋找替代技術路線，而非死磕同一條路。
字節跳動的AI基礎設施版圖走到哪了？
旗下AI聊天機械人豆包月活用戶已超3億，是中國最受歡迎的AI應用之一。
字節同時在自研CPU用於自有數據中心，並考慮2026年AI基礎設施資本開支最高達700億美元。
這意味著→ 字節的邏輯很清楚：從應用層往下食，應用→晶片→數據中心，每一層都要自己能控制。
現在能下甚麼判斷？
項目仍處於早期階段，量產時間表及代工廠商等關鍵細節均未確定。
Groq的LPU架構已獲英偉達於2025年底技術授權，說明這條路線得到了行業頭部認可。
簡單來說＝方向是對的、錢也到位了，但離真正量產還有很長的路——現在是「畫了圖紙、還沒動工」的階段。
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