2026.06.17

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作者 |第一財經(jīng) 呂倩 陳楊園

字節(jié)跳動數(shù)據(jù)中心建設(shè)進展再添新消息，行業(yè)人士稱字節(jié)跳動正與天數(shù)智芯討論采購至少5萬顆AI芯片，主要用于推理工作。

據(jù)記者多方了解，本次洽談供貨芯片主要用于大模型推理負載，對應(yīng)天數(shù)智芯智鎧系列云端推理GPU，訓(xùn)練場景使用天垓系列。若交易達成，天數(shù)智芯將成為華為和寒武紀之后，字節(jié)跳動的第三家GPU供應(yīng)商。

截至發(fā)稿，字節(jié)跳動與天數(shù)智芯方面暫未發(fā)表回應(yīng)。

以字節(jié)跳動為代表的互聯(lián)網(wǎng)大廠加碼自建數(shù)據(jù)中心，并非短期應(yīng)急補充算力缺口，而是折射產(chǎn)業(yè)深層變革：AI算力需求迎來結(jié)構(gòu)性切換、企業(yè)算力自主可控戰(zhàn)略持續(xù)升級，訓(xùn)推硬件分線布局與國產(chǎn)算力規(guī)模化替代同步進入落地周期。

投入獨立數(shù)據(jù)中心建設(shè)

近年來，字節(jié)跳動在算力投入方面的動態(tài)持續(xù)更新。

字節(jié)跳動明確訓(xùn)練、推理兩套芯片供應(yīng)鏈完全拆分：大規(guī)模模型訓(xùn)練采用華為昇騰、寒武紀高端訓(xùn)練卡；線上C端豆包、企業(yè)MaaS海量并發(fā)推理引入天數(shù)智芯智鎧系列等專用推理GPU。

若本次洽談落地，天數(shù)智芯將正式入局字節(jié)算力版圖。其中，華為昇騰聚焦集群訓(xùn)練、超大規(guī)模模型預(yù)訓(xùn)練底座；寒武紀兼顧部分中高端推理、垂直行業(yè)私有化部署；天數(shù)智芯智鎧側(cè)重線上流量型海量推理主力供給。

除了字節(jié)跳動，互聯(lián)網(wǎng)大廠均在密集布局數(shù)據(jù)中心，包括百度在全國布局萬卡級AI算力集群規(guī)模；阿里巴巴2026財年單季度資本開支超380億元，預(yù)估未來三年超3800億元加碼云和智算硬件；騰訊在全國多地建設(shè)騰訊云HCC高性能AI集群，2026年下半年大規(guī)模導(dǎo)入國產(chǎn)算力，同步對外提供混元大模型MaaS、游戲AIGC、視頻生成推理服務(wù)。

面壁智能AI Infra技術(shù)負責(zé)人李宇軒對第一財經(jīng)記者分析稱，互聯(lián)網(wǎng)大廠密集構(gòu)建多供應(yīng)商算力體系主要基于供給確定性、議價權(quán)與成本結(jié)構(gòu)，在大廠算力需求中，推理體量遠大于訓(xùn)練，而推理對芯片的要求（互聯(lián)、顯存帶寬、生態(tài)成熟度）比訓(xùn)練低一個臺階。國產(chǎn)芯片在推理側(cè)已達可用水平，這讓更多供應(yīng)商成為能落地的工程選擇，而非紙面戰(zhàn)略。

同時，信創(chuàng)國產(chǎn)化是面向政企、央國企業(yè)務(wù)無法規(guī)避的硬性合規(guī)要求，多條技術(shù)路線并行布局，能讓企業(yè)保留技術(shù)選擇空間，不至于被單一廠商的硬件、生態(tài)迭代節(jié)奏束縛。沂景資本董事總經(jīng)理謝思遠認為，部分互聯(lián)網(wǎng)廠商重要客戶來自國企及關(guān)鍵行業(yè)，在算力體系建設(shè)過程中，通常會更加重視國產(chǎn)化能力與信創(chuàng)適配要求。從生態(tài)匹配角度來看，目前互聯(lián)網(wǎng)大廠與國產(chǎn)芯片廠商之間仍然存在不少關(guān)鍵障礙需要解決，雙方還處于持續(xù)磨合和博弈的過程中。

清微智能高級副總裁盧強對記者表示，互聯(lián)網(wǎng)廠商推進算力供應(yīng)鏈多元化，核心原因不是單一的國產(chǎn)替代，而是需求、供給和供應(yīng)鏈安全等多維度疊加。大模型推理需求增長很快，海外高端芯片供給受出口管制影響不確定，企業(yè)必須建立多供應(yīng)商體系。同時，國產(chǎn)芯片在推理場景的性價比、交付可控性和本地化服務(wù)能力提升后，已經(jīng)從PoC驗證進入規(guī)?；渴鸫翱凇?/p>

競爭關(guān)鍵在于“誰的Token成本更低”

站在市場經(jīng)濟邏輯視角，國內(nèi)大規(guī)模數(shù)據(jù)中心投建，本質(zhì)是下游AI算力真實需求持續(xù)釋放帶來的市場驅(qū)動結(jié)果。

曦望Sunrise聯(lián)席CEO王湛對記者表示，2026年國內(nèi)大模型進入應(yīng)用爆發(fā)期，DeepSeek V4等模型帶來的Token市場爆發(fā)，Agent快速普及。行業(yè)競爭的關(guān)鍵變成了“誰的Token成本更低”。國產(chǎn)推理芯片在特定場景下的性價比和每瓦性能已有不錯表現(xiàn)。

具體場景包括大廠的高并發(fā)推理集群，如搜索推薦、智能客服、短視頻多模態(tài)生成等場景，以及智能體應(yīng)用，每天產(chǎn)生數(shù)萬億次Token消耗，是目前國產(chǎn)推理芯片采購的最大金主；另一大場景是大模型頭部企業(yè)與MoE架構(gòu)的常態(tài)化訓(xùn)練與微調(diào)，隨著MoE架構(gòu)普及，行業(yè)對算力的調(diào)度與局部推理能力要求暴增。

據(jù)灼識咨詢?nèi)駻I推理芯片行業(yè)報告，AI芯片行業(yè)正從以訓(xùn)練為核心向以推理為核心的范式發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，AI推理芯片的需求正急劇增長，預(yù)計到2030年，全球AI推理芯片行業(yè)規(guī)模將達到30696億元人民幣，其中中國AI推理芯片行業(yè)規(guī)模將達到11664億元人民幣。

優(yōu)刻得新興事業(yè)部副總經(jīng)理劉華判斷，接下來辦公場景、業(yè)務(wù)AI化等需求仍會不斷增長，推動算力需求旺盛，且AI行業(yè)3-5年內(nèi)仍將處于高速發(fā)展期。

多重因素刺激下的推理需求激增，造成暫時的供需失衡。王湛提到，市場出現(xiàn)“一卡難求”，行業(yè)頭部企業(yè)瘋狂“搶”GPU卡、買內(nèi)存、租數(shù)據(jù)中心、擴建推理算力等，導(dǎo)致整個供應(yīng)鏈承壓。今年一季度，算力租賃成本上漲近30%至40%，預(yù)計全年AI推理的算力需求達到訓(xùn)練的4-5倍。

盧強判斷，短缺客觀存在，尤其集中在高端AI加速卡、HBM、先進封裝、整機服務(wù)器等環(huán)節(jié)。目前行業(yè)交付周期拉長、熱門型號排產(chǎn)緊張、整機報價隨供需和內(nèi)存價格波動上行。

謝思遠預(yù)估，下半年隨著行業(yè)競爭加劇，同質(zhì)化現(xiàn)象將越來越明顯，聚焦Token領(lǐng)域的價格戰(zhàn)將出現(xiàn)，整體價格反而可能呈下降趨勢。

國產(chǎn)算力生態(tài)追趕中

據(jù)香港理工大學(xué)研究能耗推算，在超大規(guī)模云端設(shè)置中由于“十億級別”的用戶高頻請求，推理能耗已占AI總能耗約60%—90%。另外，中國工程院指出，2026年一季度中國推理需求已達到訓(xùn)練需求的8倍。

交銀國際研報分析認為，這一結(jié)構(gòu)性變化意味著，對于數(shù)據(jù)中心運營商而言，支撐大規(guī)模推理任務(wù)的高密度、低延遲算力需求將成為增長主力。隨著國產(chǎn)GPU擴產(chǎn)在即，疊加超大型云廠商訂單滾動釋放，預(yù)計2026年下半年項目落地節(jié)奏將較上半年進一步加快。

預(yù)計今年二季度新模型開發(fā)與存量模型迭代仍將支撐需求韌性。同時，企業(yè)端和客戶端推理邏輯需求不斷提升，正成為行業(yè)中長期驅(qū)動力?？勺鳛榧磿r供應(yīng)補充的數(shù)據(jù)中心運營商有望憑借資源和客戶粘性提升份額。

劉華認為，盡管存在短期壓力，但中長期看，英偉達供應(yīng)壓力會促進國產(chǎn)算力的成長。“目前國產(chǎn)卡由于產(chǎn)能和適配問題供貨一時上不來，但會逐漸放量，這是一個此消彼長的過程”，他表示。

受地緣出口管制約束，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)雖短期內(nèi)仍需采購英偉達高端算力作為補充，但具備替代能力的國產(chǎn)算力生態(tài)已進入規(guī)?；ㄔO(shè)落地階段。

包括字節(jié)跳動在內(nèi)的國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廠商，短期靠采購解決需求，中期靠國產(chǎn)多供應(yīng)商降低風(fēng)險和成本，長期靠自研將利潤留在自己手里。類似谷歌TPU邏輯，自研芯片核心目的不是賣給他人，而是盡可能擺脫被動境地。

大廠內(nèi)部業(yè)務(wù)多元、場景豐富，因此訓(xùn)練、精調(diào)、高并發(fā)推理、圖像處理對算力的要求不同。多供應(yīng)商體系允許他們用A芯片做大規(guī)模訓(xùn)練，用B芯片做長文本推理，用C芯片做輕量級邊緣計算，有利于實現(xiàn)TCO最優(yōu)化。

謝思遠對記者表示，互聯(lián)網(wǎng)大廠構(gòu)建多供應(yīng)商算力體系的核心考量是性價比。大廠們本質(zhì)希望以盡可能低的成本獲得更多可用算力資源。對于互聯(lián)網(wǎng)大廠而言，無論采用哪家供應(yīng)商的產(chǎn)品，最終都要回到成本、性能和穩(wěn)定性的綜合比較上。在供給受限的背景下，降低對單一廠商的依賴風(fēng)險是必要的，但這更多是一種風(fēng)險管理需求。真正決定采購規(guī)模和采購比例的，仍是實際部署后的經(jīng)濟性表現(xiàn)。

相較而言，傳統(tǒng)智算中心承擔(dān)了產(chǎn)業(yè)培育和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的功能角色，相比實際使用率，帶動國產(chǎn)芯片企業(yè)營收增長和產(chǎn)業(yè)發(fā)展更加重要，互聯(lián)網(wǎng)云廠商建設(shè)算力網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上屬于市場化行為。

在此趨勢下，行業(yè)處于從“可用驗證”走向“規(guī)模使用”的階段性節(jié)點。過去客戶更多看單卡指標，現(xiàn)在看千卡、萬卡集群穩(wěn)定性與單位成本。大訂單會明顯改善廠商收入、現(xiàn)金流和供應(yīng)鏈議價能力，但行業(yè)格局不會只靠一兩個訂單決定，最終仍由產(chǎn)品迭代、生態(tài)、交付和客戶復(fù)購決定。從算力市場角度來看，互聯(lián)網(wǎng)廠商大規(guī)模布局數(shù)據(jù)中心仍將是一個關(guān)鍵節(jié)點。

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