Китайский технологический гигант ByteDance, владеющий платформой TikTok, приступил к разработке собственного специализированного процессора для задач искусственного интеллекта. Проект под кодовым названием SeedChip нацелен на оптимизацию алгоритмов логического вывода (inference), что позволит компании снизить зависимость от внешних поставщиков аппаратного обеспечения и сократить операционные расходы на поддержку своих нейросетевых сервисов.
Партнерство с Samsung и объемы производства
По имеющимся данным, ByteDance ведет активные переговоры с южнокорейской корпорацией Samsung Electronics относительно контрактного производства новых микросхем. Сотрудничество предполагает не только использование мощностей Samsung для литья чипов, но и поставку высокопроизводительной памяти, необходимой для работы современных AI-моделей. Ожидается, что первые инженерные образцы процессоров будут получены уже до конца марта 2026 года.
Согласно планам развития проекта, ByteDance наметила следующие показатели:
- Целевой объем производства в текущем году — не менее 100 000 единиц чипов.
- Общий бюджет на закупки в сфере ИИ в 2026 году превысит 160 млрд юаней.
- Более половины выделенного бюджета будет распределено между приобретением ускорителей Nvidia и финансированием собственных разработок.
Стратегические инвестиции и реакция рынка
Несмотря на развитие собственной компонентной базы, ByteDance продолжает оставаться крупным заказчиком на международном рынке полупроводников. Значительная часть инвестиций по-прежнему направляется на закупку решений от Nvidia, что подчеркивает стремление компании создать гибридную инфраструктуру.
Информация является неточной, — лаконично прокомментировал ситуацию пресс-секретарь ByteDance, в то время как представители Samsung воздержались от официальных заявлений.
Разработка SeedChip является логичным шагом в условиях растущей конкуренции в секторе генеративного ИИ и облачных вычислений. Создание проприетарного «железа» позволит компании более эффективно масштабировать свои рекомендательные алгоритмы и инструменты обработки видеоконтента, адаптируя архитектуру чипа под специфические нужды своих экосистем. В долгосрочной перспективе успех этого проекта может существенно изменить баланс сил на рынке специализированных AI-вычислений.