ByteDance начала разработку собственных центральных процессоров для серверов и дата-центров, чтобы поддержать расширение своей ИИ-инфраструктуры. По данным Reuters, компания рассматривает сразу два архитектурных направления — решения на базе Arm и вариант на основе открытой архитектуры RISC-V.
Проект находится на ранней стадии, но сам вектор уже показателен. Если раньше основное внимание AI-рынка было сосредоточено на GPU, то теперь всё сильнее растёт значение обычных серверных процессоров, которые работают вместе с ускорителями и обслуживают повседневную нагрузку уже обученных моделей. Речь идёт о том этапе, когда ИИ не обучается, а обрабатывает пользовательские запросы, запускает агентные сценарии и поддерживает рабочие сервисы.
Именно под такие задачи ByteDance, как утверждают источники Reuters, и хочет адаптировать собственные CPU. Компания планирует использовать их в своей внутренней инфраструктуре — в серверах и дата-центрах, которые будут обеспечивать работу новых агентных продуктов, включая платформу Coze.
Причина такого шага не только в стратегии, но и в давлении рынка. Источники Reuters утверждают, что цены на серверные CPU от Intel и AMD в последние месяцы выросли на 10–35% квартал к кварталу, а сроки поставок остаются напряжёнными. Ранее Reuters уже сообщал, что некоторые китайские заказчики Intel сталкивались с ожиданием поставок до шести месяцев. На этом фоне собственный процессор начинает выглядеть не экзотикой, а способом вернуть контроль над стоимостью, сроками и конфигурацией инфраструктуры.
По данным Reuters, ByteDance уже привлекла внешних партнёров, которые помогут не только в проектировании, но и в обеспечении производственных мощностей на стороне контрактных фабрик. Параллельная работа сразу по двум архитектурам — Arm и RISC-V — выглядит как попытка не привязываться слишком рано к одному варианту и сохранить гибкость до того, как проект перейдёт к дорогостоящему производственному циклу.
На практике ByteDance идёт по тому же пути, что и другие крупные технологические компании. Свои серверные чипы уже развивают Google, Amazon и Microsoft. Для больших игроков экономика всё чаще складывается в пользу собственного кремния: это даёт возможность точнее подгонять железо под нужные типы нагрузки и снижать зависимость от внешних поставщиков.
Важный момент в этой истории в том, что речь уже не просто о гонке за мощностями для обучения моделей. Рынок всё заметнее смещается в сторону инфраструктуры для массового использования ИИ — там, где критичны не только пиковая производительность, но и цена, масштабируемость и устойчивость поставок. И если ByteDance действительно доведёт проект до рабочего продукта, это будет ещё один сигнал, что крупнейшие AI-компании всё активнее строят не только модели, но и собственный аппаратный стек под них.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1040554/