字节跳动也加入了造芯片的行列，他们在打什么算盘？

字节跳动加入了造芯片的行列。在打什么算盘

随着互联网的不断发展，人工智能的芯片竞争也将会成为新一轮的变革的因素，互联网企业业开始进攻芯片领域。

互联网行业后起之秀字节跳动正在布局芯片领域，而字节跳动的芯片局部是从云端AI芯片和ARM服务器芯片开始，目前已经在各大招聘平台上有不少芯片相关职位。从国际市场来看，谷歌、微软、Facebook、亚马逊等互联网巨头纷纷下场推出自己的芯片。在国际市场涌现造芯片热潮的时候，国内市场也不甘落后，BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)也纷纷进军芯片领域。百度在早些年推出了昆仑AI芯片;阿里巴巴旗下平头哥推出了玄铁910 CPU、含光800 AI推理芯片;随着大数据和人工智能的火爆，机器学习、深度学习、云计算等技术等概念也被大众更多的接触。近年来主流的互联网及云服务巨头都开始进军芯片设计领域

国内的巨头们也没有闲着，其中百度和阿里也在同一时间进入了这个赛道。阿里巴巴在2017年宣布成立达摩院，随后在2018年将中天微收入囊中，后者是一家国内自主嵌入式CPU IP Core公司，整合完成后的平头哥在随后也推出了RISC-V CPU内核玄铁910、云端AI推理芯片含光800等产品。

而随着人们生活节奏的加快和5G时代的到来，短视频大行其道。人工智能的兴起给中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳机，数据、算法、算力被认为是人工智能发展最基本的三要素。在数字经济席卷全球的趋势下，AI芯片作为人工智能的核心关键，被认为拥有着广阔的前景。字节跳动旗下无论是今日头条还是抖音，都非常注重理解和分发环节，其中视频更加需要AI技术的加持，在AI的加持下，字节跳动的分发算法使得抖音（tiktok）在全球范围内取得了成功。

互联网企业进入芯片领域基本上着手于AI芯片或者Arm服务器芯片。一旦研发并应用成功，对于字节跳动的效果几乎也是立竿见影的。不过对于字节跳动来说，其野心不止云计算。随着5G和万物互联时代的到来，字节跳动布局云计算或许是在为其进军IOT领域做铺垫。

所以说向云市场以外的其他市场拓展或许将成为字节跳动未来的发展方向之一。

随着定制芯片愈演愈烈，除却芯片厂商本身，谁还将从中获利？

去年我们报道过，腾讯成立了一家新公司，发力AI芯片。时隔一年，其庐山真面目乍现。经过半导体行业观察多方求证，我们了解到， 目前腾讯有一个大概50人规模的团队在做芯片，其AI芯片已经流片了 。如今AI领域已经成为世界 科技 巨头争夺的制高点，各大云厂商都已经陆续交出了自家的定制芯片，诚如百度的昆仑芯片、阿里含光、亚马逊、谷歌、微软等等，他们能有什么坏心眼？他们纯粹是为了得到更便宜或者是比第三方性能更好的芯片。随着定制芯片愈演愈烈，除却芯片厂商本身，谁还将从中获利？

我们今天所知道的基于单元的ASIC业务诞生于20世纪80年代初，是由LSI Logic和VLSI技术等公司率先开创的。如今这一趋势发展更加迅猛，定制芯片市场变得大众化。突然之间，任何有远见和合理预算的人都可以制造定制芯片。其结果是半导体技术在各种定制应用中无处不在，产品变得更小、更智能、更复杂。尤为代表的就是云计算厂商们，现在几乎全球所有的云厂商都进入了造芯的行列，而且都在优先考虑定制设计。这是一场芯片界豪华的盛宴，一场属于云厂商独飨的盛宴。

其实在国内BAT造芯行列，腾讯是相对落后的一员。国内如百度早在2010年就启动了FPFA AI加速项目，2018年发布了昆仑芯片，如今其昆仑1已出货2万片，而且昆仑2也将在今年面世。鸿鹄芯片的表现也不斐，这两年，搭载鸿鹄芯片的小度更是占据了智能音箱出货量的头把交椅。

阿里巴巴虽然自2015年才开始与中天微合作开发云芯片，但是阿里的造芯车轮却走的飞快。收购中天微，将其与达摩院合并成为平头哥半导体，先后交出玄铁910和含光800芯片两份答卷，打造端云一体全栈产品系列。再者其投资的芯片企业也是涉猎广泛，几乎将AI芯片初创企业一网打尽。

关于腾讯，我们都知道，其投资了AI芯片公司燧原 科技 ，而且已经连续投资了4轮，可见对燧原 科技 的看重。燧原 科技 的表现也着实不错，它只用了18个月便完成了研发，并一次性流片成功，实现从0到1的突破，并且是原创芯片架构，原创指令集。其实阿里巴巴一开始也是先入股投资中天微，后来将其收购了，这点如果放到腾讯身上来看，腾讯收购燧原 科技 也不失为一个芯片自研的捷径。

不过国内云厂商造芯的策略在某些程度上还是在仿照亚马逊等国外厂商的打法，让我们再来看看国外这些云厂商的芯片研发思路。

在国外云厂商中，尤以亚马逊走的最前列。亚马逊在2015年收购了以色列的一家小型芯片设计商Annapurna Labs，自那时起，便开始了漫漫芯片长征路。来自Amazon和Annapurna Labs的工程师制造了Arm Graviton处理器和Amazon Inferentia芯片。其一开始研发的Graviton芯片最初仅在特殊情况下使用，但现在其已经可以与传统上用于数据中心的英特尔芯片相媲美，这标志着该行业的潜在转折点。

如今，在迈向控制其关键技术组件的重要一步中，亚马逊正在开发网络芯片，为在网络上传送数据的硬件交换机提供动力。据说这些定制芯片可以帮助亚马逊改善其内部基础设施以及AWS，还可以帮助其解决自身基础架构中的瓶颈和问题，特别是如果他们还定制构建在其上运行的软件时。

微软已经为Azure数据中心及其HoloLens耳机创建了芯片设计。最近其在以色列悄然开设了一个芯片开发中心，投入到网络芯片等产品的研发。微软在以色列开发的有趣产品之一是SmartNIC，它是一种智能网卡，可加快公司数据中心服务器中的数据传输速度。该卡本身可以承担一些必要的任务，从而减轻了服务器中央处理单元的负担。Microsoft当前使用Mellanox的SmartNIC产品。但是它的长期目标是用自己的产品替换那些产品。

Google于2016年宣布了其首个定制机器学习芯片Tensor Processing Units（TPU）。Google目前正在提供第三代TPU作为云服务。Google这些年越来越重视芯片，已聘请英特尔前高管Uri Frank来领导其定制芯片部门。定制芯片一直是Google构建高效计算系统战略不可或缺的一部分。此外，设计定制服务器芯片将有助于谷歌云与微软Azure和AWS竞争。

这些 科技 巨头自研芯片的这种趋势在一定程度上反映出，目前的 科技 巨头与过去的数据中心运营商有多么不同。过去的数据中心运营商没有资源投入数亿美元设计自己的芯片。现在定制芯片的激增可以进一步降低先进计算产品的成本并引发创新，这对每个人都有利，不止他们自己，还有为之提供服务的厂商们。

云厂商陆续加入定制化芯片开发这个新行列，将衍生出更多的业务需求。那么，所有的ASIC资金将流向何方？ 这其中明显的受益者就有芯片设计服务、EDA/IP需求、代工需求等等，尤其是那些耳熟能详的知名大厂商，然而还有一些隐藏不被大家熟知的设计服务业的受益者 。总而言之，处于这些需求赛道中厂商们都可能从定制芯片项目中获利。

首先，这些造芯新进者缺乏半导体设计相关的积累，势必会路生。因为芯片开发流程众多，包括产品定义、前端电路设计、后端物理实现、制造工艺、封装等多个环节，而且还常常需要组合多种不同功能的IP，使得设计难度进一步加大，并不是所有IC设计公司对这些技术都有深入的了解。于是就需要设计服务厂商的帮助。

在这其中，如博通、Marvell、联发科、Socionext（富士通和松下的LSI业务组合）等提供设计服务的公司将成为明确的受益者。尤其是博通，据了解，国内外大多数知名的厂商都在使用博通的设计服务。博通在全球芯片设计服务方面都占据很高的比例。

JP Morgan分析师Harlan Sur指出，博通不只协助设计芯片，也提供芯片生产、测试、封装的关键知识产权。博通已经在网络设备和无线芯片领域拥有大量业务，每年可能从谷歌和其他公司获得高达10亿美元的收入，用于制造运行服务器的定制芯片。博通一直默默协助Google TPU研发生产，据外媒报道，谷歌的第四代TPU芯片也已获得博通的服务设计，并开始与Alphabet旗下的谷歌设计第五代处理器，该处理器将使用更小的5nm晶体管设计。

始于谷歌，博通现在也在帮助Facebook，微软，Ericsson，诺基亚，阿里巴巴，SambaNova（斯坦福大学学者组建的初创公司）和其他大型公司提供了定制芯片，可用于多种用途。

Marvell的ASIC定制业务也越来越庞大。2019年5月，Marvell也宣布与格芯已达成协议，将收购格芯专用集成电路（ASIC）业务Avera Semiconductor。据悉，该业务单元帮助芯片设计师研发全定制芯片中的半定制芯片。Marvell希望通过面向5G运营商，云数据中心，企业和 汽车 应用的新5nm产品来撼动定制ASIC芯片市场。

另一方面，Marvell几年来一直在销售基于ARM技术的称为ThunderX的芯片家族。在向微软和其他公司销售这种芯片数年之后，Marvell现在被要求为微软定制一个版本，Sur相信，这是一款云计算芯片。而且微软正在与Marvell合作开发其下一代ThunderTh3（TSMC 7纳米）项目。

联发科早在2011年就开始提供ASIC设计服务，这几年也加强了ASIC设计服务的业务。2018年初，联发科正式宣布大力拓展ASIC设计服务业务，服务对象主要面向系统厂商和IC设计公司。联发科ASIC设计服务部门是一个独立部门，据悉，其ASIC设计服务最先看好的就是向产业链上游芯片设计板块渗透的互联网巨头们，而这些互联网或终端巨头引导着上游芯片业的走向，也占据着产业链整体利润的大头儿。这些对于未来的IC设计服务业务来说，具有很大的吸引力。

创意电子（GUC）是一家客制化IC服务厂商，背靠第一大股东台积电，其封装技术较为先进。创意电子独特地结合先进技术、低功耗与内嵌式CPU设计能力，且搭配与台积公司(TSMC)以及各大封测公司密切合作的生产关键技术，适合应用于先进通讯、运算与消费性电子的ASIC设计。

世芯电子（Alchip）亦从事ASIC服务。据其官网介绍，世芯电子能专精、快速交付最先进的ASIC方案给客户，在16纳米、12纳米、7纳米等节点制程技术上其皆是最快成功实现的业者，拥有可靠的实证纪录。

科创板上市公司芯原微电子（上海）股份有限公司（芯原股份）是一家依托自主半导体IP，为客户提供平台化、全方位、一站式芯片定制服务和半导体IP授权服务的企业。据其官网介绍，芯原在图形处理器、神经网络处理器、视频处理器等方向有丰富的IP组合。

摩尔精英（MooreElite）则为客户提供从芯片定义到产品实现的全流程设计服务，与多家IP供应商和十几家晶圆代工厂紧密合作，为客户打造一个全面的设计云平台，基于长期打磨验证的设计流程和方法学，在边缘AI、云端大数据训练、消费电子、工业系统、网络计算SoC等不同应用领域有多年的技术积淀和可产品化的解决方案。

中国2000多家芯片公司，大多在摸着石头过河，可以说，这是一个非常有潜力的市场，据Gartner参考文献预测2020年ASIC市场将约为$ 27B。专注的高端ASIC供应商将带来巨大的商机。

除了芯片设计服务，这些芯片厂商大多使用Arm的IP，ARM可通过使用其IP开发定制处理器来收取许可和特许权使用费收入。据Axios的一篇报道，谷歌正在研发一款处理器，该处理器将为其2021 Pixel 手机和未来的chromebook提供动力。这款代号为Whitechapel的处理器据称拥有8颗ARM CPU内核，采用了三星的下一代5纳米制造工艺，并包含用于提高谷歌助手性能的专用电路。

定制芯片还要一些EDA/IP厂商来提供辅助性芯片设计服务，Cadence以及Synopsys毋庸置疑的可从中获利。早在2018年，Cadence就与Google，Microsoft，Amazon合作开发基于云的EDA工具，这些工具可以在云中运行，并且可以提供高水平的峰值性能。Synopsys也与Google Cloud合作以广泛扩展基于云的功能验证。

而所有这些芯片的设计开发，对代工厂来说也是一大好消息。诸如台积电和三星等芯片代工厂已经使从事定制芯片项目的 科技 公司能够轻松访问尖端的制造工艺。台积电已在生产谷歌的TPU和微软的HPU等芯片。去年11月，据日经亚洲报道，台积电正在与Google和AMD合作开发一种新的芯片封装技术3DFabric，该服务包含一系列3D硅堆叠和封装技术。预计首批SoIC小芯片将在2022年投入量产。台积电希望向其主要客户提供其先进的后端服务。

台积电此举当然不是在试图取代传统的芯片封装厂商，而是旨在为金字塔顶端的那些高端客户提供服务，以便笼络住财力雄厚的芯片开发商。当年台积电凭借封装服务拿下了苹果的大单，直到现在，台积电的大部分芯片封装收入仍来自苹果。如今在云计算任务比以往更加多样化和苛刻的时代下，定制芯片对高端封装的要求更高。如果能为谷歌、亚马逊等这些厂商提供高端服务的话，或许将是另外一笔大收入。

不止云厂商，还有苹果的M1芯片和特斯拉的FSD芯片等等，ASIC芯片已是大势所趋。设计ASIC芯片需要大量的资金投入，并且需要频繁更新以确保采用新技术和制造工艺。 科技 巨头将为这项技术而战，ASIC服务商们也不轻松。

近日，36氪获悉，芯片设计独角兽企业「瀚博半导体」获16亿人民币的B-1和B-2轮融资，由阿里巴巴集团、人保资本、经纬创投和五源资本联合领投，国寿科创基金、Mirae Asset (未来资产)、基石资本、慕华科创基金（清华产业背景），以及老股东红点中国、耀途资本和元木资本跟投。

在这轮融资中，瀚博半导体引入了继快手之后的第二家互联网战略投资人——阿里巴巴。此次融资后，公司将持续完善产品矩阵，包括SV100系列产品线（云边AI推理和视频产品线）在国内外市场的大规模落地，加大图形GPU产品线的研发投入，并开始布局其他智能产品线。

瀚博半导体成立于2018年12月，公司位于上海，瀚博半导体创始人&CEO钱军提到，瀚博要做的是为像素世界提供算力的高端芯片。

根据Gartner的预测数据，全球人工智能芯片市场规模将在未来五年内呈现飙升， 从2018年的427亿美元成长至343亿美元，增长超过7倍。

AI芯片在2021年掀起融资热潮，国外市场有SambaNova Systems、Cerebras Systems、英国AI芯片独角兽Graphcore、Groq、以色列的AI芯片独角兽Hailo Technologies等AI芯片独角兽，国内也有着寒武纪、地平线等企业。

五源资本合伙人刘凯表示：“作为AI技术的底层驱动，全球的AI芯片领域都在经历爆发性的增长。我们观察到，在美国，自2016年前后诞生了几十家AI芯片的初创公司，经历了近5年的发展，这一领域在美国已经成长出众多独角兽级别的创业企业。在业务进展层面，不同的AI芯片企业围绕DSA架构，纷纷快速迭代产品、形成差异化竞争能力，且大部分企业已经进入行业落地阶段，未来数年将进入大规模量产出货阶段。”

瀚博半导体的产品矩阵共有三块，一是AI推理+视频加速卡，2021年7月，瀚博半导体世界人工智能大会上发布了公司首款服务器级别AI推理芯片SV102及通用加速卡VA1，该芯片即将量产上市；二是图形GPU，主要用于云 游戏 、云桌面、云渲染相关的一些图形产品；三是其它智能产品。

据悉，瀚博半导体的首款云端推理AI芯片SV102已在和战略合作伙伴合作，即将量产上市。

瀚博在团队优势上，一是，创始团队主要出自AMD第一颗7nm GPU团队，有着丰富的芯片设计、量产经验，整个团队曾有上百颗GPU流片的经验；

二是，瀚博首先选择了AI+视频的赛道。钱军总曾在发布会上表示，计算机视觉任务占据了AI市场的大部分，视频流占据数据流的 70%，而且比例持续攀升，市场空间大，且有落地应用场景。

瀚博半导体创始人&CEO钱军表示：“在即将过去的2021年，我们亲眼见证了芯片核心技术在各类新兴应用领域焕发的勃勃生机，这是半导体从业者最好的时代。伴随着互联网视频直播、短视频、计算机视觉、自然语言处理、云 游戏 、云桌面、云渲染、元宇宙等现象级应用的极速发展，数据中心算力需求的不断增加，下游客户对芯片、硬件、软件等各个方面都有了更高的期待。瀚博将继续延展各条产品线，进一步扩大行业领先优势。”

在创始团队上，公司创始人兼CEO钱军有25年以上高端芯片设计经验，离职前在AMD任高级总监，全面负责GPU（图像处理器）和AI服务器芯片设计和生产，现在市场上绝大多数的AMD Radeon图像处理器和AI服务器芯片都是由其带队开发。

创始人兼CTO张磊是前AMD Fellow，有23年以上芯片和IP架构设计的丰富经验，负责AI、深度学习，视频编解码和视频处理领域。

公司目前拥有超300名研发工程师，分布于上海、北京、深圳、西安、成都和加拿大多伦多。

人保股权公司投资部负责人舒琬婷表示：“瀚博首款芯片聚焦AI加速和视频处理，可大幅降低互联网公司数据中心TCO，能有效解决互联网在线视频厂商的痛点，具有广阔的市场空间。公司创始人及核心团队具备世界顶级的算法、芯片设计及量产能力，在芯片设计、AI和视频处理领域积累深厚。异构计算加速卡将在互联网视频直播、短视频、云 游戏 、云桌面、云渲染等场景中发挥关键作用，公司的产品发展潜力巨大。”

经纬创投合伙人王华东表示：“视频类产品已经成为现在用户端使用的第一大应用类别，行业需要更高实时性、更强算力的视频处理技术及对应的集成电路产品。瀚博具有稀缺的高性能AI+视频集成电路研发能力，同时在核心IP沉淀的积累也能扩展新的集成电路类别。”

我觉得这个芯片对阿里的影响是巨大的，有着非常关键的作用。

9 月 25 日，平头哥拿出了第一款 AI 芯片含光 800。酷爱花式起名的阿里没有错过这个机会——“含光”为上古三大神剑之一，与 2 个月前发布的嵌入式 CPU“玄铁”和 1 个月前发布的系统芯片平台“无剑”遥相呼应，武侠兵器阵营又添一员。

根据张建锋的介绍，在业界标准的 ResNet-50 测试中，含光 800 推理性能达到 78563 IPS，比目前业界最好的 AI 芯片性能高 4 倍；能效比 500 IPS/W，是第二名的 33 倍，是“全球最高性能的 AI 推理芯片”。

含光不是今年 9 月进入媒体视野的唯一一款芯片，同月，华为发布了 AI 芯片升腾 910，也号称“全球算力最强”。一个月出现两个“最强”，但并不是一回事。“芯片的概念和互联网一样大。互联网上有多少应用就有多少芯片。很多芯片比青菜还便宜。”张建锋说。

但实际上升腾 910 与含光 800 还是相同性大于相异性。都是 AI 芯片，都部署在云端，只不过前者是“训练”芯片，后者是“推理”芯片，分属深度学习的两个阶段。训练芯片注重绝对的计算能力，而推断芯片更注重单位能耗算力、时延、成本等综合指标。

云计算厂商自主造芯是近两年才有的一个新趋势。这背后是整个行业成本的上涨。本月，华为 Cloud & AI 产品与服务总裁侯金龙称，华为云数据中心的服务器成本占比已超过 60%，未来依靠从外界买服务器提供云很难盈利。

英特尔、英伟达、AMD 等公司长期垄断着云服务器的芯片制造。根据 DRAMeXchange 的数据，目前全球 90% 以上的服务器都在使用英特尔主导的 x86 架构。

“在芯片领域阿里巴巴是一个新人。玄铁和含光 800 是平头哥的万里长征第一步，我们还有很长的路要走。”张建锋说。

华为的思路与阿里不太一样。虽然也是不单独卖芯片，但不同于阿里“芯片搭着云卖”的思路，华为的做法是“芯片搭着服务器”卖。

对于阿里与华为来说，自研芯片开发成本高，周期长，先放入自家产品中使用是一个能保证研发成本不会竹篮打水一场空的快捷方式，至少两家云厂自己的需求就能消耗掉大半芯片。另外，华为的模式对于笼络硬件厂商、构建华为生态有长远意义。

嘉德点评阿里巴巴的该项专利技术解决了现有技术中旧规格云端虚拟机库存不足时续变更程序才能申请新规格云端虚拟机所带来的不便，同时也加快了相应产品的更新与迭代，大大推动了EDA技术在云端的发展。

集微网消息，现在譬如亚马逊AWS、阿里巴巴和微软等多家公司都已经在云平台中整合了虚拟环境。EDA（电子设计自动化，Electronics Design Automation）走向云端已经是大势所趋，并将从根本上改变芯片设计流程和模式。

云服务是IT(Information Technology，信息技术)产业的重大变革，云厂商会将其对外提供的服务能力定义为多种规格，不同的规格对应云服务具有不同的计算能力、存储能力和网络能力等。

对于云厂商来说，为了维持稳定，大多数IDC(Internet Data Center，互联网数据中心)一般三年左右就需要更换一次，因此云厂商需不断推出新规格的云服务，而旧规格的则越来越少。对于云客户来说，他们只关心云服务的能力，因此一旦某种规格满足云客户的业务需求，后续业务扩展就会使用相同的规格。若云客户将需求规格等参数写死在申请程序中，那么在旧规格满足业务需求且临时需要扩容时，可能会因旧的规格淘汰无库存等原因，需要变更写死在程序中的一些参数才能完成新规格的申请。

为了解决上述问题，阿里巴巴申请了一项名为“云端虚拟机创建方法、装置及云端设备”的发明专利（申请号：2017111224156），申请人为阿里巴巴集团控股有限公司。

图1

图1为该发明中的云端虚拟机创建方法的结构示意图。它主要包括以下几个步骤：首先创建第一规格云端虚拟机的第一云端资源的库存不足时，从云端资源库中选取硬件配置高于或等于第一云端资源的第二云端资源（101）。然后根据第一、二云端资源的属性信息，确定使用第二云端资源替换第一云端资源的代价数据（102）。若代价数据满足设定代价规则，那么就在第二云端资源的基础上，创建规格等级高于或等于第一规格的第二规格云端虚拟机（103）。

在步骤101中，不同规格的云端虚拟机的计算能力、存储能力、网络能力等均不同。一个宿主机(Host)代表了在云端资源中运行的一个特定的物理机实例，云端资源包含一台或多台宿主机，每个云端资源是一个或多个同构的宿主机的聚合，同构的宿主机是指满足CPU来自同一硬件提供商和相同的模式。硬件配置是用来表示云端资源(即宿主机)产品的硬件参数指标，如CPU、内存、硬盘等参数的指标。通常硬件配置是在物理机出厂时就已经确定了，因此，通过比较硬件配置，即可从云端资源库中选取出硬件配置高于或等于第一远端资源的第二云端资源。

步骤102中提到的属性信息主要是指与资源构建相关的基础数据及虚拟机产能指标。在具体计算时，可在第一云端资源对应的虚拟机产能指标的基础上以及第二云端资源对应的虚拟机产能指标计算产能差；然后根据第一云端资源对应的与资源构建相关的基础数据以及第二云端资源对应的与资源构建相关的基础数据，计算基础数据差；最后根据产能差和基础数据差确定使用第二云端资源替换第一云端资源的代价数据。

对于步骤103的设定代价规则而言，我们可以根据实际应用场景需求设定。例如，若通过上述计算得到的代价数据不小于零，则可基于第二云端资源创建第二规格云端虚拟机。第二规格云端虚拟机的规格等级高于或等于第一规格云端虚拟机，那么就意味着第二规格云端虚拟机在计算能力、存储能力和网络能力等等多方面的综合性能上等于或高于第一规格虚拟机的综合性能。

阿里巴巴的此项发明提供了一种云端虚拟机创建方法、装置及云端设备，解决了现有技术中旧规格云端虚拟机库存不足时续变更程序才能申请新规格云端虚拟机所带来的不便，同时也加快了相应产品的更新与迭代，大大推动了EDA技术在云端的发展。（校对/holly）

不是代工的，这款芯片是阿里巴巴自研的。

基本参数方面，倚天710采用5nm工艺制造，CPU设计为128核，支持ARM V9指令集（纯64位），最高主频32GHz，支持8通道DDR5内存以及96条PCIe 50。

阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋表示：“基于阿里云‘一云多芯’和‘做深基础’的商业策略，我们发布倚天 710，希望满足客户多样性的计算需求，这款芯片不出售，主要是阿里云自用。

我们将继续与英特尔、英伟达、AMD、ARM 等合作伙伴保持密切合作，为客户提供更多选择。

据悉，阿里巴巴的芯片阵容已经日趋完善，其中倚天710是一款通用CPU，此前阿里的第一颗芯片含光800则是自研架构AI芯片，此外还有基于RISC-V的玄铁系列开源处理器，累计出货超25亿颗。

简介

阿里巴巴（英语：Alibaba Corporation；港交所：1688），为小企业电子商务公司，也是阿里巴巴集团的旗舰业务。1999年由马云在杭州成立，2003年5月，建立个人网上贸易市场平台淘宝网，2004年10月，成立支付宝公司。

阿里巴巴在香港成立公司总部，在中国杭州成立中国总部，并在海外设立美国硅谷、伦敦等分支机构、合资企业3家。并在中国超过40个城市设有销售中心。

1核2G、2核4G、2核8G、4核8G、4核16G、8核16、8核32G是用户购买阿里云服务器的时候最为常见的云服务器配置，同样的配置是可以选择不同的ECS云服务器实例规格的，以下是阿里云服务器各个配置可选的ECS实例规格：

阿里云服务器ECS实例规格
阿里云ECS云服务器实例规格分为共享型s6实例、xn4实例、n4实例、mn4实例、突发性能t5实例、突发性能t6实例等；企业型云服务器计算型c6/c5、通用型g6/g5、内存型r6/r5、网络增强型、大数据型、本地SSD型、高主频型、GPU异构、d性裸金属等。阿里云服务器不同配置可选多种ECS实例规格，参考： 阿里云官方帮助中心-实例规格族介绍

阿里云1核1G服务器可选ECS实例规格：共享标准型s6、突发性能实例t5、共享计算型n1、共享基本型xn4

阿里云1核2G服务器可选ECS实例规格：共享标准型s6、突发性能实例t5、共享计算型n1、共享计算型n4

阿里云2核4G服务器可选ECS实例规格：计算型c6、计算型c5、高主频计算型hfc6、高主频计算型hfc5、共享标准型s6、突发性能实例t5、计算网络增强型sn1ne、共享计算型n1、共享计算型n4、突发性能实例t6

阿里云2核8G服务器可选ECS实例规格：通用型g6、通用型g5、高主频通用型hfg6、高主频通用型hfg5、共享标准型s6、突发性能实例t5、GPU计算型gn5i、通用网络增强型sn2ne、共享通用型n2、共享通用型mn4、突发性能实例t6

阿里云4核8G服务器可选ECS实例规格：计算型c6、计算型c5、高主频计算型hfc6、高主频计算型hfc5、共享标准型s6、突发性能实例t5、计算网络增强型sn1ne、高主频计算型c4、共享计算型n1、共享计算型n4

阿里云4核16G服务器可选ECS实例规格：通用型g6、通用型g5、本地SSD型i1、高主频通用型hfg6、高主频通用型hfg5、FPGA计算型f3、共享标准型s6、突发性能实例t5、GPU计算型gn5i、通用网络增强型sn2ne、高主频通用型cm4、共享通用型n2、共享通用型mn4、突发性能实例t6

阿里云8核16G服务器可选ECS实例规格：计算型c6、计算型c5、高主频计算型hfc6、高主频计算型hfc5、共享标准型s6、突发性能实例t5、计算网络增强型sn1ne、高主频计算型c4、共享计算型n1、共享计算型n4、

阿里云8核32G服务器可选ECS实例规格：通用型g6、通用型g5、大数据网络增强型d1ne、大数据型d1、本地SSD型i2g、本地SSD型 i1、高主频通用型 hfg6、高主频通用型 hfg5、GPU 计算型 gn6v、FPGA计算型 f3、共享标准型 s6、突发性能实例t5、GPU计算型gn5i、通用网络增强型sn2ne、高主频通用型cm4、共享通用型n2、共享通用型mn4、突发性能实例t6

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芯片可以用在任何地方的。

芯片的品种很多，现在几乎到处都有芯片的身影，小到儿童玩具、大到飞机、宇宙飞船、人体内部，无处不在。

阿里巴巴集团控股有限公司（简称：阿里巴巴集团）是马云带领下的18位创始人于1999年在浙江省杭州市创立的公司。

阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。

20多年来，阿里巴巴已由一家电子商务公司彻底蜕变为以技术驱动，包含数字商业、金融科技、智慧物流、云计算、人地关系文化娱乐等场景的平台，服务数以亿计的消费者和数千万的中小企业。阿里巴巴致力于让天下没有难做的生意，开拓数字经济时代的商业基础设施，助力消费市场繁荣，推动各行各业走向数字化、智能化。

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