在AI算力需求呈指数级爆发的背景下，字节跳动加速推进自研CPU芯片战略。

6月30日据《南华早报》及TrendForce援引多位知情人士消息，字节跳动计划最迟于明年年初，完成下一代自研服务器CPU的设计定案，目标在2027年下半年实现量产并在全球数据中心大规模部署。

上述CPU早期版本已于去年底在公司内部低调上线试用，测试结果被认为"进展超出预期"。

为确保量产节奏，字节跳动正与美国芯片厂商高通展开深度合作，借助后者在台积电等晶圆代工厂的供应链话语权，共同争取产能资源。

GPU成本高企压力下，这一自研CPU项目被视为字节系统性降低对英伟达、英特尔及超微等海外供应商依赖度的关键一步，也可能对中国互联网企业长期依赖海外数据中心处理器的格局形成冲击。

钛媒体等多家媒体援引知情人士消息称，这款自研CPU的早期版本已于去年底在公司内部投入使用，主要承担部分数据中心负载，项目已从论证阶段迈入实际落地阶段。

其中一位知情人士透露，由于内部AI业务算力需求持续攀升，项目团队正在研究提前"流片"的可能性，即在最终设计定案前加速将设计送往晶圆厂生产试验版芯片，以为量产预留更多冗余，整体量产和部署节奏存在进一步前移的空间。

目前字节跳动尚未就上述项目细节做出公开回应。但据分析，驱动这一进程的直接背景之一在于供应链成本压力。

目前字节主要依赖英特尔和超微的服务器CPU，过去几个月间两家供应商的产品定价均大幅上调，涨幅介于10%至35%之间。

据多名知情人士透露，字节跳动正在评估两条主要架构路径。

一是基于软银旗下Arm的成熟指令集生态，二是采用完全开源的RISC-V架构，以期在指令集授权和长期迭代上争取更大自主权。

在产品定位上，项目团队的目标是逐步将英特尔和超微等传统x86服务器处理器供应商从核心算力链路中边缘化，使自研CPU成为数据中心的算力底座，并与豆包大模型、Coze、短视频及信息流推荐等核心业务深度绑定，在性能、功耗与总拥有成本（TCO）上取得明显优势。

后续迭代中，该CPU还有望与公司自研AI推理芯片、DPU等协处理器形成组合，提升整体算力利用率。

业内分析指出，从设计定案到量产通常需要18至24个月的完整硬件周期，而字节跳动在此前多款自研芯片上已实现"一版成功流片"和早期量产，为新CPU按计划落地提供了供应链协同和流程管理方面的经验基础。

据报道援引两位知情人士透露，为加速研发并协助争取晶圆厂产能，字节跳动正与高通展开深度合作。

高通长期采用"无晶圆厂"模式，将制造外包给台积电等代工厂，字节希望借助高通在先进工艺产能分配上的话语权，降低新CPU在产能锁定、良率爬坡和交付节奏上的不确定性。

值得关注的背景是，据报道高通已于今年5月末与字节跳动达成协议，为其提供定制芯片服务。

上周，高通发布了服务器芯片Dragonfly C1000，并宣布将为Meta下一代服务器群提供动力，同时为其他两家客户开发定制芯片，字节跳动被认为是其中之一。

对高通而言，中国是其2025年最大单一市场，占总收入的46%，深化与字节的合作有助于巩固在华业务。

此外，合作谈判还被指涉及在欧美与东南亚数据中心市场的合规与技术支持层面，这与字节跳动旗下TikTok、CapCut等面向海外的大规模在线服务密切相关。

公开报道显示，字节跳动自研芯片布局始于2020年，目前已形成AI芯片、服务器CPU、VPU、DPU四大产品线。

芯片研发团队规模已悄然扩展至千人以上，其中AI芯片研发人员超过500人，CPU团队约200人。

在AI芯片方面，字节正在推进代号为"SeedChip"的推理芯片项目，多个流片被曝"一版成功"，早期芯片已进入量产部署阶段。

公司计划今年内至少量产10万颗AI推理芯片，后续产能有望提升至35万颗，为豆包大模型、Seedance视频生成等内部业务提供定制化算力。此外，字节还与国内初创公司合作，采购用于推理工作负载的AI芯片。

券商与行业研究报告指出，随着豆包等产品线的快速放量，字节跳动计划2026年投入千亿级别的算力预算。自研CPU的量产和部署，将在控制成本、提升服务稳定性和合规性方面发挥重要作用。

分析认为，这一"自研+外采"的双轨模式，一方面持续采购高端GPU用于大模型训练，另一方面以自研CPU和推理芯片控制边际推理成本，将是字节在自主AI时代对冲算力价格波动风险、提升算力安全性的核心路径。