眼下，互联网的共同命题是TO B。

当老一代的互联网大厂纷纷转向TO B领域，后浪们也在跟上。

如果用“基因论”来看待快手，这家面向C端用户的短视频平台，在诞生之初并没有多少TO B基因。但互联网最令人激动的地方，就是用跨界打破“基因论”。

8月10日，快手推出视频云服务品牌StreamLake，进军云服务市场。同时，它还发布云端智能视频处理SoC芯片SL200。据其官方介绍，这款芯片视频压缩速率是世界上最快的。

也就是说，快手“造芯”的逻辑是：用自研芯片加固视频云服务的底座，并以此将触角蔓延到全新的to B领域。

那么，它为何发生在眼下这个时间点呢？

《一点财经》认为，这背后有两方面原因：对内降本增效、对外寻找新的增长点。

去年9月，快手进行了组织架构调整，将“降本增效”放在核心位置。目标是提升商业化运营能力，而不是单纯地追求用户量。

降本增效，在视频处理上表现得尤为迫切。快手的日活已经从2015年的千万级，飙涨到到今年一季度的近3.5亿。如此高的日活下，快手每天处理的视频量级有数千万个，视频播放量级几百亿。

这也就导致，快手在视频编码、压缩、传输、播放、分发等全链路上的处理变难，同时也消耗着大量的带宽成本。目前，快手的带宽量级已经接近上百TB。

此时，就必须要用芯片节省大量带宽成本和提高视频处理效率。而且，这活儿还就得快手自己来干。因为相比通用性的芯片厂商，快手显然更明白视频处理中的算法痛点，从而设计出更能攻克难关的专用型芯片。

在降本增效之外，芯片还能为快手打开新的破局路。

如今的快手，已经摘掉了“佛系标签”。今年一季度，快手营收210.7亿元，同比增长23.8%；经调整净亏损收窄至37.2亿元，较去年同期下降34.1%。

但是，快手依然面临着增长的瓶颈期。整个短视频赛道的流量增长放缓，线上广告也在下滑，快手的股价一直起色不大。它需要用新的赛道打开局面，但又不能跨界太远避免经营性风险。

在此形势下，视频云无疑是条合适的增长赛道。本身，内容视频化已经是大势所趋，而且这也是快手熟悉的领域。另外，这还是块庞大的蛋糕。根据艾瑞数据，2021年中国视频云服务整体市场规模达到448亿元，预计未来三年的年复合增长率为29.5%。

相对BAT，快手入局TO B以及云服务市场的时间相对较晚。但快手做对了一件事，也就是挑选垂直赛道切入，不去碰自己不擅长的。

后发也可以制人。

华为有这样一个战略理念：比别人晚一步不要紧，关键是实施“压强原则”就可以后发制人。

任正非曾用坦克和钉子的比喻说明“压强原则”。沉重的坦克可以在沙漠中行驶，原因是宽阔的履带分散了单位面积上的重量。钉子虽轻却可以穿透硬物，是因为将冲击力集中在小小的尖上，压强更大。

同样的道理，应用到快手进军TO B上，就是往垂直化的视频云进军，发挥出冲击力更足的压强效果。

当快手首次推出芯片踏入TO B领域时，隔壁的字节也在阔步前行。

在7月的 “2022 火山引擎原动力大会” 上，字节披露了芯片自研进展。目前，字节的芯片团队分为服务器芯片、AI芯片以及视频云芯片三大类。它并没有开发CPU、GPU等通用芯片，已启动的各芯片自研自用，不会对外销售。

支持芯片业务的是团队力量。《晚点 LatePost》报道，字节确定造芯起步于2020下半年，目前芯片团队的规模已经超过 200 人。而且，它还在以三倍薪资从高通、ARM等公司挖掘芯片人才。

事实上，字节和快手进军To B业务的逻辑基本一致。上层的视频业务对下层基础设施提出更高的要求，平台必须不断优化用户体验。

而市面上的通用型芯片，往往不如专用型芯片在优化视频体验上做的出色。于是，快手和字节必须自己出手自研自用。只是两家不同之处在于，快手把自己的解决方案输出到了行业内，寻求新的赢利点，而字节目前还只是自研自用。

在造芯这件事上，快手和字节是新秀，百度、阿里和腾讯才是老将。

三家互联网大厂在进军芯片时，使出跟快手和字节不同的打法：

它们的芯片业务，大多服务于企业发展战略。并且不是单纯地锚定某一个领域，而是连接多方元素，朝向更广阔的市场。

2018年，百度正式发布国内首个云端AI芯片——昆仑1，开启了互联网大厂造芯的先河。

相比快手自研芯片专注在视频领域，百度研制的是通用芯片。如果将专用芯片比作某一神经元，那么通用芯片就好比大脑，涉及的领域更广、研制更为复杂。李彦宏还曾忍不住感慨：

“芯片可以说是人工智能技术皇冠上的明珠。”

就在昆仑1发布的第二年，也就是2019年，百度用“夯实移动基础，决胜AI时代”的战略重新梳理打法。AI芯片的推出，其实是服务百度整体AI战略的。

去年，李彦宏提出AI时代决胜未来的关键是八项技术：自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手。

在这八大技术中，AI芯片是百度AI战略的底层推动力。AI有三大要素：算力、算法和数据，而算力就要靠AI芯片来提升。

芯片是需要场景承接的。只要是需要算力、需要大规模数据处理的场景，百度的AI芯片就能派上用场。场景越多，AI芯片就愈发重要。

眼下，百度全力布局的场景无疑是自动驾驶。去年昆仑2芯片在发布的时候，就已经被确定将用于自动驾驶、智能交通助手等领域。

前不久，在集度首届汽车机器人生态伙伴大会上，李彦宏表示：“就自动驾驶技术而言，集度将领先特斯拉一代。”自动驾驶技术的提升，需要智能驾驶、智能座舱、地图、云端等全方位能力的支撑。这些能力背后，都需要AI芯片。

往后看，百度能否做好自动驾驶乃至决胜AI时代，AI芯片是绕不开的攻坚战。

在百度发布昆仑1的2018年，阿里成立了芯片公司——平头哥。平头哥主要担负有两个任务，对外构建外部生态和对内服务于云计算。

传统通用芯片的模式，愈发难以适应智能时代个性化的场景需求，开源和开放是大势所趋。在此背景下，平头哥于2019年发布 RISC-V 处理器——玄铁910。它可应用于AIoT、5G和自动驾驶等多个领域。更为关键的是，玄铁910面世之初就是开放开源的，并且为全球开发者提供了架构新选择，这是它对外构建生态的基础和前提。

对内，平头哥服务于云计算，借助阿里云的通道实现价值输出，最终帮助阿里构建“端云一体”的芯片生态。这是它最核心的任务。

有人调侃，阿里云在哪里，平头哥就在哪里。平头哥最大的客户，就是阿里云。

2019年，平头哥发布首款自研AI芯片含光800，主要用于云端视觉处理场景。这款芯片已经有了实际落地。阿里云的城市大脑，实时处理杭州主城区交通视频，需要40颗传统GPU，延时为300ms。而使用含光800仅需4颗，延时可以降至150ms，由此提升了城市交通管理效率。

阿里云和平头哥的绑定仍在继续。去年，平头哥发布自研芯片倚天710，这是阿里第一颗为云而生的CPU芯片，如今已经被部署应用到阿里云数据中心。

可以说，阿里芯片业务的天花板在哪，取决于阿里云的天花板在哪。目前，阿里云已经是国内市场份额最大的云服务商。今年二季度，阿里云营收为177亿元，同比增速为10%，保持稳定增长。平头哥的未来，也拥有了更多想象空间。

相比百度和阿里，腾讯的“造芯”动作，更多采用“投资+自研”的形式。

2018年，腾讯战略升级，明确拥抱产业互联网。芯片是硬件中最核心的部分，也是产业互联网最核心的基础设施，腾讯自然不会错过。

同样在2018年，百度推出首款昆仑芯片、阿里成立平头哥，腾讯领投了AI芯片初创公司燧原科技3.4亿元的Pre-A轮融资。其后几年，腾讯连续投资了多家芯片公司。与此同时，国内AI芯片行业股权融资也开始不断快速增长。

这种进入芯片领域的方式，跟腾讯近些年的发展策略保持着同频。当年在电商领域上，腾讯通过入股京东来完善电商板块，通过投资虎牙斗鱼补齐电竞业务......

这是一种圈层式的发展策略，核心是“社交+内容”。越靠近这两块领域，腾讯的控制力就越强。在较远的板块，腾讯则用战略投资的形式进入新领域，不为控股，只寻求用开放心态来与合作伙伴共建生态。它在进军芯片领域时，也是同样的打法。

当然，腾讯并非只是投资芯片，也在自研芯片。因为在某些领域，它也需要专用芯片实现业务上的降本增效。

去年年底，腾讯首次公开自研芯片研发进展——三款芯片“紫霄”、“沧海”和“玄灵”都属于专用芯片，分别用于AI计算、视频处理和高性能智能网络。眼下，腾讯在这三大业务板块都存在大量的场景需求，需要用专用芯片来降本增效。

一条是投资，一条是自研，腾讯用两条腿走的方式跨入芯片领域。

互联网大厂的“造芯运动”，看似高歌猛进，但并非没有阻碍。

造芯其实有三大门槛，技术、资金和成本，分别对应着“人、钱、量”。

BAT等互联网大厂们，在人才吸引力上其实差别并不大，技术上的参差并不明显。

真正的关键是资金和需求量。

芯片是一个投入非常大的烧钱业务，7nm芯片的研发成本在上亿元级别。如何保证资金持续涌入同时分摊成本，是互联网大厂必须面对的战役。

现在互联网行业进入深水区，各家大厂的财务都在收缩，都在勒紧裤腰带过日子。今年一季度，百度的第一增长曲线广告收入同比下滑4%。李彦宏在内部信表示，“必须充分认识到现实情况的困难。”

在烧钱又缺钱的形势下，百度芯片业务最好的运作方式就是独立融资。好在百度已经未雨绸缪——去年4月，前身为百度智能芯片及架构部的昆仑芯科技，以130亿元的估值进行了一轮融资，缓解了资金压力。

今年以来，坊间也时常传出平头哥将独立运营的消息，目前还没有被证实。

事实上，将芯片业务拆分进行独立运营，对于互联网大厂来说能有效缓解资金压力。芯片业务也有足够的资本和耐心去搞研发。在眼下行业穿越不确定性的周期下，这是一种明智之举。

当资金压力舒缓后，还需要庞大的市场需求量去分摊成本。

很多小型的芯片公司，其实也拥有不俗的研发实力，但是始终没做起来。背后的原因是，它没有充足的市场需求来分摊研发成本。拿着枪找靶子，难以实现可持续的良性发展

像亚马逊、微软、谷歌等几家科技大厂，掌握了全球大部分的服务器算力。这些庞大的算力需求，足以激励他们研发自己的服务器芯片。

对于芯片公司而言，要拥有庞大和可持续的市场需求，最好的方式就是建立生态。

目前，英伟达是全球市值最大的芯片公司。它用了10年时间，建立了CUDA生态，大量的软件和应用企业都在这个生态里。在生态里待久了，企业已经离不开英伟达，必须靠其满足自己的业务需求。

在国内，AI芯片市场需求旺盛，规模非常庞大。华西证券预测，到2023年，中国AI芯片市场将同比增长57.47%到1338.8亿元。

在这片庞大的市场中，百度在尝试构建“软硬一体”的AI芯片生态。生态一旦建立，百度将实现从芯片到终端、应用、云端、服务的生态闭环。下游终端、应用等庞大的市场需求，将反过来不断推动上游的芯片发展。

但是，生态的建立不是一朝一夕建成的。需要百度将芯片业务真正全面地深入到市场当中，在充分竞争里逐渐完善生态。

阿里的平头哥，也需要进一步深化自己的生态化路径。除了通过阿里云输出能力外，还需要深度参与到外部市场当中。

生态建立之时，就是芯片战役阶段性的胜利时刻。

很多不知道，中国第一大进口商品，不是汽车也不是石油，而是芯片。

今年上半年，我国共进口集成电路2797亿块，总价值达到1.3511万亿元，位居各品类首位。

在经历了卡脖子的危机后，芯片一直是国人心中的痛。要想不看外国人脸色，就需要各科技企业贡献自己的力量，在芯片产业链上发挥自己的作用。

虽然互联网大厂只是聚焦在设计领域，还没有涉及关键的生产制造环节，但凡事都得先踏出第一步。互联网大厂开了“芯片设计”这个头，至少能在“中国芯”的产业链上发光发热。

这条路并不轻松。但办法是想出来的，路是走出来的。只要保持迎难而上，就必然能斩获成功。

喷泉之所以美丽，是因为有压力；瀑布之所以壮观，是因为没有退路。

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