字节AI芯片负责人施云峰离职，自研与投资两条线仍待整合

自研和投资两条路都走了，字节的芯片业务还没迎来突破。

《晚点 LatePost》独家获悉，字节跳动 AI 芯片与 DPU 团队负责人施云峰已经提交离职申请，眼下正在交接。他毕业于北京大学信息科学技术学院，先后在联发科、美满电子、华芯通任职，2018 年进入字节跳动，汇报对象是字节跳动副总裁、火山引擎业务负责人杨震原。

字节 AI 芯片团队从组建起就没走通用路线，而是对标谷歌 TPU，采用纯 ASIC 架构。相关芯片在 2026 年完成了流片，实际性能却没有达到预期，下一代芯片的研发正在推进。

一位接近字节芯片团队的人士这样评价施云峰：“他是典型的理工男形象，对硬件的理解没问题，但这个事情确实很有挑战性。”

《晚点 LatePost》了解到，该团队成立于 2019 年年中，起初挂在 AI Lab 旗下的机器学习系统（MLSys）部门下面。这个部门由郭传雄负责，分三个小组：朱亦博管分布式系统，罗腊勇管 FPGA 智能网卡，施云峰管 AI 芯片，三人都向郭传雄汇报。

2020 年，字节 AI Lab 从前沿研究院调整为业务中台，负责人马维英从

芯片团队划归 Data 是在 2022 年发生的事。Data 在字节跳动内部承担技术中台的职能，集团旗下产品的技术平台和基础设施建设都由它负责。彼时，该团队由 Data-系统部技术总监王剑掌管，施云峰直接向王剑汇报。

到 2026 年 2 月，有报道称王剑不再分管芯片业务。施云峰负责的 AI 芯片与 DPU 团队，以及余红斌负责的 CPU 团队，都改为直接向杨震原汇报。

几年下来，字节芯片团队推进的 AI 芯片项目不止一个。据知情人士透露，面向豆包的 Ada 和面向 Seedance 的 SeedChip 都在做算子适配，进展目前比较有限。

一位知情人士告诉《晚点 LatePost》，团队成立之初就选定了类似 Google TPU 的专用芯片（ASIC）路线。ASIC 围绕特定计算任务设计，能针对目标负载优化计算效率和能耗，对字节自身业务的适配也更深入。

问题在于，ASIC 天然接不进成熟的 CUDA 软件生态。芯片造出来之后，模型、计算框架和底层软件都得逐一适配，业务团队因此要承担额外的迁移成本。

Google、阿里和百度在推动自研芯片内部落地时，背后都有高层支持。以 Google 为例，它给 TPU 配了庞大的工程团队，持续建设配套的软件栈、编译器和开发工具，这是 ASIC 能在业务中跑起来的重要前提。

字节芯片回片的时候，正赶上 AI 行业快速发展，业务部门最关心的是怎么拿到更多算力、把推理效率提上去，很难抽出人手陪一款还不成熟的芯片反复调试。

使用规模最能反映业务对芯片效果的反馈。字节自研芯片至今没有在内部业务中铺开，昆仑芯则已在内部和外部客户中投入使用。2025 年，百度用昆仑芯 P800 建成了 3.2 万卡智算集群。IDC 咨询的数据显示，昆仑芯 2026 年上半年出货量已达 8.5 万颗，头部互联网厂商的采购订单也被它拿到了。

还有一点，字节最早负责芯片业务的郭传雄并不是芯片研发出身，他长期研究的是机器学习系统、分布式计算和数据中心网络。与之相比，摩尔线程核心团队来自

直接采购成熟 GPU，比从零设计芯片更容易满足业务需求。不过随着豆包等产品的推理需求快速增长，字节开始希望自研芯片真正承担一部分算力负载。

自研之外，字节也在通过投资和外部合作拓展芯片布局。过去几年，它投资了存储芯片公司昕原半导体，还通过源码资本持股的方式，深化与知存科技的合作。

字节想把外部技术能力纳入自己的芯片体系，在 AI 场景里探索更多应用。据多位知情人士透露，字节曾计划把一个投资的芯片项目并入自研芯片团队 Picoheart，内部一度认为这项整合已经确定。但交易迟迟没有正式落地，据称双方谈判尚未进入最后阶段。

字节与昕原的合作走的是另一条技术路线。昕原 2019 年成立，主攻 ReRAM（阻变存储器），这是一种靠电阻变化来存储数据的新型存储技术。2024 年 3 月，字节入股昕原半导体，持股 9.5%，位列第三大股东。字节当时对外称，这笔投资是要把昕原的存储技术用到 Pico 头显上。

双方的合作此后又延伸到 AI 芯片。2026 年 5 月，有报道称字节正与昕原联手，把 ReRAM 技术整合进一款新型 AI 推理芯片。

一位了解项目的人士透露，昕原最新样片采用多芯粒集成设计，追求大规模计算集成的路子与 Cerebras 有相似之处，不过制造成本和良率都是难题。按当前设计，一片 12 英寸晶圆产出的有效 Die，最终只够造约 4 张计算卡。

题图来源：《大空头》