字节研发投入堪比BAT之和，国内巨头加力AII in AI !

算力炒作，早就不是啥新东西了，之前大家对于算力板块的炒作&预期，可能更多来自于海外大厂的资本开支&订单情况，但随着炒作时间的拉长，很多资金其实也有一定程度审美疲劳。

但最近，二级市场上算力板块似乎又疯了，再次成为最靓的仔，沃尔核材、寒武纪、电光科技等等持续大涨。

为啥？消息面上，最近国内巨头加力AII in AI，国产算力产业链或全面受益。

一来，小米正搭建GPU万卡集群，将对AI大模型大力投入。

二来，据浙商证券研报，字节跳动在AI上投入巨大，2024年资本开支将达到800亿元，接近百度、阿里、腾讯的总和（约1000亿元），2025年字节跳动资本开支有望达到1600亿元，旨在打造自主可控的大规模数据中心集群，其中约900亿元将用于AI算力的采购，700亿元用于IDC基建以及网络设备如光模块、交换机。

此外，“消失”在公众视野九个月后，最近理想汽车李想表示：当大模型出现后，人类会发生根本性的改变，不想“造车”了，AI意味着理想公司未来的全部！

小米正搭建GPU万卡集群

将对AI大模型大力投入

12月26日，据界面新闻消息，小米正在着手搭建自己的GPU万卡集群，将对AI大模型大力投入。

据悉，该计划已经施行数月之久，雷军在其中扮演了重要的领导角色：“在AI硬件这件事情上，最核心的是手机而不是眼镜，小米在这个领域不‘all in’是不可能的！”。小米大模型团队在成立时已有6500张GPU资源。

值得一提的是，小米对AI大模型的重视度提升，此前早已有信号。

12月20日，据第一财经报道，DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一“天才AI少女”罗福莉将加入小米，或供职于小米AI实验室，领导小米大模型团队。

11月12日，小米第二代大模型MiLM2正式亮相，参数规模最小0.3B，最大为30B，云边端结合持续丰富参数矩阵，适用不同场景。第二代大语言模型在10大能力维度上，相比于第一代模型平均提升超过45%，并在端侧部署上支持3种推理加速方案。

此外，在小米2023周年演讲上，雷军谈及公司大模型业务进展，小米大模型技术的主力突破方向为轻量化、本地部署。作为最新成果，小米已初步跑通手机端侧大模型（13亿参数级别），在部分场景效果接近云端60亿参数级别的大模型，将同步推送升级大模型版本的小爱同学。

据公开资料显示，自2016年组建AI团队以来，小米人工智能团队经过7年6次扩展，相关领域人员规模已达3000多人，其AI技术能力已覆盖视觉、声学、语音、NLP、知识图谱、机器学习、大模型、多模态方向，并逐步接入手机、汽车、AIoT、机器人等业务板块。

研发投入接近BAT之和

字节要做中国的OpenAI？

截至2024年11月，根据AI产品榜数据，豆包App的月活跃用户数已接近6000万，仅次于OpenAI的ChatGPT，位列全球第二，MAU增速达到16.92%。

调用量方面，12月18日火山引擎CEO谭待表示，豆包大模型日均tokens使用量超过4万亿，自发布以来七个月增长超过33倍。近3个月来，豆包大模型在信息处理场景调用量增长了39倍、客服与销售场景16倍、硬件助手场景13倍、AI工具场景9倍。

浙商证券认为，字节加大流量投放、扩大资本开支、大力扩张团队，研发投入显著领先同行，类比于微软加力投资OpenAI，字节之于中国或可类比OpenAI之于美国。

推广力度方面，字节跳动在推广其AI产品上采取了大力度的广告投放。

例如，豆包智能助手在2024年4月至5月的广告投放金额接近1800万元，6月上旬更是飙升至1.24亿元。同时，公司利用抖音等平台的内部流量优势，为AI产品引流。

在许多大模型付费的环境下，豆包大模型在保障性能的前提下免费向公众开放，有助于快速提升用户数量，起到了扩大市占率以及获取庞大训练语料的作用。

人才投入上，据证券时报，字节创始人张一鸣不仅亲自负责从竞争对手公司招揽AI人才，还多次在内部强调追求"通用人工智能"的目标。

最引人关注的是，资本开支规模方面，字节跳动在AI上投入巨大，2024年资本开支达到800亿元，接近百度、阿里、腾讯的总和（约1000亿元）。2025年字节跳动资本开支有望达到1600亿元，旨在打造自主可控的大规模数据中心集群，其中约900亿元将用于AI算力的采购，700亿元用于IDC基建以及网络设备如光模块、交换机。

此外，字节跳动对未来Token消耗估计较高，预计将持续加大算力投入，2024年9月字节跳动火山引擎智能算法负责人吴迪曾表示，2027年豆包每天Token消耗量预计超过100万亿，是原来的100倍以上。

基于此，浙商证券提到，未来豆包大模型日活跃用户数以及token调用量有望持续增加，算力缺口巨大。

假设2027年日活达到5000万，日均token使用量达到50万亿，为了满足用户需求，在2.5倍峰值token倍数的假设下，2027年算力需求达到1.4E+21 FLOPS，假设未来字节能采购320 TFLOPS的芯片，则需要565.1万个GPU，缺口巨大。

李想“不想造车”了

AI意味着理想公司未来的全部

自今年3月理想MEGA上市遇冷后，李想一度“消失”在公众视野九个月，直到12月25日，李想进行了一场采访沟通会。

李想表示，当大模型出现后，人类会发生根本性的改变，AI意味着理想公司未来的全部！

理想一年超过100亿的研发投入，有接近一半是投在了人工智能方面，自己做基座模型，端到端和VLM（Vision Language Model视觉语言模型），从最开始的论文到技术的研究，到最后研发和产品的交付，也是全世界非常早做出来的，理想不仅仅在做智能驾驶，还有理想同学，智能商业和智能工业。

AI基座模型是人工智能时代的操作系统+编程语言，其所构建出来的，是人工智能的超级产品，是新一代的入口，它会在所有的设备之上，会在所有的服务之上。

李想还提到，移动互联网时代，自己选了一个非常垂直的领域，虽然你做得很好，但是某种程度上为了一棵树，错过了一个森林，所以在选择进行第三次创业的时候，要选择一个森林，要做那个森林里最大的，无论需要经历什么困难，绝对不只做一棵树了。

汽车行业，电动化是上半场，智能化是下半场，但这个智能化讲的不是传统的软件智能，而是真正的人工智能，这是造车往下延续的一个必经之路。汽车将从工业时代的交通工具，进化成为人工智能时代的空间机器人！

算力2.0来了？

如前文所说，算力炒作，早不是新东西&新故事了，但随着最近国内巨头纷纷加力AII in AI，市场又开始流行算力2.0的说法，逻辑上：

除前文提及的，国内巨头纷纷开启AI军备竞赛，资本开支加大，国内以字节为代表的大模型超预期，人工智能+政策持续推进，国内算力需求增长的斜率或将更陡峭。

此外还有声音认为，海外AI应用进展迅速、AI应用公司业绩加速落地，国内应用紧跟步伐，全球算力需求驱动逐渐从训练算力过渡到推理算力，推理算力需求提升带来的ASIC、AEC、DCI、SOC等环节的增量，这也是重要原因。

算力2.0，真的要来？算力投资，又有新故事可讲了？大家怎么看？欢迎评论区讨论交流呀~

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