字节跳动与中国Iluvatar CoreX谈判重大AI芯片交易

字节跳动，TikTok的母公司，正在积极与中国本土芯片制造商Iluvatar CoreX谈判大规模采购人工智能处理器。多方消息来源确认，谈判于2026年6月15日进行。这项潜在交易代表了这家社交媒体巨头的重大战略转变，因为它寻求为其全球AI雄心确保稳定的高性能计算硬件供应，绕过对领先西方替代品的持续美国出口限制。

背景 — 为什么现在重要

谈判发生在美国对中国技术进步的审查加剧之际。2022年10月，美国工业与安全局实施了广泛的出口控制，严重限制中国公司获得NVIDIA和AMD的先进AI芯片。目前的宏观背景是地缘政治紧张局势加剧以及全球AI霸权的竞争。中国政府对此做出了回应，给予本土半导体行业大量补贴和政策支持，旨在实现技术自给自足。字节跳动的举动是对这一新现实的直接适应，优先考虑供应链安全而非峰值性能。

这一转向国内供应商的模式与其他中国科技巨头相似。2025年底，阿里巴巴集团承诺投资超过10亿美元，从华为的Ascend部门购买AI加速器。腾讯控股在2026年第一季度也将对初创公司Enflame Technology的芯片采购同比增加了300%。字节跳动的催化剂是其下一代大型语言模型即将推出，该模型在训练和推理过程中需要巨大的计算能力，迫切需要保证硬件的访问。

数据 — 数字显示了什么

Iluvatar CoreX的旗舰产品Tiangai 270加速器可能是谈判的对象。基准测试显示，Tiangai 270提供约125 teraflops的FP16性能，这是AI训练的关键指标。这一性能落后于NVIDIA的受限H100，后者在稀疏情况下提供1,979 teraflops的FP16性能。中国芯片的功耗为225瓦，而H100为700瓦。根据字节跳动庞大的AI基础设施需求，潜在交易的价值可能达到数亿美元。

指标	Iluvatar CoreX Tiangai 270	NVIDIA H100 (对比)
FP16性能	~125 TFLOPS	1,979 TFLOPS
功耗	225W	700W
内存带宽	819 GB/s	3.35 TB/s

根据Sino Tech Insights的预测，中国国内AI芯片市场预计在2026年将达到70亿美元，较2025年的50亿美元增长。这代表着40%的增长率，远超全球平均的15%。尽管如此，国内供应商在高端AI训练芯片的市场份额中仍占不到15%，该市场仍由NVIDIA的限制前库存主导。

分析 — 对市场/行业/股票的影响

最直接受益的是Iluvatar CoreX本身，它将获得一个重要客户和对其技术的验证，可能吸引进一步投资。其他中国AI芯片设计公司如寒武纪科技（688256:SHH）、Enflame和地平线机器人也将因投资者兴趣增加和行业向国内采购的广泛转变而受益。向这些公司的半导体制造设备供应商，如北方华创（002371:SHE），可能会看到订单增加。

主要风险在于性能差距。一组Tiangai 270芯片需要显著更多的单元，并消耗更多的电力才能达到与较小的一组最新一代西方GPU相当的计算结果，这将增加字节跳动的运营成本，并可能延迟产品开发周期。机构投资者正在增加对CSI半导体指数的多头头寸，该指数年初至今上涨了18%，而上证综合指数仅上涨了3%。在美国上市的中国科技ADR如BABA和PDD的空头兴趣仍然较高，反映出对地缘政治逆风的持续担忧。

前景 — 接下来要关注什么

下一个主要催化剂是中国计划在2026年第三季度发布的“国家集成电路产业投资基金第三期”。该国有基金的规模和重点将表明政府对补贴国内芯片生产的持续承诺。美国商务部将在2026年7月底进行的出口控制政策季度审查也是另一个关键事件，可能进一步收紧或放宽限制。

需要关注的关键水平包括Iluvatar CoreX主要支持者的股价，如Summitview Capital投资组合。中国国家集成电路产业投资基金债券的收益率目前为3.2%，将反映市场对该行业国有融资的信心。如果字节跳动最终达成交易，其在2026年8月20日的下一次财报中的资本支出指引将提供关于其国内采购转变的财务规模的具体数据。

常见问题

哪些公司在中国的AI芯片开发中处于领先地位？

主要参与者包括华为的Ascend部门，该部门生产Ascend 910芯片，以及Iluvatar CoreX、寒武纪和Enflame等初创公司。这些公司自2020年以来获得了数十亿美元的国家和风险投资。寒武纪在上海的科创板上市，而其他公司则保持私有。它们的技术进步通过其在浮点运算每秒和大规模模型训练内存带宽方面缩小与NVIDIA的性能差距来衡量。

美国出口控制如何具体影响对中国的AI芯片销售？

2022年实施的美国出口控制设定了两个关键阈值：最大芯片对芯片的I/O带宽为600 GB/s，最大综合处理性能为4,800 TOPS。任何超过任一限制的芯片都需要特别许可才能出口到中国，而这通常会被拒绝。这实际上阻止了为AI训练设计的最先进数据中心GPU的销售，迫使中国公司使用旧一代芯片或开发本土替代品。

中国和西方AI芯片之间的性能差距有多大？

差距仍然显著，但正在缩小。例如，NVIDIA的H100 GPU在某些AI工作负载的原始计算能力上比大多数中国替代品高出10-15倍。然而，中国芯片通常针对特定AI模型进行了优化，在推理任务中可以提供更好的每瓦性能或成本效率。推理芯片的差距最小，而高性能训练芯片的差距最大，这需要最先进的半导体制造工艺。

结论

字节跳动的潜在交易加速了中国与西方半导体技术的战略脱钩。

免责声明：本文仅供信息参考，不构成投资建议。CFD交易具有高风险的资本损失。