据《The Information》报道，字节跳动正秘密开发一款类Groq架构的LPU（语言处理单元）专用AI推理芯片，选择与国产存储初创企业InnoStar Semiconductor（昕原半导体/忆芯科技）深度合作，采用RRAM（阻变存储器）+大容量片上SRAM方案，刻意避开受美国出口管制约束且价格高昂的HBM高带宽内存。这款芯片不追求训练性能，专攻豆包大模型、抖音推荐系统与AI Agent等高频推理场景——对字节而言，模型训练是一次性投入，而每日数十亿次推理调用才是真正的持续性成本黑洞，绕开HBM既可规避供应链卡脖子风险，也能借助LPU架构的低延迟特性压低单位Token推理成本。

支撑这一底层硬件突破的是令人咋舌的资本投入。报道称字节跳动已为2026年储备最高约700亿美元（约合人民币5000亿元）的AI基础设施资本支出，用于新建超大规模数据中心、采购合规GPU（如英伟达H20及昇腾等国产加速卡），以及孵化自研芯片与定制CPU项目。相比早年计划，此番预算大幅上修，反映出字节将AI基建视为与字节跳动、TikTok产品竞争力同等重要的战略资产。

从产业角度看，这是继谷歌TPU、亚马逊Inferentia之后，中国互联网巨头首次明确以LPU架构切入推理专用芯片并绑定国产新型存储技术。若InnoStar的RRAM方案在大规模推理场景中验证可行，将开辟"去HBM化"的国产推理算力新路径，也为国内AI芯片设计公司在英伟达生态之外提供了差异化生存空间。当然，自研LPU仍处早期，软件栈适配、良率爬坡与代工获取均为现实挑战，短期内字节推理集群仍将以GPU和国产加速卡为主体，自研芯片更多是构建多元供应安全网的长线筹码。