智譜也要造芯｜GLM-5.2 首週 token 用量暴增 27 倍，逼出 ASIC 計畫
一句話總結
智譜與國產晶片設計商接觸自研 ASIC，GLM-5.2 首週 token 用量暴增 27 倍，內部估計晶片至少兩年才能上線。
智譜也要造芯｜GLM-5.2 首週 token 用量暴增 27 倍，逼出 ASIC 計畫
中國大模型公司智譜（Zhipu AI）正與多家國產晶片設計商接觸，評估為 GLM 系列模型量身打造一款專用 ASIC，用來取代部分英偉達 GPU 算力。The Information 於 7 月 7 日率先披露這項計畫，隔天 TrendForce 與 Investing.com 跟進報導。智譜目前尚未敲定合作夥伴，內部估計自研 ASIC 從設計到流片、驗證、軟體適配，至少要 兩年以上。
導火線是 GLM-5.2。這款上月發布的模型，登上 Vercel AI 平台後日 token 消耗量在首週內暴衝 27 倍，一舉成為該平台成長最快的模型；智譜同時要撐住 API 商業化與馬來西亞國家級 AI 專案的推理負載，算力缺口一次現形。半導體出口管制持續收緊，H100、H200 難以穩定拿到貨，公司帳上 2,358 億韓元等級的虧損壓力也逼著把單位推理成本壓下來。
自研路線並不新鮮。Google TPU、OpenAI 與博通合作的自研晶片、字節跳動、阿里巴巴、以及上週剛被曝光的 DeepSeek 都走過同一條路——把推理工作負載從英偉達通用 GPU 上搬走，換自家 ASIC 拿回毛利。差別在於，Google、OpenAI 手上握著台積電先進製程，中國廠商能碰到的最好選項是中芯國際 N+2；智譜若把 ASIC 綁在國產代工鏈上，等於同時押注設計團隊和產線良率。
賭贏，GLM 系列拿回自己的算力定價權，把英偉達從自家推理帳單裡踢掉。賭輸，兩年後拿到一顆規格已被下一代 GLM 甩開的晶片，算力荒繼續，錢也燒光。智譜的一名內部人士告訴 The Information，公司需要「同時搞定半導體能力、晶片設計驗證、以及軟體生態遷移」——三件事單獨拆開，任何一家中國公司在人工智能賽道上都還沒真正跑完全程。
via The Information / TrendForce / Investing.com
中國大模型公司智譜（Zhipu AI）正與多家國產晶片設計商接觸，評估為 GLM 系列模型量身打造一款專用 ASIC，用來取代部分英偉達 GPU 算力。The Information 於 7 月 7 日率先披露這項計畫，隔天 TrendForce 與 Investing.com 跟進報導。智譜目前尚未敲定合作夥伴，內部估計自研 ASIC 從設計到流片、驗證、軟體適配，至少要 兩年以上。
導火線是 GLM-5.2。這款上月發布的模型，登上 Vercel AI 平台後日 token 消耗量在首週內暴衝 27 倍，一舉成為該平台成長最快的模型；智譜同時要撐住 API 商業化與馬來西亞國家級 AI 專案的推理負載，算力缺口一次現形。半導體出口管制持續收緊，H100、H200 難以穩定拿到貨，公司帳上 2,358 億韓元等級的虧損壓力也逼著把單位推理成本壓下來。
自研路線並不新鮮。Google TPU、OpenAI 與博通合作的自研晶片、字節跳動、阿里巴巴、以及上週剛被曝光的 DeepSeek 都走過同一條路——把推理工作負載從英偉達通用 GPU 上搬走，換自家 ASIC 拿回毛利。差別在於，Google、OpenAI 手上握著台積電先進製程，中國廠商能碰到的最好選項是中芯國際 N+2；智譜若把 ASIC 綁在國產代工鏈上，等於同時押注設計團隊和產線良率。
賭贏，GLM 系列拿回自己的算力定價權，把英偉達從自家推理帳單裡踢掉。賭輸，兩年後拿到一顆規格已被下一代 GLM 甩開的晶片，算力荒繼續，錢也燒光。智譜的一名內部人士告訴 The Information，公司需要「同時搞定半導體能力、晶片設計驗證、以及軟體生態遷移」——三件事單獨拆開，任何一家中國公司在人工智能賽道上都還沒真正跑完全程。
via The Information / TrendForce / Investing.com
