字节跳动等科技巨头重金布局AI,算力供需失衡难题待解

【多媒体处理】基于C++与Qt的短视频智能裁剪系统:FFmpeg驱动的横竖屏转换与预览解决方案 项目介绍 基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统设计与实现(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统的设计与实现。系统通过构建完整的视频处理闭环,实现了从视频读取、解码、内容分析、智能裁剪到实时预览和重新编码的全流程处理。核心架构分为五个层次:媒体输入与标准化层利用FFmpeg完成视频解复用与解码,并统一帧格式;视觉重要区域分析层通过显著性检测、边缘强度、颜色差异和运动信息识别画面中的主体区域;时序跟踪与轨迹稳定层采用卡尔曼滤波或指数平滑技术对主体位置进行连续优化,确保裁剪窗口在时间维度上的稳定性;比例约束与裁剪决策层根据目标宽高比和主体位置求解最优裁剪框,兼顾内容保留与画面合规;预览、导出与任务控制层基于Qt实现双画面同步预览、参数配置和导出控制,保障交互流畅性。项目还提供了模拟数据生成功能,可批量生成五万条包含分辨率、主体位置、运动速度、覆盖率等字段的结构化样本,支持算法验证与模型训练。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt图形界面开发和FFmpeg多媒体处理技术的中高级研发人员,尤其适用于从事视频处理、智能编辑、自动化内容生产等相关领域的开发者或科研人员。; 使用场景及目标:①解决短视频在横竖屏转换过程中因固定裁剪导致的主体丢失问题,提升内容保留能力;②实现高效稳定的智能裁剪算法原型开发与性能测试;③构建可扩展的视频处理系统框架,支持后续集成人脸检测、人体识别或深度学习模型;④为算法优化提供标准化数据集,支持回归测试与质量评估。; 阅读建议:此资源不仅包含完整的技术架构设计和核心代码示例,还强调工程实践中对资源管理、线程安全、性能优化和异常处理的关注。建议读者结合代码实现深入理解各模块间的协作机制,并尝试替换分析器或调整平滑策略以验证不同算法效果。同时推荐运行数据生成模块,用于训练模型或开展量化对比实验。 立即下载

字节跳动等巨头砸重金布局AI

随着AI战略全面提速,越来越多头部企业开始疯狂烧钱布局,硬件与算力投入持续加码。4月20日,据知情人士透露,字节跳动2025年净利润同比下滑超过70%,净利润率也大幅下滑,原因是该公司在去年三、四季度大幅增加了对AI业务的投入。与此同时,字节跳动2025年海外营收增长近50%,远超约20%的国内增幅,海外业务营收占比从2024年的25%上探至三成以上,再创历史新高。据悉,TikTok Shop 2025年GMV同比增速接近70%,是字节跳动海外营收占比提升的主要动力。

上述知情人士表示,为支撑旗下豆包大模型、多模态AI产品的训练与推理需求,字节跳动在2025年下半年大幅上调了AI相关投入,覆盖高端AI芯片采购、底层模型研发等多个核心环节,巨额开支直接导致全年净利润同比下滑超70%。

据了解,字节跳动对AI领域的投入还将持续加码。公司在与股东的沟通过程中透露,2026年技术资源投入会进一步扩大,叠加海外市场合规相关的配套投入,短期净利润率仍将继续承压。与相关基础设施建设,以满足大模型持续迭代的算力需求。

字节跳动的AI投入到底有多少呢?去年底有媒体报道称,字节跳动2026年计划投入230亿美元,约1600亿人民币,投入到AI基础设施建设。这个预算高于2025年的1500亿。这1600亿中,预计将有850亿用于采购AI芯片。剩余750亿用于数据中心以及配套设施的建设。在1600亿的预算中,预计海外算力的投入为500亿。

巨额资金押注AI的科技公司并非只有字节跳动一家,国内科技公司几乎都在全力推进AI发展。从春节营销大战到全年战略重心,阿里、腾讯等巨头同样不惜以短期利润下滑为代价,全力争夺AI时代的入场券。

阿里、腾讯、百度的AI布局

2025年2月,阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布,未来三年,阿里将投入超过3800亿元,用于建设云和AI硬件基础设施,总额超过去十年总和。阿里巴巴把最核心的技术力量、顶级人才和电商精力向AI倾斜。4月8日阿里巴巴集团层面成立了一个技术委员会,吴泳铭亲自担任组长;能进入这个委员会的,都是阿里内最顶尖的技术人物:周靖人、吴泽明、李飞飞。周靖人被定位为首席AI架构师,李飞飞负责阿里云的技术与AI云基础设施建设,吴泽明承担集团业务技术平台以及AI推理平台的搭建。这其实是把原本分散在各业务线的技术能量集中到集团中枢,打破各自为战的壁垒,让决策与资源配置直接对准AI目标。其次,通义实验室的身份发生了实质性升级,成为通义大模型事业部,由周靖人全面负责。名字看起来只变了一下,但定位已完全不同:从单纯技术研发的后台,变成既要研发也要直接对接商业化,把大模型推到业务第一线,承担起把技术转成真金白银的任务。

腾讯去年为AI新产品开发投入了180亿元,第四季度投资新AI产品的金额就超过70亿元,今年投入金额至少翻倍。腾讯首席战略官詹姆斯·米歇尔此前表示,AI计算需求的激增并不仅仅体现在GPU上。当用户使用智能体工具时,实际上是在创建和执行软件,而大部分计算是在CPU上完成,同时伴随大量内存消耗。因此,需求增长不仅体现在GPU、DRAM或HBM上,也涵盖CPU、普通RAM、SSD、硬盘等各类硬件,总体呈现全面上升的态势。

而百度自2023年文心一言发布以来,在AI领域的累计投资已超过1000亿元。

半导体产业链缺货情况

缺货:先是GPU,再是内存,现在轮到CPU。科技公司的AI巨额资本支出直接拉动半导体产业链的景气度,最开始紧缺的是GPU,随后是内存,现在紧缺的矛头转向了CPU。据TrendForce预估,由于AI需求强劲,且英伟达积极推动芯片用量高的整合型GB/VR机柜方案,2026年英伟达高端GPU出货量将明显增长,年增率预估近26%。

存储更是迎来了“超级周期”元年,各类产品都进入到“涨价期”。据TrendForce最新调查,2026年第二季因DRAM原厂积极将产能转向HBM、Server应用,并采用“补涨”策略拉近各类产品价差,尽管终端市场面临出货下修风险,预估整体一般型DRAM(Conventional DRAM)合约价格仍将季增58 - 63%。NAND Flash市场持续由AI、数据中心需求主导,全产品线连锁涨价的效应不减,预计第二季整体合约价格将季增70 - 75%。

那么存储涨价何时休?韩国SK集团会长崔泰源公开表示,造成此轮短缺的主要原因是晶圆供应不足,而解决该问题至少需要4~5年,因此其预计,本轮内存供应短缺将持续至2030年,供应缺口超20%。

随着Agentic AI爆发式增长,CPU正面临严重短缺。据半导体行业分析机构Semianalysis Dylan Patel指出,GPU已不再是云厂商的瓶颈,这一角色现已转移至CPU。此前,用于AI的GPU仅执行简单推理任务,随着新模型推出,任务形态发生根本性变化。Agentic AI如今被大量用于数据库调用,以及物理仿真、模拟运算等高度依赖CPU的任务。这些频繁的数据库访问与CPU密集型运算,导致云数据中心CPU使用率急剧飙升。

上游公司扩产情况

扩产:上游公司资本支出增加,但产能释放还需要时间。需求如此之大,上游厂商都在积极扩产。台积电正推动全球产能扩张计划,特别是3纳米制程。在最新法说会上,台积电表示,中国台湾仍是研发与先进制程核心基地,优先将研发留在中国台湾,以确保新制程与研发紧密整合,同时在台南科学园区新增3纳米产线,预计2027年上半年量产。美国亚利桑那第二座厂已完成建设,将于2027年下半年导入3纳米;日本第二座厂则规划于2028年量产3纳米。

三星电子计划2026年投入超110万亿韩元用于资本支出和研发,目标明确而激进,即AI芯片产能提升3倍,HBM产能提升5倍。其技术路线图清晰,正在韩国华城和平泽基地推进10纳米第五代1b DRAM制程转换及新产线扩建,同时加速HBM4量产进程,缩小与SK海力士在HBM市场的差距。

SK海力士则向江苏无锡DRAM晶圆厂和大连NAND闪存工厂合计投资超1万亿韩元,重点推进从1Z至1A的DRAM工艺节点升级,以及321层第九代NAND产线转换。值得注意的是,无锡工厂贡献了其全球30%以上的DRAM产能,大连工厂则承担了40% - 45%的NAND产能。

美光预计2026财年资本支出将超过250亿美元,2027财年进一步增加,核心聚焦HBM与先进DRAM产能提升,其战略布局清晰可见,正在加速让所有产线具备极紫外光刻EUV设备能力,为1β节点DRAM和HBM4/5生产铺路,同时在美国纽约州、爱达荷州及日本广岛推进晶圆厂建设,总投资达1000亿美元,其新加坡新工厂也预计2028年下半年投产,强化高端NAND闪存供给。

算力供需缺口情况

缺口:算力需求增速约为英伟达算力供给CAGR预测值的3倍。根据OpenRouter平台的实际追踪数据,2026年1月初至3月,全球每周Token使用量从6.4万亿次增至22.7万亿次,三个月内增幅约250%;智能体AI工具(以OpenClaw为代表)的普及速度,大幅加速了需求侧的爆发;多家LLM服务商已开始对用户设置Token使用上限,以应对需求的失控增长。大摩预测,未来算力需求增速约为NVIDIA算力供给CAGR预测值的3倍,算力短缺将长期存在且持续加剧。

在此背景下,大摩认为任何能够打破算力扩展瓶颈的公司都将迎来重大利好。这不仅包括芯片制造供应链,还包括存储器、光学网络设备以及数据中心的核心组件。大摩极其看好这批“算力商人”(Merchants of Compute),认为他们将直接受益于这种系统性的供需失衡。

除了算力需求巨大,产能扩张需要时间也造成了供需缺口。以台积电为例,在中国台湾、美国、日本的3纳米新厂建设,最早要在2027年下半年投产。

AI发展历程及启示

在这样的行业背景下,全球科技巨头正陷入一场轰轰烈烈的AI军备竞赛,硬件涨价、算力紧缺、利润承压成为常态,也让我们更需要回到AI的本源。回望AI发展历程,2016年德米斯・哈萨比斯及其创办的DeepMind凭借AlphaGo击败李世石,次年又战胜棋手柯洁,正式宣告人工智能时代到来;2022年,OpenAI发布ChatGPT,AI发展拐点如期而至。《哈萨比斯:谷歌AI之脑》一书中,不仅记录了这位全球顶尖AI科学家的思想历程,更揭示了DeepMind如何以科学深耕与稳健布局,超越追求速度与流量的模式,重回全球AI领导者位置。对于正处在投入与扩张关键期的全球AI产业而言,这种长期主义的研发理念与科学导向的发展路径,无疑具有重要的参照意义。

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