军师联盟字节将推AI办公“豆包工作” 正面迎战阿里腾讯_我的网站
一 | 8月24日消息，今天下午，小米除了发布玄戒O3之外，还带来了玄戒O100，一款大模型专用的AI加速芯片，更是全球首款6nm 3D晶圆级堆叠的AI加速芯片。 玄戒O100通过先进的3D堆叠工艺，实现了1.22TB/s的超高带宽，这一速度是目前主流旗舰手机的16倍之多，可以让移动端设备的AI性能实现质的突破。玄戒O100与玄戒O3是AI终端的“最佳CP”，最高可以实现本地AI推理速度高达330Tokens/s。 8月24日消息，据媒体报道，字节跳动日前对旗下的办公AI产品完成了一轮团队整合。
二 | TRAE、扣子（Coze）团队将整体并入豆包体系，其中TRAE Work、扣子将与豆包在工作场景的产品能力进行整合；TRAE IDE及CLI将作为豆包品牌下的编程产品线持续发展。调整后，以上产品和运营团队向豆包产品负责人赵祺汇报。 传统计算架构下，计算单元与存储单元物理分离，数据必须在两者之间反复搬运。
三 | 据报道，TRAE与扣子原隶属于字节跳动产品研发和工程架构部。但内存数据通路受限于物理引脚数量，遇到了增长瓶颈。 当AI算力以指数级增长时，内存访问速度与算力之间已经严重脱节，成为性能的关键阻碍，业界称之为“内存墙”。TRAE最初定位为AI编程产品，扣子定位为AI智能体开发平台，后续在不同的Agent方向都有一些探索。玄戒O100，则是小米“推倒内存墙”的破局之法。 针对此次调整，字节方面回应称，此次调整旨在更好地协同产品和技术资源，为用户提供更优质的AI工作体验，现有用户权益不会受到影响。 区别于以往晶圆→切割为裸片（Die）→逐片封装互联的方式，玄戒O100采用先进的Wafer on Wafer封装技术，也就是将多片完整的晶圆直接高精度对准与键合，继而再切割成独立的3D芯片。 这彻底摆脱了传统引脚数量对带宽的物理限制，将数据通路从“平面走线”变为“垂直穿透”，实现真正的近存计算（Near-Memory Computing）。 此次调整后，字节也进一步明确了豆包的AI主干业务定位，将AI办公类产品的重心集中到豆包。
四 | 了解大体逻辑后，我们看看玄戒O100到底如何做的。
五 | 值得注意的是，豆包最快将于本周内推出独立的AI办公产品“豆包工作”，作为字节面向AI办公场景的统一产品及品牌。 放眼行业竞品，阿里已于8月初推出AI智能体办公产品千问办公，该项目由钉钉新任CEO陈宇森牵头，也是阿里面向Agent办公市场打出的一款拳头产品。 另一边，腾讯办公智能体WorkBuddy用户规模正高速增长。在腾讯内部，WorkBuddy 被寄予厚望，被视作继QQ、微信之后，有望诞生的第三款现象级产品。首先将两层AI专用高速DRAM晶圆与一层高性能NPU晶圆垂直堆叠，然后在垂直方向“钻隧道”让数据可以高速流转。 所以，只要隧道越多，也就可以实现越高的带宽。
六 | 易观分析7月20日发布的《2026年Q2中国办公智能体平台市场洞察报告》显示，6月腾讯WorkBuddy国内PC端原生AI办公智能体单月访问量突破2000万，位居行业第一，访问总量已经超过第二名、第三名产品之和。
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。为此，玄戒O100采用了先进的Hybrid Bonding混合键合工艺，摒弃了传统微凸点（Micro Bump）结构，直接将物理通路的间隔缩短至1.4μm，让数据通路密度大幅提升。
为了进一步缩短DRAM与NPU计算层的物理距离，玄戒O100还采用了 Face to Face（简称F2F）金属层直连结构。 简单来说，每一层晶圆内部，其实底部是逻辑晶体管，上层有密布多层的金属走线层。F2F，就是让DRAM与NPU的金属走线“面面相对”，如此可以实现更短的物理互联距离，实现更快的信号传输。 当然，这说起来简单，在6nm如此高工艺节点下，要解决散热、电磁干扰等诸多难题，玄戒团队逐一攻坚，实现最终量产，并申请了15项专利，其中已获批4项发明专利。
与此同时，玄戒O100配备了14颗高算力NPU，通过玄戒高带宽矩阵总线，让数据可以在NPU与内存、与其他NPU核心之间等高速流转。
创新的矩阵总线支持拓扑动态切换，Prefill阶段采用环形拓扑，数据逐核流转、顺序同步；Decode阶段切换为广播拓扑，所有结果统一汇聚到指定核心。总线控制上的灵活拓扑，让片上计算资源得以充分应用。
最终，玄戒O100的带宽达到了惊人的1.22TB/s。大家对这个数字可能没什么概念，以目前主流旗舰手机LPDDR5X内存作为对比，它的带宽76.8GB/s，而玄戒O100是其16倍之多，彻底释放端侧AI性能。
为了验证玄戒O100的高带宽表现，小米工程师还做了一款原型机，搭载玄戒O3和O100，双芯协同计算。小米还引入了风冷主动散热，充分发挥芯片的全部性能。
八 | 配合Xiaomi MiMo端侧模型，实现了超高速端侧推理性能。
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