北京
理想馬赫 M100 背后，不只是一次自研芯片嘗試，而是一場關于成本、算力與整車智能控制權的長期布局。新勢力造芯，未必是豪賭。
作者|山竹
編輯|王蕊
新勢力砸幾十億自研芯片，怎么看都像一場不太劃算的豪賭。
近日，理想發布全新一代L9 Livis，也揭開了自研AI推理芯片馬赫M100的更多信息。
至此，蔚來神璣、小鵬圖靈，理想馬赫M100，三家頭部新勢力已經全部亮出自研芯片底牌。
外界最常見的反應都是冷嘲熱諷——年銷三四十萬輛，攤得平數十億研發費嗎？真拿自己當芯片大廠了？
這種懷疑乍看有道理。但細究起來，它多半只看到了眼前的投入，沒看到長期的成本收益和能力收益。
真正算清芯片成本、算力需求，以及軟硬件協同效率后會發現，自研芯片未必是一場“燒錢冒險”，反而可能是新勢力下一階段必須補上的關鍵拼圖。
兩條降本曲線
一談錢，大家就精神了。
很多人在算自研降本賬時，只看一顆自研芯片比外采便宜多少。這種靜態視角，忽略了一個核心變量：算力需求通脹。
智能駕駛等級越高，單車所需的推理算力也會同步攀升。
即使是在當下，自研的成本優勢已十分明顯。理想CTO謝炎曾表示，馬赫M100實現了成本減半、性能翻倍的目標，性價比遠超英偉達 Thor U。
但這只是開始。未來 3-5 年，算力需求爆炸對成本的放大效應會更加劇烈。
參考特斯拉的迭代路徑：從HW 3的144 TOPS，到AI 4的500 TOPS，再到AI 5的2000-2500 TOPS，單車算力每代就要翻 4-5 倍。
而行業數據顯示，自動駕駛芯片供應商的毛利率基本在60-80%——地平線 2025 年毛利率 64.5%，英偉達 2026 財年毛利率 72%。
這意味著，未來每多買一塊芯片，近七成的錢都進了供應商的口袋。
因此，自研省的，不僅是當下的差價，更是未來算力需求翻倍時，不必再給供應商交的那筆巨款。隨著算力需求膨脹，省下的錢會呈指數級增長。
但降本的視野如果止步于智駕域，格局還是太小了。
馬赫M100，加上星環OS的虛擬化技術，能把一顆芯片的算力“切分”給不同任務。能用算力替代獨立的 XCU 控制器，僅此一項，單車就能省下 1000 元。
由此，自研芯片的經濟賬變得清晰了：智駕域，對抗算力通脹，鎖住成本天花板；整車層，消滅硬件冗余，開辟降本新路徑。
垂直整合的性能越級
蘋果憑借A芯片+iOS+生態，定義了手機體驗天花板，特斯拉靠自研芯片+OS+FSD，掌握了智駕主導權。
它們的核心，都是“芯片-操作系統-上層應用”的三位一體整合，讓軟硬件相互定義，筑起對手抄不走的護城河。
理想的馬赫M100、星環OS與馬赫VLA智駕大模型，走的正是同一條路。這不是為了掌控而掌控，而是為了以最小代價撬動最大性能。
這種選擇，背后是非常現實的市場考量。
它不用像 10 萬級走量車型那樣追求極致成本，但必須提供業界頭部的性能體驗。如果用外采芯片+通用OS的貨架方案，就會陷入死循環：要么為了頭部性能支付過高溢價，要么在成本壓力下妥協體驗。
這兩個選項對理想來說都不可接受，這才是自研的根本動因。
破局之道，唯在深度整合。
馬赫 M100 采用專為 AI 計算優化的架構，省去了傳統 GPU 大量用于數據搬運和指令調度的無用開銷。同等工藝下，它的執行效率從行業普遍的 20%-40%，直接提升到了 50%-60%，把算力真正用在了刀刃上。
配合星環 OS 的底層資源調度和編譯器協同，又繞過了通用驅動層的效率損耗。
最終結果是：馬赫 M100 的有效算力達到了英偉達 Thor-U 的三倍。
這不是簡單造芯，而是復制蘋果的全棧整合模式，在控制成本的同時，牢牢掌握性能定義權。
這不是追逐邊界，而是在定義邊界。
回看理想造芯，從未來的算力成本守住底線，到當下的軟硬融合打破性能天花板，這是一場為通往整車智能體深水區而不得不打的硬仗。
以中廠的身份，做大廠的事情，這份在戰略定力與財務勇氣間的平衡，這種明知困難而為之的精神，本身就值得點贊。
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