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理想造芯,不為炫技!李想親述:只為讓AI在物理世界真正跑起來

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理想汽車自研芯片馬赫M100已到量產(chǎn)裝車前夜。



李想公開M100芯片真容

李想說,理想自研芯片并不是為了證明“自己也能做”,也不是為了追逐概念,而是為了讓AI能在物理世界真正運(yùn)行起來。

按照他的說法,理想想做的是芯片、操作系統(tǒng)、大模型、硬件和云服務(wù)的全鏈條設(shè)計(jì),而不是只在某一個(gè)環(huán)節(jié)做到領(lǐng)先。

李想還提到,拼單項(xiàng)冠軍的時(shí)代已經(jīng)過去,AI時(shí)代比拼的是系統(tǒng)化能力,是芯片架構(gòu)、操作系統(tǒng)、模型、編譯器、硬件設(shè)計(jì)和生產(chǎn)工藝的聯(lián)合設(shè)計(jì)能力。

這也解釋了馬赫M100為什么會(huì)被放在全新一代理想L9 Livis上作為核心賣點(diǎn)。



M100芯片外觀

不過,相比一顆芯片本身,外界更關(guān)心的是:在車市競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈、價(jià)格戰(zhàn)持續(xù)加深、理想自身也經(jīng)歷產(chǎn)品節(jié)奏調(diào)整的背景下,為什么還要把自研芯片這種高投入、長(zhǎng)周期、強(qiáng)不確定性的項(xiàng)目推到臺(tái)前?

但從理想方面對(duì)外公開的信息來看,理想內(nèi)部并沒有把“芯片做出來”視為終點(diǎn)。

理想汽車CTO謝炎曾公開透露,馬赫M100在北京車展前夕的業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成度只有約60%,真正的成功要看搭載這顆芯片的新一代L9能否在輔助駕駛、整車體驗(yàn)和市場(chǎng)表現(xiàn)上同時(shí)被驗(yàn)證。

換句話說,馬赫M100的目標(biāo)是“理想能不能通過自研芯片,把AI能力變成用戶愿意買單的產(chǎn)品體驗(yàn)”。

公開信息顯示,即將在本周五也就是5月15日發(fā)布的全新L9 Livis將搭載兩顆馬赫M100,芯片采用臺(tái)積電N5A工藝,單顆算力1280TOPS,雙芯總算力2560TOPS。



M100與Thor U規(guī)格對(duì)比

對(duì)此,理想方面稱這是運(yùn)行VLA大模型時(shí)的“有效算力”,單顆馬赫M100的有效算力約為英偉達(dá)Thor U的3倍,雙芯組合約為Thor U的5-6倍。



M100與Thor U跑UniAD效率對(duì)比

不過,馬赫M100最有話題度的地方還是理想選擇了一條相對(duì)少見的技術(shù)路線:數(shù)據(jù)流架構(gòu)。

在傳統(tǒng)理解里,車企自研芯片往往有兩種路徑:一種是做更強(qiáng)的通用計(jì)算平臺(tái),盡量接近英偉達(dá)這類成熟供應(yīng)商;另一種是做高度定制的專用加速器,用更低成本跑特定任務(wù)。

理想的選擇介于兩者之間。馬赫M100試圖用數(shù)據(jù)流架構(gòu)提升AI推理效率,同時(shí)保留對(duì)不同模型和任務(wù)的適配能力。

這套路線的核心,是減少傳統(tǒng)架構(gòu)中大量“搬數(shù)據(jù)”的損耗。



M100時(shí)空調(diào)度器子圖映射和張量流

如果換成更容易理解的說法,傳統(tǒng)GPU更像一個(gè)大型倉儲(chǔ)系統(tǒng),計(jì)算單元需要不斷去全局內(nèi)存和緩存里取數(shù)據(jù)、放數(shù)據(jù)。

而理想希望馬赫M100更像一條被提前規(guī)劃好的流水線,數(shù)據(jù)按照編譯器安排好的路線流到該去的計(jì)算單元,減少中間等待和反復(fù)搬運(yùn)。

“數(shù)據(jù)流架構(gòu)+編譯器協(xié)同”被視為馬赫M100區(qū)別于傳統(tǒng)GPU路線的關(guān)鍵。

針對(duì)這一特點(diǎn),理想汽車CTO謝炎在近期也做了公開闡述。

他并不把馬赫M100定義為一顆單純服務(wù)于輔助駕駛的芯片,而稱其為AI推理芯片。

按照他的說法,理想未來希望把輔助駕駛、座艙AI、底盤控制乃至機(jī)器人業(yè)務(wù)里的AI計(jì)算盡可能集中到同一個(gè)體系中,而不是在車上分散布置多個(gè)小計(jì)算單元。



M100芯片架構(gòu)

據(jù)悉,這背后有兩個(gè)現(xiàn)實(shí)考量。

第一,車端AI的計(jì)算量會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。理想下一代自動(dòng)駕駛架構(gòu)MindVLA-o1引入3DViT、世界模型、多模態(tài)推理和統(tǒng)一行為生成等能力,對(duì)車端推理算力提出更高要求;

第二,理想想降低對(duì)外部芯片供應(yīng)節(jié)奏的依賴。畢竟,外購高端芯片成本較高,自研如果能實(shí)現(xiàn)性能和成本優(yōu)勢(shì),就能在大規(guī)模裝車后攤薄研發(fā)投入,并帶來持續(xù)的單車成本收益。

不過,馬赫M100的風(fēng)險(xiǎn)也同樣清晰。數(shù)據(jù)流架構(gòu)把部分復(fù)雜度從硬件轉(zhuǎn)移到了軟件、編譯器和工具鏈上。

理想汽車方面表示,馬赫M100第一版模型從更新到完成車端適配曾花了兩個(gè)月,后來縮短到不到一周,未來目標(biāo)是一天內(nèi)完成適配。

也就是說,馬赫M100的性能不能只看紙面參數(shù),它最終取決于理想能否持續(xù)把模型、編譯器、操作系統(tǒng)和芯片做成一個(gè)穩(wěn)定、高效、可迭代的閉環(huán)。

理想自研芯片的歷史線并不長(zhǎng),但節(jié)奏很明確,公開資料顯示,理想在2022年啟動(dòng)自研芯片項(xiàng)目,到目前也不過4年。

同時(shí),馬赫M100也并不是由一個(gè)外界想象中動(dòng)輒數(shù)百上千人的龐大芯片團(tuán)隊(duì)做出來的。CTO謝炎加入理想時(shí),芯片團(tuán)隊(duì)只有兩名員工,不到一個(gè)月后只剩一人,項(xiàng)目早期相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間里,團(tuán)隊(duì)規(guī)模也只有二三十人。

目前,理想芯片團(tuán)隊(duì)約 200 人,仍小于行業(yè)里常見的完整芯片團(tuán)隊(duì)規(guī)模。

從芯片定義的角度來看,理想一開始沒有選擇“先做小芯片練手”,理想要解決的核心問題,是車端AI推理計(jì)算。因此,馬赫M100從立項(xiàng)開始就瞄準(zhǔn)高算力、高效率和量產(chǎn)可用,而不是做一個(gè)低風(fēng)險(xiǎn)的試驗(yàn)項(xiàng)目。

這聽起來激進(jìn),但放在理想的產(chǎn)品邏輯里并不難理解。

理想過去最強(qiáng)的能力是把家庭用戶需求做成明確產(chǎn)品標(biāo)簽:空間、舒適、續(xù)航、座艙體驗(yàn),這些都更偏“可感知配置”。

但到了AI時(shí)代,產(chǎn)品差異化越來越依賴底層系統(tǒng)能力。



M100芯片主板設(shè)計(jì)

李想曾在年初為L(zhǎng)9 Livis預(yù)熱時(shí)說過,要把馬赫M100放進(jìn)“眼睛、模型、芯片、操作系統(tǒng)”組成的完整技術(shù)棧里。

因此,馬赫M100不是一個(gè)孤立的硬件項(xiàng)目,而是理想從“配置定義產(chǎn)品”走向“系統(tǒng)定義體驗(yàn)”的關(guān)鍵拼圖。

它要支撐的不只是城區(qū)輔助駕駛,還包括車內(nèi)多模態(tài)交互、主動(dòng)服務(wù)、底盤和整車控制,以及更遠(yuǎn)期的機(jī)器人相關(guān)業(yè)務(wù)。

對(duì)此,謝炎也提到,馬赫M100不是ASIC意義上的單一用途芯片,而是可編程的處理單元,目標(biāo)是適配持續(xù)變化的AI算法。

定義好了芯片目標(biāo),成本同樣是想繞不開的一筆賬。

理想方面表示,高端車型使用外部高算力芯片的成本不低,單車可能需要1600-2000美元(約合人民幣1.1-1.4萬元),未來還可能上升。

如果自研芯片能把采購成本降一半,同時(shí)支撐兩到三年的車型周期,就有機(jī)會(huì)覆蓋研發(fā)團(tuán)隊(duì)投入。這一點(diǎn)在理想汽車2025年三季度財(cái)報(bào)電話會(huì)也有所提及。

當(dāng)然,外界對(duì)車企自研芯片的質(zhì)疑也合理。

畢竟芯片不是只有架構(gòu)設(shè)計(jì),還涉及流片、驗(yàn)證、車規(guī)可靠性、供應(yīng)鏈、軟件生態(tài)和長(zhǎng)期迭代。



理想L9 Livis

馬赫M100雖然已經(jīng)點(diǎn)亮并完成測(cè)試,但芯片上車只是開始,真正檢驗(yàn)要等到新車交付后,看輔助駕駛能力、整車體驗(yàn)和商業(yè)表現(xiàn)能否形成正循環(huán)。

但從芯片定義到成本核算再到實(shí)際裝車,這一套流程跑下來本身也是理想自研芯片最關(guān)鍵的行業(yè)意義。

自研芯片并非簡(jiǎn)單的“國產(chǎn)替代”,也不是單純的“供應(yīng)鏈降本”,而是車企是否有能力掌握 AI 時(shí)代的核心技術(shù)節(jié)奏。

蘋果、特斯拉給行業(yè)提供過類似參照——當(dāng)軟件、芯片、操作系統(tǒng)和終端體驗(yàn)被同一家公司統(tǒng)籌,產(chǎn)品迭代效率可能會(huì)發(fā)生變化。但這條路也意味著更高的組織成本和更長(zhǎng)的驗(yàn)證周期。

其實(shí),馬赫M100的技術(shù)路線有新意,參數(shù)也足夠抓眼球,但真正的說服力不在發(fā)布會(huì),而在用戶每天使用時(shí)能不能感受到更快響應(yīng)、更穩(wěn)定能力和更自然的車內(nèi)AI體驗(yàn)。

AI時(shí)代的車企,是否必須掌握自己的核心算力?馬赫M100給出了理想的答案。

但這個(gè)答案是否成立,還要由全新L9 Livis的實(shí)際表現(xiàn)、后續(xù)車型搭載規(guī)模,以及第二代、第三代芯片的持續(xù)迭代來驗(yàn)證。

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