“理想汽車推崇構建垂直整合的競爭力。在這個時代,如果沒有自研芯片、只自研模型,一旦遇到需要芯片和模型聯(lián)合設計才能破解的問題時,我們就失去了機會,特別是一些重大創(chuàng)新機遇。”6月16日,理想汽車CTO謝炎在接受澎湃新聞采訪時表示。
在15日的理想汽車軟件與具身智能發(fā)布會上,理想汽車董事長兼CEO李想正式發(fā)布了馬赫M100芯片。他高舉芯片向現(xiàn)場觀眾開玩笑說,“給我拍張照片吧,要不然網(wǎng)上留下的都是我舉桌子的。這張照片旁邊最好標上全世界性能最強的AI芯片。”
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車企下場造芯已經(jīng)不是新鮮事,但都會遭到“不務正業(yè)”的拷問。面對外界質(zhì)疑,李想表示,自研芯片不是為了證明技術能力,也并不是燒錢跟風,而是要解決現(xiàn)實問題:讓AI在物理世界能真正跑起來、解決當前供應商技術無法攻克的難題。
“全球首款數(shù)據(jù)流AI芯片”
謝炎介紹,馬赫M100采用5nm工藝、單顆算力1280TOPS,因為是全球首款數(shù)據(jù)流AI芯片,該款產(chǎn)品沒有任何現(xiàn)成IP可以參考,馬赫100芯片的論文還入選了計算機體系結(jié)構領域的頂級學術會議ISCA 2026工業(yè)分區(qū),同期入選的還有谷歌、美光、Meta等頭部科技企業(yè)。
“它不只是一顆更快的芯片,它是用完全不同的思路造出來一棟完全不同的房子。”謝炎說,不同于傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構,數(shù)據(jù)流架構回歸計算本質(zhì),拿掉了馮·諾依曼架構為適應人類編程而引入的“翻譯層”,讓晶體管利用率大幅提升。
以廚房的場景來類比,傳統(tǒng)CPU架構中,廚房里有一個“總廚”來統(tǒng)一指揮、分配任務,這種方式在人數(shù)不多時運行良好,但當廚房規(guī)模擴大,總廚就會成為瓶頸。有人空閑等指令,有人忙碌但等不到資源分配,整體效率被中心化的調(diào)度所限制。GPU架構的改進,是把一個大總廚拆分成許多個“小廚”,每個小廚指揮一小組人工作。這種方式提升了并行度,但本質(zhì)上仍然是指令驅(qū)動的,每組之間的資源不能靈活共享。
而數(shù)據(jù)流架構的做法則是徹底取消“總廚”,讓廚房中的每個人不再等待指令,而是當自己所需的“食材”(數(shù)據(jù))到達工位時,立即開始工作,完成后直接將成果傳遞給流水線上的下一個人,這種方式在計算規(guī)模巨大時尤其高效。
研發(fā)節(jié)奏上,理想2021年敲定自研方向、2022年底立項,耗時四年完成全流程研發(fā),2026年將隨新一代L9 Livis車型全系標配裝車。不同于不少企業(yè)流片即官宣造勢,理想完成全車規(guī)驗證、全車型適配后,才對外發(fā)布芯片,從一開始就摒棄“為了自研而自研”。
“做一顆芯片和做一顆領先的芯片,難度是不一樣的”
在接受采訪時,謝炎強調(diào),自研芯片最大風險從來不是“造不出來”,而是造出來了但卻不領先,企業(yè)投入的資金就會白花,這也是他最不想看到的結(jié)局,“做一顆芯片和做一顆領先的芯片,難度是不一樣的”。
近年,國內(nèi)頭部車企紛紛開啟芯片自研,造芯似乎已成行業(yè)普遍選擇。
車企扎堆自研芯片,不僅是為了供應鏈自主可控,以及打造差異化智能化體驗。成本與長期迭代需求也是車企們的關鍵考量:隨著規(guī)模效應,自研芯片能夠大幅壓低單車算力硬件采購成本;同時,外購芯片迭代周期固定,車企只能被動等待供應商硬件升級,而自研模式則可同步推進芯片與算法迭代,延長車輛生命周期價值。
在謝炎看來,車企造芯,最終比拼的是全流程落地能力。
他提出,判斷車企自研芯片是否跑得通,有四大核心評判指標:第一,自研芯片能否全車型適配搭載,而非僅限單款小眾車型小批量上車;第二,芯片能否快速搭載上車量產(chǎn);第三,芯片能否穩(wěn)定運行最新的模型,并可部署上車;第四,是否具備持續(xù)迭代能力,不能只研發(fā)一代芯片就止步。
“做一代芯片不能說明問題,最終要做出第二代、第三代。很多公司只做了第一代,第二代就不做了。有些公司也可能買個IP就做了,也可以宣稱自研。”他補充說。
當下,芯片后端相關工序已經(jīng)頗為成熟,能夠借助外部資源推進提速,謝炎認為,想要做出能夠量產(chǎn)、性能領先的芯片,必須自主把控核心的芯片設計、配套軟件開發(fā)環(huán)節(jié)。“如果你連軟件都外包給別人的話,你不可能迭代芯片性能。” 他直言。
在謝炎看來,企業(yè)自研芯片還有待進一步縱向深挖。他說,僅做芯片設計、做出GDS2(版圖數(shù)據(jù)庫)交給晶圓廠流片還不夠。想要長期領先,還需要和封裝廠開展聯(lián)合設計,推進垂直整合,“有些技術不僅僅是貨架商品,由別人提供即可。你必須深入到封裝制造領域才能領先。我們不會停留于此,會越做越深。”
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