北京
來源：市場資訊
（來源：澎湃新聞）
“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布會上，理想汽車董事長兼CEO李想正式發布了馬赫M100芯片。他高舉芯片向現場觀眾開玩笑說，“給我拍張照片吧，要不然網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。”
車企下場造芯已經不是新鮮事，但都會遭到“不務正業”的拷問。面對外界質疑，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。
“全球首款數據流AI芯片”
謝炎介紹，馬赫M100采用5nm工藝、單顆算力1280TOPS，因為是全球首款數據流AI芯片，該款產品沒有任何現成IP可以參考，馬赫100芯片的論文還入選了計算機體系結構領域的頂級學術會議ISCA 2026工業分區，同期入選的還有谷歌、美光、Meta等頭部科技企業。
“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，不同于傳統的馮·諾依曼架構，數據流架構回歸計算本質，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CPU架構中，廚房里有一個“總廚”來統一指揮、分配任務，這種方式在人數不多時運行良好，但當廚房規模擴大，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，但本質上仍然是指令驅動的，每組之間的資源不能靈活共享。
而數據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”（數據）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，這種方式在計算規模巨大時尤其高效。
研發節奏上，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，2026年將隨新一代L9 Livis車型全系標配裝車。不同于不少企業流片即官宣造勢，理想完成全車規驗證、全車型適配后，才對外發布芯片，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，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，企業投入的資金就會白花，這也是他最不想看到的結局，“做一顆芯片和做一顆領先的芯片，難度是不一樣的”。
近年，國內頭部車企紛紛開啟芯片自研，造芯似乎已成行業普遍選擇。
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；第三，芯片能否穩定運行最新的模型，并可部署上車；第四，是否具備持續迭代能力，不能只研發一代芯片就止步。
“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、性能領先的芯片，必須自主把控核心的芯片設計、配套軟件開發環節。“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（版圖數據庫）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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