報道稱，理想汽車的芯片雄心從輔助駕駛延伸至數據中心
我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。理想汽車正在探索自主研發的雲端推理芯片，利用其輔助駕駛芯片現有的數據流架構。該項目仍處於早期階段，旨在分流目前由 GPU 處理的推理工作負載。雖然在技術上可行，但挑戰包括處理動態模型更新和確保成本競爭力。關鍵人員已發生變動，儘管其對項目的影響尚不明確。此舉與蔚來和小鵬等行業同行在 AI 芯片設計方面追求垂直整合的趨勢一致
2026 年 7 月，理想汽車在世界人工智能大會上展示了一塊搭載其自研芯片的主板。圖片來源：理想汽車
- 理想汽車正在探索自研雲端推理芯片，該項目仍處於早期階段。
- 雲端推理芯片可以承擔部分目前由 GPU 運行的推理工作負載。
據當地媒體 LatePost 今日報道，理想汽車（NASDAQ: LI）正在探索自研雲端推理芯片。
報道援引多位消息人士的話稱，該芯片將採用與其輔助駕駛芯片相同的數據流架構，目前該項目仍處於早期階段。
報道指出，人工智能數據中心通常使用 GPU 進行模型訓練和推理，儘管有些數據中心也部署了專用的雲端推理芯片。
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一位芯片行業人士告訴 LatePost，雲端推理芯片可以承擔部分目前由 GPU 運行的推理工作負載。
這些工作負載包括輔助駕駛模型的數據處理、測試和模擬，以及大型語言模型的請求處理。涉及參數更新的訓練步驟仍然需要訓練芯片。
業內人士向該媒體表示，將數據流架構從車端延伸至雲端在技術上是可行的。
其中一條路徑是複用車輛端 NPU（人工智能處理器）的計算設計，將多個 AI 計算裸片封裝在一起。通過添加高帶寬內存和高速互連技術，便有可能構建出更大規模的推理芯片。
這將使車端和雲端能夠共享部分設計和軟件工具，從而分攤研發成本。
但云端芯片並非僅僅是車端芯片的放大版。在車端，模型、傳感器輸入和操作節奏相對固定，主要目標是低功耗、低延遲和執行穩定。
相比之下，雲端需要同時處理更多模型，模型更新速度更快，且輸入長度和併發請求的波動更大。
它還涉及高帶寬內存、多芯片互連、動態批處理和集羣調度。
該人士表示，單顆芯片達到一定的性能目標並不是最難的部分——真正的難點在於使整體推理成本具有競爭力。
能否將通過車端延伸至雲端的數據流架構轉化為成本優勢，取決於模型適配能力和系統運行效率。
LatePost 稱，SambaNova、Groq 和 Tenstorrent 等公司也在探索數據流架構。
SambaNova 和 Groq 的核心團隊分別來自斯坦福大學和谷歌的 TPU（張量處理單元）項目，而 Tenstorrent 則由吉姆·凱勒（Jim Keller）領導，他此前曾負責特斯拉的自動駕駛芯片工作。
與 GPU 相比，數據流架構在模型通用性、軟件生態系統和大規模部署方面仍需證明自己。
LatePost 通過多方渠道證實，隨着雲端項目的推進，理想汽車芯片軟件研發負責人金一華以及芯片前端設計組負責人之一戴傑已離職。
兩人此前均向算力單元負責人羅敏彙報，羅敏則向集團首席技術官謝炎彙報。
目前尚不清楚人員變動是否會影響雲端推理芯片項目的進展。
5 月 12 日，理想汽車正式發佈了其自研的 Mach M100 輔助駕駛芯片，該芯片採用 5 納米車規級工藝製造，單顆芯片算力達 1,280 TOPS。
該芯片目前已在全新的理想 L9、L8 和 L6 車型中量產，雙芯片版本可提供合計 2,560 TOPS 的算力。
理想汽車創始人、董事長兼首席執行官李想曾表示，自研芯片並非為了證明技術能力，而是為了讓 AI 在物理世界中真正發揮作用。
7 月 13 日，理想汽車註冊了一家新公司——信創智合（上海）科技有限公司，其經營範圍包括集成電路芯片設計。
這可能表明該公司正考慮像同行蔚來（NYSE: NIO）那樣，獨立運營其半導體業務。
蔚處於 2025 年 6 月成立了芯片子公司欣智科技（Shenji），此後該公司以約 82.7 億元的投後估值籌集了近 30 億元人民幣（4.42 億美元）。
小鵬汽車（NYSE: XPEV）也已將其自研的圖靈輔助駕駛芯片裝入旗下車輛。
摩根士丹利稱，蔚來憑藉芯片部門的人工智能舉措，超越了燒錢電動車企業的標籤
摩根士丹利表示，欣智科技在 2026 年世界人工智能大會上的亮相，使蔚來的股票敍事向垂直整合的人工智能芯片平台又邁進了一步。
（1 美元 = 6.7878 元人民幣）