新芯航途芯片出货超20万颗：先有模型再定芯片，装进10款量产车
经济网 | www.ceweekly.cn本刊记者 宋杰三年前，新芯航途创始人李宗霖和Momenta CEO曹旭东，向台积电副总经理陈平描述一个想法——让AI大模型反过来决定芯片该怎么设计。陈平当时的直觉是：这像科幻片。三年后的2026年10月29日，苏州。陈平看到一排已经量产的车——从30万元级的旗舰，到10万元级的
本刊记者 宋杰
三年前，新芯航途创始人李宗霖与Momenta CEO曹旭东找到台积电副总经理陈平，讲了一个设想：让AI大模型反过来决定芯片怎么设计。陈平听完的第一反应是，这听着像科幻片。
三年后的
到了2026年10月29日，地点在苏州。陈平眼前摆着一排已经量产的车，30万元级的旗舰车型和10万元级的家用车都有，用的竟是同一颗芯片。他连说“难以相信”。
这颗芯片叫
X7
Ultra
，来自一家
新芯航途（XHEART）2023年才成立。到10月底，这家公司的出货量已超过20万颗，芯片进入10款量产车，另外还有40多款定点车型。
。
芯片藏在车里，车主既看不见也摸不着，可一辆车够不够“聪明”，恰恰由它决定。这一回，造芯片的路数是反着走的。
顺序调了个头：模型在前，芯片在后
以往几十年，芯片行业的做法是先造出芯片，再让软件去“迁就”它。芯片相当于汽车的“大脑”，AI模型则是这个大脑里存的“驾驶经验”。老办法的毛病在于，这颗“大脑”依照通用标准打造，纸面参数越标越高，真装进车里，车却未必更聪明。
新芯航途
李宗霖是这家公司的CEO，他的说法很直白：早先的智能驾驶由几个“小模型”拼成，一个看路，一个做预判，一个管规划。信息在这些小模型间递来递去，转一道手就损耗一点；小模型的天花板，说到底取决于设计它的工程师能想到多远。
到了今天，
AI如今已经是一个“大模型”，可以从海量驾驶数据中自己学经验。李宗霖抛出一个挺朴素的问题：究竟要一颗什么样的芯片，才能把这个“大模型”装进去、用起来？答案要从现实需求倒着推。
Momenta要的是芯片能支撑规模化L4——不是几千台车做试跑，而是百万台、千万台车在全国乃至全球跑起来。曹旭东算过一笔账：要解决数百万个长尾场景，得有1000亿公里真实数据，模型参数至少10B，大概率要到100B（千亿级）。
但通用车规芯片面前横着一道“不可能三角”：功耗、车规可靠性、成本，这三样没法同时拿下。
整车厂对这一点体会得同样真切。
上汽集团副总裁、总工程师祖似杰讲得更干脆：车规级芯片该是“六边形战士”，能算、省电、车规安全、可迭代、便宜，还得十年不掉链子。
“拿通用芯片硬做L4，等于在车里塞一台巨大的GPU服务器，电不够、散热扛不住、车规也过不了。”曹旭东说。要是硬压功耗和成本，模型就只能缩到几个B，根本到不了L4。
那剩下的路只有一条：让模型的需求，在芯片设计的阶段就进场。
在苏州的
X7 Ultra芯片发布会现场
，
Jack Dongarra的说法是，算法、软件与芯片团队在设计定型前就紧密协作，对面向大模型的研发而言更为行之有效。
这套
这套“反着来”的打法，最后落在几个数字上。
最直观的一个：拿真实量产车的AI模型去测，X7 Ultra把大模型“压缩”进芯片后，输出几乎不失真，和原始高精度版本相似度超过99.99%。
另外三个数字也实在：芯片的计算能力几乎全部用上了，利用率做到98.7%；数据在芯片里不再“堵车”，带宽消耗比行业旗舰降了80%；
相同功耗下
，能干的活翻了一倍。
从
L4到物理AI，“有人找上门来要下一代方案”
前不久，上汽集团官宣与新芯航途（XHEART）达成深度技术合作，围绕700 TOPS大模型算力芯片开展模型适配与整车应用协同，共同推进高阶智驾技术落地。
上汽的
ID.ERA 9X打头阵。
上汽集团总裁贾健旭表示：“看到上汽品牌的车跑在路上，用的是Momenta的技术，既有中国的软件，也有中国的芯片，心里感到很自豪。”
不只是上汽。
新芯航途与
Momenta跑通了产业链：
从
从X7 Ultra芯片出发，Momenta搭建世界模型R7 Ultra，参数规模扩大5到10倍、安全性能同步提升5到10倍以上，推演万物能力开始涌现。
台积电投了关键一票。公司副总经理陈平表示，台积电已为X7 Ultra提供工艺制程支持，
L3/L4需要3000 TOPS、4000 TOPS算力，“非用5纳米、3纳米不可。我们的工艺已经准备好了。”
产业资本也抱团支持。
长鑫科技、雷诺、50亿元。下游汽车客户与产业协同方都在其中：芯片和DDR内存配合起来，让“算”与“存取”同时得到优化。带宽瓶颈的另一半答案，正落在这里。
李宗霖表示，算力和访存带宽得一起大幅往上走，才撑得住将来规模更大的模型。他说X9会盯着下一代世界模型的需求，接着做软硬件协同设计，并透露这颗芯片已在推进中：大模型算力目标3000 TOPS，单芯片带宽700GB/s，2027年推出。
3000 TOPS这个算力目标，指向的正是L4级驾驶——新芯航途和Momenta都在往这个方向赶。
Momenta的数据积累速度快过行业预期：量产规模已突破140万台，累计里程200亿公里。头一个10万台花了24个月，最近一个10万台用了不到一个月。
曹旭东的判断是，
智驾摩尔定律在过去四年（
2022-2026
年
）基本保持每两年提升
10倍
，
“
有了大模型芯片，未来两年车端模型规模有望增长
10-100倍，模型能力或能超过人类老司机里的老司机。
”
在他看来，智驾摩尔定律会提速到每年10倍；2028年更高等级的自动驾驶L4将出现拐点，2030年L4有望规模化落地。
更大的想象空间也在打开。曹旭东说，机器人和物理
AI同样被“通用芯片不可能三角”卡住，已经有人找上门来谈下一代方案，“
由大模型定义的芯片，同样能帮机器人和更多物理
AI产品实现突破。
”
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