01、大模型，如何定义芯片？

10月29日，在中国芯片企业聚集的城市——苏州，新芯航途（XHEART）的发布会舞台上，Momenta CEO曹旭东讲了一件事，让在场的人感到意外。

他说，Momenta内部有一个判断，形成于2022年底。那时候ChatGPT刚刚破圈，大多数人还在讨论它能不能写诗、能不能通过考试。Momenta团队思考的却是另一件事：如果大模型真的能理解世界，自动驾驶需要为它准备什么样的芯片？

这个想法和判断当时听起来近乎超前。如今，它正一步一步变成现实。

这就是“大模型芯片”，它不是一个泛泛意义上的“算力更强的芯片”，而是一个有明确设计起点的东西：芯片设计不再是从“能提供多少算力”出发，而是从“模型真正需要什么”出发。

新芯航途CEO李宗霖指出，芯片设计必须回答三个问题：纸面算力能不能在真实量产模型里释放？今天设计的芯片能不能跟上明天模型演进？车规约束下，能耗能不能控制在整车可接受范围？

为此，过去“先做芯片、再让模型适配”的方式已经行不通，必须从真实的大模型需求出发，重新思考计算、存储和数据流动如何组织，让芯片资源真正用在模型需要的地方。

李宗霖抛出了这样一个观点：“让大模型定义芯片，让芯片承载大模型的下一次进化。”

新芯航途成立于2023年12月，总部位于苏州，是一家专注大模型芯片研发的公司。董事长李俊为Momenta芯片前负责人，Momenta创始团队成员曹旭东、夏炎通过控股股东间接持股。新芯航途CEO

如今，大模型芯片的市场空间正在逐步扩大，根据QYResearch的统计，2025年全球大模型AI加速芯片市场销售额为517.4亿美元，预计2032年达到1654亿美元，年复合增长率18%。当市场扩大，真正从模型需求出发定义芯片的玩家，刚刚开始。目前行业主要有几条路径同时在推进：一条是像蔚小理等新势力正在加大自研，部分产品已经进入量产兑现期；另一条是Momenta联合新芯航途，双方提供了一个算法定义芯片、芯片托住大模型的典型样本。

市面上常见的路径是先做芯片，再做模型适配。但新芯航途一开始就选了一条更难走的路——大模型定义芯片。从第一个提出该理念再到实现量产上车，新芯航途走到了行业前列。

回忆造芯过程时，李宗霖难掩激动。2023年底公司成立，2026年芯片已经量产上车，从公司成立、流片到量产只用了两年。更具体一点地说，首颗X7芯片回片后，不到24小时完成点亮；第17天，芯片、底层软件与智驾模型就实现了整车闭环，并在真实道路上完成测试。

这个速度并不常见。要知道，车规芯片从立项、流片、验证到量产上车，通常需要三到四年甚至更久；而新芯航途在两年内跑完了从芯片定义到量产交付的全流程。

先理解大模型，再设计成芯片，新芯航途推出的芯片X7 Ultra就是最新的技术成果。通过架构与工具链协同创新，X7 Ultra支持可部署模型参数量实现10倍提升，让更强的模型能力走进量产汽车。基于量产智驾大模型实测，该芯片拥有700TOPS大模型算力，NPU计算利用率能达到98.7%，在模型性能相当的条件下，内存带宽消耗较行业旗舰产品下降80%，能效提升100%，可部署模型参数量提升10倍。

截至10月29日，X7系列芯片已量产8个月，累计出货超过20万颗，搭载10款量产车型，获得超过40款车型订单。

02、走向规模化L4的关键一步

为什么要做“大模型芯片”？

问题不在“算力不够快”，而是通用芯片目前已经“跟不上了”。当前智驾的小模型已经触碰到了能力天花板，很多从业者把它称之为“跷跷板效应”，哪怕模型优化了一处，另一处就可能会退步。

如果，模型要继续获取更强的感知、预测和规划能力，只能做大。但更大的模型，通用芯片接不住。曹旭东把这一困境概括为“不可能三角”——功耗、车规可靠性、成本，三者无法同时满足。他进一步解释道：如果用通用芯片硬撑大模型，相当于在车上放一台巨大的GPU服务器，车端承受不了这样的功耗，可靠性也很难满足车规要求，成本同样过高。反过来，如果一味压低功耗、成本和可靠性，又很难把模型做到千亿参数，也就很难实现规模化L4，更谈不上达到人类驾驶十倍、百倍的安全性。

所以，行业需要一款从大模型需求出发设计的专用芯片，这也是曹旭东首次公开分享Momenta的第三个洞察。

大模型芯片是先进智驾能力走向规模量产的关键支撑。曹旭东认为，大模型定义的芯片相比通用芯片，性能能够提升10倍。按照Momenta的判断与估算，支撑规模化L4，模型需要的是百亿甚至千亿参数，模型规模可能达到10B—100B。如何在车端成本、功耗和可靠性约束下承载这样的模型，要求双方从模型需求出发，协同设计芯片。

这颗芯片带来的改变，体现在了Momenta即将发布的R7 Ultra世界模型上。R7 Ultra世界模型把“大模型定义芯片”落到了具体体验上，依托X7 Ultra芯片的底层支撑，其参数规模扩大到了原来的5-10倍，安全性能也提升了5-10倍以上。模型更强之后，对物理世界变化的推演能力也会更强，在多把掉头、会车博弈、倒车让行、极限泊车等复杂场景中，R7 Ultra都能展现出比肩甚至超越人类老司机的能力。

曹旭东判断，大模型芯片正在加速智驾摩尔定律的进程。2022年到2026年，智驾能力大致每两年提升10倍；在大模型芯片推动下，这一速度有望加速到每年10倍。到2028年底，行业头部企业有机会超越人类驾驶水平，甚至达到人类驾驶10倍的安全性，更进一步，到2030年，安全性有望进一步提升到100倍甚至更高。 

“L3和L4有望于2028年迎来重要引爆点，并在2030年走向规模化落地。”曹旭东进一步指出。

在这一节点到来之前，Momenta与新芯航途已经做好了准备。面向下一代更大规模的模型，新芯航途还公布了下一代芯片X9的研发目标：支持端侧模型规模扩大100倍，算力将达到3000TOPS，单芯片内存带宽700GB/s，计划2027年推出。

大模型芯片正在改变汽车行业，它底层的架构也为向机器人等场景延伸留出了空间。曹旭东在现场提到一个细节：最近已有不少机器人领域的企业主动找到他们，期待新芯航途下一代芯片。原因很直接——现有通用芯片已经很难满足机器人在端侧运行大模型时对算力、带宽和功耗的要求。

大模型定义的芯片，也有望帮助机器人以及更多物理AI产品取得突破。未来，Momenta与新芯航途的目标，是把更强的模型装进汽车、机器人以及更多物理AI产品中，让“大模型定义芯片”的路线从智驾扩展到更广阔的领域。