新芯航途X7 Ultra标700 TOPS，地平线高管质疑算力虚高

智驾芯片的比拼，已经从算力够不够，转到了算力算得对不对。

10月29日，新芯航途发布X7 Ultra，公布700 TOPS大模型算力和98.7%的NPU计算利用率。Momenta是它的兄弟公司，参与了这颗芯片的联合定义，曹旭东把这种合作叫作“大模型定义芯片”。

发布会刚结束，地平线创始人余凯就在社交媒体上发文，说行业已经卷到了“无底线的ppt算力狂飙”，有些厂商的“标称算力甚至可以吹到6-7倍的稠密算力，号称‘等效算力’”。

地平线副总裁兼首席架构师苏箐也开了口：“以前大家吹牛还尊重一下物理极限的可达性，有基本的职业底线。现在已经完全放飞自我了。行业沦落至此，真的能长久吗？”

两人都没点X7 Ultra的名。但发言的时间和内容摆在一起，外界很容易把它跟新芯航途这场发布挂上钩。

腾讯汽车《远光灯》跟多位产业链人士聊下来，发现业内对这组数字的看法并不统一。有人觉得有虚高的嫌疑，也有人认为得看模型在量产车上的实际表现，以及整套方案的成本。

参数上的分歧之外，两家公司的业务正越走越近。一位行业人士的评价是，它们的“业务生态位太像了”。

Momenta把算法需求提前塞进芯片设计；地平线则借HSD，在征程芯片之外提供高阶辅助驾驶方案。两家都在扩大交付范围，客户能少做适配和开发，它们自己的产品也变得更难被替代。

另一边，头部车企也在补自研能力。供应商要抢的，既有同行手里的项目，也有客户打算收回内部的项目。一轮轮横向比较下来，算力似乎成了买卖双方眼里最直观的一杆标尺。

地平线高层直呼“不忍了”！他们在质疑什么？

同一颗芯片，算力数字可以不止一个。

英伟达在DRIVE AGX Thor的官方资料里，分别列出最高1000 INT8 TOPS和2000 FP4 TFLOPS。前者对应8位整数稠密运算，后者对应4位浮点稀疏运算。纸面上后者是前者的两倍，可两者的计算前提完全不同，不能因此认定同一个智驾模型部署上去，后者就跑得快一倍。

TOPS的意思是每秒万亿次运算。单位一样，数字却未必能直接比。用什么精度、要不要跳过部分零值运算、优化收益怎么算进去，都会影响最终公布的那个数。

一位芯片行业人士对腾讯汽车《远光灯》说，算力宣传越来越绕，一个原因是厂商不只在讲硬件本身，也开始把模型和硬件配合后的收益折算进去。

余凯这次质疑的，正是各家换算条件之间越拉越大的差异。

他在社交媒体上说，过去各智驾芯片公司“基本上采用同一个框架来标称智驾芯片算力”，现在一些厂商的“标称算力甚至可以吹到6-7倍的稠密算力，号称‘等效算力’”。他拿Orin-X举例：稠密算力127 TOPS，标称算力254 TOPS。

要理解这两倍的差距，得先看稀疏计算。所谓稀疏计算，可以理解为模型里有一部分数值是零，对应的运算直接跳过，把资源让给其他数值。

英伟达在介绍Ampere架构的2∶4结构化稀疏时写道，“out of every four elements, at least two must be zero”，也就是每四个元素里至少两个必须为零。满足这个条件，相关计算就能拿到更高的吞吐量。

地平线用的是带稀疏条件的标注。征程6系列官网上，560 TOPS旁边有个星号，脚注写着“Effective TOPS with 1/2 Sparsity”，即二分之一稀疏条件下的有效算力。

上述芯片行业人士解释，稀疏比例一样，不等于具体规则一样。总体上一半数值为零，和每组四个数里至少两个为零，对硬件的要求并不相同；零值排得规不规整，也会影响硬件效率。

“有人在十个权重中保留三个非零值、七个为零，甚至只保留一个非零值、其余九个为零，在硬件能够有效利用的理想条件下，都可能得到更大的等效算力数字。”上述芯片行业人士还说，这几年业内慢慢把注意力放到了怎么让数字更大上——既然跳过零值计算能增加等效吞吐量，更高的稀疏比例自然就成了做大数字的一种办法。

不过，这些条件能否落到量产车型上，还得另说。他认为，想让九成权重归零、同时智驾表现不打折，门槛很高。缺少对应的模型来支撑，光讲理想状态下的能力，这些数字能给客户多少参考，就大打折扣了。

新芯航途对700 TOPS的解释，强调的是特定智驾模型与硬件共同优化后的能力。官网把这个数字标为“Equivalent TOPS”，同时注明“仅用于智驾场景”和“量产模型实测”，并突出硬件并行与工具链优化。

这类优化有可能带来实打实的收益。工程师可以合并计算步骤，减少中间结果反复写入和读取内存，让计算单元少等一些时间。硬件的计算单元没增加，同一项任务仍然可能跑得更快。

换成客户自己的模型，这些优化还能带来多大提升？这个问题很关键。上述芯片行业人士表示，要看懂700 TOPS，得先弄清楚测试用的是哪款模型、什么精度，拿哪套方案当基准，以及怎么换算。这些条件讲清楚了，客户才能判断相关收益能不能套用到自己的方案上。

苏箐盯上的是另一个数。新芯航途对外称NPU计算利用率达到98.7%，苏箐的说法是，任何AI芯片的MAC阵列利用率，以一次inference的全部计算量为统计单位，而非某一层的计算量，从统计意义上看都不太可能超过60%，极限情况下也难摸到70%。

MAC就是乘加运算，先相乘再累加。芯片里大量并行干这类活的单元凑成MAC阵列，好比一排计算工位，数据没及时送到，或者下一步得等上一步干完，都会让一些工位空着。某一层跑得接近满负荷，不等于整个模型运行时都能维持同样的利用率。

苏箐的判断是，按完整一次模型推理来统计，MAC利用率能做到50%-60%已经算优秀设计。他写道，“宣称自己达9x%的利用率，我不能说你是在撒谎（因为某个特定层是可能达到的），但肯定是没有把真实情况告知大众。”

腾讯汽车《远光灯》接触的多位产业链人士，分歧其实落在两个点上。觉得数字虚高的一方，在意的是背后的换算有没有交代清楚；主张看量产效果的一方，更关心这套组合最终好不好用、价格值不值。

算力数字一路狂飙：供应商要订单，车企要卖点

智驾行业比拼TOPS，已经持续数年。

最早，车企比的是装了几颗英伟达芯片；后来，比谁先用上下一代产品；自研芯片陆续上车后，又改成比谁的一颗能顶别人几颗。

2022年发布的理想L9采用两颗英伟达Orin-X芯片，公布508 TOPS算力。同年上市的小鹏G9，650X 性能版车型同样采用双Orin计算平台，公布508 TOPS。蔚来的Adam计算平台则用四颗Orin，合计1016 TOPS。

下一轮竞争围绕英伟达Thor展开。2022年9月，英伟达发布DRIVE Thor，极氪是首家客户，当时计划2025年开始搭载量产车型。2024年1月，英伟达宣布理想选择Thor；同年3月，又公布小鹏、比亚迪、昊铂等企业采用Thor的计划。

几年前车企选英伟达，买的不只是一颗芯片，还有围绕它搭起来的软件工具和开发环境。算法不管由车企自己写还是外部供应商写，都得把模型转换、编译、部署到硬件上。

成熟平台压低了开发门槛，同时也框住了开发边界。算法团队能更新模型，可已经设计完成、甚至装车的芯片很难再动。模型要更多存储、更高带宽，或者换一种计算方式时，只能先在现有硬件上打主意。

自研芯片给了部分车企另一条路。算法团队可以提前跟芯片团队商量，下一代模型打算怎么跑、需要多少计算和存储资源，再把这些需求写进硬件设计。特斯拉此前已经走过这条路，中国车企也开始把芯片与模型放进同一套研发体系。

自研之后，英伟达仍是常见的对标对象，只是比法从“装了多少颗”变成了“自己的一颗能顶它几颗”。

蔚来宣称，神玑NX9031单颗能够达到四颗业界量产旗舰智驾芯片的性能；2025年，小鹏G7 Ultra公布三颗图灵芯片、2250 TOPS有效算力，强调一颗可以顶三颗主流芯片；2026年，李想介绍马赫100时称，单颗算力1280 TOPS，有效算力是Thor-U的三倍，双芯方案达到五至六倍。

软硬件都握在内部之后，车企能做的取舍多了。性能不够，可以调模型，也可以在下一代芯片里加资源；要降成本，能从整套系统上算账。模型和芯片团队还得磨合，但车企不必等外部供应商定下下一代产品，才开始盘算自己的需求。

独立供应商也在想办法把这条合作链缩短。

Momenta通过与新芯航途合作，把模型需求提前放进芯片设计；地平线通过HSD，在征程芯片上开发和验证自己的智驾模型。两家都在增加能直接交付的内容，减少让客户自己去协调的环节。

对没有自研芯片能力的车企来说，买经过适配的组合，能省掉一些开发环节，新模型与配套硬件同步上车的机会也更大。

这样一来，车企可以围绕同一款车型，向不同公司提功能、成本和交付要求，再看谁能接住。供应商那边强调的是，从某颗芯片或某个模型，扩展到两者配合后的收益：同样的功能能不能用更便宜的硬件实现？同样的成本，能不能跑更好的模型？量产之后更新软件，还得投多少人和时间？

“这里有个时间差，订单要先拿，车要之后才量产，最终效果还得往后看。”一位智驾领域从业人士对腾讯汽车《远光灯》表示，车企选型当然会做测试，但没法在定点时就把未来几年的全部表现验证一遍，“最先比较的是报价和参数，反过来车企也愿意宣传更强的芯片和模型，所以大家会把数讲得更漂亮”。

苏箐在朋友圈评论区又补了一段：“大家都不说实话，大家都走向吹牛逼的道路，我们这代人是在干什么？这已经超越了生意，是在毁灭中国科技行业的未来。”

淘汰赛加速，智驾两巨头面临持续迭代考验

对智驾供应商来说，客户的自研团队也是竞争对手。

有位在头部车企做过智驾相关工作的人提到，车企的常见打法是先买外部方案，让车型按节点上市，同时从比较简单的功能起步自己做。等内部方案验证过关、能稳定量产，原来交给供应商的活就可能被收回去。

车企愿意反复算这笔账，原因之一是每辆车数千元的软件授权费。按照他的说法，这是他接触过的部分项目的价格，不是行业统一报价。可对年销数百万辆的车企来说，哪怕只有一部分车型用上，每车省几百元，加起来也不是小数目。

这位前员工还讲，离职后跟老同事聊起，对方说这家车企后来还拉来了合作智驾公司的资深算法人员，由他们“手把手带团队做开发”。

这带来的变化是，车企每多掌握一项能力，供应商就得重新说明自己的收费对应什么。市场还会继续变大，但新增的开发工作未必都落到外部供应商手里。

Momenta往硬件走、地平线加码智驾软件，都出现在这个阶段。两家都想靠软硬件配合压低整套方案的成本，替客户省下开发功夫，让车企觉得接着采购比自己干更划算。

Momenta和新芯航途的合作，最先可能动到报价。

一位智驾公司高层判断，新芯航途围绕Momenta的算法做了深度优化，自己用起来比较顺手；换成别的算法公司来用，适配工作量会很大。他透露，这类芯片能针对目标模型做取舍，价格低于通用型平台芯片，“比英伟达便宜太多”。

另一位行业人士的看法类似：Momenta的算法，加上深度参与定义的芯片，“应该能打包个比较有竞争力的价格”。

地平线则从另一头切进同一个市场。HSD让地平线能给出更完整的辅助驾驶方案，用实车表现证明芯片能力，也把一部分软件开发和适配工作提前做了。

地平线还留了另一种合作路径：客户就算坚持自研，也可能继续向它采购。

今年9月的公开交流中，余凯把公司商业模式分成两类。一类参照Wintel，直接给芯片和软件；另一类参照“Arm加安卓”，提供芯片和软件的IP技术授权。前者面向需要成熟方案的客户，后者有机会进入车企自研的研发体系。

有知情人士称，地平线正力推NPU IP（内部叫BPU）的授权生意，其中一家头部新能源车企自研智驾芯片，采用的就是这套IP。该信源还提到，地平线HSD智驾系统打算年内装到这家车企的部分车型上。

成熟的IP能省掉研发和验证的功夫，供应商则靠授权收钱。以Arm公开的模式为例，客户先为技术使用权付许可费用，芯片出货后再按约定支付与出货量或售价挂钩的版税。地平线是否照搬同样的收费结构、价格怎么定，得看具体合同。

眼下，Momenta和地平线都绕不开持续迭代。今天为某个模型做的硬件取舍，到下一代未必还合适。新模型可能要更多存储、更高带宽，或者换一种计算方式。第一代芯片刚开始出货，下一代可能已经要投钱。

上述智驾公司高层最直接的担心是，“能否有资金持续迭代更强的芯片，很难讲”。

曹旭东对淘汰赛的判断，前提是规模能带来研发优势。他曾对腾讯汽车《远光灯》表示，最后可能剩下中国两到三家、全球三到四家智驾供应商，领先者先拿到量产收入，再投研发，把差距进一步拉开。

在《晚点LatePost》的访谈中，他谈到Momenta与华为时说，“我们两家有比较强的定价权，这个价格比第二梯队的价格明显高。”曹旭东认为，车企挑供应商时还得看对方能不能撑过车型数年的维护周期，以及技术会继续进步还是慢慢落后。

定价权高低，也要看车企手里有多少选择。地平线和Momenta都在靠软硬件协同压成本、减客户开发量。不过这些积累能不能变成壁垒，要看车企花同样的成本和时间，能不能找到替代方案，或者自己把它做出来。

淘汰赛还没打完。能确定的是，下一轮车型定点时，车企仍会把多家供应商的报价和内部研发进度摆在一起，重新算账。