理想汽車發表5奈米晶片 由臺積電代工

理想汽車董事長兼CEO李想發表馬赫M100晶片。（取自澎湃新聞）

理想汽車發表自研的首款5奈米晶片─馬赫M100晶片，據瞭解，該晶片由臺積電採用5奈米車規級工藝（n5a）代工製造，在2025年5月完成流片，2026年第2季正式量產上車，單顆算力可達1280TOPS，首發搭載於全新一代理想L9 Livis車型上。

理想汽車技術長（CTO）謝炎在接受澎湃新聞採訪時表示，理想汽車推崇構建垂直整合的競爭力。在這個時代，如果沒有自研晶片、只自研模型，一旦遇到需要晶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。

在6月15日的理想汽車軟體與具身智慧發佈會上，理想汽車董事長兼CEO李想發表馬赫M100晶片。他高舉晶片向現場觀衆開玩笑說：「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晶片。」

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，自研晶片不是爲了證明技術能力，也並不是燒錢跟風，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。

謝炎介紹，馬赫M100採用5奈米工藝、單顆算力1280TOPS，因爲是全球首款資料流程AI晶片，該款產品沒有任何現成IP可以參考，馬赫100晶片的論文還入選了電腦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。

謝炎說，不同於傳統的馮•諾依曼架構，資料流程架構迴歸計算本質，拿掉馮•諾依曼架構爲適應人類編程而引入的「翻譯層」，讓電晶體利用率大幅提升。

以廚房的場景來類比，傳統CPU架構中，廚房裡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，總廚就會成爲瓶頸。有人空閒等指令，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。這種方式提升了並行度，但本質上仍然是指令驅動的，每組之間的資源不能靈活共用。

而資料流程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（資料）到達時，立即開始工作，完成後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。不同於不少企業流片即官宣造勢，理想完成全車規驗證、全車型適配後，纔對外發表晶片，從一開始就摒棄「爲了自研而自研」。

謝炎強調，做一顆晶片和做一顆領先的晶片，難度是不一樣的，自研晶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。

大陸車企扎堆自研晶片，不僅是爲了供應鏈自主可控，以及打造差異化智慧化體驗。成本與長期迭代需求也是車企們的關鍵考量：隨着規模效應，自研晶片能夠大幅壓低單車算力硬體採購成本；同時，外購晶片迭代週期固定，車企只能被動等待供應商硬體升級，而自研模式則可同步推進晶片與演算法迭代，延長車輛生命週期價值。

謝炎說，僅做晶片設計、做出GDS2（版圖資料庫）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，你必須深入到封裝製造領域才能領先，理想不會停留於此，會越做越深。