文丨苏扬

编辑丨徐青阳

" 我跟团队承诺，我们至少做十年，至少投入 500 亿以上。" 雷军关于玄戒芯片的这句承诺，正在不断地用产品兑现。

8 月 24 日，小米一次性发布三颗玄戒芯片：第二颗 3nm 旗舰 SoC 玄戒 O3、全球第一颗 6nm 晶圆级三层堆栈近存 AI 加速芯片玄戒 O100、中国第一颗 3nm 智驾级大算力芯片玄戒 D100。

其中首批搭载玄戒 O3 的小米 18 Fold 将在接下来的 9 月亮相。O100 和 D100 两颗 AI 算力芯片则要到明年上机。

3nm 的性能对标 2nm 的竞品、独特的晶圆级封装、国产 LPDDR6 存储、芯模型联合研发，都是这一次的玄戒芯片 " 全家桶 " 的看点。

需要注意，三款芯片的发布，建立在玄戒 O1 不错的成绩单之上。此前，二季度业绩会上，卢伟冰透露，玄戒 O1 出货量已经达到 100 万颗。

更值得关注的是 O1 到 O3 的迭代节奏。

根据公开资料，玄戒团队成立到玄戒 O1 发布，耗时 4 年多，但从玄戒 O1 到 O3 以及另外两款 AI 芯片，只用了 1 年的时间，效率远超预期。要知道，小米虽然也能做 3nm 芯片，但依旧处于先进制程部分受限的情况下。所以，玄戒芯片三连发，可以说是团队在设计端上的 " 加速进化 "。

榨干 3nm 的 O3 能否与 2nm 一战？

玄戒 O3 采用的还是台积电 3nm，Die Size 133mm ²，晶体管总数 240 亿。作为对比，同样采用台积电 3nm 的 O1，Die Size 109mm ² 晶体管总数 190 亿。Die Size 提升了 22％，晶体管数量提升了 26%。

换句话说，更小的面积提升，换来了更多的晶体管数量，这需要在设计端充分压榨 3nm 工艺的能力，实际上反映了玄戒团队的设计能力。

那么怎么做的呢？

根据小米披露的数据，玄戒团队对晶体管底层最小逻辑单元 Standard Cell 进行了重构，从 O1 的 480 个提升至当前 O3 的 2400 个。

同时，玄戒 O3 采用了称之为 Channelless 的沟道消除技术，取消了过去 SoC 为了布置 BUF 单元来加强供电而预留的沟道，同时将 BUF 单元移动至其他模块，实现 5% 的晶体管密度提升。

晶体管数量提升，实际上对应的就是性能提升。

" 玄戒 O1 的安兔兔跑分是 300 万分。" 小米集团 VP、芯片业务负责人朱丹说，" 玄戒 O3 的安卓跑分高达 520 万分，大家知道现在整个的安卓阵营旗舰最高分也就在 460 万。"

朱丹表示，玄戒 O3 对应的的计算子系统、存储子系统、总线子系统、多媒体到系统调度全部进行了重构。" 我们要持续提升芯片计算能力。在有限的一个功耗约束下，完成更多的任务。"

架构设计上，玄戒 O3 的 CPU 采用了 6+4 的全大核设计，最高主频 4.35GHz，GeekBench 6.5 单核 3945 分，多核心 15221 分，全面领先苹果 A19 Pro 和玄戒 O1。

玄戒 O3 的 GPU 首发了小米自研的 16 核 -Ultra NX 图形处理器，整体性能相比 O1 提升幅度达到 85%，Aztec Ruins 1440P 单项基准测试为 213 分。作为对比，A19 Pro 和玄戒 O1 在这项测试中得分分别为 96 和 110。

那么，今年量产的 3nm，性能和跑分上大幅度超越去年同样工艺的竞品，意义在哪里？

这个答案其实在提升幅度上。

玄戒 O3 的 CPU 性能相比 O1 提升超过 60%，而这就是小米 O3 借着 3nm 工艺，与接下来陆续上市的 2026 年度的 2nm 旗舰芯片竞争的空间。

" 传统的 SoC，每一代相比上一代 GPU 的平均指标大概提升 20% 到 30%，" 朱丹说，" 玄戒 O3 的 CPU 提升 60%，功耗降低 25%， GPU 提升 85%，功耗降低 64%，属于一个跨代式的升级。"

为了发挥玄戒 O3 计算性能的提升，设计团队在存储和总线子系统上都做了改造。其中存储子系统的目标是缩短数据和计算的距离，总线子系统则要加快数据的搬运。据了解，O3 的片上缓存高达 60MB，包括 12MB 的 L2 Cache、16MB 的 L3 Cache 以及 16MB 的 SLC 等。

值得注意的是，玄戒 O3 也是全球首个标配 LPDDR6 存储的 SoC，这也与 8 月初长鑫 LPDDR6 研发进度披露形成了呼应。

上述升级外，玄戒 O3 在访存时延控制、存储和计算资源调度上，都进行了升级改造，共同为 3nm 工艺的玄戒 O3，与接下来 2nm 的旗舰竞争提供了冗余空间。

在沟通会现场，朱丹还将玄戒 O3 定义为一颗 "AI 旗舰 SoC"，所有的模块都部署了 AI 计算单元，其中 CPU 包含了两个新的矩阵计算引擎单元，采用 SME2 指令集，提供 3.5TOPS 的算力，处理轻量级的 AI 工作负载。GPU 子系统中采用了 8 核心 NX 神经加速单元，总算力 36TOPS，可实现在 GPU 内部对图像渲染的 AI 超分和插帧的能力。

据介绍，玄戒 O3 NPU 可以提供 200TOPS 的 Tensor 算力，以及 3.3TFLOPS 的 Vector 算力。朱丹还介绍，在 O3 这款芯片上，玄戒和 MiMo 团队还进行了联合研发，定制训练 5 值模型（传统 int4 为 16 个值表示一个权重），并通过无损压缩技术对权重的带宽进行压缩。MiMo 3B 模型的 Prefill 和 Decode 的性能分别提升 40%、45%，而功耗下降 26%。

小米的 One more thing：两颗 AI 芯片

玄戒 O3 是预期中的产品，O100 和 D100 两颗与 AI 算力有关的芯片则是意料之外的产品。

如果单从工艺来看，6nm 的玄戒 O100 并不先进，但是在这款产品上反映出来的 3D FinFET 架构和晶圆级堆叠（Wafer on Wafer）设计理念，却是非常超前的。

玄戒 O100 的晶圆级堆叠简单理解就是将逻辑 Die 和 DRAM Die 堆叠起来，底层逻辑 Die 上分布了 14 个计算核心，均与上层的 DRAM Die 直连，实现数据在芯片之间垂直传输，一方面提高连接密度，另一方面提升带宽。

" 就像我们这个楼层，我们原来只有 4 个电梯，现在我们相当于在每一个工位都打了一个电梯，相当于拥有一个专属的传输通道。" 朱丹表示。

如果从概念上来看，这种晶圆级堆叠方案颇有 " 韬定律 " 的逻辑折叠的概念。

朱丹透露，晶圆间的键合也跳过了传统成熟的 Micro Bump 微凸点技术，而是采用 Hybrid Bonding 混合键合，这有点类似下一代 HBM 所采用的方案，通过无限的缩小，甚至消除间距，来提升连接密度。

"Hybrid Bonding 技术，它的原子级的键合，间距可以做到 10 微米以下，" 朱丹说，" 我们实际做到了 1.4 微米的物理间距，TSV 硅通孔的直径也做到了 0.7 微米 "。作为对比，Micro Bump 微凸点技术的间距在 20-50 微米之间。

性能上，根据小米提供的数据，采用晶圆级堆叠的 O100，底层逻辑芯片与顶层的 DRAM 之间连线达到了 28672 根，是传统解决方案的 300 倍以上，进而实现了 1.2TB/s 的超高带宽。

而这个超高带宽，其实就是玄戒 O100 追求的核心目标——努力消除内存墙。

朱丹表示：" 内存带宽的增长远远落后于 AI 算力的增长和模型尺寸的增加。最新的 LPDDR6，传统的方案也只有 96 个数字 IO，要想带宽再上一个数量级，就必须突破传统的这些限制。"

效果上面，叠加小米自研的支持拓扑动态切换的高带宽矩阵组件技术—— Prefill 阶段采用环形架构，数据逐核流转，而在 Decode 阶段转为广播拓扑结构，充分利用片上计算单元，3B 模型下可以实现 330 token/s 的能力。

从这个角度来看，玄戒 O100 其实是小米这个半导体设计 " 新人 " 在向半导体行业输出在特定工艺下，利用先进封装技术来消除内存墙，在算力之外，提升访存带宽的方法论。

6nm 的玄戒 O100 是一个端侧近存算力解决方案的敲门砖，围绕人车家生态，玄戒 D100 则是一款针对智驾的大算力解决方案。

和玄戒 O1 一样，D100 也采用了 3nm 工艺，20 核 CPU+16 核 NPU 的搭配，小米也强调这是大陆厂商拿出来的首个 3nm 智驾芯片。基于先进的工艺和算力，D100 支持部署 200B 参数大模型。

对于 D100 的详细信息小米并未做过多介绍，但有意思的是，现场讲解的时候提到了一款基于 D100 芯片来开发的桌面工作站 AI CUBE。

也就是说，D100 虽然标称是智驾芯片，但未来的应用场景，也可能会拓展到 AI 工作站，成为本地模型部署推理的端侧生产力工具。

雷军的 " 芯事 "

今年的玄戒芯片全家桶，O3 继续挖掘 3nm 的剩余价值，O100 则开创性的探索了晶圆级堆叠的技术，D100 则是小米首次在端侧 AI 大算力芯片上的尝试。

三款产品同台亮相，是小米芯片设计 " 加速进化 " 的体现，或者说这是一个关于中国芯片诗和远方的故事：建立一个自主可控的护城河。这也可以理解为小米和雷军的 " 芯事 "。

不过，我们也要回到现实上来—— 10 年 500 亿元的成本是实打实的。要解决这个问题，就要回到自研芯片的逻辑上来。

国产厂商下场自研芯片，核心的出发点是利用规模化的出货来摊薄成本。在存储价格普涨侵蚀毛利率的背景下，对小米来说利用自研来压缩成本开支，显得至关重要。

与此同时，高通已经于 7 月下旬的财报业绩会上预告了芯片涨价的消息。数据显示，自今年 9 月 1 日起，旗舰芯片涨价 10% — 15%，高通 Gen6 Pro 涨幅达 18%、单颗突破 320 美元（约 2100 元）。" 成本涨价，价格也就自然跟进。" 高通 CEO 安蒙在业绩会上表示。

如果小米没有自研芯片来对冲 SoC 和内存的涨价，毛利率还会不断地被侵蚀。只是这种对冲建立在出货量大规模扩张的基础之上，这需要小米更多的产品线，导入新的玄戒 O3 芯片，而不能只限于小米 18 Fold 这种出货量有限的顶级旗舰产品以及少量的平板产品线。

另一方面，不仅是 SoC、存储在涨，晶圆代工的成本也在同步上升，玄戒 O3 的晶圆上量也会带来成本上涨。也就是说，利用自研来压缩成本，将会是一个长期战役，短期内未必能快速见效。

这里还有一个问题：玄戒 O3 利用设计、制造上的探索，将 3nm 的性能压榨到了极致，但也会引发一个问题——为什么行业都开始导入 2nm 工艺了，小米却在 " 死磕 "3nm？

这其实是雷军的另外一个 " 芯事 "。

成本是玄戒全家桶没有上 2nm 的一个重要的变量。公开资料显示，2nm 晶圆 3 万美元 / 片，比 3nm 贵 50% — 66%。同时，N2 逻辑密度较 N3E 提升 15% — 20%，但良率仍低于 3nm 成熟水位。对于 O3 来说，导入 3nm 在财务上更划算，这其实与玄戒 O1 尝试 3nm 的逻辑基本一致。

另一方面，台积电的 2nm 现在的产能供不应求，即便是在涨价的背景下，依旧被苹果、高通、AMD、英伟达、谷歌等在内的客户 " 瓜分完毕 "，小米当前的需求体量，未必有产能竞争优势。

更关键的是 2nm 对应的 "300 亿晶体管 " 的管制红线。

玄戒 O3 的 Die Size 133mm ²，采用 3nm 工艺，晶体管数量是 240 亿，但如果采用 GAA 架构的 2nm，按照台积电 2nm 的晶体管密度来换算，晶体管数量大致落在 280 亿 -416 亿之间，取中性估计约 350 亿，这个数据已经超规。

但不排除未来会有一种新的可能——缩小 Die Size，以控制晶体管数量的绝对值，但这又会影响到 SoC 内部各种核心单元的数量，考验着芯片设计团队的极限。

当然，还有一种路径：继续极致的压榨 3nm 的性能，通过系统性重构和优化，来探索整体性能的抬升，探索小米自己的 " 逻辑折叠 "。

而这，需要更多时间。

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