当智能驾驶进入端到端大模型时代，芯片也需要重新设计。

10 月 29 日，XHEART 新芯航途正式发布由台积电提供工艺支持的大模型芯片 X7 Ultra，算力达到 700 TOPS。与传统芯片先确定硬件架构、再让算法适配的思路不同，新芯航途选择了一条更具挑战性的路线：让大模型定义芯片。

这条路线背后，站着 Momenta CEO 曹旭东。他不仅是这家芯片公司的重要支持者，也是 " 大模型定义芯片 " 技术路线的共同推动者。

被市场看作华为智驾最强对手的 Momenta，在已经拥有成熟智驾算法体系和一定量产规模后，通过新芯航途，把能力延伸到了底层芯片，为实现规模化 L4 奠定硬件基础。

在曹旭东看来，规模化 L4 自动驾驶需要上千亿参数的模型，传统通用芯片已经难以满足未来需求。大模型芯片不仅能让更大规模的模型在车端运行，还将推动世界模型具备推演物理世界的能力，进一步加快智能驾驶的进化速度。

他甚至提出一个颇为大胆的判断：未来智驾摩尔定律每年 10 倍的增长，将带来的新变化之一，是 2030 年将迎来 L3、L4 的规模化的落地。

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700 TOPS 大模型芯片发布，

新芯航途走了一条更难的路

10 月 29 日，新芯航途正式发布 X7 Ultra，标志着其 " 大模型定义芯片 " 路线进入新阶段。

据介绍，X7 Ultra 大模型算力达到 700 TOPS，具备六大产品优势，包括专为大模型设计的超大核 NPU、硬件并行度解锁、AI 工具链重构、中国首发量产 Armv9 车规级 CPU、深度异构计算，以及软硬兼备的安全能力。

与单纯追求算力峰值不同，新芯航途更强调芯片在真实量产模型中的计算效率。

基于量产智驾大模型实测，X7 Ultra 的 NPU 计算利用率达到 98.7%。相比行业旗舰产品，其内存带宽消耗下降 80%，能效提升 100%。通过芯片架构与工具链协同优化，X7 Ultra 支持可部署模型参数量提升 10 倍，让更大规模的模型能够在车端运行。

这也是新芯航途选择 " 大模型定义芯片 " 这一技术路线的原因。

新芯航途 CEO 李宗霖在发布会上表示，随着智能驾驶从多个小模型逐渐转向端到端大模型，芯片的设计逻辑也必须改变。过去先设计芯片、再让模型适配硬件的方式，已经越来越难以满足行业需求。

在上述变化下，芯片需要回答三个问题：算力能否在真实量产模型中充分发挥？今天设计的芯片能否跟上明天的模型？又能否在合理的功耗和成本约束下，提供所需的计算能力？

在创业初期，李宗霖团队实际上面临两种选择：一条相对稳妥的路线，是采用行业普遍使用的通用架构，保证芯片能够兼容不同模型，但性能提升空间有限；另一条路线，则是根据大模型的实际需求重新设计芯片，技术风险和不确定性都更高。

经过与曹旭东的大量讨论，新芯航途创始团队最终选择了后者。

彼时，李宗霖和曹旭东已经判断，智能驾驶正在从传统规则判断转向数据驱动算法。随着海量数据不断积累，模型迭代速度会越来越快，模型能力也将持续提升，用户体验会越来越好。

因此，新芯航途从 2023 年成立之初，就决定从真实模型需求出发，倒推芯片架构，重新组织计算、存储和数据流转，并为未来模型演进预留空间。

公开资料显示，新芯航途成立于 2023 年 12 月，总部位于苏州，聚焦智能驾驶 AI 芯片。公司并非完全独立于自动驾驶产业链的新创业团队，而是脱胎于 Momenta 内部芯片项目，由前 Momenta 芯片负责人李俊带队，李宗霖担任 CEO。

李宗霖此前曾在联发科工作超过 17 年，担任过联发科无线通讯事业部总经理，2020 年初跳槽至 OPPO 自研芯片子公司哲库出任 COO。2023 年 5 月哲库宣布关停后，他被曝加入 Momenta，做自动驾驶芯片研发，后与李俊等人正式创立新芯航途。

从首颗芯片回片到整车验证，新芯航途也展现出较快的研发速度。据公司披露，首颗 X7 芯片回片后，不到 24 小时完成点亮，第 17 天便实现芯片、底层软件与智驾模型的整车闭环，并经受真实道路及复杂天气检验。

曹旭东透露，Momenta 拿到 X7 芯片后，仅用了 27 天，就让算法软件实现从跑通、跑稳、跑对到完全跑好。

他认为，这一创纪录速度的关键在于 Co-design ( 协同设计 ) 。" 从模型的设计再到芯片的设计，从功能的设计再到功能的验证，都在流片之前已经做完了。"

目前，X7 系列芯片量产 8 个月，累计出货超过 20 万颗，已搭载上汽大众 ID. ERA 9X、上汽 MG 07、荣威家越 07、凯迪拉克全新 XT5 PHEV、奇瑞风云 A9L 和风云 T11 等 10 款量产车型，获得超过 40 款车型订单。新芯航途透露，基于双 X7 的 L3/L4 计算平台也已获得多个车型项目定点。

对于大模型定义芯片这一技术路线，资本市场同样给予了关注。新芯航途不久前宣布完成战略轮融资，累计融资近 50 亿元。投资方涵盖上汽、奇瑞、长鑫科技等产业资本，以及鼎晖投资、IDG 资本、纪源资本等机构，国家人工智能产业投资基金、国开金融等国资背景投资方也参与其中。

在李宗霖看来，公司成立三年来的发展，验证了团队当初对数据驱动大模型趋势的判断。

当被问及李宗霖团队这样的押注是否正确时，曹旭东给出了更加直接的评价：" 毫无疑问。"

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曹旭东谈大模型芯片，

判断智驾摩尔定律将每年提升 10 倍

如果说 X7 Ultra 是新芯航途技术路线的阶段性成果，那么曹旭东在发布会上谈及的世界模型，则指向了大模型芯片更长远的价值。

曹旭东透露，Momenta 在 2022 年底就形成了 " 大模型定义芯片 " 的判断，并与新芯航途自 2023 年开始共同推动这一方向落地。

他提及，Momenta 的成立，一开始的终极的目标就是实现规模化的 L4。规模化的话，并不是说 1000 台、1 万台在某一个城市跑一跑，而是百万台、千万台在全中国、全世界都能够跑起来。要实现这个目标的话，最关键的是解决数百万个长尾问题。

为了解决长尾的问题，Momenta 成立之初就有两个洞察：第一个是数据驱动，第二个是通过量产获得海量数据。需要多少海量数据呢？Momenta 测算的结果非常惊人：需要 1000 亿公里的数据，相当于 100 万台乘用车跑一整年的时间。

所以，Momenta 就有了第三个洞察：大模型定义芯片。虽然之前就提出了，但在新芯航途的发布上，曹旭东首次公开阐述了这个洞察。

曹旭东指出，大模型定义芯片，有两个非常重要的支撑：第一点，大模型芯片相比于通用芯片的性能能提升 10 倍；第二点，要实现规模化 L4，大概率需要 1000 亿参数的模型。通用芯片没办法同时满足功耗、车规可靠性，还有成本的三重约束，即通用芯片的不可能三角。

因此，他认为唯有大模型定义的芯片，才有可能在满足这些约束的情况下，把模型的参数做到 1000 亿，实现规模化 L4。而这，正是为什么智驾需要大模型芯片的原因。

曹旭东提到，物理 AI 领域最先实现规模化的商业闭环和规模化的数据闭环的场景就是自动驾驶。作为对比，其智驾装车量产第一个 10 万台，大约用了 24 个月，而最新的 10 万台装车量产用了不到一个月，呈现爆发式增长。

大规模的真实驾驶数据，让模型有机会接触到更多的场景，学习更多的经验。有了海量数据的积累，也有了大模型芯片的支撑，世界模型得以进一步升级。

曹旭东在发布会上透露，Momenta 即将发布 R7 Ultra 世界模型。基于新芯航途的大模型芯片 X7 Ultra，Momenta 把 R7 Ultra 模型参数的规模扩大到了原来的 5 倍，安全的性能表现也已经有了 5 倍的提升，同时推演万物的能力开始实现。

" 未来我们还会进一步地把模型参数进一步提升，提升到 10 倍，把安全性的表现也进一步提升到 10 倍以上，" 他表示。

至于大模型芯片究竟给 R7 Ultra 世界模型带来了什么样的能力，又给用户带来什么体验呢？曹旭东的答案是推演万物，也就是更智能的场景理解、推演和预测能力。他认为，R7 Ultra 可以成为用户的全场景老司机，在各种复杂道路上开得顺，开得自然。

曹旭东表示，X7 Ultra 提供的 700 TOPS 大模型算力，加上超大核的 NPU 架构，能够支撑模型参数量的大幅提升。" 模型规模上来了之后，就有了更强的大脑，更好地推演物理世界的变化，带给用户的是更智能、更聪明的智驾体验。"

另外，曹旭东还分享了 Momenta 内部的一个重要的思考：大模型芯片正在加速智驾摩尔定律。他指出，智驾摩尔定律在过去的 4 年里基本是每两年提升 10 倍，但往后看，它还在加速。

他认为，正是大模型定义芯片，将会把智驾摩尔定律从两年 10 倍带到每年 10 倍。模型芯片的提升，带来了 model scaling 的上限提升。按照其对车端模型演进的观察，过去四年模型的规模大致增长了 5~10 倍。但是有了大模型芯片，其认为车端模型的规模在未来两年有机会增长 10~100 倍，模型能力 " 有可能超越人类的老司机中的老司机 "。

曹旭东称，海量数据、大模型芯片和模型能力的提升，共同推动了智驾摩尔定律的再次加速。其判断，智驾摩尔定律未来每年 10 倍的增长将带来两个新的变化，两个新的关键节点：一是，2028 年有望复刻 2024 年在城市 NOA 的引爆，成为 L3、L4 的引爆点；二是，2030 年将迎来 L3、L4 的规模化的落地。

当然，这一目标不仅取决于算法和芯片。大模型时代，芯片设计、算法开发、软件工具链和先进制造之间的协同同样重要。

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结语

在发布会圆桌讨论环节，图灵奖得主 Jack Dongarra 教授表示，在芯片设计定型之前，让算法、软件与芯片团队紧密协作，是适应大模型时代的一种有效研发方式。他特别提到，新芯航途在芯片内部及芯片之间的数据搬运效率方面进行了改善，这也是软硬件协同优化的重要方向。

出席发布会的台积电副总经理陈平则表示，先进工艺通过持续提升芯片性能、能效与集成度，为大模型提供计算基础。台积电已为 X7 Ultra 提供工艺支持，并继续以先进工艺支持新芯航途的芯片创新。

面向下一代更大规模的模型，新芯航途在最后还公布了 X9 的核心研发目标：大模型算力达到 3000 TOPS，单芯片内存带宽达到 700GB/s，计划于 2027 年推出。

从 700 TOPS 的 X7 Ultra，到目标算力 3000 TOPS 的 X9，新芯航途正在为更大规模的世界模型准备硬件基础。

对于 Momenta 而言，大模型芯片的价值也不只是让现有智驾系统跑得更快，而是让算法有机会突破原有的计算资源限制，进一步提升对复杂物理世界的理解、预测和决策能力。

新芯航途与 Momenta 的合作，能否真正推动智驾摩尔定律从每两年提升 10 倍迈向每年提升 10 倍，仍有待后续量产和实际道路表现检验。但至少在曹旭东看来，大模型芯片已经成为通向规模化 L3、L4 的重要一环。