700 TOPS算力，下一代瞄准3000 TOPS，车载大模型芯片要怎么走？

10月29日，XHEART新芯航途发布大模型芯片X7 Ultra，芯片大模型算力达到700 TOPS。与传统先设计芯片、再适配算法的开发思路不同，XHEART提出“大模型定义芯片”的技术路线，试图从量产智驾模型的实际需求出发，重新规划芯片架构、计算资源与存储带宽。

官方公布的测试数据显示，X7 Ultra在量产智能驾驶大模型实测中的NPU计算利用率达到98.7%。相较行业旗舰产品，其内存带宽消耗下降80%，能效提升100%。此外，通过芯片架构与工具链协同设计，该产品支持部署的模型参数量实现10倍提升。对于智能驾驶行业而言，芯片算力规模只是评价硬件能力的一个维度。随着智驾系统逐渐从多个独立小模型转向端到端大模型，计算资源利用率、内存带宽、功耗和车规可靠性，也成为影响模型落地的重要因素。

从700 TOPS到98.7%利用率，X7 Ultra的技术重点是什么？

XHEART新芯航途介绍，X7 Ultra围绕大模型运行需求进行了针对性设计，主要包括超大核NPU、硬件并行度优化、AI工具链重构、Armv9车规级CPU、深度异构计算以及软硬件协同安全能力六个方面。其中，NPU承担大模型的主要计算任务，硬件并行度与工具链优化则影响计算资源能否得到充分利用。对于需要处理大量感知信息的智能驾驶模型而言，芯片不仅需要具备足够的理论算力，还需要在实际运行过程中减少计算资源闲置，并降低数据搬运带来的额外开销。

按照官方公布的数据，X7 Ultra的NPU计算利用率达到98.7%。这一指标反映的是特定测试条件下的计算资源利用情况，但具体表现仍与模型结构、算子适配、软件版本及测试环境有关。后续还需要结合更多量产车型的实际部署情况，观察其在不同场景下的运行表现。在内存带宽方面，XHEART表示，X7 Ultra相较行业旗舰产品，内存带宽消耗下降80%，能效提升100%。由于官方尚未在这组数据中明确说明全部对比产品、测试模型及测试条件，因此这些指标更适合作为厂商公布的测试结果进行参考。

为什么提出“大模型定义芯片”？

在发布会上，Momenta CEO曹旭东首次公开分享公司围绕规模化L4形成的第三个洞察——“大模型定义芯片”。此前，Momenta提出通过数据驱动解决长尾问题，并通过规模化量产获取海量数据。在此基础上，公司于2022年底进一步提出“大模型定义芯片”，随后与XHEART共同推进相关技术研发。曹旭东认为，相较通用芯片，从大模型需求出发设计的芯片，性能有望提升10倍。他同时指出，规模化L4需要运行百亿至千亿参数级别的模型，而通用芯片需要同时满足功耗、车规可靠性与成本要求，面临多重约束。

这也是“大模型定义芯片”路线试图解决的问题。传统芯片开发通常先确定硬件架构，再根据硬件能力对模型进行适配；而这一技术路线则反过来，从目标模型的计算特征、存储需求和数据流转方式入手，重新组织芯片架构。不过，芯片性能提升并不完全取决于硬件设计。模型压缩、算子优化、编译器效率以及软件生态，同样会影响最终部署效果。因此，这一技术路线能否形成持续优势，还需要通过量产项目验证。

从智驾大模型到世界模型，芯片设计面临哪些变化？

XHEART新芯航途CEO李宗霖表示，随着智能驾驶从多个小模型向端到端大模型演进，芯片设计需要回答三个问题：实际量产模型能否充分利用算力，芯片能否适应未来模型的迭代，以及能否在合理能耗下获得所需的计算能力。XHEART在2023年创业之初便确定了从真实应用中的模型需求出发、反向设计芯片架构的研发思路，重点调整计算、存储和数据流转方式，并为后续模型演进预留空间。这一思路的核心，是尽量减少模型与硬件之间的适配损耗。对于智能驾驶系统而言，模型规模持续扩大，并不意味着实际计算需求会按照相同比例增长。

不同网络结构、算子组合及访存模式，对芯片资源的要求也存在差异。因此，芯片设计需要兼顾计算能力与数据供给能力。若存储带宽无法满足计算单元的需求，即使具备较高的理论算力，也可能难以充分发挥硬件性能。从这个角度看，X7 Ultra的研发重点不仅是提升算力规模，也包括通过架构与软件工具链的协同优化，提高量产模型的运行效率。

下一代X9瞄准3000 TOPS，计划2027年推出

在发布X7 Ultra的同时，XHEART新芯航途还首次披露下一代大模型芯片X9的核心研发目标。按照官方规划，X9的大模型算力目标为3000 TOPS，单芯片内存带宽目标为700GB/s，计划于2027年推出。与X7 Ultra相比，X9的目标算力进一步提升，研发方向则延续“大模型定义芯片”的技术路线。XHEART表示，随着世界模型持续演进，模型规模扩大将对芯片的计算能力、存储系统和数据传输带宽提出更高要求。X9将围绕下一代世界模型开展软硬件协同设计，通过计算能力与访存能力的同步提升，支持更大规模模型在车端运行。

需要注意的是，3000 TOPS和700GB/s目前属于X9的研发目标，并非已经完成量产验证的产品参数。其最终规格、实际能效、软件适配能力及量产进度，仍有待后续研发和测试结果确认。李宗霖表示，公司将保持“量产一代、开发一代、预研一代”的研发节奏，逐步推进不同阶段的产品研发与验证。从X7 Ultra到X9，XHEART希望通过持续迭代，让芯片设计更贴近大模型的实际运行需求。

总结：车载芯片竞争不只看算力数字

XHEART新芯航途此次发布X7 Ultra，并披露X9的研发目标，体现了车载计算平台面向大模型应用进行调整的趋势，700 TOPS算力、98.7%的NPU计算利用率，以及官方公布的内存带宽和能效优化数据，构成了X7 Ultra当前的主要技术看点。下一代X9则将算力目标提升至3000 TOPS，并进一步强化内存带宽能力。

但对于车企和智驾方案供应商而言，最终需要关注的仍是芯片能否在满足车规要求的前提下，稳定运行目标模型，并在功耗、成本和开发效率之间取得平衡。随着端到端大模型与世界模型持续发展，芯片设计思路可能进一步向模型需求靠拢。X7 Ultra能否在量产项目中兑现其性能优势，以及X9能否按计划完成研发并实现落地，将是后续值得关注的两个方向。