15 июня на презентации Li Auto подробно раскрыла детали своего саморазработанного чипа Mach M100 — процессора для самостоятельного вождения, созданного для нового поколения L9 Livis. CTO Се Янь подчеркнул: недостаточно просто создать чип быстрее предыдущего, нужно создать принципиально другой чип. И это «другое» относится к архитектуре чипа.
В 2026 году, когда автопроизводители массово начали самостоятельную разработку чипов, TOPS стали самым распространенным рекламным инструментом. Nio с чипом Shenji NX9031, Xpeng с чипом Turing, Huawei с MDC 810 Pro — все без исключения выставляют на первый план цифры вычислительной мощности. Li Auto же выбрала путь изменений на фундаментальном архитектурном уровне.
Mach M100 призван доказать, что архитектура важнее цифр вычислительной мощности. Но правильна ли эта стратегия, покажет рынок.
01. Развилка в разработке чипов на фоне «инфляции» вычислительной мощности
Самостоятельная разработка чипов уже стала общим выбором ведущих китайских автопроизводителей.
Shenji NX9031 от Nio — первый в мире высокопроизводительный чип для самостоятельного вождения на 5 нм. Его особенность — собственная разработка ISP (процессора сигналов изображения), что повышает точность распознавания пешеходов на 40% в условиях низкой освещенности (1 люкс) по сравнению с универсальными чипами, а также специальная оптимизация уровня восприятия.
Чип Turing от Xpeng также имеет очевидную кастомизацию, он специально разработан для большой модели автономного вождения Xpeng и в будущем планируется использовать в летающих автомобилях и роботах.
Huawei идет по другому пути, используя Ascend для создания MDC (вычислительного домена мобильности), делая акцент на полном совпадении облачного обучения и автомобильного вывода: «одна минута обучения в облаке, одна минута следования на борту».
Эти компании используют варианты архитектуры фон Неймана: центральный процессор, данные перемещаются туда-сюда между вычислительными блоками и памятью. Чем совершеннее технологический процесс, тем быстрее происходит это перемещение, но Mach M100 нацелен на изменение самого процесса перемещения данных.
02. Изменение фундаментальной логики
Архитектура фон Неймана не была проблемой в эпоху универсальных вычислений, но вывод больших моделей — это другой тип вычислений. Вывод VLM (Vision-Language Model) представляет собой масштабное параллельное матричное умножение, а не последовательное выполнение инструкций. Узкое место почти полностью находится в пропускной способности памяти, потери от многократного перемещения данных в память и из нее напрямую «съедают» значительную часть полезной вычислительной мощности.
Подход архитектуры динамического потока данных заключается в том, чтобы данные текли по вычислительному графу, не требуя постоянного сохранения обратно в память. Результат, который приводит Li Auto: полезная вычислительная мощность одного чипа Mach M100 примерно в 3 раза выше, чем у Nvidia Thor U, а сквозная задержка снижена на 40%.
Насколько можно доверять этим «3 раза»? Есть одно внешнее подтверждение. Архитектурная статья о Mach M100 была принята в промышленную секцию конференции ISCA 2026. ISCA — ведущая академическая конференция по компьютерной архитектуре, статьи в промышленной секции проходят рецензирование, детали архитектурного проектирования публикуются. Li Auto стала первым автопроизводителем, принятым в эту секцию с момента ее основания.
Но цифра «3 раза» имеет свои условия. Полезная вычислительная мощность зависит от конкретной нагрузки (workload). Результат в 3 раза был получен на алгоритме VLA2.1 от Li Auto и не обязательно повторится на другой системе. Mach M100 — это чип, изначально созданный под алгоритмы, разработка чипа и модели шла параллельно, с глубокой адаптацией под собственные алгоритмы. На собственных моделях он показывает максимальную производительность, на универсальных задачах — не обязательно.
Это похоже на логику проектирования чипа Turing от Xpeng, по такому же пути идет Tesla с FSD Chip. Разница в том, что Tesla и Xpeng не меняли парадигму на архитектурном уровне, а Mach M100 произвел изменения на уровне фундаментальной логики. Способность автопроизводителя довести совершенно новую архитектуру до серийного производства и надежности сама по себе является вызовом, не имеющим прецедентов.
С выходом Mach M100 на автомобили, Li Auto замкнула полный цикл самостоятельной разработки: чип, компилятор, операционная система, AI-алгоритмы, контроллер домена. Такой замкнутый цикл редко встречается среди конкурентов.
У Nio есть свой чип, но зависимость от ОС другая, у Xpeng есть свой чип, но в компиляторах и ОС сохраняется внешняя зависимость, у Huawei цикл замкнут, но это не автопроизводитель. Стратегическое значение этой цепочки для Li Auto заключается в том, что она не зависит от поставок Nvidia, данные не покидают ее платформу, а возможности оптимизации взаимодействия программного и аппаратного обеспечения полностью находятся под ее контролем.
03. Занять позицию в «телесном интеллекте»
Чип был лишь одним из главных героев презентации. Ли Сян на презентации также представил определение «телесного интеллектуального автомобиля» («Four-in-One»): электромобиль, профессиональный водитель, AI-компьютер, помощник в жизни.
Это довольно большой отход от прежнего брендинга Li Auto.
В 2023 году L9 прорвался на рынок 300-500 тысяч юаней с позиционированием «большого шестиместного семейного SUV», за ним последовала линейка клонов. Проблема этого позиционирования в том, что его слишком легко скопировать: Aito M9, Nio ES9, Zeekr 9X уже вошли на этот рынок, холодильник, телевизор и большие диваны стали отраслевым стандартом, никто не может создать значительного разрыва, остались только ценовые войны.
«Телесный интеллектуальный автомобиль» переносит конкуренцию с уровня оснащения на уровень системных способностей. В этой рамке холодильник и экраны для задних пассажиров — базовое оснащение, а точкой дифференциации становится «чья система способна воспринимать, мыслить и развиваться». Само определение категории — это стратегический актив, кто первым его озвучит, тот первым займет позицию.
Li Auto сопроводила эту концепцию относительно целостной технологической цепочкой. Вычислительная база Mach M100, большая модель автономного вождения Mach VLA2.1, базовые модели на стороне устройства и на границе сети Mach Mind-Pro и Mind-Edge, полностью интегрированная ОС Xing Huan (Starry Ring OS) — каждый уровень имеет соответствующий продукт для реализации.
На презентации были продемонстрированы автомобиль, двигающийся в такт музыке, 4D-симулятор гонок, управление парковкой по команде — это ощутимый пользовательский опыт. Ли Сян на презентации также сказал, что автономное вождение — это лишь «первый тайм» телесного интеллекта, а универсальные гуманоидные роботы — «второй тайм». Однако конкретные сроки и пути реализации «второго тайма» пока не ясны.
04. Приказ к четвертому кварталу
На презентации также было сделано ключевое заявление: большая модель автономного вождения Li Auto Mach VLA в четвертом квартале этого года будет полностью соответствовать Tesla FSD V14.
Характерный стиль Ли Сяна — давать публичные обещания, используя внешнее давление для стимулирования внутреннего исполнения. Сказав, что в четвертом квартале будут соответствовать FSD V14, к концу года все будут мерить этой линейкой.
По направлению, Li Auto и Tesla выбрали высоко однородную структуру: сквозной подход (end-to-end) + большая модель VLA + преимущественно чистое компьютерное зрение (pure vision). Huawei идет по пути лидаров + мультисенсорная фузия + гибридная схема правил и нейронных сетей, что обеспечивает стабильность инженерной реализации в краткосрочной перспективе и низкие требования к вычислительной мощности. Но в долгосрочной перспективе, если победит путь чистого зрения и больших моделей, системе Huawei придется столкнуться с более высокими затратами на переход. Li Auto ставит на ту же технологическую веру, что и Tesla. Правильность этого суждения сейчас станет ясна к концу года.
Обещания по OTA на вторую половину года расписаны по месяцам. В июле — повышение эффективности автономного вождения на 30%, в сентябре — реализация разъезда на узкой дороге и уступка дороги при движении задним ходом, в декабре — сокращение времени реакции автомобиля до 0,2 секунды. Для каждого этапа есть четкие технические показатели, к концу года будут данные для сравнения.
05. Несколько наборов данных за пределами презентации
Финансовое положение Li Auto в настоящее время непростое. С четвертого квартала 2025 года выручка Li Auto демонстрирует спад в годовом исчислении, валовая маржа автомобильного бизнеса заметно сузилась. При этом бюджет на НИОКР в 2026 году сохраняется на уровне около 12 миллиардов юаней, из которых на ИИ приходится примерно 50%, что в целом соответствует 11,3 миллиардам и 50% в 2025 году. Инвестиции в НИОКР не сокращаются, а давление на прибыль сохраняется.
Что касается продаж, цель Li Auto на 2026 год — 550 тысяч автомобилей. Фактические поставки в 2025 году составили 406 тысяч, в мае поставлено 33 тысячи, что по-прежнему ниже уровня прошлого года. L9 Livis получил более 10 тысяч предварительных заказов в течение двух недель после запуска, на рынке автомобилей свыше 500 тысяч юаней он показывает стабильные результаты, но для общих объемов поставок потребуется обновление всей линейки L и запуск полностью электрической линейки во второй половине года.
На уровне чипов, глубокая привязка Mach M100 к собственным алгоритмам — это дизайнерский выбор, который дает преимущества в эффективности благодаря совместной оптимизации ПО и железа. Это также означает, что если в будущем потребуется скорректировать технический путь, затраты на переход будут выше, чем у производителей, использующих сторонние чипсеты. Схожая ситуация у чипа Turing от Xpeng и Shenji от Nio, аналогично у Tesla FSD Chip. Это общая отраслевая особенность саморазработанных чипов, изначально созданных под собственные алгоритмы.
06. Третий квартал покажет карты
Выход нового L9, запуск L8 вслед за ним, первый этап OTA в июле — первоначальные результаты этих действий станут ясны в отчетности за третий квартал.
Се Янь сказал, что ему нужно создать принципиально другой чип. Принятие архитектурной статьи через рецензирование стало внешним признанием этого подхода к проектированию. Но путь от проекта до серийного производства, а затем до реальных отзывов пользователей в повседневном вождении, еще очень долог. Этап OTA в июле — первая проверка, а соответствие FSD V14 к концу года — более ключевая.
Эта статья взята из WeChat Official Account «EmphasizeNext» (ID: leo89203898), автор: И Сю, редактор: Сяо Бай.
