Ngày 15 tháng 6, Lixiang Auto đã tiết lộ chi tiết về chip tự nghiên cứu Ma He M100 tại buổi ra mắt sản phẩm, đây là chip tự lái tự nghiên cứu được phát triển cho thế hệ L9 Livis mới. CTO Tạ Viêm nhấn mạnh: Không chỉ tạo ra một con chip nhanh hơn trước đây, mà cần tạo ra một loại chip hoàn toàn khác biệt. Sự "khác biệt" này chính là kiến trúc chip.
Vào năm 2026, khi các hãng xe đua nhau tự nghiên cứu chip, TOPS là đạn dược quảng cáo quen thuộc nhất. NIO Shenji NX9031, Xiaopeng Turing, Huawei MDC 810 Pro, không ngoại lệ, đều đặt con số sức mạnh tính toán ở vị trí nổi bật nhất. Lixiang lựa chọn cải tiến từ kiến trúc cơ bản.
Ma He M100 muốn chứng minh rằng, kiến trúc quan trọng hơn con số sức mạnh tính toán. Nhưng liệu nó có đúng hay không, vẫn cần được thị trường kiểm chứng.
01. Sự phân hóa trong sản xuất chip dưới áp lực lạm phát sức mạnh tính toán
Việc tự nghiên cứu chip đã trở thành lựa chọn chung của các hãng xe hàng đầu trong nước.
NIO Shenji NX9031 là chip tự lái hiệu suất cao 5nm đầu tiên trên thế giới, điểm đặc biệt là ISP tự nghiên cứu, tỷ lệ nhận diện người đi bộ trong điều kiện ánh sáng yếu 1 lux vào ban đêm cao hơn 40% so với chip thông dụng, tầng cảm nhận được tăng cường chuyên biệt.
Chip Turing của Xiaopeng cũng có tính tùy chỉnh rõ rệt, được thiết kế riêng cho mô hình lớn tự lái của Xiaopeng, và dự định mở rộng sang ô tô bay và robot.
Huawei đi theo một con đường khác, sử dụng Ascend để phát triển MDC, nhấn mạnh sự đồng bộ hoàn toàn giữa đào tạo trên đám mây và suy luận trên xe, "một phút đào tạo trên đám mây, một phút theo dõi trên xe".
Những hãng này đều là biến thể của kiến trúc Von Neumann: đơn vị xử lý trung tâm, dữ liệu được di chuyển qua lại giữa đơn vị tính toán và bộ nhớ. Quy trình sản xuất càng tiên tiến, việc di chuyển càng nhanh, nhưng Ma He M100 muốn thay đổi chính việc di chuyển dữ liệu.
02. Cải cách logic cơ bản
Kiến trúc Von Neumann không có vấn đề gì trong thời đại tính toán thông dụng, nhưng suy luận mô hình lớn là một hình thái tính toán khác. Suy luận VLM là tính toán ma trận song song quy mô lớn, không phải chạy lệnh tuần tự, điểm nghẽn hầu như nằm hoàn toàn ở băng thông bộ nhớ, tổn thất do dữ liệu ra vào bộ nhớ liên tục trực tiếp nuốt chửng một phần lớn sức mạnh tính toán hiệu quả.
Tư duy của kiến trúc luồng dữ liệu động là để dữ liệu chảy dọc theo biểu đồ tính toán, không cần lưu trữ lại bộ nhớ liên tục. Kết quả mà Lixiang đưa ra là, sức mạnh tính toán hiệu quả của một chip Ma He M100 duy nhất gấp khoảng 3 lần so với Nvidia Thor U, độ trễ đầu cuối giảm 40%.
Con số "gấp 3 lần" này đáng tin đến mức nào? Có một kiểm chứng bên ngoài có thể tham khảo. Bài báo về kiến trúc của Ma He M100 đã được chọn vào phân khu công nghiệp của ISCA 2026. ISCA là hội nghị học thuật hàng đầu về kiến trúc máy tính, bài báo trong phân khu công nghiệp được bình duyệt đồng nghiệp, chi tiết thiết kế kiến trúc được công khai, Lixiang là nhà sản xuất ô tô đầu tiên được chọn kể từ khi phân khu công nghiệp này được thành lập.
Nhưng con số gấp 3 lần có điều kiện tiên quyết của nó. Sức mạnh tính toán hiệu quả phụ thuộc vào workload cụ thể, con số gấp 3 lần chạy trên bộ thuật toán VLA2.1 của Lixiang, chưa chắc đã đúng với một hệ thống khác. Ma He M100 là chip gốc thuật toán, chip và mô hình được phát triển đồng bộ, được tối ưu hóa sâu cho thuật toán riêng. Chạy mô hình riêng mạnh nhất, chạy tác vụ thông dụng chưa chắc.
Điều này tương đồng với logic thiết kế của chip Turing Xiaopeng, Tesla FSD Chip cũng theo hướng này. Sự khác biệt là, Tesla và Xiaopeng không thay đổi mô hình ở cấp độ kiến trúc, Ma He M100 đã cải cách logic cơ bản. Việc một nhà sản xuất ô tô có thể đưa một kiến trúc hoàn toàn mới vào sản xuất đáng tin cậy hay không, bản thân đã là một thách thức chưa có tiền lệ.
Với việc Ma He M100 lên xe, Lixiang đã thông suốt toàn bộ chuỗi tự nghiên cứu: chip, trình biên dịch, hệ điều hành, thuật toán AI, bộ điều khiển vùng. Vòng khép kín này không phổ biến trong ngành.
NIO có chip tự nghiên cứu nhưng mức độ phụ thuộc vào OS khác, Xiaopeng có chip tự nghiên cứu nhưng trình biên dịch và OS vẫn phụ thuộc bên ngoài, Huawei có vòng khép kín nhưng không phải là nhà sản xuất ô tô. Ý nghĩa chiến lược của chuỗi này của Lixiang nằm ở chỗ, nó giúp Lixiang không bị Nvidia kiểm soát chuỗi cung ứng, dữ liệu không ra khỏi nền tảng của chính mình, không gian tối ưu hóa phần cứng và phần mềm hoàn toàn tự chủ.
03. Chiếm vị thế “Trí tuệ thể hiện” trước
Chip chỉ là một trong những nhân vật chính của buổi ra mắt. Lý Tưởng còn đề xuất định nghĩa xe thông minh thể hiện "bốn trong một" tại buổi ra mắt: một chiếc xe điện, một tài xế chuyên nghiệp, một máy tính AI, một trợ lý cuộc sống.
Điều này có sự khác biệt lớn so với câu chuyện thương hiệu trước đây của Lixiang.
Năm 2023, L9 đã thâm nhập thị trường 30-50 vạn nhờ "SUV gia đình 6 chỗ lớn", dòng sản phẩm sao chép thế hệ đầu tiên theo đó phát triển. Vấn đề của định vị này là chi phí sao chép quá thấp, Wenjie M9, NIO ES9, Zeekr 9X đều tham gia, tủ lạnh TV ghế sofa lớn đã trở thành tiêu chuẩn ngành, không hãng nào tạo ra khoảng cách, chỉ còn lại chiến tranh giá cả.
"Xe thông minh thể hiện" chuyển chiều cạnh tranh từ cấu hình sang khả năng hệ thống. Trong khuôn khổ này, tủ lạnh và màn hình hàng ghế sau là cấu hình cơ bản, điểm khác biệt trở thành "hệ thống của ai có thể cảm nhận, có thể suy nghĩ, biết phát triển". Bản thân việc định nghĩa danh mục sản phẩm đã là tài sản chiến lược, người nói ra trước sẽ chiếm vị thế trước.
Lixiang đã trang bị cho câu chuyện này một chuỗi công nghệ tương đối hoàn chỉnh. Nền tảng sức mạnh tính toán Ma He M100, mô hình lớn tự lái Ma He VLA2.1, mô hình cơ sở đầu cuối Ma He Mind-Pro và Mind-Edge, hệ điều hành Xinghuan OS thông suốt toàn bộ, mỗi tầng đều có sản phẩm tương ứng ra mắt.
Buổi ra mắt đã trình diễn xe di chuyển theo nhịp nhạc, mô phỏng đua xe 4D, chỉ huy đỗ xe, đây là những trải nghiệm có thể cảm nhận. Lý Tưởng cũng nói tại buổi ra mắt, tự lái chỉ là "hiệp một" của trí tuệ thể hiện, robot hình người thông dụng là "hiệp hai", nhưng lộ trình cụ thể và con đường thực hiện của hiệp hai vẫn chưa rõ ràng.
04. Cam kết quân lệnh Q4
Buổi ra mắt còn có một tuyên bố quan trọng, mô hình lớn tự lái Ma He VLA của Lixiang sẽ hoàn toàn đối chiếu với Tesla FSD V14 vào Q4 năm nay.
Phong cách nhất quán của Lý Tưởng là cam kết công khai, sử dụng áp lực bên ngoài để thúc đẩy thực thi nội bộ. Đã nói Q4 đối chiếu FSD V14, cuối năm tất cả mọi người sẽ dùng thước này để đo lường.
Về lộ trình, Lixiang và Tesla lựa chọn cấu trúc cao độ tương đồng: đầu cuối + mô hình lớn VLA + thị giác thuần túy là chính. Huawei đi theo phương án lidar + hợp nhất đa cảm biến + quy tắc và mạng nơ-ron hỗn hợp, ổn định trong triển khai kỹ thuật ngắn hạn, nhu cầu sức mạnh tính toán thấp. Nhưng về lâu dài, nếu lộ trình thị giác thuần túy + mô hình lớn cuối cùng chiến thắng, hệ thống của Huawei sẽ đối mặt với chi phí chuyển đổi lớn hơn. Lixiang đặt cược cùng một niềm tin công nghệ với Tesla, liệu phán đoán này hiện tại có đúng hay không, cần đợi đến cuối năm.
Cam kết OTA nửa cuối năm cụ thể đến từng tháng. Tháng 7 hiệu quả tự lái tăng 30%, tháng 9 thực hiện nhường đường lùi xe trên đường hẹp, tháng 12 tốc độ phản ứng xe rút ngắn còn 0.2 giây. Mỗi mốc đều có chỉ số kỹ thuật rõ ràng, cuối năm sẽ có dữ liệu để đối chiếu.
05. Một số dữ liệu bên ngoài buổi ra mắt
Hiện tại mặt tài chính của Lixiang không dễ dàng. Từ Q4 2025, doanh thu của Lixiang giảm so với cùng kỳ, biên lợi nhuận nghiệp vụ xe thu hẹp rõ rệt. Trong khi đó, ngân sách R&D năm 2026 duy trì ở mức khoảng 12 tỷ nhân dân tệ, trong đó tỷ lệ liên quan đến AI chiếm khoảng 50%, về cơ bản ngang bằng với 11.3 tỷ và tỷ lệ 50% của năm 2025. Đầu tư R&D không giảm, áp lực lợi nhuận vẫn còn.
Về doanh số, mục tiêu của Lixiang năm 2026 là 550.000 chiếc. Năm 2025 thực tế giao 406.000 chiếc, tháng 5 giao 33.000 chiếc, vẫn giảm so với cùng kỳ. L9 Livis ra mắt trong vòng hai tuần đạt hơn 10.000 đơn đặt cọc lớn, hiệu suất trên thị trường 50 vạn trở lên ổn định, nhưng lượng giao hàng tổng thể vẫn cần toàn bộ dòng L series thế hệ mới và dòng sản phẩm xe điện thuần túy tiếp tục phát hành vào nửa cuối năm.
Ở cấp độ chip, việc Ma He M100 liên kết sâu với thuật toán riêng là lựa chọn thiết kế, mang lại lợi thế hiệu quả phối hợp phần cứng và phần mềm. Điều này cũng có nghĩa là, nếu lộ trình công nghệ tương lai cần điều chỉnh, chi phí chuyển đổi sẽ cao hơn so với các nhà sản xuất sử dụng giải pháp chip của bên thứ ba. Turing Xiaopeng, Shenji NIO đối mặt với tình huống tương tự, Tesla FSD Chip cũng vậy, đây là đặc điểm chung của ngành đối với chip gốc thuật toán tự nghiên cứu.
06. Quý III sẽ thấy bài bài ngửa
L9 mới ra mắt, L8 theo sát, mốc OTA đầu tiên tháng 7, hiệu quả ban đầu của những hành động này sẽ thấy rõ trong báo cáo tài chính Q3.
Tạ Viêm nói, anh ấy cần tạo ra một loại chip hoàn toàn khác biệt. Bài báo về kiến trúc thông qua bình duyệt đồng nghiệp, coi như là sự công nhận bên ngoài đối với tư duy thiết kế này. Nhưng từ thiết kế đến sản xuất, rồi đến phản hồi thực tế trong lái xe hàng ngày của người dùng, vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Mốc OTA tháng 7 là lần kiểm tra đầu tiên, cuối năm đối chiếu FSD V14 là lần quan trọng hơn.
Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công cộng "Nhấn mạnh Next" (ID:leo89203898), tác giả: Nhất Tu, biên tập: Tiểu Bạch
