车端算力竞赛,被推向3000 TOPS

大模型推高算力,量产仍要算成本。

城区辅助驾驶正向10万元级车型下沉,智驾厂商却还在争夺更高的算力上限。一边是用更低成本扩大覆盖,一边是为更大的车端模型预留能力。两种需求并行,让这场竞争很难只凭一个算力数字分出胜负。

10月29日,XHEART新芯航途发布X7 Ultra,按公司口径,其面向智驾场景的等效大模型算力达到700 TOPS;同时披露下一代X9的研发目标:单芯片大模型算力3000 TOPS、内存带宽700GB/s,计划于2027年推出。

算力需求的变化,首先发生在模型承担的任务上。小鹏今年8月介绍新版第二代VLA时称,端侧模型参数量扩大3.5倍,并引入过去30秒的信息记忆和未来6秒的场景预测。模型需要调用更长的历史信息,并推演未来可能发生的变化。

XHEART CEO李宗霖在10月29日阐述了公司的核心技术路线:大模型定义芯片。随着智能驾驶从多个小模型走向端到端大模型,芯片的设计方式也需要随之改变。 

Momenta CEO曹旭东在发布会上表示,高阶自动驾驶的下一阶段将是大模型定义芯片,要实现规模化L4自动驾驶,车端需要承载百亿乃至千亿参数的大模型,这将对芯片的算力、能效、带宽和成本提出更高要求。

这些任务必须在行驶过程中及时完成,更大的参数量、更长的上下文和更多推演,都会增加计算与存储压力。算力之外,带宽也成为关键,模型权重和中间数据如果不能及时送到计算单元,增加算力也未必能同比例缩短推理时间。X9同时提高算力与带宽目标,回应的正是这类需求。

对需要提前确定架构的供应商而言,这也是对下一代车型的押注。预留不足,可能限制模型升级;预留过多,又会增加硬件、供电与散热负担。因此,模型公司正更早参与硬件设计,让架构围绕实际任务优化。

XHEART选择与Momenta协同。按Momenta的规划,依托X7 Ultra的R7 Ultra方案将把模型参数规模扩大至原来的5倍。双方把模型和硬件放进同一套升级规划,试图减少适配损耗。但这条路线,已有竞争者布局。

英伟达围绕DRIVE AGX Thor提供DriveOS、CUDA、TensorRT等工具。车企选择平台时,也在选择后续开发、部署模型所依赖的工具链。新进入者要争取客户,需要承担的工作远不止交付硬件。

国内供应商则已有量产规模。地平线规划中的征程7面向L3、L4,针对更大参数的HSD智驾模型与座舱模型作原生优化,预计2027年第二季度初完成流片。

这意味着,XHEART一面要面对已经占据份额的成熟平台,一面还要与对手正在研发的下一代产品竞争。软硬协同正在成为多家供应商的共同选择。

车企自研又带来一条竞争路线。小鹏10月披露,获得广州L4级示范运营资质的悠游Robotaxi,搭载四颗自研图灵AI芯片,整车有效算力达到3000 TOPS,并运行第二代VLA。其 XPENG AI ENGINEERING 合作体系,也已把智驾、芯片和工具链纳入对外合作范围。部分潜在买家,正成为方案供应者。 

这里需要区分,小鹏的3000 TOPS是多颗芯片的整车合计,XHEART新芯航途X9则是单芯片目标。不同厂商采用的计算精度、等效算力口径也有差异,不能直接据此排列实际驾驶能力的高低。 

但高端平台的竞赛,并不能替代眼前的普及需求。地平线9月披露,128 TOPS的征程6M正向10万元级主流市场扩展,截至8月底已有七家车企品牌基于该产品实现城区辅助驾驶平台化上车;单颗征程6M方案还可以采用风冷,适应燃油车的供电与散热约束。

对这些车型,采购要算的是整套系统的成本,多出的算力能带来多少体验提升,是否需要更复杂的散热,又能否承受相应开发投入。面向下一代模型的3000 TOPS,与当下城区辅助驾驶的普及,对应着不同的产品预算和交付要求。

XHEART已积累了一定量产基础。据公司披露,X7系列量产8个月累计出货超过20万颗,搭载10款量产车型,并获得超过40款车型订单。 

3000 TOPS展示了智驾厂商对下一代模型的投入方向,市场却不会只为算力上限买单。XHEART要争取的,是在既有供应商、自研车企和低成本方案之间,让车企相信,同样一笔硬件与开发预算,选择它能获得更多可交付的智驾能力。

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