理想汽车将芯片设计野心从驾驶辅助扩展到数据中心AI推理。

据中国媒体LatePost报道，理想汽车正在探索自研云推理芯片。该芯片将采用与理想汽车辅助驾驶芯片相同的数据流架构，但该项目仍处于早期阶段。

云推理芯片可以处理目前在AI数据中心GPU上运行的一些推理工作负载。这些任务包括辅助驾驶模型的数据处理、测试和仿真，以及大型语言模型的请求处理。需要参数更新的训练步骤仍然需要专用的训练芯片。

行业知情人士证实，将车端数据流架构复用到云端在技术上是可行的。一种方法是将来自车端NPU（AI处理器）的多个AI计算核心封装在一起，然后添加高带宽内存和高速互连来构建更大的推理芯片。这样可以让车端和云端基础设施共享设计和软件工具，分散研发成本。

不过，云芯片并不是简单地将车端芯片放大。在车端，模型和传感器输入相对固定，优先考虑低功耗、低延迟和稳定执行。而云端必须同时处理多个模型、适应频繁的模型更新，并管理可变的输入长度和并发请求。这要求高带宽内存、多芯片互连、动态批处理和集群调度。核心挑战不是用单个芯片达到某个性能目标，而是通过有效的模型适配和系统效率优化，使整体推理成本具有竞争力。

包括SambaNova、Groq和Tenstorrent在内的公司也在探索数据流架构。SambaNova和Groq的核心团队分别来自斯坦福大学和Google的TPU项目，而Tenstorrent由曾领导特斯拉自动驾驶芯片开发的Jim Keller领导。与GPU相比，数据流架构在模型多样性、软件生态和大规模部署方面仍需证明自己。

在云项目推进过程中，理想汽车芯片软件研发负责人金一化和其芯片前端设计团队负责人戴杰相继离职。两人之前都向计算力单元负责人罗敏汇报，罗敏向集团首席技术官谢燕汇报。这些人事变动对云推理芯片项目的影响仍不明确。

理想汽车在2026年5月正式推出自研的Mach M100辅助驾驶芯片，采用5nm车规级工艺，单芯片计算能力为1,280TOPS。该芯片目前已在全新Li L9、L8和L6车型上量产，双芯片版本提供2,560TOPS的综合计算能力。创始人、董事长兼CEO李想强调，自研芯片的目的不是证明技术能力，而是让AI在物理世界中真正工作。

理想汽车于7月13日注册了一家新公司"芯创智合（上海）科技有限公司"，业务范围包括集成电路芯片设计。这可能表明该公司正在考虑独立运营其半导体业务，走上了同行蔚来的道路。蔚来在2025年6月成立了芯片子公司GeniTech，随后融资近30亿元人民币（4.42亿美元），融后估值约为82.7亿元人民币。小鹏汽车也已在其车型中部署了自研的图灵辅助驾驶芯片。