蔚小理，交出“芯”答卷

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2016年，自特斯拉與Mobileye分道揚鑣、開啟軟硬一體自研之路后，車企自研芯片已從行業孤例演變為必然趨勢。

在智能汽車邁入“算力主權”時代的2026年，蔚來、小鵬、理想組成的“蔚小理”陣營，作為國內造車新勢力的先行者，歷經數年技術深耕，紛紛迎來芯片自研的集中收獲期。

曾經，它們為了搶一張英偉達Orin的產能入場券而焦頭爛額；如今，“蔚小理”們正在打破通用芯片的壟斷格局，從蔚來神璣芯片開放全行業外供，到小鵬圖靈AI芯片規模化落地，再到理想馬赫100芯片的技術突破，三家企業以差異化路徑證明：自研芯片不再是簡單的替代方案，而是構建核心競爭力的生死之戰，深刻重塑了智能汽車產業的競爭規則。

“蔚小理”，自研芯片行至何處？

如果將2024年視為車企自研芯片“流片”的宣言年，那么2026年則是正式量產與變現的落地年。

蔚來：從成本中心到利潤引擎的跨越

蔚來是這場競賽中走得最快、也是模式最重的一個。

3月10日，蔚來創始人李斌在財報電話會上正式宣布，旗下芯片子公司安徽神璣的第二顆芯片已流片成功，進入量產爬坡階段。這顆延續了5nm車規工藝的新芯片，核心算力等效3顆英偉達Orin-X，但成本較第一代神璣NX9031顯著降低。

更關鍵的是，它打破了蔚來內部應用的局限，明確向外部客戶開放，甚至已拓展至具身機器人領域。

回顧其造芯歷程，蔚來早在2021年便布局芯片自研。彼時，全球“缺芯潮”肆虐，其ESP模塊供應商斷供導致蔚來ET7車型減產42%，造成19億元營收損失，這讓蔚來深刻認識到供應鏈自主的緊迫性。

2023年，正當神璣芯片前端設計即將完成時，美國EDA合作伙伴突然退出中國市場，項目險些停滯，蔚來咬牙攻堅，最終完成全流程自主突破。四年間完成了從設計到量產的全流程攻關。

2024年7月，全球首款5nm車規級產品“神璣NX9031”流片成功，該芯片擁有超過500億顆晶體管，單顆算力超1000 TOPS，在內存帶寬上更是達到了546 GB/s，是英偉達Thor-U的兩倍，更高的內存帶寬意味著芯片在處理海量視覺數據時能夠更快地存取信息，從而降低推理時延，提升智能駕駛系統的實時響應能力；同時，憑借小于5ms的AI推理延遲，在BEV算法處理效率上達到同代通用芯片的3倍以上。

值得注意的是，這款芯片的核心價值并非簡單的算力堆砌，而是通過自研的圖像信號處理器（ISP）和神經網絡處理單元（NPU），實現了針對智能駕駛場景的架構級優化。

截至2025年底，神璣NX9031芯片累計出貨超15萬套，全面部署于蔚來全系車型，為蔚來帶來了單車約1萬元的降本空間，成為蔚來2025年四季度首次盈利的關鍵支撐。

此外，蔚來還在‘NIO IN 2023 蔚來創新科技日’上正式發布了首款自研激光雷達主控芯片“楊戩”，采用8核64位處理器，配備8通道9bit ADC，具備高達1GHz的采樣率，實現了硬件級的傳感器融合，并將激光雷達的功耗降低了50%。據蔚來介紹，得益于“楊戩”芯片的高集成度，每臺車的物料成本可直接節省數百元。

在智能汽車競爭日益激烈、整車毛利率承壓的背景下，這些舉措都為蔚來提供了新的增長敘事。

但蔚來的野心，顯然不止于此。

2025年6月，蔚來拆分芯片業務成立神璣公司，試圖走出一條從“成本中心”到“利潤引擎”的獨立之路。2026年2月，神璣公司完成22.57億元首輪融資，投后估值近百億。

中國歐洲經濟技術合作協會智能網聯汽車分會秘書長林示曾在接受采訪時表示：“車企分拆芯片業務并引入外部資本，有助于理順研發投入與商業化回報之間的關系。”對于整車企業而言，自研核心芯片一方面能夠增強供應鏈自主性，另一方面也可以在成本控制及產品定義上形成更高靈活度。

神璣能夠完成較高門檻的首輪融資，顯示出資本市場對其技術路線、量產能力及應用落地進展的認可。多元資本的注入不僅分擔了研發風險，更推動蔚來構建開放生態，這也進一步標志著蔚來芯片業務正式從自研自用開啟“全行業外供”的商業新篇章。

在此期間，神璣公司已與愛芯元智、豪威集團成立合資公司，弱化蔚來標簽以拓展外部客戶，為芯片業務的對外市場化布局鋪平道路，同時積極布局具身機器人、Robotaxi等非車領域。

李斌在多個公開場合曾表示：“如果大家想買最好的芯片可以找蔚來”，這種開放性姿態讓蔚來從整車制造商向擁有汽車業務的半導體技術公司轉型，這一“資本+社會化綁定”模式，通過引入外部資金和客戶，快速攤薄研發成本。

回看神璣芯片發展歷程，蔚來自2021年啟動芯片自研項目，歷時4年完成從設計、研發、流片、測試至量產的全流程。更重要的是，神璣芯片與蔚來全棧自研的整車全域操作系統SkyOS·天樞深度融合，從指令集到內存調度全棧自研，讓5nm制程優勢被充分發揮。

顯然，“芯片-操作系統-算法”三位一體的全棧整合能力，正成為蔚來在智能駕駛下半場競爭中的核心護城河。

從目前節奏來看，蔚來第二顆智能芯片有可能于2026年下半年正式上車，除適配蔚來自身車型外，還將逐步向外部客戶交付。未來，隨著芯片量產規模的擴大和外供業務的推進，神璣公司有望成長為AGI時代領先的通用智能硬件芯片及解決方案供應商。

理想汽車：算法原生芯片，后發制人

蔚來自研芯片并非孤立事件，而是2026年中國智能汽車產業“芯片分水嶺”的一個典型縮影。在同一時間軸上，理想汽車的自研芯片馬赫100（M100）芯片已進入量產交付倒計時，小鵬汽車則通過技術輸出與大眾集團達成深度綁定，紛紛迎來新進展。

2026年2月，理想汽車CEO李想通過微博官宣：全新一代理想L9 Livis版將搭載兩顆自研“馬赫100”芯片，總算力達2560TOPS，相當于3倍英偉達Thor-U的有效算力，堪稱全球最強智駕大腦。

這顆5nm制程芯片的落地，源于理想自2022年11月啟動的自研項目，源于理想對“軟硬協同”的極致追求，而其技術根基可追溯至2025年2月發布的一篇學術論文——《Hardware Co-Design Scaling Laws via Roofline Modelling for On-Device LLMs》。

這篇看似學術的論文，實則是理想造芯的理論宣言。

論文指出，通過測試1942個架構、訓練170個模型，理想提出“軟硬協同設計定律”，揭示了通用芯片在VLA系統中存在70%算力浪費的行業痛點。

這意味著，以前解決問題要靠反復試錯，算法團隊要花幾個月時間來訓練模型、上車測試，失敗后再推倒重來，這是一個巨大的黑箱。現在，給定模型超參數，不用訓練就能預測最終精度，這就從“黑箱試錯”順利變成了白盒預測。

但只有預測精度還不夠，因為車載大模型在運行時會產生大量臨時數據，進而瘋狂吞噬內存。于是理想祭出了第二個武器——將經典的Roofline性能模型進行車載化革新，系統性地把多項因素全部納入建模，計算出模型所需的關鍵硬件參數。

簡單來說，就是提前算出計算平臺能支持的模型“聰明程度”。這種設計模式最大的價值就是讓此前行業“先設計芯片再適配算法”或“先開發算法再找芯片”的割裂流程徹底成為歷史。

這一研究方案已在英偉達Orin和Thor平臺上完成了實測驗證，優化后的模型精度和速度實現了大幅提升。

能看到，這不僅僅是一個工程優化技巧，它要解決的問題極其現實：在車上那塊功耗有限、散熱有限、成本有限的芯片里，如何把大模型的智能榨到極致？這也為理想自研芯片“馬赫100”芯片打下了堅實的理論基礎。

過去幾年，車企們的競賽邏輯是算力競賽，一直在比拼誰的芯片算力高，誰的模型參數多，在發展的過程中，我們也見證了智駕芯片從英偉達Orin的254 TOPS到Thor的1000 TOPS，再到國產自研芯片的更大算力，數據不斷刷新。大家似乎都相信，更大的算力就能證明智駕能力更強。

但理想汽車這篇論文，指向了一個完全不同的方向：當行業進入VLA（視覺-語言-行動）模型時代之后，自動駕駛就遇到了前所未有的難題。因為VLA作為一個邏輯自洽的技術架構，需要更高的認知智能才能發揮實力；同時，汽車智駕跟云端大模型完全不一樣。車載芯片受限于功耗、散熱、成本、實時性、安全冗余，根本不能盲目堆參數、堆算力。這造成的結果就是，模型越來越聰明，芯片卻有點“跟不上”。

因此，在VLA逐漸成為主流技術范式的當下，汽車芯片將不再單純比拼誰的算力更大，而是比誰把算力用得更好，能把有限的大腦容量用得更聰明、更高效，這才是未來競爭的關鍵。

本次理想提出的“端側大語言模型的軟硬協同設計定律”，就指出了破局的關鍵。

基于該定律，馬赫100芯片成為專為VLA模型定制的“算法原生芯片”，在大語言模型推理上等效2顆英偉達Thor-U，傳統視覺任務上等效3顆Thor-U，有效算力利用率從Orin-X的30%提升至80%。

就在這篇論文發布前后，理想汽車的馬赫100芯片已經悄然完成流片，進入路測階段。

2026年，這顆芯片將隨新車交付——這被視為理想汽車擺脫英偉達依賴的關鍵一步。但需要注意的是，理想的馬赫100芯片大概不會一夜干翻英偉達。但它證明了一件事：中國車企，正在從用別人的芯片，走向為自己的算法造芯片。

對于這篇論文的真正意義，理想還強調，不只是“我們做了一個芯片”，而是“我們發現了一個規律，找到了設計芯片的方法”。這套方法論可以復用，例如以前換一款芯片，算法團隊可能要花幾個月重新設計和調優模型。目前理論上一周就能搞定，M100之后，M200、M300的設計周期將大幅縮短。

回顧理想的造芯之路，呈現出鮮明體系化特征。自研芯片立項后，理想逐步構建了完整的AI技術棧：2022年11月，在被英偉達Thor芯片反復延期、算力縮水75%的被動局面后，理想迅速啟動馬赫100芯片自研項目。

依托IPD集成產品開發流程，理想展現出驚人效率：2023年 3月啟動自研大模型，12月MindGPT上車；2024年4月星環OS量產、2023年3月啟動自研大模型、12月自研大模型MindGPT隨OTA 5.0發布上車、2024年4月自研操作系統星環OS首次量產上車、2025年Q1馬赫100芯片回片測試，同年8月VLA司機大模型落地，形成“芯片-算法-系統”的完整閉環。

歷經波折后，馬赫100終于面世：采用5nm制程，單顆有效算力達1280 TOPS，約為英偉達Thor-U的三倍。更重要的是，理想通過“軟硬協同設計定律”，讓芯片原生支持VLA（視覺-語言-行動）模型，將感知-決策-執行全鏈路響應時間壓縮至350ms。

盡管2026年初，理想遭遇芯片部門核心高管和多位團隊員工離職等挑戰，但理想通過戰略聚焦與組織優化，仍計劃于2026年二季度實現馬赫100芯片量產交付。

李想在財報會上表示：“2026年，搭載以馬赫100芯片為核心的AI系統的產品正式交付后，將給用戶帶來產品價值與體驗的根本性轉變，以‘移動家空間’為核心，打造極致的軟硬一體體驗，汽車將從被動使用的工具轉變為具備自主能力的智能伙伴。”

在筆者截稿前，對于多位公司高層離職，李想在接受采訪時表示：年初至今公司確實有一些新變化，一些非常優秀的研發等方面管理層一二號位，過去跟著理想經歷了從零開始的階段，有了豐富的創業公司經驗，近期出去創業，也獲得了投資市場的認可，對此他表示恭喜。“我希望每一個能夠出去自己創業的理想汽車骨干都能夠表現得越來越好，然后成為市場的主力。”

“同時，這也給公司內部一些年輕的技術管理者、業務管理者非常好的機會。”李想表示，目前在基礎模型、具身智能、產品線等核心業務中，大量90后、95后已經勝任一號位角色，過去三年培養的00后校招生也成為技術研發、高難度技術方案攻關的核心骨干，這是公司對未來10年充滿信心最重要的標志。

小鵬汽車：技術聯盟下的全球化突圍

小鵬汽車的芯片路徑帶有鮮明的“何小鵬式”色彩——輕資產、重生態、強聯盟。

2026年1月8日，小鵬一口氣發布G6、G7、G9、P7+等多款換代車型，罕見未提英偉達，全部搭載自研圖靈AI芯片。

這或許也意味著，小鵬汽車已全面切換至自研賽道，徹底告別英偉達依賴。

這一轉變背后，是小鵬對“技術定義芯片”的深刻踐行。何小鵬在發布會上強調：未來全球最好的AI公司，都會選擇自研芯片，這決定著AI產品的性能上限。

小鵬的造芯之路始于一次昂貴的教訓。

早期與Marvell合作失敗付出超億美元賠償金，讓團隊清醒認識到：造芯必須緊密結合自身需求，實現軟硬件深度協同。

2024年，小鵬正式發布圖靈AI芯片，采用40核設計、DSA架構，專為端到端大模型優化，單顆算力達750TOPS，等效3顆Orin-X，算力利用率實現100%，支持30B參數大模型運行，1顆即可實現L3+智駕體驗，2顆就能達成L4級自動駕駛支撐城市NOA全覆蓋。

在這顆芯片上，自研NPU是其一大亮點。有知情人士指出，這顆圖靈芯片集成了小鵬智駕算法的很多理解，也是該芯片最大賣點之一。在SoC集成方面，小鵬表示，該芯片使用了DSA集成神經網絡特定領域架構設計，與合作伙伴攜手實現了該芯片的SoC集成，并獲得了極好的PPA。

值得關注的是，其模塊化異構算力布局更具備跨場景復用能力，在人形機器人中負責運動控制，在飛行汽車中承擔感知避障任務，突破了單車銷量對芯片成本的攤銷限制。

2025年5月，圖靈芯片隨小鵬G7 Ultra正式量產上車，同年11月獲得大眾汽車定點，實現“反向合資”突破——大眾2026款電動車已深度綁定小鵬EEA架構，打上“小鵬Inside”烙印，既帶來巨大規模訂單，更完成國際市場背書。

小鵬憑借“技術+橫向綁定”戰略展現出獨特優勢，圖靈芯片采用高度模塊化異構算力布局，可跨場景復用，在人形機器人中負責運動控制，在飛行汽車中承擔感知避障，成功跨越單車銷量對芯片成本的攤銷限制。

2026年，小鵬Robotaxi將搭載4顆圖靈芯片，總算力達3000TOPS，創下行業紀錄。何小鵬的愿景清晰可見：通過技術輸出與聯盟合作，讓小鵬芯片在全球智能出行領域占據核心地位。

對于車企選擇造芯這一路線，何小鵬指出，過去十年，汽車硬件占整輛車價值超過90%，但未來十年，硬件價值會縮減到50%，軟件會從10%暴增到50%。“最開始我認為在端側，應該是少部分企業自研芯片，大部分企業用公開的芯片。但隨著我們真正把端側芯片落地，我才逐漸理解到，從某種角度看，芯片公司本身也是軟件公司。”

他表示，要做好軟件，不僅要做操作系統，還要做芯片上的軟件。我個人認為，未來全球最好的AI公司，很可能都會選擇定制自己的芯片。因為自研或定制芯片，可以用同一代技術實現下一代的性能提升，這并不只是成本問題，而是能力問題。中國已經有很多公司在這樣做，我相信定制私有化芯片的價值，在下一個十年會被更多企業家和用戶真正看到。即使今天這還不是一個普遍共識，但這是我堅定相信的一件事。

車企造芯熱潮背后

從“蔚小理”自研芯片的原因和發展歷程來分析，可以判斷出車企選擇造芯的幾大原因：

首先，成本控制是車企造芯的直接驅動力。

以蔚來為例，其2024年采購英偉達Orin-X芯片花費超3億美元，單車成本達1.1萬元，而自研神璣芯片后單車降本1萬元，2025年17.9萬輛銷量即貢獻近18億元毛利。對于年銷量超百萬的車企，自研芯片可節省數十億元采購支出，在價格戰激烈的市場中形成關鍵競爭優勢。更重要的是，外購芯片是每年剛性支出，而自研是一次性大額投入換長期自由，長期攤薄后的成本優勢更顯著。

供應鏈安全也是不可忽視的戰略考量。

英偉達Thor芯片從2000TOPS算力縮水至700TOPS，交付多次延期，打亂了理想、小鵬等企業的產品節奏；另外，復雜的地緣政治關系和一系列芯片出口限制，更讓車企意識到“算力主權”的重要性。自研芯片能擺脫地緣政治與供應商的雙重制約，保障產品迭代穩定性。

另外，技術協同的深層價值更為關鍵。

2025年端到端大模型全面接管城區智駕后，通用芯片的弊端徹底暴露：功耗居高不下影響純電續航，異構架構導致推理時延無法達到毫秒級“類人響應”。自研芯片可實現架構級優化，蔚來神璣的ISP像素處理能力、小鵬圖靈的端到端模型適配、理想馬赫100的稀疏計算支持，都是通用芯片無法比擬的差異化優勢。

正如行業共識所言：“算法決定芯片的架構，芯片反過來定義算法的邊界”，軟硬一體已成為智駕體驗的核心護城河。

對于車企自研芯片的未來發展趨勢，有業內專家向筆者表示：

• 算法與芯片的“同位體”趨勢加速：軟硬一體深度協同將推動車規級芯片從通用計算走向專用計算，從硬件加速走向架構定義。蔚小理三家都已完成自研芯片算法化，未來競爭不再是單純的GPU算力對比，而是誰的架構更適合端到端大模型的神經網絡連接方式。

• 供應鏈權力向整車企業轉移：過去，Tier1廠商掌握核心控制權，但如今車企通過“自研+綁定”，蔚小理正在重新定義供應鏈關系。車企不再是被動接受芯片，而是主動設計芯片，甚至向傳統Tier1反向輸出方案。這種權力轉移的底層邏輯是智能駕駛的技術復雜性——只有整車企業才最理解端到端的系統需求，才能設計出最匹配的芯片架構。

• 車規級芯片持續拓展：蔚小理還正在評估具身機器人、低空經濟（eVTOL）、AIPC等新興領域的應用機會，這并非簡單的業務多元化，而是車規級芯片高可靠性、高算力、低功耗特性在更廣泛智能硬件場景中的自然延伸。隨著AGI時代臨近，端側推理需求爆發，車規級芯片有望成為“通用智能硬件芯片”的基礎平臺，開辟遠超汽車市場的增量空間。

從行業格局整體來看，車企自研芯片正在重塑汽車產業價值鏈條。中國車企造芯熱潮推動形成“設計-制造-封測”的本土生態閉環。過去，國內汽車芯片市場長期被英偉達、Mobileye等海外企業壟斷，如今蔚小理、華為、吉利等企業的突破，讓全球智駕芯片市場從一家獨大走向多元供給。這種格局變化不僅提升了中國汽車產業的全球話語權，更倒逼海外企業加速技術迭代與價格下調，形成良性競爭生態。

當然，造芯之路并非坦途。芯片行業是資本密集、技術密集且經驗依賴的高門檻領域，單顆先進制程車規芯片的流片及量產費用達數十億元，沒有三代以上產品迭代難以打磨完善。此外，芯片軟件與生態構建的難度遠超硬件研發，打造一套成熟的軟件棧需要漫長的時間積累，這也是所有自研車企必須跨越的難關。

綜合來看，蔚小理的造芯實踐有望成為中國智能汽車產業掌握核心話語權的關鍵戰役。三種路徑雖各有側重，但都印證了同一個真理：智能汽車的下半場競爭，本質是“算力主權”的爭奪，是軟硬一體能力的較量。

從特斯拉引領的行業覺醒，到中國車企的集體突圍，造芯之路雖充滿研發投入高、周期長、風險大的挑戰，但也孕育著產業升級的巨大機遇。當神璣、馬赫100、圖靈等芯片陸續落地，當更多車企加入自研陣營，中國智能汽車產業正在全球半導體與汽車產業的融合浪潮中，書寫屬于中國的車芯答卷。

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