大模型上车之后，芯片的设计顺序，正在倒过来。

10月29日，新芯航途（XHEART）在苏州举办发布会，正式推出大模型芯片X7 Ultra。

新芯航途CEO李宗霖介绍，X7 Ultra的大模型算力为700TOPS，采用专为大模型设计的超大核NPU，并搭载中国首发量产的Armv9车规级CPU。官方数据显示，其NPU计算利用率达到98.7%，内存带宽消耗较行业旗舰产品下降80%，能效提升100%，可部署的模型参数量提升10倍。此外，X7 Ultra满足ASIL-B功能安全要求，内置MCU通过ASIL-D认证。

截至发布会，X7系列已量产8个月，累计出货超过20万颗，搭载10款量产车型，获得超过40款车型订单。下一代芯片X9也已公布目标，大模型算力3000TOPS、单芯片内存带宽700GB/s，计划2027年推出。

Momenta CEO曹旭东也登台做了分享。他说，Momenta此前有两个洞察，一个是让数据驱动算法迭代，去解决长尾场景，另一个是靠规模量产把数据量做上去。这一次，他首次对外讲出了第三个洞察，“大模型定义芯片”。

这个判断形成于2022年底。曹旭东认为，要实现规模化L4，车端模型得做到百亿甚至千亿参数，而通用芯片在功耗、车规可靠性和成本三者之间很难兼顾，他把这称作通用芯片的“不可能三角”。绕不开这个三角，就只能反过来，从模型的需求出发去定义芯片。按他的说法，这样做出来的芯片，性能能比通用芯片高出10倍。

X7 Ultra，正是按这个思路做出来的芯片。

大模型定义芯片，先改的是算力怎么算

700TOPS放在今天的辅助驾驶芯片里，并不是最高的数字。新芯航途更想讲清楚的，是这个数字从哪来。

过去车载芯片公布的，大多是理论峰值算力。它有点像电动车的CLTC续航，是理想条件下的成绩，真到了路上未必兑现。大模型参数一多，大量时间耗在参数和中间结果的来回搬运上，内存带宽跟不上，峰值算力就发挥不出来。

X7 Ultra的700TOPS是等效算力，基于真实量产智驾大模型测得，且量化部署后的输出与原始FP32模型相似度须在99.99%以上。发布会屏幕上的注释写明，结果来自国家新能源汽车技术创新中心的对标评测。也就是说，它衡量的是芯片跑真实模型时能用上的能力，而且不许拿精度换速度。

这颗芯片的架构，也是照着模型的需求来排的。新芯航途的芯片团队从定义阶段起，就和算法团队一起拆解模型结构和关键算子。NPU不再拆成许多小核，而是做成一个超大核，原本小核之间百GB/s级的数据交换，变成核内TB/s级的互联。

底层软硬协同让计算和权重加载同时进行，NPU计算利用率因此做到98.7%。工具链则按整个模型统一编排，减少中间结果反复读写外部内存，内存带宽消耗随之下降。

算力用得更满，同一颗芯片就能装下更大的模型。曹旭东透露，即将发布的R7 Ultra正是基于X7 Ultra，模型参数规模扩大5至10倍，推动世界模型从“理解世界”走向“推演世界”。

定义芯片的底气，来自已经上车的大模型

新芯航途能把“大模型定义芯片”做成产品，离不开Momenta。

新芯航途脱胎于Momenta的自研芯片项目。2023年，Momenta开始组建芯片团队，从OPPO旗下芯片公司哲库吸纳了一批核心成员，李宗霖就是其中之一，他曾任哲库COO，更早在联发科负责无线通信业务。同年12月，芯片项目在苏州独立成立公司，并开始对外融资。

两家公司在股权上互相独立，新芯航途并不是Momenta的子公司。不过，Momenta创始团队成员曹旭东、夏炎经由新芯航途的控股股东，间接持有其股份。新芯航途成立不到三年，累计融资约50亿元，上汽旗下尚颀资本、奇瑞、均胜电子、蔚来资本都在股东之列。10月中旬披露的战略轮里，雷诺集团首次投资，长鑫科技也参与其中。

截至今年7月，Momenta的辅助驾驶方案已交付超过100款量产车型，搭载规模突破100万台。量产车上跑着的模型，是新芯航途定义芯片的依据，其中不少车企，也成了这颗芯片最直接的客户。

X7首发搭载上汽大众ID.ERA 9X，后续车型还包括MG、荣威、凯迪拉克以及奇瑞旗下部分车型。上汽、通用本就是Momenta的股东和合作伙伴，上汽、奇瑞又是新芯航途的股东。从成立到量产只用两年，量产8个月出货超过20万颗，这样的速度与这层关系分不开。

对用上X7的车企来说，芯片和算法从定义阶段就是一起开发的，前期适配的工作能省下不少。今年8月，两家公司还与QNX宣布联合打造面向量产的自动驾驶平台，芯片、算法和安全操作系统由三方一起交付。

这和地平线走的方向正好相反。地平线以芯片起家，近两年推出全栈辅助驾驶方案HSD，是从芯片往上走，Momenta则从算法出发，往下定义芯片。方向不同，最后都是把软硬件一起交给车企。

Momenta的方案同样跑在英伟达、高通的平台上，但手握一颗由自己模型定义的芯片，它面对车企多了一份底气。

写在最后：

过去几年，辅助驾驶芯片的竞争很像手机比跑分，比的是谁的TOPS更高。

曹旭东的第三个洞察，给出的是另一种思路，先弄清模型要什么，再决定芯片长什么样。对车企来说，以后选辅助驾驶供应商，选的可能不只是一套算法，还有算法背后的那颗芯片。

当然，98.7%的利用率、10倍的参数空间，最终都要换成用户在路上能感受到的进步，才算数。

但至少有一点已经变了。在辅助驾驶这件事上，芯片不再只是采购清单上一个可以单独比价的零件，而是与模型、整套方案融为一体的组合。