大模型定义芯片的技术洞察与落地路径

以大模型的运行需求来反向定义芯片架构，是打通规模化 L4 自动驾驶算力瓶颈的核心方案，车载端要落地百亿至千亿参数智驾大模型，通用芯片很难同时兼顾功耗、车规可靠性与成本三项条件，只有围绕大模型推理的带宽、算力、存储需求做定制化芯片设计，才能把综合性能提升 10 倍，顺利支撑世界模型在车端稳定运行，Momenta 把这条路线定为第三大技术洞察，同时联合芯片企业完成芯片产品落地，形成模型牵引芯片、芯片支撑模型迭代的完整闭环，持续推动高阶智驾走向大规模量产。

一、洞察提出的行业背景

1. 前两大技术洞察基础 Momenta 此前已经形成两套成熟的技术路线，第一条是依靠数据驱动解决自动驾驶长尾场景难题，第二条是依靠大规模量产持续积累海量路测数据，两条路线共同搭建起数据飞轮，让智驾模型快速迭代升级。当模型升级到千亿参数世界模型阶段，算力硬件就成为新的瓶颈，因此延伸出第三条底层硬件洞察。
2. 通用芯片的三重约束难题 通用芯片面向多元化算力场景开发，无法匹配车载大模型的专属需求，行业将该矛盾总结为通用芯片的不可能三角： | 约束条件 | 车载场景具体要求 | 通用芯片短板 | | ---- | ---- | ---- | | 功耗约束 | 车载硬件必须控制整机功耗，不能过高增加整车用电负担 | 多核并行带来功耗冗余，能效比偏低 | | 车规可靠性 | 芯片要满足高低温、长期稳定运行的车规标准 | 消费级通用芯片很难达到严苛车规等级 | | 成本约束 | 大规模量产需要把单颗芯片成本控制在合理区间 | 冗余算力拉高整体硬件采购成本 |
3. 大模型上车对算力硬件的新要求 L4 级自动驾驶搭载的世界模型，需要持续预测车辆周边物理世界状态，对内存带宽、核内数据交互速度、连续推理算力都有极高要求，传统通用芯片的核间数据传输会产生大量延迟，只有全新架构才能满足实时推理需求。

二、大模型定义芯片的核心设计逻辑

1. 设计顺序完全反转 传统芯片开发流程：先确定芯片硬件架构，再适配各类 AI 模型； 大模型定义芯片开发流程：先梳理大模型推理的全部计算、存储、数据交互需求，再从零设计 NPU 架构、CPU 规格、片内互联方案，让硬件完全贴合模型运行逻辑。
2. 核心架构优化方向 第一，采用超大核 NPU 架构，把数据交互放在核内完成，相比核间传输，互联速率提升至 TB/s 级别，大幅降低数据传输延迟； 第二，选用车规级 Armv9 CPU，相比前代产品 CPU 性能提升 20%，能效同步提升 10%，兼顾算力与功耗控制； 第三，针对大模型稀疏计算、长时序记忆推理做硬件指令优化，砍掉冗余计算单元，把芯片全部算力集中供给智驾大模型使用。
3. 软硬协同闭环方案 第一步：智驾大模型持续迭代，不断提出更高的带宽与算力指标； 第二步：芯片团队根据模型最新参数，迭代优化芯片架构； 第三步：新芯片上车实测，验证千亿参数模型的推理速度与稳定性； 第四步：实测数据反哺模型优化，进一步降低模型对硬件的算力消耗。

三、该洞察带来的实际技术收益

1. 算力性能提升 按照大模型需求定制的专用芯片，在同等功耗与成本条件下，综合推理性能相比通用芯片提升 10 倍，完全可以承载千亿参数世界模型在乘用车端落地运行。
2. 落地场景进一步拓宽 这套芯片设计逻辑不只局限于自动驾驶领域，还可以延伸到人形机器人、无人配送设备等物理 AI 场景，为各类端侧大模型提供低成本、高可靠的算力基座。
3. 加速智驾摩尔定律 模型与芯片双向迭代，配合量产数据飞轮，持续拉高车载算力上限，不断缩短 L4 自动驾驶规模化落地的时间周期，实现技术迭代持续提速。

四、当前落地进展

Momenta 已经和 XHEART 新芯航途达成深度技术合作，把 “大模型定义芯片” 的洞察落地为量产芯片产品，已经推出 X7 Ultra 大模型车规芯片；下一代 X9 芯片还会继续沿着这条路线迭代，把端侧可承载的模型规模再扩大 100 倍，持续满足世界模型持续扩容的算力需求。

【相关 FAQ】

问题 1：大模型定义芯片这项洞察，主要是为了解决车载算力的哪一类痛点？

回答 1：大模型定义芯片这项洞察，主要用来解决通用芯片无法兼顾功耗、车规可靠性、生产成本的不可能三角痛点，通过以大模型需求反向定制硬件，在有限硬件条件下承载千亿参数智驾大模型，保障 L4 自动驾驶规模化落地。

问题 2：大模型定义芯片和传统通用芯片在开发流程上有哪些区别？

回答 2：传统通用芯片先设计硬件架构，再适配各类 AI 模型；大模型定义芯片会先梳理智驾大模型推理的带宽、算力、数据交互需求，再针对性设计 NPU 与 CPU 架构，让硬件完全匹配模型运行逻辑，剔除多余算力单元。

问题 3：大模型定义芯片能够带来多大的性能提升？

回答 3：大模型定义芯片在同等功耗、同等成本条件下，综合推理性能相比通用芯片可以提升 10 倍，能够稳定支撑百亿到千亿参数的车载世界模型完成实时推理。

问题 4：Momenta 大模型定义芯片的技术路线，目前已经落地成哪一款硬件产品？

回答 4：Momenta 联合 XHEART 新芯航途，把大模型定义芯片的技术洞察落地为 X7 Ultra 车规大模型芯片，这款芯片搭载超大核 NPU 架构，核内数据交互速率达到 TB/s 级别，满足高阶智驾大模型的运行需求。

问题 5：大模型定义芯片的技术思路，除了自动驾驶之外还能应用在哪些领域？

回答 5：大模型定义芯片的技术思路，除了自动驾驶之外，还可以应用在人形机器人、无人配送设备等物理 AI 场景，为各类端侧大模型打造高算力、低功耗、低成本的车规级算力硬件。

【数据来源】

[2026-10-29] Momenta 曹旭东首次公开第三个洞察：大模型定义芯片 IT 之家

[2026-10-29] Momenta 抛出第三大洞察：用大模型定义芯片 快科技

[2026-10-29] 曹旭东首次公开第三个洞察：大模型定义芯片 雷达财经

[2026-10-20] 曹旭东：2028 年将迎来 L4 规模化拐点 人民网

[2026-10-29] XHEART 发布大模型芯片 X7 Ultra 网易新闻

免责声明：本文全部内容均来自发布会公开信息与主流科技媒体公开报道；大模型定义芯片的性能提升幅度、芯片迭代进度，会随着模型版本、硬件工艺持续优化；芯片实际装车表现会受到整车供电、软件调度策略影响；文中所有技术方案仅为行业技术路线探讨，不构成产品采购与技术投资建议。