理想自研智驾芯片M100，算力超英伟达Thor-U

在智能驾驶芯片竞争日益激烈的当下，理想汽车自研的智驾芯片 M100 崭露头角，其算力表现超越英伟达 Thor-U，备受关注。

今年一季度，M100 完成样片回片，顺利迈过量产前的关键阶段。仅用两周时间，它便完成功能测试和性能测试，并通过了研发人员的压力测试。如今，M100 已小批量搭载在样车上进行道路测试。

M100 在不同计算任务中展现出卓越性能。运行大语言模型（LLM）计算任务时，1 颗 M100 的有效算力与 2 颗英伟达 Thor-U 大致相当；处理卷积神经网络（CNN）相关的传统视觉任务，如图像识别时，1 颗 M100 的有效算力可对标 3 颗英伟达 Thor-U。这一出色表现，意味着理想智能驾驶系统的算力效率有望大幅提升。

理想汽车 CTO 谢炎主导软硬结合研发策略，通过软件调度提升芯片硬件利用率。为该项目，公司规划了数十亿美元预算，并采取“两条腿走路”方式。当前在售车型中，MEGA 和 i8 全系搭载英伟达 Thor-U，L 系列增程车型则混合使用英伟达和地平线芯片；而自研芯片着眼于未来算法锁定后的效率与成本优化。

在 M100 明年量产上车目标达成前，理想仍会依赖英伟达、地平线等合作伙伴。为保障自研智驾芯片项目战略安全，避免影响合作关系，理想加强了芯片部门的信息管控。

此前，理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋曾表示，自研芯片可针对自身算法进行特定优化，性价比和效率更高。目前仍使用 Thor 芯片，是因为英伟达对新算子支持较好，算力充足，且整体 VLA 迭代仍有变化可能 。

从行业发展趋势来看，智驾芯片设计正转向原生支持 Transformer 架构，这对厂商的前瞻性和软硬件协同能力提出了考验。蔚来、小鹏等新势力的自研芯片已陆续落地，理想 M100 的快速进展，进一步彰显了中国车企在核心技术自主化道路上的坚定决心。随着智能驾驶迈入大模型时代，算力竞争愈发激烈，自研芯片或许将成为车企摆脱供应链束缚、优化成本结构的关键因素。未来，若理想成功实现 M100 量产替代，中国智能汽车产业链的“去英伟达化”进程无疑将加速推进 。