在智能駕駛芯片競爭日益激烈的當下，理想汽車自研的智駕芯片 M100 嶄露頭角，其算力表現超越英偉達 Thor-U，備受關注。

今年一季度，M100 完成樣片回片，順利邁過量產前的關鍵階段。僅用兩周時間，它便完成功能測試和性能測試，并通過了研發人員的壓力測試。如今，M100 已小批量搭載在樣車上進行道路測試。

M100 在不同計算任務中展現出卓越性能。運行大語言模型（LLM）計算任務時，1 顆 M100 的有效算力與 2 顆英偉達 Thor-U 大致相當；處理卷積神經網絡（CNN）相關的傳統視覺任務，如圖像識別時，1 顆 M100 的有效算力可對標 3 顆英偉達 Thor-U。這一出色表現，意味著理想智能駕駛系統的算力效率有望大幅提升。

理想汽車 CTO 謝炎主導軟硬結合研發策略，通過軟件調度提升芯片硬件利用率。為該項目，公司規劃了數十億美元預算，并采取“兩條腿走路”方式。當前在售車型中，MEGA 和 i8 全系搭載英偉達 Thor-U，L 系列增程車型則混合使用英偉達和地平線芯片；而自研芯片著眼于未來算法鎖定后的效率與成本優化。

在 M100 明年量產上車目標達成前，理想仍會依賴英偉達、地平線等合作伙伴。為保障自研智駕芯片項目戰略安全，避免影響合作關系，理想加強了芯片部門的信息管控。

此前，理想汽車自動駕駛研發高級副總裁郎咸朋曾表示，自研芯片可針對自身算法進行特定優化，性價比和效率更高。目前仍使用 Thor 芯片，是因為英偉達對新算子支持較好，算力充足，且整體 VLA 迭代仍有變化可能 。

從行業發展趨勢來看，智駕芯片設計正轉向原生支持 Transformer 架構，這對廠商的前瞻性和軟硬件協同能力提出了考驗。蔚來、小鵬等新勢力的自研芯片已陸續落地，理想 M100 的快速進展，進一步彰顯了中國車企在核心技術自主化道路上的堅定決心。隨著智能駕駛邁入大模型時代，算力競爭愈發激烈，自研芯片或許將成為車企擺脫供應鏈束縛、優化成本結構的關鍵因素。未來，若理想成功實現 M100 量產替代，中國智能汽車產業鏈的“去英偉達化”進程無疑將加速推進 。