По информации LatePost, компания Li Auto изучает возможность создания собственного чипа для облачных вычислений.
В отчете, ссылающемся на многочисленные источники, говорится, что чип будет использовать ту же архитектуру потока данных, что и чип для систем помощи водителю, и проект все еще находится на ранней стадии.
Центры обработки данных для ИИ (искусственного интеллекта) обычно используют графические процессоры (GPU) для обучения и вывода моделей, хотя некоторые также развертывают специализированные чипы для облачного вывода, отмечается в отчете.
Чипы для облачного вывода могут взять на себя часть задач вывода, которые в настоящее время выполняются на графических процессорах, сообщил LatePost представитель индустрии чипов.
К ним относятся обработка данных, тестирование и моделирование для моделей помощи водителю, а также обработка запросов для больших языковых моделей. Этапы обучения, которые включают обновление параметров, по-прежнему требуют обучающих чипов.
Перенос архитектуры потока данных из автомобиля в облако технически осуществим, сообщили изданию инсайдеры отрасли.
Один из путей — повторное использование вычислительной конструкции NPU (процессора ИИ) на стороне автомобиля, объединение нескольких вычислительных кристаллов ИИ. Добавление высокоскоростной памяти и высокоскоростных межсоединений позволяет создать более крупный чип для обработки данных.
Это позволит использовать общие разработки и программные инструменты как на стороне автомобиля, так и в облаке, распределяя затраты на НИОКР.
Однако облачный чип — это не просто увеличенная версия автомобильного чипа. На стороне автомобиля модели, входные данные с датчиков и рабочие ритмы относительно фиксированы, а основными целями являются низкое энергопотребление, низкая задержка и стабильное выполнение.
Облако, напротив, должно обрабатывать больше моделей одновременно, с более быстрыми обновлениями моделей и большими колебаниями длины входных данных и одновременных запросов.
Это также включает в себя высокоскоростную память, многочиповые межсоединения, динамическую пакетную обработку и кластерное планирование.
Достижение определенного целевого показателя производительности с помощью одного чипа — не самая сложная задача; настоящая трудность заключается в обеспечении конкурентоспособной общей стоимости обработки данных, — сказал эксперт.
Возможность расширения архитектуры потока данных с автомобиля в облако создать ценовое преимущество зависит от возможностей адаптации моделей и эффективности работы системы.
Как сообщает LatePost, такие компании, как SambaNova, Groq и Tenstorrent, также изучают архитектуры на основе потоков данных.
Основные команды SambaNova и Groq состоят из выпускников Стэнфордского университета и проекта Google по разработке тензорных процессоров (TPU) соответственно, а Tenstorrent возглавляет Джим Келлер, ранее руководивший работой над чипами для беспилотных автомобилей Tesla.
По сравнению с графическими процессорами (GPU), архитектуры на основе потоков данных еще должны доказать свою эффективность в плане универсальности моделей, программных экосистем и крупномасштабного развертывания.
По мере продвижения облачного проекта, руководитель отдела исследований и разработок программного обеспечения для чипов Li Auto, Цзинь Ихуа, и Дай Цзе, руководитель одной из групп проектирования интерфейсов чипов, покинули компанию, подтвердил LatePost по нескольким каналам.
Оба ранее подчинялись Ло Миню, руководителю подразделения вычислительной мощности, который, в свою очередь, подчиняется главному техническому директору группы Се Яню.
Неясно, повлияют ли кадровые изменения на прогресс проекта по разработке чипов для облачного инференции.
Компания Li Auto 12 мая официально представила свой собственный чип Mach M100 для систем помощи водителю, созданный на основе 5-нм автомобильного техпроцесса и обладающий вычислительной мощностью 1280 TOPS на чип.
В настоящее время чип запущен в серийное производство на новых техпроцессах Li L9, L8 и L6, при этом двухчиповая версия обеспечивает суммарную вычислительную мощность 2560 TOPS.
Основатель, председатель совета директоров и генеральный директор компании Ли Сян заявил, что создание собственного чипа направлено не на демонстрацию технических возможностей, а на обеспечение реальной работы ИИ в физическом мире.
13 июля Li Auto зарегистрировала новую компанию, Xinchuang Zhihe (Shanghai) Technology Co Ltd, сфера деятельности которой включает проектирование интегральных микросхем.
Это может свидетельствовать о том, что компания рассматривает возможность самостоятельного ведения своего полупроводникового бизнеса, следуя примеру конкурента Nio Inc.
В июне 2025 года компания Nio создала дочернюю компанию по производству чипов GeniTech Co Ltd (Shenji), которая с тех пор привлекла почти 3 миллиарда юаней (442 миллиона долларов США) при оценке после инвестиций примерно в 8,27 миллиарда юаней.
Компания Xpeng также внедрила в свои автомобили собственный чип Turing для управления автомобилем.