CTO da Li Auto, Xie Yan: Queremos tornar-nos uma empresa líder, e os chips de IA são uma coisa que temos que fazer

Faltam três dias para o lançamento oficial do novo modelo Ideal L9. Isso não é apenas uma iteração regular de um veículo de topo, mas também o primeiro modelo da Ideal equipado com o chip desenvolvido internamente, o Mach M100.

Em 12 de maio, o CEO da Ideal Motors, Li Xiang, publicou uma mensagem nas redes sociais, respondendo diretamente às dúvidas do público sobre a fabricação de chips pelas montadoras. Ele afirmou claramente que o desenvolvimento interno de chips não é uma “tática de gastar dinheiro por moda”, mas sim uma estratégia para fazer a IA realmente funcionar no mundo físico, resolvendo problemas técnicos que os fornecedores atuais não conseguem superar.

“Por que a Apple consegue oferecer a melhor experiência? Não é apenas por uma tecnologia ser a mais forte, mas por desenvolver internamente chips, sistemas operacionais, hardware e serviços em nuvem, realizando um design autônomo em toda a cadeia e assumindo total responsabilidade, sem pontos fracos.” Li Xiang afirmou que, na era da IA, a competição é sobre capacidade de sistematização, e a Ideal está buscando uma integração total ao desenvolver chips, sistemas operacionais e grandes modelos de IA simultaneamente, visando uma concepção conjunta para a era da inteligência artificial, para alcançar a “campeã em experiência do usuário”.

Na verdade, já no final de março, Li Xiang revelou que o artigo sobre seu chip Mach 100 foi oficialmente aceito na conferência internacional de arquitetura de computadores de 2026 (ISCA), na sessão industrial. Assim, a Ideal Motors se tornou a primeira montadora do mundo a ser selecionada nesta divisão industrial desde a sua criação.

O chip Mach 100 usa uma arquitetura nativa de fluxo de dados original da Ideal, com processo de fabricação de 5nm, e sua capacidade de processamento nominal atinge 1280 TOPS.

Antes do lançamento oficial do novo Ideal L9, o CTO da Ideal, Xie Yan, participou de uma conversa com a interface de notícias e outros meios de comunicação.

Concordando com a visão de Li Xiang, Xie Yan usou a evolução do setor de eletrônicos de consumo para ilustrar a lógica fundamental da fabricação de chips por montadoras: “Os chips da Apple oferecem capacidades diferenciadas ao seu sistema operacional, e essa integração vertical é um valor que soluções genéricas não podem oferecer.”

Ele destacou que, no futuro, a competição automotiva se dividirá, e as principais montadoras precisarão desenvolver suas próprias tecnologias de base. “Se a intenção é focar na IA, fazer chips de IA é uma obrigação. Para se tornar uma líder, essa é uma etapa obrigatória.”

A expressão “obrigação” mencionada pelos executivos também é corroborada por tendências macroeconômicas. Segundo um relatório da McKinsey, impulsionado por IA e computação de borda, a receita global da indústria de semicondutores atingirá US$ 1,6 trilhão até 2030. Nesse crescimento explosivo de poder de processamento, os veículos estão acelerando para se tornarem os dispositivos de IA de borda mais importantes, forçando as montadoras a integrarem seus próprios chips de silício.

Outro lado do investimento em tecnologia fundamental é a intensificação da competição comercial na indústria automotiva. Em 2025, devido à forte concorrência de mercado e ciclos de produto, a receita total da Ideal Motors foi de 112,3 bilhões de yuans, com uma queda no lucro líquido. Mas, ao mesmo tempo, seus investimentos em P&D atingiram um recorde de 11,3 bilhões de yuans, com cerca de 50% desse valor diretamente destinado a áreas relacionadas à IA.

Em 2026, com a resolução dos gargalos de capacidade, a Ideal entregou 34.085 veículos em abril. Segundo dados oficiais, até 30 de abril de 2026, o total de entregas acumuladas da empresa foi de 1.669.442 unidades.

Xie Yan afirmou em entrevista que, quando um carro consegue agir de forma autônoma no mundo físico, seu produto se torna cada vez mais parecido com um “dispositivo inteligente com corpo”. Nesse momento, a capacidade de processamento fundamental não é apenas um centro de custos, mas uma decisão crucial para que a empresa consiga garantir sua passagem para a era da inteligência com corpo.

Na entrevista com a interface de notícias e outros meios, Xie Yan também detalhou o contexto de decisão, a inovação tecnológica e o processo organizacional que levaram ao desenvolvimento do chip Mach 100.

Fonte da imagem: Ideal

A seguir, a transcrição da entrevista, com edição e organização pela interface:

Meio de comunicação: Quando a Ideal começou a considerar o desenvolvimento interno de chips? Quais fatores e limitações influenciaram essa decisão?

Xie Yan: Entrei na Ideal Motors em 2022, mas a ideia de fazer chips internamente já surgia em 2021. Na época, a indústria via o “desenvolvimento interno de chips” como uma direção crescente, mas sempre nos perguntávamos uma questão mais fundamental: por que a Tesla usou Nvidia inicialmente e depois optou por desenvolver seus próprios chips? Qual é a lógica por trás disso? Essa questão raramente era discutida profundamente, e acreditávamos que só entendendo claramente o “porquê” poderíamos decidir o “como”.

Nossa escolha por desenvolver internamente baseou-se em uma avaliação de longo prazo da evolução tecnológica. Primeiro, a demanda por capacidade de processamento explodiu exponencialmente. Em 2022, a Lei de Escalabilidade de Grandes Modelos de Linguagem (Scaling Law) ainda não era amplamente reconhecida, mas já sentíamos que maior poder de processamento traria melhor desempenho e experiência.

Se a capacidade de IA continuar crescendo, a substituição completa do nível L4 de condução autônoma ainda está longe, e a demanda por processamento será enorme. Diante dessa necessidade crescente, acreditamos que depender da velocidade de inovação de fornecedores externos nos deixaria em desvantagem.

Em segundo lugar, há limitações na arquitetura de computação de base. Após 2020, a arquitetura tradicional de von Neumann tornou-se um fator limitante para o desenvolvimento da IA. Classificando por tecnologia, CPU e GPU são otimizados sobre essa arquitetura, mas acreditamos que é possível criar uma arquitetura de computação nativa para IA, uma arquitetura completa projetada especificamente para IA, com muitas oportunidades de inovação tanto em software quanto em hardware.

Ao revisitar a história do desenvolvimento de computadores, as grandes evoluções na arquitetura geralmente surgem de necessidades que a tecnologia anterior não consegue atender. A Intel, por exemplo, achava que o processamento gráfico não precisava de uma arquitetura dedicada, apenas um CPU era suficiente, enquanto a Nvidia lançou GPUs específicas para processamento gráfico. Hoje, o valor de mercado de ambas se inverteu.

Da mesma forma, usar GPUs ou GPGPUs para IA é possível, mas ineficiente. Se o crescimento do processamento de IA for a maior tendência de crescimento, é necessário um hardware de computação dedicado ao IA. Para se tornar uma líder, fazer chips de IA é uma barreira obrigatória, e essa capacidade de integração vertical (vertical integration) é uma vantagem que fornecedores de soluções genéricas não podem oferecer.

Meio de comunicação: Quais problemas práticos o desenvolvimento interno de chips enfrentou? Por que o Mach 100 usa arquitetura de fluxo de dados e não adota a tecnologia Chiplet, como a maioria?

Xie Yan: O problema mais direto é o custo de processamento. Com modelos de grande escala como VLA e modelos de mundo, a demanda por poder de inferência no dispositivo está crescendo continuamente. Ao planejar o chip, temos que pensar nas necessidades dos próximos anos, não apenas no presente. Se um fornecedor pudesse oferecer o triplo de desempenho por metade do preço, talvez não precisássemos fazer internamente — mas a realidade é que isso não é possível, pois os fornecedores precisam atender a todos os clientes, dificultando a personalização extrema para um único cliente.

Na arquitetura, o Mach 100 é um SoC grande, sem uso de tecnologia Chiplet. Para chips de inferência de IA, a largura de banda de memória é crucial. Projetamos uma grande SRAM distribuída no chip, o que elimina a necessidade de mover grandes volumes de dados externamente via DDR, pois isso reduziria o desempenho.

Meio de comunicação: Desde que decidiu desenvolver internamente em 2021 até o lançamento do Mach 100 para o novo Ideal L9, o ritmo de desenvolvimento está de acordo com o planejado?

Xie Yan: Na prática, levou cerca de três anos e meio. O ritmo foi basicamente conforme o esperado, até mesmo um pouco mais rápido em alguns pontos. Desde o início do projeto em novembro de 2022, até a finalização da fabricação em 2024, e a produção em massa prevista para 2026, o ciclo total foi de pouco mais de três anos — para um chip de arquitetura totalmente nova e de nível automotivo, esse é um ritmo incomum na indústria. Além disso, conseguimos uma primeira passagem de fabricação em processo de 5nm, o que também é relativamente raro em projetos de chips complexos.

Meio de comunicação: Quais foram os fatores-chave que permitiram à equipe alcançar essa velocidade de produção em três anos e meio? Como equilibrar os altos custos de P&D no futuro?

Xie Yan: O mais importante é a integração de hardware e software. O maior tempo na fabricação de chips não é na implementação física, mas na compreensão e análise das necessidades. Para um SoC de arquitetura totalmente nova, o setor costuma levar de 4 a 6 anos; conseguimos fazer em pouco mais de três anos graças ao modelo de design integrado de hardware e software — a equipe de chips e a equipe de modelos, de direção inteligente, trabalharam juntas desde o primeiro dia. Não foi uma sequência de projeto de hardware seguido de adaptação de software, mas uma definição de arquitetura enquanto se rodava o modelo e se verificava o desempenho.

Por exemplo, com a chegada da era de grandes modelos em 2024, identificamos a importância do Transformer, e nossa equipe conseguiu otimizar a fundo em apenas um mês. Se dependêssemos de fornecedores externos ou terceirizados, essa mudança rápida dificilmente seria possível. Essa colaboração estreita e multidisciplinar é a base do nosso ritmo acelerado de desenvolvimento.

Quanto ao custo, a indústria costuma falar em “número de chips”, mas isso oculta a diferença na área de silício. O custo correto é o volume de produção multiplicado pela área de cada chip. Quando a demanda por poder de IA por carro cresce exponencialmente, só com uma produção de dezenas de milhares de unidades ou mais o desenvolvimento interno se torna economicamente viável, pois dilui os altos custos. Calculamos que, quando a produção de veículos atingir um certo volume, a área total de silício de IA necessária será maior que a do setor de smartphones, tornando a fabricação própria de chips uma decisão econômica muito vantajosa para as principais montadoras.

Fonte da imagem: Ideal

Meio de comunicação: Quais benefícios concretos os usuários perceberão ao usar o chip de IA próprio?

Xie Yan: Com maior capacidade de processamento e inferência mais eficiente, o carro parecerá “mais humano” em sua condução, refletido em alguns aspectos específicos.

Primeiro, a percepção de distância e precisão na compreensão do mundo tridimensional, melhorando a condução autônoma.

Segundo, a suavidade na tomada de decisão e controle, que exige modelos maiores e mais avançados, com o processamento de maior poder de cálculo sendo a base para uma condução mais natural e sem frenagens bruscas.

Terceiro, a resposta rápida — desde a entrada de dados dos sensores visuais até a inferência, até a saída final para o controle do chassi, a arquitetura de fluxo de dados do Mach 100 reduz significativamente o tempo intermediário, permitindo processar sinais de sensores a uma taxa de quadros mais alta.

A longo prazo, queremos oferecer uma sensação de segurança, fazendo com que o “motorista” tenha um padrão de percepção semelhante ao da maioria dos humanos.

Além disso, o Mach 100, como chip de uso geral, não se limita à condução inteligente. Ele funciona como uma plataforma de IA de uso geral, que pode ser atualizada por software. Nosso conceito é semelhante ao da Tesla: além de condução autônoma, esse chip pode rodar algoritmos de inferência de IA para robôs, e no futuro, expandir continuamente suas capacidades, como um smartphone inteligente.

Meio de comunicação: Como o chip Mach 100 será implantado no novo Ideal L9? Haverá versões com diferentes capacidades de processamento para diferentes faixas de preço?

Xie Yan: No novo Ideal L9, usamos tecnologia de virtualização de baixo nível, com um único chip Mach 100 realizando tarefas de condução autônoma (AD) e controle central (XCU), eliminando a necessidade de um controlador XCU separado.

Quanto à versão, só ofereceremos uma, sem variações de capacidade. Nosso diferencial é a forte capacidade de IA, e se o chip interno puder oferecer maior poder de processamento e menor custo de componentes, a relação custo-benefício será alta. Assim, queremos que cada carro use o melhor chip possível. Para modelos de alta gama, como o novo Ideal L9 Livis, planejamos usar duas unidades para garantir desempenho máximo.

Meio de comunicação: Com a produção em massa do chip interno, a colaboração entre hardware e software acelerará a inovação tecnológica? Como será o ritmo de evolução do hardware para suportar o condução autônoma de nível L4?

Xie Yan: Após a produção em massa, a integração de hardware e software será ainda mais estreita. Por um lado, a otimização de software pode fazer uma grande diferença no desempenho, mesmo com o mesmo hardware. Por outro, planejamos a próxima geração de chips — embora ainda não possamos divulgar o ritmo de evolução, acreditamos que o crescimento da IA continuará, exigindo atualizações constantes.

Quanto ao nível L4, ainda não há uma previsão oficial de quando será alcançado, mas o poder de processamento deve estar sempre evoluindo, sem parar.

Meio de comunicação: Como está a capacidade de produção atual de chips? Com mais fabricantes entrando na corrida de chips de IA, a capacidade dos foundries será suficiente?

Xie Yan: As fábricas de chips atualmente estão com capacidade bastante limitada, incluindo a produção de substratos e testes finais. Mas nossa cadeia de suprimentos está garantida. A produção de chips de IA é extremamente escassa e competitiva, mas temos capacidade suficiente.

A explosão na demanda por IA certamente aumentará a necessidade de poder de processamento, tornando a capacidade dos foundries um recurso escasso. No entanto, a avaliação do setor de chips é bastante simplista, focada apenas em custo e desempenho. Isso significa que, embora muitas empresas afirmem precisar de grande capacidade, a quantidade efetiva de produção que consegue se consolidar no mercado é limitada.

Meio de comunicação: Você mencionou que, para se tornar uma líder, a montadora precisa desenvolver seus próprios chips, como a Apple. Se todas as fabricantes começarem a fazer seus próprios chips, o mercado será semelhante ao de smartphones? Os fornecedores fornecerão chips para montadoras não líderes?

Xie Yan: Podemos pensar na evolução do mercado de smartphones. Por um lado, apenas as principais marcas, com grande volume e reconhecimento, podem suportar os altos custos de desenvolvimento interno. Por outro lado, essa estratégia ajuda essas marcas a consolidar sua vantagem competitiva, como a Apple e a Huawei no setor de smartphones. Para as montadoras de médio e baixo porte, ainda será necessário recorrer a fornecedores terceirizados para chips de diferentes faixas de preço.

Meio de comunicação: A Ideal recentemente fez uma grande mudança na organização de P&D, passando de focar em funcionalidades de veículos para construir uma “pessoa digital”. Qual é o motivo central dessa mudança?

Xie Yan: A lógica básica é que a organização deve seguir a direção do negócio. Acreditamos que os carros estão se tornando cada vez mais como robôs no mundo físico. Um carro equipado com câmeras de alta resolução, radares e o chip Mach 100 terá uma capacidade de IA que supera a soma de todos os computadores e smartphones que uma pessoa possui. Mais importante, o carro terá a capacidade de agir autonomamente no mundo tridimensional.

Nos últimos anos, a tecnologia de agentes inteligentes evoluiu rapidamente. Nosso objetivo principal é tornar o produto mais proativo. Antes, o carro era uma ferramenta passiva; no futuro, ele poderá pensar ativamente na realização de tarefas. A condução autônoma será o primeiro sistema de ciclo fechado capaz de atuar de forma proativa no mundo tridimensional. Como o produto se tornou uma espécie de dispositivo inteligente com corpo, nossa organização de P&D precisa se reestruturar.

Meio de comunicação: Com o sucesso do “Lobster”, as expectativas por agentes inteligentes aumentaram. Quais vantagens os veículos, como agentes físicos no mundo real, têm?

Xie Yan: Os agentes inteligentes no mundo digital geralmente estão em dispositivos móveis, enquanto no mundo físico eles precisam mover átomos. Os carros são, por natureza, excelentes agentes com corpo, pois já possuem rodas, sistema de propulsão, sensores e uma base de processamento massiva, com capacidade de ação, muito mais fácil do que montar um robô do zero.

Além disso, a escala da indústria automotiva permite uma rápida evolução de sensores, processamento e sistemas de controle. Quando esse sistema for altamente otimizado e produzido em larga escala, será natural migrar para outros corpos inteligentes com corpo físico. Assim como a indústria de PCs, ao atingir maturidade, impulsionou o surgimento de smartphones inteligentes, a escala e a inteligência do setor automotivo são condições essenciais para evoluir para formas mais avançadas de agentes com corpo físico.