Giám đốc công nghệ của Li Xiang Auto, Tề Yên: Muốn trở thành công ty hàng đầu, chip AI là việc nhất định phải làm

Chỉ còn ba ngày nữa là chính thức ra mắt mẫu IdeL L9 hoàn toàn mới. Đây không chỉ là một bước nâng cấp thường xuyên của dòng xe cao cấp, mà còn là mẫu xe đầu tiên của IdeL được trang bị chip tự phát triển Mach M100.

Ngày 12 tháng 5, CEO của IdeL Motors, Lý Tưởng, đã đăng bài trên mạng xã hội, trực tiếp phản hồi các nghi vấn của bên ngoài về việc các hãng xe tự làm chip. Ông rõ ràng khẳng định, tự phát triển chip không phải là “theo trào lưu tiêu tiền”, mà nhằm để AI có thể thực sự vận hành trong thế giới vật lý, giải quyết các vấn đề kỹ thuật mà các nhà cung cấp hiện tại chưa thể vượt qua.

“Tại sao Apple có thể mang lại trải nghiệm tốt nhất? Không chỉ vì một công nghệ nào đó mạnh nhất, mà là tự phát triển chip, hệ điều hành, phần cứng và dịch vụ đám mây, tạo ra chuỗi thiết kế tự chủ toàn diện, chịu trách nhiệm toàn bộ chuỗi, không có điểm yếu nào.” Lý Tưởng nói, trong thời đại AI, cuộc đua là về khả năng hệ thống hóa, IdeL đang đồng bộ tự phát triển chip, hệ điều hành và mô hình lớn, hướng tới thiết kế liên kết toàn diện cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, nhằm đạt “vô địch về trải nghiệm người dùng”.

Thực ra, từ cuối tháng 3, Lý Tưởng đã tiết lộ rằng bài báo về chip Mach 100 tự phát triển của ông đã được chính thức chấp nhận tại Hội nghị Kiến trúc Máy tính Quốc tế 2026 (ISCA) của ngành công nghiệp. IdeL trở thành hãng xe đầu tiên trên thế giới được chọn kể từ khi hội nghị này thành lập các phân ngành công nghiệp.

Chip Mach 100 sử dụng kiến trúc nguyên bản dữ liệu dòng chảy của IdeL, công nghệ chế tạo 5nm, công suất tính toán danh nghĩa đạt 1280 TOPS.

Trước khi ra mắt chính thức mẫu IdeL L9 hoàn toàn mới, CTO của IdeL, Tiết Yên, đã có cuộc đối thoại với các phương tiện truyền thông như Jiemian News.

Theo quan điểm của Lý Tưởng, Tiết Yên cũng đồng tình, ông dùng sự tiến bộ của ngành điện tử tiêu dùng để làm rõ logic nền tảng của việc các hãng xe tự làm chip: “Chíp của Apple có thể cung cấp khả năng khác biệt cho hệ điều hành của họ, sự tích hợp dọc này là giá trị mà các giải pháp chung không thể cung cấp.”

Ông chỉ rõ, trong tương lai, cạnh tranh ô tô sẽ đi theo hướng phân hóa, các hãng xe hàng đầu nhất định sẽ tự phát triển nền tảng, “nếu muốn lấy AI làm trung tâm, làm chip AI là điều bắt buộc, muốn trở thành hãng hàng đầu thì chắc chắn phải làm điều này.”

Các lãnh đạo gọi đó là “việc nhất định phải làm”, và xu hướng ngành công nghiệp cũng chứng thực điều này. McKinsey trong báo cáo của mình chỉ ra rằng, do AI và tính toán biên thúc đẩy, doanh thu ngành bán dẫn toàn cầu sẽ đạt 1,6 nghìn tỷ USD vào năm 2030. Trong cơn bùng nổ về sức mạnh tính toán này, ô tô đang nhanh chóng trở thành thiết bị AI biên quan trọng nhất, buộc các nhà sản xuất ô tô phải tiến tới tích hợp silicon nền tảng.

Mặt khác của đầu tư công nghệ nền tảng là cuộc chơi thương mại ngày càng quyết liệt trong ngành ô tô. Đến năm 2025, do cạnh tranh khốc liệt và chu kỳ sản phẩm thay đổi liên tục, doanh thu cả năm của IdeL là 112,3 tỷ nhân dân tệ, lợi nhuận ròng giảm sút. Nhưng đồng thời, đầu tư R&D của họ đạt kỷ lục 11,3 tỷ nhân dân tệ, trong đó khoảng 50% trực tiếp dành cho lĩnh vực AI.

Đến năm 2026, khi giải quyết được vấn đề công suất, IdeL đã bàn giao 34.085 xe mới trong tháng 4. Theo dữ liệu chính thức công bố, tính đến ngày 30 tháng 4 năm 2026, tổng số xe IdeL đã giao hàng là 1.669.442 chiếc.

Trong cuộc phỏng vấn, Tiết Yên cho biết, khi ô tô có khả năng tự hành trong thế giới vật lý, sản phẩm của họ ngày càng giống “thiết bị trí tuệ thể chất”. Lúc này, sức mạnh tính toán nền tảng không chỉ là chi phí, mà còn quyết định xem doanh nghiệp có thể giành được vé vào kỷ nguyên trí tuệ thể chất hay không.

Trong các cuộc phỏng vấn với các phương tiện truyền thông như Jiemian, Tiết Yên lần đầu tiên tiết lộ quá trình ra quyết định, đột phá kỹ thuật và đổi mới tổ chức của chip Mach 100 tự phát triển.

Nguồn ảnh: IdeL

Dưới đây là nội dung phỏng vấn, do Jiemian News chỉnh sửa và tổng hợp lại:

Phóng viên: IdeL bắt đầu nghĩ đến việc tự làm chip từ khi nào? Các yếu tố và hạn chế chính là gì?

Tiết Yên: Tôi gia nhập IdeL vào năm 2022, nhưng ý tưởng làm chip của công ty đã nảy sinh từ năm 2021. Thời điểm đó, ngành công nghiệp ngày càng coi “tự phát triển chip” là một hướng đi, nhưng chúng tôi luôn đặt câu hỏi về một vấn đề nền tảng hơn: Tesla ban đầu dùng Nvidia, sau đó chọn tự phát triển, logic đằng sau là gì? Câu hỏi này ít được thảo luận sâu, còn chúng tôi nghĩ rằng, chỉ khi hiểu rõ “tại sao”, mới có thể quyết định “làm thế nào”.

Chúng tôi chọn tự phát triển dựa trên dự đoán về xu hướng kỹ thuật dài hạn. Trước tiên là nhu cầu sức mạnh tính toán tăng theo cấp số nhân. Năm 2022, quy luật mở rộng của các mô hình ngôn ngữ lớn (Scaling Law) chưa phổ biến, nhưng chúng tôi đã cảm nhận rõ rằng, sức mạnh tính toán lớn hơn sẽ mang lại hiệu năng cao hơn và trải nghiệm tốt hơn.

Nếu khả năng AI tiếp tục phát triển, còn rất xa mới đến mức thay thế hoàn toàn con người trong lái xe tự động L4, thì nhu cầu về sức mạnh tính toán là rất lớn. Đối mặt với nhu cầu này, chúng tôi cho rằng, dựa vào các nhà cung cấp bên ngoài để cập nhật sẽ khá bị động.

Thứ hai là về giới hạn của kiến trúc tính toán nền tảng. Sau năm 2020, kiến trúc von Neumann truyền thống đã trở thành giới hạn. Theo phân loại công nghệ, CPU và GPU đều tối ưu dựa trên kiến trúc này, nhưng chúng tôi nghĩ rằng, hoàn toàn có thể thiết kế kiến trúc máy tính nguyên bản cho AI, tức là kiến trúc tính toán dành riêng cho AI, với nhiều cơ hội sáng tạo từ phần mềm đến phần cứng.

Lịch sử phát triển của con người và máy tính cho thấy, các bước nhảy vọt trong kiến trúc hệ thống thường xuất phát từ những nhu cầu không được đáp ứng bởi công nghệ cũ. Intel từng nghĩ rằng xử lý đồ họa không cần kiến trúc riêng, dùng CPU là đủ, còn Nvidia đã kiên quyết phát triển GPU dành riêng cho đồ họa, và ngày nay, giá trị thị trường của hai hãng đã đảo chiều.

Tương tự, ngày nay dùng GPU, GPGPU để tính toán AI là khả thi, nhưng hiệu quả không cao. Nếu tính toán AI là dạng tính toán phát triển nhanh nhất trong tương lai, thì cần có kiến trúc tính toán chuyên biệt cho AI. Muốn trở thành hãng hàng đầu, làm chip AI là bước vượt qua bắt buộc, khả năng tích hợp dọc này là giá trị khác biệt mà các nhà cung cấp giải pháp chung không thể mang lại.

Phóng viên: Chip tự phát triển gặp phải vấn đề gì trong thực tế? Tại sao Mach 100 lại dùng kiến trúc dòng chảy dữ liệu, không theo xu hướng chiplet?

Tiết Yên: Vấn đề rõ ràng nhất là chi phí sức mạnh tính toán. Với các mô hình VLA lớn, mô hình thế giới liên tục tiến bộ, nhu cầu tính toán cho suy luận AI ở thiết bị cuối ngày càng tăng. Khi thiết kế chip, chúng tôi phải dự đoán nhu cầu trong vài năm tới, chứ không chỉ đáp ứng hiện tại. Trong bối cảnh đó, nếu nhà cung cấp có thể cung cấp hiệu năng gấp 3 lần với giá bằng một nửa, thì rõ ràng không cần tự làm — nhưng thực tế là không thể, nhà cung cấp phải phục vụ tất cả khách hàng, rất khó để tùy biến tối đa cho một khách hàng riêng lẻ.

Về kiến trúc, Mach 100 là một SoC lớn, không dùng chiplet. Đối với chip suy luận AI, băng thông bộ nhớ cực kỳ quan trọng. Chúng tôi thiết kế trên chip một bộ SRAM phân tán rất lớn. Điều này quyết định chúng tôi không cần phải vận chuyển nhiều dữ liệu qua DDR ngoài chip, vì nếu dùng DDR, hiệu năng sẽ giảm.

Phóng viên: Từ khi quyết định tự làm chip vào năm 2021 đến khi Mach 100 sẵn sàng đưa vào xe IdeL L9 mới, tiến độ phát triển có đúng dự kiến không?

Tiết Yên: Thực tế mất khoảng 3 năm rưỡi. Đúng như dự kiến, thậm chí còn nhanh hơn ở một số giai đoạn. Từ khi bắt đầu dự án chính thức vào tháng 11 năm 2022, đến khi hoàn thành sản xuất thử vào năm 2024, rồi đưa vào sản xuất hàng loạt năm 2026, toàn bộ quá trình hơn 3 năm — đối với một chip hoàn toàn mới, kiến trúc xe cộ, tốc độ này khá hiếm trong ngành. Đặc biệt, chúng tôi đã thành công trong lần sản xuất thử trên công nghệ 5nm, điều này khá hiếm trong lịch sử phát triển chip phức tạp.

Phóng viên: Trong quá trình thực thi, tại sao nhóm có thể đạt tốc độ sản xuất hàng loạt trong 3 năm rưỡi? Làm thế nào để cân bằng chi phí R&D cao như vậy?

Tiết Yên: Chìa khóa là thiết kế kết hợp phần mềm và phần cứng. Thiết kế chip mất nhiều thời gian nhất không phải do phần vật lý, mà do phân tích và hiểu rõ yêu cầu. Một SoC kiến trúc mới phức tạp, ngành thường mất 4-6 năm, còn chúng tôi chỉ hơn 3 năm, nhờ mô hình thiết kế kết hợp phần mềm và phần cứng — nhóm thiết kế chip và nhóm mô hình, tự lái, làm việc cùng nhau từ ngày đầu, không phải thiết kế xong rồi mới thích ứng phần mềm, mà vừa xác định kiến trúc vừa chạy mô hình, vừa kiểm thử hiệu năng.

Ví dụ, năm 2024, khi thời đại mô hình lớn bùng nổ, chúng tôi đã nhận ra tầm quan trọng của Transformer, và chỉ trong một tháng đã hoàn thành tối ưu hóa nền tảng cho nó. Nếu là nhà cung cấp bên ngoài hoặc thuê ngoài, họ sẽ không thể đáp ứng yêu cầu thay đổi công nghệ đột ngột như vậy. Sự phối hợp chặt chẽ, liên bộ phận này là lý do chính giúp chúng tôi đạt tốc độ phát triển nhanh.

Về chi phí, ngành công nghiệp thường tính chip theo “số lượng”, nhưng điều đó che lấp sự khác biệt về diện tích silicon. Chi phí đúng là bằng tích của số lượng xe bán ra và diện tích chip mỗi chiếc. Khi nhu cầu sức mạnh AI của mỗi xe tăng theo cấp số nhân, chỉ khi sản lượng đạt hàng chục hoặc trăm nghìn xe, tự làm chip mới giúp giảm đáng kể chi phí cao. Chúng tôi đã tính toán, khi sản lượng ô tô đạt một quy mô nhất định, tổng diện tích silicon AI cần thiết sẽ vượt qua ngành điện thoại di động, lúc đó các hãng xe hàng đầu tự làm chip là rất hợp lý về mặt kinh tế.

Nguồn ảnh: IdeL

Phóng viên: Sau khi tự làm chip trí tuệ tự lái Mach 100, cảm nhận thực tế của người dùng sẽ thế nào?

Tiết Yên: Với sức mạnh tính toán lớn hơn kết hợp với suy luận hiệu quả hơn, xe sẽ “giống người hơn”, thể hiện qua một số khía cạnh cụ thể.

Thứ nhất là khả năng nhìn xa, chính xác hơn, giúp tự lái có thể hiểu rõ hơn về thế giới 3D, xa hơn, chính xác hơn, chi tiết hơn.

Thứ hai là độ mượt của quyết định và kiểm soát, cần các mô hình quy mô lớn hơn để hỗ trợ, sức mạnh tính toán là nền tảng để mô hình tiến hóa trở nên giống người hơn, không còn cảm giác phanh gấp hay dừng đột ngột.

Thứ ba là phản ứng nhanh hơn, từ cảm biến hình ảnh đầu vào đến suy luận, rồi đến điều khiển cuối cùng, kiến trúc dòng chảy dữ liệu của Mach 100 giúp rút ngắn đáng kể thời gian trung gian, xử lý tín hiệu cảm biến với tốc độ khung hình cao hơn.

Về lâu dài, chúng tôi muốn mang lại cảm giác yên tâm, để “tay lái” này có thể phù hợp với thói quen lái xe của phần lớn con người.

Ngoài ra, Mach 100 là chip dùng chung, không chỉ dành riêng cho trí tuệ tự lái. Nó giống như một nền tảng AI chung có thể nâng cấp qua phần mềm. Chúng tôi đồng bộ logic với Tesla, ngoài tự lái, chip này còn có thể chạy các thuật toán suy luận AI của robot, trong tương lai có thể mở rộng các khả năng mới như điện thoại thông minh.

Phóng viên: Mach 100 sẽ được triển khai như thế nào trên IdeL L9 mới? Trong tương lai, có dự định ra các phiên bản chip với công suất khác nhau cho các dòng xe giá khác nhau không?

Tiết Yên: Trên IdeL L9 mới, chúng tôi dùng công nghệ ảo hóa nền tảng, dùng một chip Mach 100 đảm nhiệm đồng thời tự lái (AD) và trung tâm điều khiển (XCU), loại bỏ bộ điều khiển XCU riêng biệt trước đây.

Về phân phối phiên bản, chúng tôi chỉ cung cấp một loại, không phân biệt công suất. Bởi khả năng AI mạnh mẽ là lợi thế khác biệt cốt lõi của chúng tôi, chỉ cần chip tự phát triển cung cấp sức mạnh cao hơn và chi phí thấp hơn, hiệu năng/giá thành đủ tốt, chúng tôi muốn mỗi xe đều dùng được. Đối với các dòng cao cấp như IdeL L9 Livis, chúng tôi sẽ trang bị hai chip để có sức mạnh tối đa.

Phóng viên: Sau khi tự làm chip, việc phối hợp phần mềm và phần cứng sẽ thúc đẩy nhanh tiến trình đổi mới công nghệ chứ? Trong tương lai, tốc độ nâng cấp phần cứng sẽ thế nào để hỗ trợ phát triển tự lái cấp L4?

Tiết Yên: Sau khi sản xuất hàng loạt, sự phối hợp phần mềm và phần cứng sẽ chặt chẽ hơn. Một mặt là tối ưu phần mềm, cùng phần cứng, cùng một phần cứng, hiệu năng khác biệt lớn tùy thuộc vào tối ưu phần mềm. Mặt khác là cùng lên kế hoạch cho thế hệ chip tiếp theo, dù chưa thể tiết lộ tốc độ, nhưng chúng tôi tin rằng, AI vẫn còn phát triển, nên phải liên tục nâng cấp.

Về thời điểm tự lái L4, hiện chưa có thời gian chính xác, nhưng nền tảng sức mạnh tính toán phải luôn luôn tiến về phía trước.

Phóng viên: Hiện tại, năng lực sản xuất chip thế nào? Khi nhiều hãng tự làm chip AI, tương lai các nhà gia công sẽ bị thiếu hụt ra sao?

Tiết Yên: Hiện các nhà máy Fab đang rất căng thẳng về công suất, nền tảng và gia công cũng rất hạn chế, nhưng nguồn cung của chúng tôi vẫn đảm bảo. Ngày nay, năng lực sản xuất chip AI rất khan hiếm, nhưng chúng tôi đã có đủ.

Việc bùng nổ ứng dụng AI sẽ làm tăng nhu cầu sức mạnh tính toán theo cấp số nhân, dẫn đến các nhà gia công sẽ càng khan hiếm. Tuy nhiên, trong ngành chip, các tiêu chí đánh giá rất đơn giản: chi phí và hiệu năng. Điều này có nghĩa, dù nhiều công ty tuyên bố cần nhiều năng lực sản xuất, nhưng thực tế, năng lực hiệu quả để đứng vững trên thị trường là có hạn.

Phóng viên: Bạn vừa nói muốn trở thành hãng xe hàng đầu như Apple tự làm chip. Nếu tất cả các hãng xe đều tự làm chip, cạnh tranh sẽ giống như điện thoại chứ? Các nhà cung cấp có thể cung cấp chip cho các hãng không phải hàng đầu không?

Tiết Yên: Có thể tham khảo mô hình ngành điện thoại. Một mặt, chỉ các hãng có quy mô và nhận thức đủ lớn mới có thể gánh nổi chi phí cao của tự làm chip. Ngược lại, tự làm chip sẽ giúp các hãng hàng đầu củng cố lợi thế cạnh tranh khác biệt, giống như Apple và Huawei trong điện thoại. Còn các hãng trung bình, nhỏ hơn vẫn cần các nhà cung cấp thứ ba để cung cấp các giải pháp chung phù hợp với các phân khúc giá khác nhau.

Phóng viên: Gần đây, IdeL đã điều chỉnh lớn về tổ chức R&D, từ phát triển dựa trên chức năng xe sang đến xây dựng “người số” – điều này xuất phát từ nguyên nhân gì?

Tiết Yên: Nguyên tắc cơ bản là tổ chức phải phù hợp với hướng đi của doanh nghiệp. Chúng tôi nghĩ rằng, ô tô ngày càng giống robot trong thế giới vật lý. Một chiếc xe có camera độ phân giải cao, lidar làm “mắt”, trang bị chip Mach 100, sức mạnh AI sẽ vượt xa tổng sức mạnh của máy tính và điện thoại của cá nhân. Quan trọng hơn, xe có khả năng tự hành trong thế giới 3D.

Trong hai năm gần đây, công nghệ trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh, điểm cốt lõi chúng tôi muốn là làm cho sản phẩm chủ động hơn (proactive). Trước đây, xe là công cụ bị động, còn tương lai, nó có thể chủ động suy nghĩ về cách hoàn thành nhiệm vụ, tự lái chính là nhiệm vụ vòng kín đầu tiên trong thế giới 3D có thể chủ động hoàn thành. Vì sản phẩm đã thực sự trở thành thiết bị trí tuệ thể chất, tổ chức R&D của chúng tôi phải tái cấu trúc.

Phóng viên: Khi “Cua Tôm” nổi lên, mọi người đều kỳ vọng về sự xuất hiện của Agent. Ô tô như một thể chất trí tuệ trong thế giới vật lý có những lợi thế nào?

Tiết Yên: Trí tuệ trong thế giới số chủ yếu là di động điện tử, còn trong thế giới vật lý, thể chất trí tuệ phải có khả năng di chuyển nguyên tử. Ô tô vốn là một sản phẩm rất tốt của trí tuệ thể chất, nó có bánh xe, hệ truyền động, cảm biến và nền tảng sức mạnh tính toán khổng lồ, có khả năng hành động, dễ hơn nhiều so với việc lắp ráp một robot từ đầu.

Hơn nữa, quy mô ngành ô tô lớn, có thể thúc đẩy các đợt cải tiến nhanh về cảm biến, sức mạnh tính toán và hệ thống điều khiển điện tử. Khi hệ thống này được tối ưu hóa cao và quy mô hóa trong ô tô, việc chuyển sang các thể chất trí tuệ khác sẽ trở nên tự nhiên. Giống như ngành PC phát triển mạnh mẽ rồi thúc đẩy điện thoại thông minh, quy mô và trí tuệ của ngành ô tô là điều kiện tiên quyết để tiến tới dạng thể chất trí tuệ cao hơn.