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“3000人做了3年”,小米一天发布3款自研芯片,雷军在打什么算盘?

小米一天发布3款自研芯片

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来源:市场资讯

(来源:时代周报)

本文来源:时代周报 作者:朱成呈

“这三颗芯片同步发布,背后是玄戒3000人团队做了3年。”8月24日,小米集团副总裁、新业务部总裁朱丹在玄戒芯片技术沟通会上表示。

当天,小米一次发布三款玄戒自研芯片:玄戒O3、O100和D100,分别面向旗舰手机、高带宽AI计算和智能驾驶。


时代周报记者 摄

其中,玄戒O3是一款AI旗舰SoC(系统级芯片),安兔兔跑分首次突破500万,已实现量产,将搭载于小米18 Fold;玄戒O100定位高带宽AI加速芯片,带宽达到1.22TB/s;玄戒D100则定位智驾高算力AI芯片,采用3nm工艺。后两款芯片目前已经研发完成,计划于2027年正式商用。

小米创始人雷军当天也在微博发文称,玄戒三芯正式发布,从手机到智驾,为小米“人车家全生态”终端打造AI算力底座。

相比此前外界对玄戒O3的预期,此次发布更值得关注的是,小米同时亮出了O100和D100。直到技术沟通会开始前,市场更多猜测小米将发布新一代手机芯片,但对于高带宽AI计算和智能驾驶芯片,并没有太多公开信息。

O100和D100的出现,也意味着经过3年3000人的投入,小米的自研芯片业务正在从手机SoC向更广泛的AI计算场景延伸,并进一步切入智能驾驶。

为什么是现在?深度科技研究院院长张孝荣向时代周报记者表示,小米手机、汽车、IoT设备都需要本地跑AI,但各自对算力、带宽、功耗的要求完全不同,靠外部采购很难满足实际业务需要。

冲向AI和智驾

“趋势是催化剂,业务需求才是根本驱动力。”张孝荣认为,AI终端化是外部大势,但真正推动小米向手机芯片之外延伸的,是汽车、IoT等业务不断增加的算力需求。

今年3月,小米发布XLA认知大模型。与传统座舱类AI不同,这套系统需要融合激光雷达点云、4D毫米波、摄像头、导航信息,甚至机器人物理交互等多模态数据,对端侧算力提出更高要求。英伟达Thor提供最高700 TOPS算力,也正是为了应对这类高强度计算任务。

“如果小米不自己做芯片,它在端侧AI和智驾上的体验天花板将由高通、英伟达定义。”半导体资深专家张国斌向时代周报记者表示。

与此同时,小米“人车家全生态”的硬件规模已经达到10亿级。对小米而言,手机、汽车和IoT之间的协同,已经成为其生态体系的重要优势,但这种协同不能只停留在软件层。

张国斌表示,今年4月,小米在2026年投资者日明确披露:玄戒系列芯片将拓展至汽车领域,实现手机、平板、汽车、穿戴设备的全生态覆盖。这意味着小米需要能够横跨手机、汽车、IoT、机器人的通用算力底座。

从这个角度看,玄戒三芯并非简单的三颗芯片,而更像是小米试图建立一套覆盖手机、端侧AI和汽车的芯片体系。

过去,小米自研芯片主要服务于手机业务,在性能、影像等环节发挥作用。如今,AI逐渐成为不同终端的共同能力,手机、汽车和IoT设备对本地算力的需求开始出现交集。芯片也因此不再只是单个产品的核心零部件,而开始承担连接不同终端的底层算力角色。

具体来看,玄戒O3负责手机端,O100面向高带宽AI计算,D100则切入智能驾驶。三条产品线背后,对应的是小米“人车家”生态不断增长的本地算力需求。

“小米的芯片扩张并非单纯的跟风,而是外部AI终端化浪潮与内部人车家生态扩张共同作用的结果。”张国斌表示。

但从O3走向O100、D100,小米面对的也不再只是手机芯片的延伸,而是新的技术和工程挑战。

张孝荣认为,CPU、GPU、3nm工艺这些底子能直接用,大规模芯片集成和自研IP也省了不少弯路。但O100的3D堆叠封装、D100的车规级标准,还有智驾和AI的软件工具链,这些都得从零开始搭,不是改改就能上。

多核性能超过苹果

时代周报记者注意到,玄戒O3采用全大核设计,使用Arm新一代C1系列IP,由6个超大核和4个大核组成10核架构,最高主频达到4.35GHz。

相比之下,上一代玄戒O1采用10核四丛集设计,包括Cortex-X925超大核、A725大核以及A520小核。到了O3,小米重新设计CPU组合,取消传统的小核配置,转向全大核架构。

过去,手机SoC普遍采用大小核搭配:小核负责后台运行和轻负载任务,大核和超大核则逐级承担更重的计算需求。如今,随着芯片架构和能效不断提升,移动处理器开始尝试让性能更强、能效更高的大核覆盖更宽的负载区间。

从小米公布的数据来看,玄戒O3在Geekbench 6.5中的单核性能较玄戒O1提升31%,多核性能提升60%。其中,多核性能已经超过苹果目前最新的A19 Pro。


时代周报记者 摄

值得注意的是,玄戒O3在小米内部的定位并非单纯追求峰值性能,而是强调高能效。

所谓高能效,是指芯片在完成特定计算任务时,以更低的功耗获得更高的运算性能。朱丹表示:“中低负载场景一直是我们重点调教的方向。在玄戒O3上,我们持续打磨了中低负载场景,相比玄戒O1优化25%的功耗。”

此外,玄戒O3的定位也不只是提供旗舰手机性能的SoC,而是小米面向AI时代打造的一款AI SoC。

在架构设计上,玄戒O3在主要核心内部均部署了AI硬件单元,可以直接处理不同场景下的轻量级AI任务,减少对NPU(神经处理单元)的频繁调用。这样做的好处是,一方面可以降低不同计算模块之间的数据传输和通信延迟,另一方面也有助于减少额外功耗。

与此同时,玄戒O3进一步加强了NPU的近存计算能力,进一步提升AI推理效率。

按照小米公布的数据,借助上述软硬件协同优化,玄戒O3的模型推理速度相比主流旗舰SoC快45%。

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