5月12日，理想汽车CEO李想通过微博，深入阐述了公司投身自研芯片背后的战略考量。其核心观点非常清晰：这并非一场烧钱的盲目跟风，也不是为了单纯证明技术实力，根本目标在于解决一个更具体、更急迫的难题——如何让AI在真实的物理世界中高效、可靠地“落地运行”。李想强调，当供应商的现有技术无法突破某些关键瓶颈时，自研就成为必然选择。这背后，体现了理想汽车对布局更多底层核心技术的长远决心。

那么，为何要执着于“全栈自研”这条艰难之路？李想以苹果公司为例，给出了一个清晰的参照。苹果的产品体验之所以常被视为行业标杆，关键不在于其每一项单项技术都全球领先，而在于它实现了从自研芯片、操作系统、硬件到云服务的全链条自主设计与责任闭环。换句话说，极致体验容不得任何环节存在明显短板。

理想汽车的雄心，正是希望将AI深度融入物理世界，为用户带来类似苹果那种高度一体化的卓越体验。当然，这并非要去造手机或简单模仿界面设计，其核心路径在于“软硬一体的联合设计”。为实现这一目标，公司正同步推进自研芯片、操作系统、大模型以及硬件开发。这套组合拳，被定义为面向人工智能时代的“全域联合设计”。

在李想看来，AI时代的竞争逻辑已经发生根本转变。“拼单项冠军的时代已经过去了，”他这样判断。未来的比拼，将是芯片架构、操作系统、大模型、编译器、硬件设计与生产工艺等多维能力的“联合设计”竞赛。唯有做到“N项全能”，才有可能最终成为用户体验领域的冠军。

随后，李想进一步分享了他对芯片产业底层变革的观察。他指出，目前市场上大多数芯片仍建立在经典的冯·诺依曼架构之上，但AI时代催生的全新计算需求，正强力驱动芯片架构层面的巨大革新。回顾历史，从PC时代的英特尔，到移动互联网时代的高通，再到AI时代当下的英伟达，每一次领导者的更迭，背后都是需求变化推动技术范式转移的生动写照。

李想透露，早在四年前，当理想汽车旗下马赫M100项目决定采用动态数据流架构时，内部就坚信这是面向AI时代的最优解——它能够在提供顶尖性能与能效的同时，保留面向未来的灵活适应性。当然，这一前瞻性选择也带来了立即可见的挑战：必须从零开始，组建一支顶尖的底层技术团队。如今，随着马赫M100的首次正式亮相，其表现似乎在验证，四年前那个看似艰难的战略抉择，走对了方向。