7月1日消息，理想汽车在ISCA 2026上的亮相引发业界广泛关注。该公司发表了题为《马赫M100：面向通用AI计算的编排式数据流架构》的主题演讲，与Google、Meta等科技巨头的研究者同台交流。ISCA与MICRO、HPCA、ASPLOS并列为全球计算体系结构四大顶级会议，是计算机体系结构领域公认的最高学术舞台。自2020年设立工业分区以来，理想汽车成为首家入选的中国汽车企业。
故事要从2024年说起。那一年，理想汽车开始论证自研芯片的可行性，同年正式立项。从一开始，方向就定得非常明确：不做改良、不做克隆，从第一性原理出发，重新构建一套原生为AI设计的全新体系架构。此后四年，一支200人的专项团队完成了从架构设计、编译器研发，到散热系统、功能安全的全链路自主突破。这一过程绝非一蹴而就，而是扎实的技术积累。
马赫M100正是这个项目的核心成果。它是全球首款基于数据流架构的大算力端侧推理芯片，采用5nm车规级工艺，单芯片算力达1280TOPS，最终算力利用率高达82%。芯片搭载8通道LPDDR5X内存，峰值带宽273GB/s；CPU侧配备24核ARM Cortex-A78AE处理器集群。更关键的是，它在架构上围绕五项核心原则全面重构：数据流执行模型、无Cache内存层次、张量粒度ISA、软硬件复杂度均衡，以及分层Tile互联架构。
安全方面，这款芯片同样不含糊。它采用双SoC、双MCU、双供电完全冗余架构，满足ASIL-D最高功能安全等级。任意单点故障，都不会影响系统正常运行，确保行车安全。
值得注意的是，理想汽车强调，登上ISCA的不只是一份概念报告，而是一颗已经规模化跑在路上的量产芯片。目前，马赫M100已随全新理想L9及全新理想L8正式量产上线。从芯片架构设计到整车前装交付，全链路自主完成。这在整个行业中，都算得上是一个重要里程碑。
理想汽车CEO李想此前曾解释过数据流架构的独特之处：传统GPGPU由指令驱动，数据在计算单元和全局内存之间反复搬运，规模越大瓶颈越明显；而数据流架构由数据驱动，计算单元之间直接传输数据，执行效率更高，有效算力也更可观。更重要的是，它是完全可编程的，不是把算法焊死的ASIC。换句话说，AI怎么进化，它就能怎么进化，灵活性极高。
