雷军

Lei Jun
小米集团创始人、董事长兼CEO
国内PC 优先级✓ 已收录 1 期访谈

立场时间线 7 条 · 7 个议题

同一议题按时间排列,说法变化一目了然。

技术路线选择
2026-09

在自研芯片初期,应优先攻克数据存储与搬运等底层系统难题,这比直接自研计算核心更能奠定高能效基础。

“O3的首要升级并非计算核心,而是补齐系统级缓存(SLC)并自研‘XR统一融合总线’。这解决了上一代因数据搬运瓶颈导致的GPU能效问题。”

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相关观点 (3)Reiner Pope · 芯片设计:他认为芯片设计的核心目标是把计算单元做大、同时保持数据移动单元规模不变,更大的计算单元能更好地分摊外围电路成本老石 · 芯片设计方法论:强调现代芯片设计普遍采用IP复用模式,自研体现在集成、配置、优化与架构创新谢炎 · 自研目的:自研芯片是为解决外购芯片无法解决的AI推理效率与成本问题,商业价值是唯一标准。
AI芯片架构
2026-09

未来芯片应实现分布式AI架构,将AI计算能力下沉到各子系统,让计算发生在数据产生处,同时优化NPU以适配大模型推理。

“O3在CPU、GPU、ISP等几乎所有子系统中都集成了AI单元,实现‘计算在数据发生处’。同时,其NPU虽核心数减少,但通过重构向量单元和引入类SIMT架构,大幅提升大模型推理相关的向量算力与利用率。”

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相关观点 (3)高宇 · 未来硬件格局:未来AI硬件将是百花齐放、多元化的格局,不会一家通吃,需要不同规格的硬件来适配无所不在的AI需求。Reiner Pope · 芯片设计:他认为芯片设计的核心目标是把计算单元做大、同时保持数据移动单元规模不变,更大的计算单元能更好地分摊外围电路成本亚历克斯·阿塔拉赫 · 价值链转移:AI产业价值正从底层GPU算力和前沿模型研发,向上层的模型聚合、路由与分发平台快速聚集
端侧AI算力
2026-09

为突破端侧大模型的内存墙,可以采用创新的3D堆叠架构,将计算与内存垂直集成,打造专为移动端优化的高带宽低功耗方案。

“为解决端侧大模型的‘内存墙’问题,小米在O100上采用了创新的3D堆叠架构,将计算晶圆与内存晶圆垂直互联,实现了超高带宽与低功耗。这并非对HBM的简单模仿,而是为移动端量身定制的‘手机HBM’方案。”

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相关观点 (3)赖纳·波普 · 集群互联:流水线并行只能解决模型权重的容量问题,带宽问题必须靠扩大机架内scale-up互联规模来解决。谢炎 · 架构优势:数据流架构通过去指令队列、去缓存,将硬件复杂性转移至软件,以换取能效的极大提升。赖纳·波普 · 上下文长度:模型上下文长度在100K-200K停滞一两年,说明这正是内存带宽与计算的合理成本平衡点,瓶颈不在算力。
战略追赶逻辑
2026-09

作为追赶者,在不确定的国际环境下,采取激进的技术路线,用高强度的资源投入来换取时间,是在有限窗口内构建完整芯片能力的必要选择。

“所以对于小米来说,这样做可能是唯一的选择。他们在用资源换时间,在有限的时间窗口里,尽快搭出一家成熟芯片公司需要的完整能力站。”

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相关观点 (3)Dwarkesh Patel · 科研投资:事前无法预知哪个研究方向更富成效,因此需要同时对所有研究方向进行投资。迪伦·帕特尔 · 电力瓶颈:电力并非真正的长期瓶颈,多种发电与储能方案5年内可提供数百吉瓦新增容量,供给约束远小于芯片制造。张翼 · topic: 技术路径与自研:stance: 坚持全链路自研以控制成本、打通数据接口,但承认部分高精度部件(如减速器)仍需外部合作
产业生态协同
2026-09

与本土产业链伙伴(如内存厂商)从设计阶段开始深度绑定,共同定义和验证关键技术,是构建自主芯片生态的重要路径。

“小米第一次有机会把计算芯片设计和内存系统设计给结合起来...不再只是客户和供应商的关系,而是在共同订立一套来自中国的移动内存子系统。”

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相关观点 (3)谢炎 · 自研目的:自研芯片是为解决外购芯片无法解决的AI推理效率与成本问题,商业价值是唯一标准。张翼 · topic: 技术路径与自研:stance: 坚持全链路自研以控制成本、打通数据接口,但承认部分高精度部件(如减速器)仍需外部合作老石 · 芯片设计方法论:强调现代芯片设计普遍采用IP复用模式,自研体现在集成、配置、优化与架构创新
自研进程认知
2026-09

清醒认识到在CPU/GPU内核、基带及量产经验上与顶级公司仍有差距,但持续迭代能力和系统级整合能力已得到验证。

“尽管技术路线激进且成果显著,但玄戒在自研CPU/GPU内核、5G基带及大规模量产经验上,与顶级芯片公司仍有明显差距。其更深远的意义在于,证明了小米芯片的持续迭代能力。”

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相关观点 (3)谢炎 · 垂直整合:未来壁垒在于软硬件一体化的垂直整合,如同苹果生态,能实现更快的迭代和整体优化。老石 · 手机SoC设计难度:认为手机SoC是芯片设计的顶峰,面临PPA、集成、财务与管理的多重挑战高宇 · CPU在AI中的角色:CPU(尤其是至强)是AI系统不可或缺的基石,不仅可直接运行模型,还能协调多GPU工作,提升整体效率与可靠性。

金句墙 3 条

“You can imagine an SoC chip as a super city with 20 billion transistors. To judge if this city is powerful, you can't just look at whether the tallest buildings are designed by yourself, but also look at how the road network is planned, how water and electricity are dispatched, and most importantly, whether the entire city is planned, integrated, and operated by you.”

你可以把一颗SoC芯片想象成一个拥有200亿晶体管的超级城市。那判断这座城市厉不厉害,不能只看最高的几栋楼是不是你自己设计的,还要去看路网怎么规划、水电怎么调度,以及最关键的,整座城市到底是不是由你来规划、整合和运行的。

小米玄戒芯片三箭齐发:激进造芯背后的逻辑 · 2026/9/1

“Judging whether a company really knows how to make chips, don't just stare at how many IPs they've made themselves, but look at how much system-level definition power they have mastered.”

判断一家公司到底会不会造芯片,不要只盯着他自己手搓了多少个IP,更应该看他掌握了多少系统定义权。

小米玄戒芯片三箭齐发:激进造芯背后的逻辑 · 2026/9/1

“So for Xiaomi, this might be the only choice. They are using resources to buy time, trying to build up the complete capabilities needed for a mature chip company within a limited time window.”

所以对于小米来说,这样做可能是唯一的选择。他们在用资源换时间,在有限的时间窗口里,尽快搭出一家成熟芯片公司需要的完整能力站。

小米玄戒芯片三箭齐发:激进造芯背后的逻辑 · 2026/9/1

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小米玄戒芯片三箭齐发:激进造芯背后的逻辑