小米发布三款芯片
作者｜肖漫
编辑｜斯来
无线上直播，雷军也并未到场，仅用了40分钟，小米便发布了三款芯片。
2026 年 8 月 24 日，小米一口气发布了三款玄戒芯片，分别是AI 旗舰 SoC 玄戒O3、 AI 加速芯片玄戒O100，以及智驾高算力 AI 芯片玄戒D100。
过去几年，手机厂商自研芯片通常集中在影像、通信、电源管理等细分领域。但随着大模型开始进入手机、汽车和机器人，端侧AI能力正成为手机厂商自研芯片的投入重点。
AI 模型正在变大，如何提供更高的 AI 算力，同时解决模型运行过程中的“内存墙”问题，正在成为新一代芯片设计的核心命题。
玄戒O3是小米自主研发设计的第二款旗舰SoC，延续了3nm工艺制程，总晶体管数量由上一代190亿提升至240亿。
玄戒 O3 一个明显的变化是进一步强化了 AI 计算能力。除了专门处理 AI 任务的 NPU，小米还在芯片的多个主要模块中部署 AI 加速单元，用于处理不同规模的 AI 任务，避免轻量级AI需求频繁访问NPU造成的运行效率下降和功耗浪费。
据透露，玄戒O3 将在今年 9 月随 Xiaomi 18 Fold 首发上市。
相比 O3，玄戒 O100 更能体现当前 AI 芯片设计正在发生的变化。过去几年，芯片竞争最常见的指标是算力。但随着大模型参数规模不断增长，限制模型运行速度的并不只是计算能力。
计算单元的性能提升速度越来越快，需要不断从内存中读取模型参数和中间数据，如果数据传输速度跟不上，计算单元就只能等待。这也是 AI 芯片领域越来越明显的一种“剪刀差”——算力持续增长，但内存带宽和数据传输能力成为新的瓶颈。
无论是苹果、华为，还是小米，都开始尝试从芯片架构层面解决这一问题。
苹果持续提升统一内存的容量和带宽，让 CPU、GPU 和神经网络引擎能够共享数据；华为也在 AI 芯片中不断强化高带宽存储能力。
小米自主研发设计的AI加速芯片玄戒O100采用端侧AI近存计算架构，在芯片设计上通过将计算单元与存储单元垂直堆叠或拉近物理距离，以大幅减少数据搬运延迟。
该芯片采用了3D Wafer On Wafer 立体堆叠，通过 Hybrid Bonding 技术，将 2 层 DRAM 晶圆和 1 层 NPU 计算晶圆高温键合在一起。
玄戒 O100 的内存带宽达到 1.22TB/s，内部还集成了 14 核大模型专用 NPU。内部计算单元与存储单元间超高密度的互联通路，端侧大模型推理速度可达最高 330 Token/s。
小米在现场展示了搭载玄戒 O100和玄戒 O3的原型机，在离线模式下，通过小米内置的MIMO大模型，基本可以做到无延时输出。
随着越来越多 AI 任务开始尝试直接在终端设备上完成，手机、PC、汽车等终端载体对实时性、隐私和离线能力提出更高要求。
就在小米芯片发布的次日，苹果也推出了新一代 M6 和 M5 Ultra 中，M6 首次采用 2nm 制程，面向日常办公、开发、创作和端侧 AI 任务；M5 Ultra 则通过新的多芯片封装架构，进一步提高桌面芯片的性能、内存容量和本地 AI 能力。
面向汽车业务，小米也推出了自研的3nm高算力智驾AI芯片玄戒D100，内部包含20核CPU和强大的16核高算力NPU。单芯片最高支持160GB内存容量，最大可支持200B以上参数量本地模型部署。
玄戒D100还支持多芯片融合计算，可在本地为个人用户提供超高AI算力，实现复杂人工智能任务处理，亦可应用于汽车领域，实现智驾算法的运行。
这是小米自2016年开始自研芯片以来发力最猛的一次。
一开始，小米对芯片难度认知不够，转向了小芯片路线。2021年，小米才重启旗舰SoC研发，2025年推出了首款芯片产品玄戒O1。时隔一年，小米就推出了三款芯片。
据悉，小米过去五年为造芯已累计投入超180亿，总预算准备了500亿，目前团队研发人员3000+人。
随着端侧AI趋势加速，小米手机、小米汽车、机器人等核心业务都将依赖芯片这一AI底座，不过，小米明确表示自研芯片将聚焦端侧AI推理，“AI训练芯片面向数据中心，是完全不同的赛道，小米当前的战略选择是做好端侧算力。”
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