四年砸下10亿，万有引力用三款专用芯片，证明MR还没死？

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秘闻背后的事；我给你说透

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文：司马秘事

编辑：司马秘事

2025年，MR行业迎来了一个让人意外的玩家。

在Meta放弃MR芯片计划、微软解散相关团队、苹果直接用Mac芯片凑数的背景下。

创业公司万有引力憋了三年大招，一口气发布了三款MR专用芯片。

在巨头都打退堂鼓的赛道里坚持下来，还能拿出实打实的产品，这份韧性确实让人佩服。

万有引力的造芯之路，从一开始就不好走，三年前行业里就有共识，MR眼镜要想普及，必须有专用芯片解决减重、算力、成本三大问题。

可真正动手做的没几家，巨头们要么转型要么放弃，只剩下万有引力独自扛着质疑往前走。

整个研发过程花了1092天，不算短了，团队200多人加上258家合作伙伴一起打磨，还搭建了专门的硬件验证平台。

工程师们得戴着设备反复测试，感受实际佩戴体验，再反过来调整芯片架构。

本来想跟着主流做一体机芯片，后来发现要实现轻量化，必须走分体式协处理器路线，哪怕要增加昂贵的接口IP也得坚持。

最煎熬的是去年资本寒冬，芯片刚流片出去还没回来，团队压力大到不行。

好在投资人认可他们的愿景，陪着一起熬过了难关，现在三款芯片终于亮相。

极智G-X100专攻MR头显，延迟低到9毫秒，极眸G-VX100主打小巧。

能塞进眼镜镜腿，极颜G-EB100还能用到机器人身上，让机器人有更灵动的表情。

万有引力的聪明之处，在于没想着和高通、苹果这些巨头硬碰硬，他们的芯片定位是协处理器，简单说就是给主芯片打辅助的。

主芯片负责运行系统和应用，协处理器专门处理空间计算、画面渲染这些MR特有的任务，这种分工模式解决了大问题。

以前MR设备要么重得像块砖，比如苹果VisionPro有600多克，要么延迟高得让人头晕，通用芯片的延迟一般在15毫秒左右。

万有引力把协处理器做到了9毫秒延迟，还能让头显重量降到100克以内，这种双芯片架构不是没有妥协。

分体式设计意味着眼镜可能要连一根线到手机或盒子上，但在极致轻便和高性能面前，这根线的存在感其实能接受。

毕竟用户要的是戴着舒服、用着不晕的MR体验，不是单纯追求无线的噱头。

而且他们的芯片还支持客户自定义算法，这一点比封闭的大厂生态灵活多了。

发布会上，万有引力还展示了基于G-X100芯片的参考设计模组，重量控制在90多克，视场角90度，分辨率也能跟上主流水平。

我在现场体验了一下，画面挺清晰，运行起来也没掉帧，延迟低确实能减轻眩晕感。

不过重量减轻的体感没有预想中明显，可能是因为样机还不是最终产品形态，真正的考验得等终端厂商推出成品后才知道。

好在已经有头部厂商开始行动了，XR方向有家客户已经在做原型样机，还有几家在沟通需求、排期合作。

除了MR眼镜，他们的芯片还拓展到了机器人领域，智元机器人已经用上了他们的芯片，戴上MR头显就能远程操控机器人。

我现场试了试控制机器人拿水瓶、放笔筒，一开始不太适应没有力量反馈的操作，两分钟后就能熟练上手。

这种应用场景确实挺有想象空间，远程医疗、工业巡检都能用得上。

为什么MR设备非得用专用芯片？通用CPU、GPU难道不行？其实核心原因就在于MR设备对重量、功耗、散热的要求太苛刻。

通用芯片虽然灵活，但效率不是最优的，跑同样的算法会更费电、更笨重。

万有引力把MR常用的算法直接“硬化”到芯片里，相当于给芯片量身定制了技能包。

这样一来，同等性能下，成本和功耗都降下来了。

这也是创业公司的机会，大厂更愿意做通用平台，而他们能沉下心研究MR终端的具体需求。

现在AI眼镜这么火，大家对“轻薄好看”的需求越来越强烈，亚洲用户里近视眼多，没人愿意天天戴着厚重的墨镜式设备。

万有引力芯片精准直击痛点，立下三年内冲击百万级出货量的宏愿。

初观此目标，似觉激进，然而并非凭空臆想，其背后或许暗藏着独有的发展逻辑与有力支撑。

MR行业发展了这么多年，一直卡在“叫好不叫座”的阶段，核心问题就是没解决好重量、延迟、功耗的平衡。

万有引力现象的发现，促使人们以专用协处理器的独特思路探寻应对之策。

最终给出了一个行之有效的解决方案，为相关领域的研究开拓了新路径。

他们不追求大而全，而是聚焦细分场景做深做透，这种差异化路线或许就是中小创业公司的生存之道。

未来能不能成功，还要看量产良率、客户转化这些实际问题，但至少他们让我们看到了百克级MR眼镜的可能性。

随着更多终端产品落地，MR行业或许真的能迎来普及的拐点。

毕竟用户要的从来不是参数多华丽的芯片，而是能真正融入生活、用着舒服的科技产品。

世界从不平静，司马为您解析，今天到此为止，下期我们再见！