一辆智能汽车就需要5000颗芯片，谁能阻挡英伟达？_风闻

新能源行业观察（ID：XNYHYGC）原创

文 丨 冯  白

编 丨 和  畅

自动驾驶已经来到了消费者身边，且有不少人早已尝鲜。

作为一项颠覆性技术，自动驾驶的突飞猛进，除了AI芯片提供的强大算力加持外，自然也离不开政策活水的精准浇灌。工信部公布的《国家车联网产业标准体系建设指南 （智能网联汽车）（2022 年版）》计划2025年初步建立驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系，并于2030年完善。

相关条例的逐步完善与推进下，车企的自动驾驶技术不断更新迭代，同时也带来了自动驾驶在更大范围内落地的曙光。

来源/视觉中国

根据国家智能网联汽车创新中心发布的《智能网联技术2.0》对自动驾驶渗透率的预测，2025年中国L2/L3级自动驾驶渗透率将达到50%，2030年将达到70%。

汽车的智能化，同时也是芯片的智能化。毕竟，自动驾驶芯片是支撑自动驾驶最核心的部件。

一般来说，一辆普通燃油车需要的芯片种类至少有40种，单辆车的芯片搭载总量在500-600颗；一辆新能源汽车需要的芯片数量或超1000颗；一辆更高级的智能汽车，其芯片的绝对数量在5000颗以上。

在价格方面，小鹏汽车董事长何小鹏和华为智能汽车解决方案BU董事长余承东都曾感叹过芯片“贵比黄金”。在他们看来，一颗成本为3.5-7元、售价20-30元的芯片，在“缺芯”的特殊时期，竟被炒至2500-3000元。

而作为自动驾驶芯片，比如英伟达Orin-X，其单颗售价高达400美元（约3000元人民币），且因为在我国的供应量有限，往往一“芯”难求。

芯片企业无疑成了自动驾驶发展第一推动力。但目前市面上可供选择的AI芯片并不多，尤其是达到量产状态的，只有特斯拉、英伟达、Mobileye了。除了特斯拉自研自用不对外，其他品牌都可以通过合作开发方式拿到测试样件。

其中，全球最大的智能计算平台公司英伟达，则长成了一方霸主。

图/英伟达精选合作伙伴

来源/英伟达官网  新能源行业观察截图

据太平洋汽车报道，英伟达已经拿到了全球30家主流车企中20家的订单，比如奔驰、捷豹路虎、“蔚小理”、极氪、智己等。同时，在自动驾驶出租车领域，英伟达也拿下了如滴滴自动驾驶、文远知行、小马智行等主流公司。

但在芯片领域具备统治力的英伟达，未必能在自动驾驶领域笑到最后。在英伟达近期公布的二季度财报中，尽管其营收为135.1亿美元，创历史新高，但在汽车业务，英伟达营收为2.53亿美元，环比下降了15%。

也有汽车芯片的专业人士指出，英伟达的AI芯片主要搭载在中高端车型上，而这部分市场，显然是有限的。

值得一提的是，自动驾驶芯片行业目前还没培育出行业寡头，除了英伟达，高通、Mobileye、特斯拉、博世、地平线、华为和零跑等厂商也在汽车自动驾驶芯片的研发上，卓有成效。

换言之，留给其他厂商的时间窗口还未关上，英伟达的竞争对手还在路上。

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英伟达的统治力

至少现在，英伟达还是在智能汽车领域表现出了强劲的竞争力。

根据高工智能汽车在8月4日发布的《2023年H1高阶智驾数据分析简报》数据，截至2023年上半年，英伟达和地平线两家企业共同占领超过八成的NOA（自动辅助导航驾驶）前装(标配)市场份额，并以绝对优势位列NOA车型(含选装)数量前二。而英伟达的占比更是达到了52.57%。

甚至有业内人士表示，英伟达目前是智能汽车的“信仰”。

对于主机厂来说，搭载英伟达Orin X智驾芯片的数量也会成为其品牌背书的依据。蔚来的超算平台Adam就拥有4颗NVIDIA Orin X芯片，总算力高达1016TOPS，也基于此，其智能驾驶水平被不少车主称赞。

事实上，英伟达的名声，很大程度上是自2015年后，随着元宇宙、自动驾驶等重要人工智能概念形成而大噪的。

成立于1993年的英伟达，在过去二十多年发展历史中，在外界眼里都只是在游戏显卡领域深耕的“无名小卒”。但直到业界意识到面对深度学习计算场景，相比CPU，GPU有着更大优势时，英伟达才因此走向舞台中央，一跃成为时代的宠儿。

因全球各地开始兴建大批用于加速计算的数据中心，GPU的订单很自然地朝向“一枝独秀”的英伟达飞来。而对于前来合作的“甲方”，英伟达的客户关系维系之道却似乎没有发挥多大用处，全球叫得出名字的Linux、微软、英特尔、AMD、三星、高通等科技巨头，都曾和英伟达对峙公堂。

对于控诉，英伟达选择的回应态度就是“不怕战斗，不和解”。这和英伟达的企业文化倒是一脉相承，早年黄仁勋等人创立英伟达时，就以不怕得罪强大的友商而著称。

顶着“最任性乙方”的骂名，英伟达却一步步将企业推向更高的位置。2023年8月中旬，有海外咨询估计，英伟达每销售一个H100GPU加速器就能获得高达1000%的利润。

因为对于自动驾驶芯片而言，“算力指标”很重要。自动驾驶的实现，需要依赖环境感知传感器对道路环境的信息进行采集，将采集到的数据传送到汽车中央处理器进行处理，用来识别障碍物、可行道路等，依据识别结果，规划路径、制定车速，自动控制汽车行驶。整个过程需要在一瞬间完成，延时必须要控制在毫秒甚至微秒级别，才能保证自动驾驶的行驶安全。

来源/视觉中国

要完成瞬时处理、反馈、决策规划、执行的效果，对中央处理器的算力要求非常高。在自动驾驶中，最耗费算力的当属视觉处理，占到全部算力需求的一半以上，且自动驾驶级别每升高一级，对计算力的需求至少增加十倍。而这正是英伟达所擅长的。

正如业内人士但丁所总结的，技术优势、丰富经验和紧密的合作伙伴关系，是英伟达具备统治力的原因所在，“英伟达在图像处理、人工智能和深度学习等方面具有领先的技术实力，其GPU架构能够高效处理大规模数据，满足自动驾驶系统对于实时计算和高精度感知的需求。”

同时，但丁也补充到，英伟达早在2008年就开始研发自动驾驶技术，并在多个领域进行了实际应用，积累了丰富的经验和数据，使得其能够提供可靠的解决方案。“此外，英伟达与多家汽车制造商和科技公司建立了紧密的合作伙伴关系，共同推动自动驾驶技术的发展和应用。”

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英伟达的竞争对手在路上

强如英伟达，也并非坚不可摧。

政策层面上的影响就往往会让英伟达“进退两难”。据《证券时报》报道， 美国芯片出口管制升级，拜登政府于10月17日更新了针对人工智能（AI）芯片的出口管制规定，计划阻止英伟达等公司向中国出口先进的AI芯片。根据最新的规则，英伟达包括A800和H800在内的芯片对华出口都将受到影响。

尽管英伟达对此回应称，遵守所有适用的法规，同时努力提供支持不同行业的数千种应用产品。并鉴于全球需求，预计该新规短期内不会对其财务业绩产生实质性的影响。

但影响必然是存在的。市场反馈便很直接，上述消息宣布后，英伟达股价一度大跌近7%。

出了他国对于科技公司政策层面打压外，随着自动驾驶渗透率的提升，英伟达的领先位置也同样面临竞争的挑战。

一方面，其他芯片供应商和车企，便对英伟达所占据的蛋糕，虎视眈眈；另一方面，随着自动驾驶技术的快速发展和市场需求的增加，将吸引更多企业进入这个领域，形成竞争格局。

正如但丁所分析的，“对于自动驾驶而言，英伟达目前在芯片领域的地位较为重要，但并不意味着完全不可取代。”

来源/视觉中国

起码目前而言，便有谷歌、亚马逊、英特尔等科技企业下场自研AI芯片，对英伟达的霸主地位发起围攻，战火从AI领域大类烧到自动驾驶领域自然也是情理之中的事。

今年6月，作为英伟达老对手的AMD，发布对标英伟达H100的最新芯片Instinct MI300，该产品专门面向AIGC的加速器。其集成的晶体管数量达到1530亿，高于H100的800亿，是AMD投产以来最大的芯片。AMD甚至用兼容英伟达CUDA的策略，以降低客户的迁移门槛。

9月，亚马逊向人工智能初创公司Anthropic投资40亿美元，作为交易的一部分，Anthropic 将使用AWS Trainium和Inferentia芯片来构建、训练和部署其未来的基础模型。

车企特斯拉也在积极推进自研超级计算平台Dojo超算集群的研发及建设进程，以求更好地推动FSD算法升级迭代等。Dojo将提升特斯拉云端算力，并有望降低算力集群成本，在自动驾驶及人形机器人等领域应用前景广阔，而应用领域的扩大及成本分摊也将推动Dojo加速落地。

特斯拉所研发的Dojo，这不仅仅是为全自动驾驶技术提供支持，它还有望降低特斯拉的成本。根据摩根士丹利的预测，未来几年内，Dojo可以为特斯拉节省高达65亿美元的成本，并将加速自动驾驶技术和人形机器人的研发进程，会为其在潜在价值10万亿美元的自动驾驶市场中带来“不对称优势”。

有特斯拉Dojo的珠玉在前，未来只会有更多车企加入到和英伟达的直面竞争中。

与此同时，由于自动驾驶芯片行业的寡头格局还尚未形成，因此留给国产厂商的时间窗口还在，英伟达的竞争对手们行走在路上。

据中信证券报告，自动驾驶芯片是智驾系统的底层基石，是全产业链格局最为稳固、集中度最高的环节，预计全球市场4-5家、国内市场3-4家寡头或有望占据自动驾驶芯片行业80-90%以上的市场份额。

谁能在日后出圈成为自动驾驶芯片行业的寡头，新能源行业观察也将拭目以待。

参考资料：

《美国芯片出口管制升级，万亿AI巨头回应！一度跌超7%》，来源：证券时报；

《高等级自动驾驶芯片两强霸榜：英伟达、地平线攻占超八成NOA份额》，来源：咸宁新闻网。

*题图及文内部分配图来源于视觉中国。

*文中但丁为化名。

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