車企造芯，水有多深？

最近這兩三年，車圈一直有一股激動人心的暗流涌動。和或主動或被動躺平、安心做系統(tǒng)集成商的本土智能手機廠商不一樣，本土車企和方案供應(yīng)商們拿出了更大的勇氣，紛紛將自研的大手伸向了芯片領(lǐng)域。蔚來、小鵬、理想、比亞迪、長城、吉利、Momenta、四維圖新、地平線、黑芝麻、芯馳、輝羲智能。。。做汽車芯片的廠商的名字能列出一大串。應(yīng)該說，膽氣非常雄壯，不過，這個世界沒有無緣無故的愛，也沒有無緣無故的恨，這些企業(yè)也不會無緣無故地冒著把錢花到刀把上的風險做失敗風險極高的芯片。它們到底為何如此癡迷自己做芯片？更重要的，做芯片會面臨哪些風險？

做芯片，力保供應(yīng)安全

大家應(yīng)該還能回想起兩年前那場令人心悸的芯片荒。2021年，汽車芯片供應(yīng)最緊張的時候有一個很火熱的新聞，深圳的一個城中村集資幾十億炒芯片，炒出了潑天的富貴，當然，憑運氣掙回來的錢后來又隨著芯片荒緩解憑實力虧了回去。當時缺貨缺最狠的是汽車級MCU芯片，缺貨導致漲價兇猛，以至于余承東都驚呼活久見，“一顆幾十塊錢的芯片居然能漲到2500元！”不過，饒是如此，車企們寧可多花錢，寧可讓芯片炒家掙大錢，也沒有選擇消費級MCU，幾乎所有本土車企都守住了車規(guī)級這道最后的底線。

那波芯片荒給本土車企帶來的最大的教訓就是，一定要盡快地把本土MCU廠商扶植起來，力保汽車MCU這類雖然價格低但配置卻不太標準的器件的供應(yīng)安全。解決了MCU的供應(yīng)安全之后，在最近這一波做芯片的企業(yè)里，除了長城汽車發(fā)布的紫荊M100是MCU之外，其它廠商都把目光瞄準了智駕SoC或艙駕一體SoC。

圖片來源：長城汽車

智駕SoC也有供應(yīng)安全問題？當然！眾所周知，早在ChatGPT橫空出世之前，漂亮國就對東大收緊了高端AI芯片的供應(yīng)。雖然英偉達當前的高階智駕芯片Orin X和高通當前的高價智駕芯片Ride Flex還算不上高端AI芯片，但是，隨著智能汽車向AI汽車的演變，車端算力需求必然會繼續(xù)大幅走高，英偉達、高通芯片路線圖中的更高階智駕芯片或艙駕融合芯片的性能指標或許會觸發(fā)芯片出口管制。

人無遠慮，必有近憂，既然要在智能電動汽車馬拉松競賽中堅持長期主義，當然要在存在卡脖子風險的地方提前布局，將斷供風險扼殺在搖籃里?；蛟S有的小伙伴認為筆者是在危言聳聽，其實，根據(jù)23年10月份美國商務(wù)部工業(yè)和安全局發(fā)布的新規(guī)，運行速度在300TFLOPS及以上的數(shù)據(jù)中心芯片將禁止出售，運行速度低于300TFLOPS的芯片，當性能密度高于每平方毫米370GFLOPS時同樣禁止出售。英偉達今年開始出樣片、明年啟動量產(chǎn)的Thor芯片之所以還可以順利供貨，無非是因為Thor主打推理，并非主打訓練的數(shù)據(jù)中心芯片。但是，一方面，AI大模型對推理算力需求在持續(xù)提升，“數(shù)據(jù)中心芯片”的概念可能會隨時調(diào)整，另一方面，美國的芯片出口管制禁令也會隨著政策調(diào)整而變化。Thor這類大算力芯片始終頂著一個被突然限制出口的達摩克利斯之劍。

目前，蔚小理、Momenta這些頭部智駕企業(yè)都熱切地盼望著Thor或其等價芯片能夠?qū)⑺麄兊淖詣玉{駛能力推向真正的L3。在自動駕駛的賽道上，他們正撒丫子跑得歡，如果因為芯片問題被擋住了前進的步伐，導致原本落后的傳統(tǒng)車企拍馬追上來，原本可以靠著自動駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢獲得差異化競爭優(yōu)勢的蔚來和小鵬們得有多冤？

為了將自動駕駛打造成從最終的淘汰賽中勝出的殺手锏，頭部智駕車企們需要自研智駕SoC消除斷供風險。那么，在消除風險的同時，這些頭部智駕車企們又會面臨哪些風險呢？

省錢不省錢，這賬不好算

一些人簡單地認為，蔚小理自研了芯片就能省錢，這個邏輯實在過于簡單。實際上，自研芯片的一大風險就是，通盤算下來，或許并不省錢。能省多少錢，一則取決于Orin的價格，二則取決于芯片的研發(fā)成本，三則取決于車企使用自家芯片的數(shù)量。

據(jù)悉，Orin剛剛上市時，單顆在500美金左右，23年底下降到400美金左右，根據(jù)最近一些媒體的報道，Orin的價格已經(jīng)落到了300美元左右，隨著Orin漸漸走入生命周期的末期，不排除它的價格會進一步落到200美金。

圖片來源：英偉達

芯片的研發(fā)成本和芯片工藝密切相關(guān)。蔚來神璣NX9031為五納米芯片，據(jù)悉，五納米芯片的單次流片成本高達4.7億美金，這也就意味著單顆5納米芯片的研發(fā)成本至少五億美金以上。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

至于自研芯片的使用數(shù)量，鑒于理想汽車的銷量比較亮眼，在此拿蔚來和小鵬來計算好了。假設(shè)它們均能做到年銷50萬臺，而且全部使用自研芯片，每年芯片用量50萬顆，假設(shè)芯片每三年一迭代，芯片在整個生命周期內(nèi)的使用量為150萬顆。

為了計算方便，假設(shè)研發(fā)成本為5.4億美金，折合到每顆芯片上的研發(fā)成本是360美金。如果Orin的價格落到200美元左右，蔚來、小鵬的芯片真的能做到一顆頂Orin三顆，只要芯片本身的其它成本不超過240美金，自研芯片還能省錢。不過，如果為了維護和英偉達的良好合作關(guān)系，自家車輛三分之二使用自研芯片，三分之一使用英偉達芯片，折合到每顆芯片上的研發(fā)成本就成了540美金了，這時候，從成本的角度，自研芯片肯定不劃算。

圖片來源：小鵬汽車

當然，以上的計算基于年銷量50萬，如果年銷量能做到100萬，這事又能閉環(huán)了。

芯片切換有風險

比芯片成本更加值得探討的問題是，切換智駕芯片會不會帶來風險？要知道，英偉達的智駕芯片是過去兩年來頭部智駕車企在自動駕駛算法上取得領(lǐng)先的關(guān)鍵先生，無論是蔚來、小鵬、理想，還是Momenta、元戎啟行，這些頭部智駕車企和頭部智駕方案供應(yīng)商的無圖城區(qū)NOA均是基于英偉達的計算平臺打造的。所有其它標榜位列自動駕駛行業(yè)第一陣營的車企的智駕方案也是同樣清一色的英偉達方案。

圖片來源：英偉達

英偉達的方案之所以能夠在這場自動駕駛馬拉松競賽中一馬當先，主要是因為英偉達不僅在芯片的硬件性能上領(lǐng)先，它還提供了包括SDK、API、各種加速庫、各類自動駕駛模型等在內(nèi)的一系列底層軟件，這種硬件和底層軟件的深度融合，是蔚小理們一時之間難以趕得上的，所以，雖然小鵬、蔚來的芯片能在硬件算力上做到一顆頂三顆Orin，但在實際使用時，由于底層軟件的拖累，或許最終只能一顆頂一顆半，這樣一來，即便年銷100萬輛，經(jīng)濟賬也不容樂觀了，當然這還不是最關(guān)鍵的，如果因為底層軟件的問題導致好不容易領(lǐng)先友商一年的蔚小理們被兵強馬壯、更能堅持長期主義的統(tǒng)車企追了上來，那就更加得不償失了。

寫在最后

本土智能手機廠商們多年來受制于高通驍龍不是沒有原因的，雖然這一次自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由CNN到Transformer的的轉(zhuǎn)換給蔚小理們彎道超車英偉達提供了得天獨厚的條件，但是，受限于蔚來、小鵬那“有點，但不多”的銷量無法承擔起有效分攤巨大研發(fā)成本的尷尬，以及底層軟件技不如人等一系列原因，智駕芯片的切換工作未必那么順利，這里面的水且卻深著呢，只能祝愿蔚小理們且行且珍惜吧！