车企造芯，水有多深？

最近这两三年，车圈一直有一股激动人心的暗流涌动。和或主动或被动躺平、安心做系统集成商的本土智能手机厂商不一样，本土车企和方案供应商们拿出了更大的勇气，纷纷将自研的大手伸向了芯片领域。蔚来、小鹏、理想、比亚迪、长城、吉利、Momenta、四维图新、地平线、黑芝麻、芯驰、辉羲智能。。。做汽车芯片的厂商的名字能列出一大串。应该说，胆气非常雄壮，不过，这个世界没有无缘无故的爱，也没有无缘无故的恨，这些企业也不会无缘无故地冒着把钱花到刀把上的风险做失败风险极高的芯片。它们到底为何如此痴迷自己做芯片？更重要的，做芯片会面临哪些风险？

做芯片，力保供应安全

大家应该还能回想起两年前那场令人心悸的芯片荒。2021年，汽车芯片供应最紧张的时候有一个很火热的新闻，深圳的一个城中村集资几十亿炒芯片，炒出了泼天的富贵，当然，凭运气挣回来的钱后来又随着芯片荒缓解凭实力亏了回去。当时缺货缺最狠的是汽车级MCU芯片，缺货导致涨价凶猛，以至于余承东都惊呼活久见，“一颗几十块钱的芯片居然能涨到2500元！”不过，饶是如此，车企们宁可多花钱，宁可让芯片炒家挣大钱，也没有选择消费级MCU，几乎所有本土车企都守住了车规级这道最后的底线。

那波芯片荒给本土车企带来的最大的教训就是，一定要尽快地把本土MCU厂商扶植起来，力保汽车MCU这类虽然价格低但配置却不太标准的器件的供应安全。解决了MCU的供应安全之后，在最近这一波做芯片的企业里，除了长城汽车发布的紫荆M100是MCU之外，其它厂商都把目光瞄准了智驾SoC或舱驾一体SoC。

图片来源：长城汽车

智驾SoC也有供应安全问题？当然！众所周知，早在ChatGPT横空出世之前，漂亮国就对东大收紧了高端AI芯片的供应。虽然英伟达当前的高阶智驾芯片Orin X和高通当前的高价智驾芯片Ride Flex还算不上高端AI芯片，但是，随着智能汽车向AI汽车的演变，车端算力需求必然会继续大幅走高，英伟达、高通芯片路线图中的更高阶智驾芯片或舱驾融合芯片的性能指标或许会触发芯片出口管制。

人无远虑，必有近忧，既然要在智能电动汽车马拉松竞赛中坚持长期主义，当然要在存在卡脖子风险的地方提前布局，将断供风险扼杀在摇篮里。或许有的小伙伴认为笔者是在危言耸听，其实，根据23年10月份美国商务部工业和安全局发布的新规，运行速度在300TFLOPS及以上的数据中心芯片将禁止出售，运行速度低于300TFLOPS的芯片，当性能密度高于每平方毫米370GFLOPS时同样禁止出售。英伟达今年开始出样片、明年启动量产的Thor芯片之所以还可以顺利供货，无非是因为Thor主打推理，并非主打训练的数据中心芯片。但是，一方面，AI大模型对推理算力需求在持续提升，“数据中心芯片”的概念可能会随时调整，另一方面，美国的芯片出口管制禁令也会随着政策调整而变化。Thor这类大算力芯片始终顶着一个被突然限制出口的达摩克利斯之剑。

目前，蔚小理、Momenta这些头部智驾企业都热切地盼望着Thor或其等价芯片能够将他们的自动驾驶能力推向真正的L3。在自动驾驶的赛道上，他们正撒丫子跑得欢，如果因为芯片问题被挡住了前进的步伐，导致原本落后的传统车企拍马追上来，原本可以靠着自动驾驶领域的领先优势获得差异化竞争优势的蔚来和小鹏们得有多冤？

为了将自动驾驶打造成从最终的淘汰赛中胜出的杀手锏，头部智驾车企们需要自研智驾SoC消除断供风险。那么，在消除风险的同时，这些头部智驾车企们又会面临哪些风险呢？

省钱不省钱，这账不好算

一些人简单地认为，蔚小理自研了芯片就能省钱，这个逻辑实在过于简单。实际上，自研芯片的一大风险就是，通盘算下来，或许并不省钱。能省多少钱，一则取决于Orin的价格，二则取决于芯片的研发成本，三则取决于车企使用自家芯片的数量。

据悉，Orin刚刚上市时，单颗在500美金左右，23年底下降到400美金左右，根据最近一些媒体的报道，Orin的价格已经落到了300美元左右，随着Orin渐渐走入生命周期的末期，不排除它的价格会进一步落到200美金。

图片来源：英伟达

芯片的研发成本和芯片工艺密切相关。蔚来神玑NX9031为五纳米芯片，据悉，五纳米芯片的单次流片成本高达4.7亿美金，这也就意味着单颗5纳米芯片的研发成本至少五亿美金以上。

图片来源：网络

至于自研芯片的使用数量，鉴于理想汽车的销量比较亮眼，在此拿蔚来和小鹏来计算好了。假设它们均能做到年销50万台，而且全部使用自研芯片，每年芯片用量50万颗，假设芯片每三年一迭代，芯片在整个生命周期内的使用量为150万颗。

为了计算方便，假设研发成本为5.4亿美金，折合到每颗芯片上的研发成本是360美金。如果Orin的价格落到200美元左右，蔚来、小鹏的芯片真的能做到一颗顶Orin三颗，只要芯片本身的其它成本不超过240美金，自研芯片还能省钱。不过，如果为了维护和英伟达的良好合作关系，自家车辆三分之二使用自研芯片，三分之一使用英伟达芯片，折合到每颗芯片上的研发成本就成了540美金了，这时候，从成本的角度，自研芯片肯定不划算。

图片来源：小鹏汽车

当然，以上的计算基于年销量50万，如果年销量能做到100万，这事又能闭环了。

芯片切换有风险

比芯片成本更加值得探讨的问题是，切换智驾芯片会不会带来风险？要知道，英伟达的智驾芯片是过去两年来头部智驾车企在自动驾驶算法上取得领先的关键先生，无论是蔚来、小鹏、理想，还是Momenta、元戎启行，这些头部智驾车企和头部智驾方案供应商的无图城区NOA均是基于英伟达的计算平台打造的。所有其它标榜位列自动驾驶行业第一阵营的车企的智驾方案也是同样清一色的英伟达方案。

图片来源：英伟达

英伟达的方案之所以能够在这场自动驾驶马拉松竞赛中一马当先，主要是因为英伟达不仅在芯片的硬件性能上领先，它还提供了包括SDK、API、各种加速库、各类自动驾驶模型等在内的一系列底层软件，这种硬件和底层软件的深度融合，是蔚小理们一时之间难以赶得上的，所以，虽然小鹏、蔚来的芯片能在硬件算力上做到一颗顶三颗Orin，但在实际使用时，由于底层软件的拖累，或许最终只能一颗顶一颗半，这样一来，即便年销100万辆，经济账也不容乐观了，当然这还不是最关键的，如果因为底层软件的问题导致好不容易领先友商一年的蔚小理们被兵强马壮、更能坚持长期主义的统车企追了上来，那就更加得不偿失了。

写在最后

本土智能手机厂商们多年来受制于高通骁龙不是没有原因的，虽然这一次自动驾驶神经网络架构由CNN到Transformer的的转换给蔚小理们弯道超车英伟达提供了得天独厚的条件，但是，受限于蔚来、小鹏那“有点，但不多”的销量无法承担起有效分摊巨大研发成本的尴尬，以及底层软件技不如人等一系列原因，智驾芯片的切换工作未必那么顺利，这里面的水且却深着呢，只能祝愿蔚小理们且行且珍惜吧！