图源丨Midjourney特斯拉能行，其他車企不一定。
作者丨潘磊
編輯丨海腰
圖源丨Midjourney
「騰勢Z9GT首搭BYD9000定製芯片，採用4nm製程和Armv9架構，安兔兔跑分高達114.9萬」。
近日，騰勢發佈新車時，突然披露了有關比亞迪「造芯」的相關信息。
幾乎與此同時，長城汽車董事長魏建軍也通過社交媒體表示，自主研發的「紫荊M100芯片」也成功點亮。
在這之前，蔚來和小鵬已經先後展示了研發的「神璣NX9031」和「圖靈」自動駕駛芯片。
另外，吉利芯擎科技也推出相關芯片。
但也有車企表達了不同觀點。
零跑創始人、董事長、CEO朱江明曾表示，零跑曾經做過算力約爲4TOPS的凌芯01，不過很快意識到芯片是需要超大規模才能支撐的產業。
「規模不夠大導致投入產出比很低。現在有不少車企嘗試去做芯片，我認爲這是不合適的，產業分工始終是必需的」。
根據辰韜資本發佈的《自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告》，車企自研的芯片如果每年出貨量低於100萬片，則很難具備經濟性。
而且到目前爲止，除了比亞迪、特斯拉、長城、吉利等巨頭級車企外，鮮少有新造車企業年度銷量能夠破百萬台。
至少兩位行業人士認爲，這些車企造芯是爲了在智駕方面推進「軟硬一體」，但具體效果還有待觀察。
「這涉及到巨額成本」。
投入近百億
或許無法產生任何效益
「芯片的研發費用高，但只要量產了，單價就會便宜」。
這是蔚來創始人李斌，在7月底的「2024蔚來科技創新日（NIO IN）」上給出的看法。
在他看來，量產能實現規模效應，從而攤薄成本。
從蔚來自身角度看，造芯片可能的確比較花錢。
2023年，蔚來的研發投入達到了134億元，今年上半年是60.83億元。
這裏面有多少錢是花在了研發芯片上，外界不得而知。
但根據辰韜資本的《自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告》，如果以7nm 製程、100+TOPS 的高性能 SoC 爲例，其研發成本高於 1 億美元（包含人力成本、流片費用、封測費用、IP 授權費用等等），若以售價 100 美元、毛利率50% 計算，其盈虧平衡點爲 200 萬片芯片出貨量。
在熟悉芯片研發的行業人士李明看來，研發芯片的實際成本還要更高，也許要砸下上百億元人民幣。
基於此，目前說自研芯片能夠降低成本還爲時尚早。
而在所有芯片中，高端智駕芯片的研發成本相當高。
他介紹，此類芯片的研發成本包括團隊、運營、算力搭建等。
團隊方面，需要一個至少100人的硬件團隊，另有100-200人負責中間件和工具鏈，加起來大約就是300人的團隊，「這些人都非常貴，每個人按100萬一年不算多」。
人頭費用每年大約是2-3億，再加上同等的運營費用，整個算下來就是5-6億，「實際數字可能還要更高一些」。
然後就是時間成本。
從這個芯片開始流片到產生效益，大概需要3年。
這3年光是人頭和運營費用就需要差不多20億。
這中間一次流片的費用大概是上千萬美元，再加上需要從Arm處購買類似於A72或者A78這樣的軟件IP授權，大概也需要1億美金左右。
「總體算下來，芯片投片大概需要1億美金」。
然後就是數據問題，「高階智駕是數據驅動的，所以你還得搭建一個算力中心」。
去年年終特斯拉CEO馬斯克就表示，要在2024年底前再往Dojo超算投資10億美元。
「到此爲止，大幾十億人民幣已經花出去了」，李明表示，不過這個階段依然無法產生任何收益。
只有當基於這顆芯片，形成了消費者可以感知到的智駕能力，併爲這款車買單，才算產生價值。
「只有當你的OTA像特斯拉那樣，每次更新都能給消費者帶來價值，消費者才願意花錢買單」。
所以對於車企來說，造芯的賬還是要細細算。
智駕芯片供應商「地平線」的財務狀況，也能在一定程度上驗證李明的說法。
根據地平線發佈的數據，2021年至2023年這三年間，分別虧損20.64億元、87.2億元和67.39億元，一共虧損超過175億元。
同期地平線的研發總投入也達到了53.9億元，在2066人的員工團隊中，有1478名員工爲全職研發人員。
值得一提的是，地平線「征程系」智駕解決方案的出貨量已經超過600萬套。
最終還是專業的人做專業的事
「將來立志在AI層面有所作爲的公司，可能都會有非通用的芯片，也就是像小鵬圖靈芯片這樣的專有AI芯片」。
公開信息顯示，小鵬汽車掌門人何小鵬近期表態，自研芯片跟小鵬想在AI有關。
蔚來創始人李斌也表示，自研芯片跟AI有關。
他強調，AI將成爲智能電動汽車企業的核心基礎能力，所以蔚來搞了神璣NX9031芯片。
但他也表示，不能爲了研發而研發。「要算總賬，肯定要有回報」。
總體而言，這些車企認爲英偉達或者地平線提供的「通用芯片」，無法滿足自己的需求。
對此，李明也有自己的看法。
他稱，現在很多車企都用英偉達orin芯片做智駕方案，理想在用、小鵬在用，極氪、博世等等，也都在用同樣的芯片。
但同樣的芯片，各家車企的側重點並不一樣。
「比如極氪，現在大家普遍認爲其智駕能力越來越好」，他認爲，這就表明智駕方案的差異化，並不在於芯片本身，而是在於軟件。
他稱，高階智駕方案的差異化一般體現在三個方面，包括車企的軟件開發能力，數據管理能力，以及智駕方案的迭代閉環能力。
「如果你實現了有效的數據管理，那麼智駕效果就能體現出差異化」，他稱，這還包括數據閉環。
「車端數據能實現上傳，上傳以後能夠在雲端訓練，訓練完了又能夠形成新的算法，同時實現下發，由此不斷促進智駕功能的迭代」，他表示，這些能力很強大，也很考驗車企的迭代循環能力。
至於李斌和何小鵬所言的自研芯片跟AI有關，李明認爲合理的解釋在於，他們或許看到了AI應用的「終局」。
「比如AI的應用有VR，有具身智能等不同的應用領域，當然也需要不同的AI芯片」。
但他指出，到目前爲止AI在應用層面並未「細化」到具體場景。
「你要做芯片，那就一定要跟應用場景做深度結合。因爲場景會影響你的設計」，他稱，另外要和自己的算法深度結合。
對於車企紛紛下場造芯，他認爲原因在於特斯拉把這條路跑通了。
「但特斯拉跑通，不一定其他車企也能跑通」，他表示，這就像是跑馬拉松，有的人能跑，有的人不一定能跑。
「最終還是專業的人，做專業的事」。
造芯靈感來自特斯拉
但並非都能成爲特斯拉
辰韜資本執行總經理劉煜冬表示，車企跟風自研智駕芯片，肯定是從特斯拉處獲得了「靈感」。
但他強調，本質原因還是要去看爲什麼特斯拉要這麼做。
他認爲，新造車企業押注智駕芯片，首先肯定是希望實現最快的產品迭代，以及保證自己的智能駕駛產品有最好的性能表現。
「因爲第三方芯片不可避免地會帶來很多浪費（比如算力），或者沒有辦法滿足你的一些定製化的需求。所以在芯片方面更深度的垂直整合是一個大趨勢」。
在這種情況下，尤其是「智駕成爲競爭下半場核心能力」時，車企還是想要更多的掌控力，而且不斷向上游去擴展這種掌控力。
「你要保證最好的產品體驗，你肯定要去掌控上游芯片」。
他認爲，車企會去強掌控的因素，一定是那些跟賣車或者是跟用戶體驗強相關的那些東西。
因爲智能化已經成爲車企產品定義的「錨點」。
第二個就是成本。
他透露，現在第三方提供的自動駕駛芯片，從bom成本的角度看利潤率還是蠻高的，毛利率基本上是在50%左右。
在車企看來，這部分價值可以通過自研芯片，在出貨量足夠大的情況下，把這部分價值拿在手裏。
「比如比亞迪，那麼大的銷量，自己做芯片理所應當」。
第三個原因，在於車企啓動造芯項目的時候，或多或少的會有一些供應鏈安全的考慮，因爲前兩年汽車缺芯，很多車企都心有餘悸。
「尤其是對國企而言，這個權重就會更大一些」。
當然可能還有一個原因，即這些車企造芯片，也可能跟市值管理有點關係。
但他也強調，不是所有車企都是特斯拉。
車企造芯，首先需要有自研算法的能力，還有去自定義一顆芯片的能力，因爲芯片是爲軟件服務的。
「如果你如果不掌握軟件，你是沒有能力去自己做這顆芯片的」，他稱，只有自研軟件和資源算法做的很好的公司，才有去自定義一顆芯片的能力。
另外，他也不認爲這波車企造芯，會成爲新一輪市場競爭的勝負手。
「目前市場上銷量最好的車型，可能基本上就沒啥智駕功能」。
至於車企自研智駕芯片是否會搶走第三方芯片供應商的生意，劉煜冬表示目前尚難判斷。
「畢竟車企造芯這件事情也沒有完全驗證成功」，他表示，儘管芯片流片了，但車企其實並沒有真正做出來。
「它的經濟性怎麼樣？到底能不能長期的持續下去？這些事情是沒有結論的，而且行業分工的格局也是處於動態變化中」。
