作者丨潘磊
編輯丨海腰
圖源丨Midjourney
“騰勢Z9GT首搭BYD9000定制晶片，采用4nm制程和Armv9架構，安兔兔跑分高達114.9萬”。
近日，騰勢釋出新車時，突然披露了有關比亞迪“造芯”的相關資訊。
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晶片”也成功點亮。
在這之前，蔚來和小鵬已經先後展示了研發的“神玑NX9031”和“圖靈”自動駕駛晶片。
另外，吉利芯擎科技也推出相關晶片。
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為4TOPS的淩芯01，不過很快意識到晶片是需要超大規模才能支撐的産業。
“規模不夠大導緻投入産出比很低。現在有不少車企嘗試去做晶片，我認為這是不合适的，産業分工始終是必需的”。
根據辰韬資本釋出的《自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告》，車企自研的晶片如果每年出貨量低于100萬片，則很難具備經濟性。
而且到目前為止，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為，這些車企造芯是為了在智駕方面推進“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，或許無法産生任何效益
“晶片的研發費用高，但隻要量産了，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，量産能實作規模效應，進而攤薄成本。
從蔚來自身角度看，造晶片可能的确比較花錢。
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。
這裡面有多少錢是花在了研發晶片上，外界不得而知。
但根據辰韬資本的《自動駕駛軟硬一體演進趨勢研究報告》，如果以7nm 制程、100+TOPS 的高性能 SoC 為例，其研發成本高于 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，其盈虧平衡點為 200 萬片晶片出貨量。
在熟悉晶片研發的行業人士李明看來，研發晶片的實際成本還要更高，也許要砸下上百億元人民币。
基于此，目前說自研晶片能夠降低成本還為時尚早。
而在所有晶片中，高端智駕晶片的研發成本相當高。
他介紹，此類晶片的研發成本包括團隊、營運、算力搭建等。
團隊方面，需要一個至少100人的硬體團隊，另有100-200人負責中間件和工具鍊，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，再加上同等的營運費用，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。
從這個晶片開始流片到産生效益，大概需要3年。
這3年光是人頭和營運費用就需要差不多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處購買類似于A72或者A78這樣的軟體IP授權，大概也需要1億美金左右。
“總體算下來，晶片投片大概需要1億美金”。
然後就是資料問題，“高階智駕是資料驅動的，是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。
“到此為止，大幾十億人民币已經花出去了”，李明表示，不過這個階段依然無法産生任何收益。
隻有當基于這顆晶片，形成了消費者可以感覺到的智駕能力，并為這款車買單，才算産生價值。
“隻有當你的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”。
是以對于車企來說，造芯的賬還是要細細算。
智駕晶片供應商“地平線”的财務狀況，也能在一定程度上驗證李明的說法。
根據地平線釋出的資料，2021年至2023年這三年間，分别虧損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名員工為全職研發人員。
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
“将來立志在AI層面有所作為的公司，可能都會有非通用的晶片，也就是像小鵬圖靈晶片這樣的專有AI晶片”。
公開資訊顯示，小鵬汽車掌門人何小鵬近期表态，自研晶片跟小鵬想在AI有關。
蔚來創始人李斌也表示，自研晶片跟AI有關。
他強調，AI将成為智能電動汽車企業的核心基礎能力，是以蔚來搞了神玑NX9031晶片。
但他也表示，不能為了研發而研發。“要算總賬，肯定要有回報”。
總體而言，這些車企認為英偉達或者地平線提供的“通用晶片”，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晶片做智駕方案，理想在用、小鵬在用，極氪、博世等等，也都在用同樣的晶片。
但同樣的晶片，各家車企的側重點并不一樣。
“比如極氪，現在大家普遍認為其智駕能力越來越好”，他認為，這就表明智駕方案的差異化，并不在于晶片本身，而是在于軟體。
他稱，高階智駕方案的差異化一般展現在三個方面，包括車企的軟體開發能力，資料管理能力，以及智駕方案的疊代閉環能力。
“如果你實作了有效的資料管理，那麼智駕效果就能展現出差異化”，他稱，這還包括資料閉環。
“車端資料能實作上傳，上傳以後能夠在雲端訓練，訓練完了又能夠形成新的算法，同時實作下發，由此不斷促進智駕功能的疊代”，他表示，這些能力很強大，也很考驗車企的疊代循環能力。
至于李斌和何小鵬所言的自研晶片跟AI有關，李明認為合理的解釋在于，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晶片”。
但他指出，到目前為止AI在應用層面并未“細化”到具體場景。
“你要做晶片，那就一定要跟應用場景做深度結合。因為場景會影響你的設計”，他稱，另外要和自己的算法深度結合。
對于車企紛紛下場造芯，他認為原因在于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，但并非都能成為特斯拉
辰韬資本執行總經理劉煜冬表示，車企跟風自研智駕晶片，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為什麼特斯拉要這麼做。
他認為，新造車企業押注智駕晶片，首先肯定是希望實作最快的産品疊代，以及保證自己的智能駕駛産品有最好的性能表現。
“因為第三方晶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制化的需求。是以在晶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“智駕成為競争下半場核心能力”時，車企還是想要更多的掌控力，而且不斷向上遊去擴充這種掌控力。
“你要保證最好的産品體驗，你肯定要去掌控上遊晶片”。
他認為，車企會去強掌控的因素，一定是那些跟賣車或者是跟使用者體驗強相關的那些東西。
因為智能化已經成為車企産品定義的“錨點”。
第二個就是成本。
他透露，現在第三方提供的自動駕駛晶片，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晶片，在出貨量足夠大的情況下，把這部分價值拿在手裡。
“比如比亞迪，那麼大的銷量，自己做晶片理所應當”。
第三個原因，在于車企啟動造芯項目的時候，或多或少的會有一些供應鍊安全的考慮，因為前兩年汽車缺芯，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，即這些車企造晶片，也可能跟市值管理有點關系。
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，還有去自定義一顆晶片的能力，因為晶片是為軟體服務的。
“如果你如果不掌握軟體，你是沒有能力去自己做這顆晶片的”，他稱，隻有自研軟體和資源算法做的很好的公司，才有去自定義一顆晶片的能力。
另外，他也不認為這波車企造芯，會成為新一輪市場競争的勝負手。
“目前市場上銷量最好的車型，可能基本上就沒啥智駕功能”。
至于車企自研智駕晶片是否會搶走第三方晶片供應商的生意，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，盡管晶片流片了，但車企其實并沒有真正做出來。
“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于動态變化中”。
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