老黄再坑中国车企，自研芯片才是出路

08-02 06:09

兄弟们，最近国内车企被英伟达坑惨啦。英伟达号称 “大一统” 的智驾芯片 —— Thor，又跳票了。

台积电在生产时发现，Thor 存在 “芯片设计有问题，导致良率低下” 的状况，黄仁勋也承认这是英伟达的问题。

最初，Thor 芯片承诺 2024 年底量产，可如今连车规级认证都没通过。按照当前进度，工程师分析还得四个月才能上线。

原本宣称单片 2000 TOPS 的算力，如今缩水至 700 TOPS，理想工程师测试后发现实际只有 500 出头，相比双 Orin X 的 500 TOPS 都没优势了。

现在量产车上所谓的 Thor 芯片，只能是 “残血版” 的。即便年底前英伟达能解决问题，要完全发挥 2000 TOPS 的算力也还需时日。

小鹏和理想受影响最大。小鹏原本 P7+ 和 G7 都打算用 Thor。Thor 第一次跳票后，P7+ 只好用双 Orin X 应急。

去年年底 Thor 再次跳票，准备发布的 G7 撑不住了，赶紧启用备用方案，换成自研的图灵芯片才按时发布，而且只有 Ultra 版本用的是图灵芯片。不过还是有小问题，同事 6 月 23 日试驾 G7 Ultra 时，小鹏产品经理表示，图灵芯片上的智驾 “上市时都调不好”，可见影响之大。

理想也很无奈，没有 Thor 的算力，自家 40 亿体量的 VLA 模型无法部署，因为 VLA 在道路识别计算要求和可视化呈现方面都有很高要求。理想只能把希望寄托在自研的 “舒马赫” 芯片上，该芯片预计 2026 年第一季度上车，算上智驾调试时间，比等 Thor 划算。

雷军自从小米 3 那次被英伟达坑后，就不再完全依赖英伟达了。而老黄也在股市付出了代价，之前跳票时股价下跌超 8%，蒸发 2700 多亿美元市值，但他好像仍不重视。

咱们不能总看英伟达的脸色来发展智驾能力，所以还是得走自研芯片的道路。

这里要说明，算力参数只是一方面，智驾能力受多方面因素影响，算力决定上限，模型和调教决定下限。另外，对于自研的界定，别认为用了外国的 EDA 设计工具、ARM 架构或别人代工就不算自研，只要不依赖英伟达这种芯片供应商，就算自研。

下面来看看国内的智驾芯片解决方案。说到自研，蔚来起步很早，2021 年就开始了，那时智驾和 AI 还没火热起来。2023 年底蔚来发布了天玑 NX9031，采用 5 nm 制程，单颗算力 1000 TOPS，已搭载到 25 款车型上，车主实际体验搭配世界模型效果不错。

小鹏自研的图灵芯片，采用台积电 7nm 工艺，单颗算力 750 TOPS，G7 Ultra 装了三颗，理论上能实现 300 亿参数的本地大模型部署，但智驾还没调好。

理想的舒马赫芯片采用 5 nm 制程，单颗算力达 1200 TOPS，不过初期因流片稳定性问题转投 Thor，现在情况就比较尴尬了。

华为的昇腾也很值得关注，比如昇腾 910 B，采用中芯国际等效 7 nm 工艺，在 MDC 1000 平台上能达到 1000 TOPS 的算力，是为 L3 级辅助驾驶准备的。而且华为有自己的 EDA 设计工具，虽只内部使用，但在努力打通芯片研发全链路，未来发展值得期待。

此外，零跑、比亚迪等主机厂和地平线、黑芝麻、Momenta 等供应商，都有已发布或正在研发的自研智驾芯片。未来，自研芯片的车企和国产供应商会越来越多。

当然，我们不是要唱衰英伟达，诋毁并不能促进进步。英伟达的开发和生态有其优势，比如坚固的 CUDA 开发生态护城河、丰富的 API 接口和 SDK 等。而且现在多数芯片依赖台积电工艺生产，台积电优先为英伟达生产，其他客户优先级低，受影响最大的理想，“舒马赫” 芯片要 2026 年第一季度才能交付。

自研智驾芯片虽有问题和困境，但自力更生才是方向。短期看投入大，但必须要做。一方面，自研能增强主机厂智驾的垂直整合能力，更好地优化模型、构建生态、分配调度芯片算力；另一方面，能进行风险管控，清楚自研芯片的进度，避免像英伟达那样交不了货的情况；再者，有助于技术储备，芯片设计等能力需要长期积累，若不积累自研技术，就难以摆脱对英伟达的依赖。