一辆智能汽车就需要5000颗芯片,谁能阻挡英伟达?

时事新闻2023-10-20 20:09:00无忧百科

一辆智能汽车就需要5000颗芯片,谁能阻挡英伟达?

自动驾驶已经来到了消费者身边,且有不少人早已尝鲜。

作为一项颠覆性技术,自动驾驶的突飞猛进,除了AI芯片提供的强大算力加持外,自然也离不开政策活水的精准浇灌。工信部公布的《国家车联网产业标准体系建设指南 (智能网联汽车)(2022 年版)》计划2025年初步建立驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系,并于2030年完善。

相关条例的逐步完善与推进下,车企的自动驾驶技术不断更新迭代,同时也带来了自动驾驶在更大范围内落地的曙光。

根据国家智能网联汽车创新中心发布的《智能网联技术2.0》对自动驾驶渗透率的预测,2025年中国L2/L3级自动驾驶渗透率将达到50%,2030年将达到70%。

汽车的智能化,同时也是芯片的智能化。毕竟,自动驾驶芯片是支撑自动驾驶最核心的部件。

一般来说,一辆普通燃油车需要的芯片种类至少有40种,单辆车的芯片搭载总量在500-600颗;一辆新能源汽车需要的芯片数量或超1000颗;一辆更高级的智能汽车,其芯片的绝对数量在5000颗以上

在价格方面,小鹏汽车董事长何小鹏和华为智能汽车解决方案BU董事长余承东都曾感叹过芯片“贵比黄金”。在他们看来,一颗成本为3.5-7元、售价20-30元的芯片,在“缺芯”的特殊时期,竟被炒至2500-3000元。

而作为自动驾驶芯片,比如英伟达Orin-X,其单颗售价高达400美元(约3000元人民币),且因为在我国的供应量有限,往往一“芯”难求。

芯片企业无疑成了自动驾驶发展第一推动力。但目前市面上可供选择的AI芯片并不多,尤其是达到量产状态的,只有特斯拉、英伟达、Mobileye了。除了特斯拉自研自用不对外,其他品牌都可以通过合作开发方式拿到测试样件。

其中,全球最大的智能计算平台公司英伟达,则长成了一方霸主。


图/英伟达精选合作伙伴 来源/英伟达官网 新能源行业观察截图

据太平洋汽车报道,英伟达已经拿到了全球30家主流车企中20家的订单,比如奔驰、捷豹路虎、“蔚小理”、极氪、智己等。同时,在自动驾驶出租车领域,英伟达也拿下了如滴滴自动驾驶、文远知行、小马智行等主流公司。

但在芯片领域具备统治力的英伟达,未必能在自动驾驶领域笑到最后。在英伟达近期公布的二季度财报中,尽管其营收为135.1亿美元,创历史新高,但在汽车业务,英伟达营收为2.53亿美元,环比下降了15%。

也有汽车芯片的专业人士指出,英伟达的AI芯片主要搭载在中高端车型上,而这部分市场,显然是有限的。

值得一提的是,自动驾驶芯片行业目前还没培育出行业寡头,除了英伟达,高通、Mobileye、特斯拉、博世、地平线、华为和零跑等厂商也在汽车自动驾驶芯片的研发上,卓有成效。

换言之,留给其他厂商的时间窗口还未关上,英伟达的竞争对手还在路上。

01 英伟达的统治力

至少现在,英伟达还是在智能汽车领域表现出了强劲的竞争力。

根据高工智能汽车在8月4日发布的《2023年H1高阶智驾数据分析简报》数据,截至2023年上半年,英伟达和地平线两家企业共同占领超过八成的NOA(自动辅助导航驾驶)前装(标配)市场份额,并以绝对优势位列NOA车型(含选装)数量前二。而英伟达的占比更是达到了52.57%。

甚至有业内人士表示,英伟达目前是智能汽车的“信仰”。

对于主机厂来说,搭载英伟达Orin X智驾芯片的数量也会成为其品牌背书的依据。蔚来的超算平台Adam就拥有4颗NVIDIA Orin X芯片,总算力高达1016TOPS,也基于此,其智能驾驶水平被不少车主称赞。

事实上,英伟达的名声,很大程度上是自2015年后,随着元宇宙、自动驾驶等重要人工智能概念形成而大噪的。

成立于1993年的英伟达,在过去二十多年发展历史中,在外界眼里都只是在游戏显卡领域深耕的“无名小卒”。但直到业界意识到面对深度学习计算场景,相比CPU,GPU有着更大优势时,英伟达才因此走向舞台中央,一跃成为时代的宠儿。

因全球各地开始兴建大批用于加速计算的数据中心,GPU的订单很自然地朝向“一枝独秀”的英伟达飞来。而对于前来合作的“甲方”,英伟达的客户关系维系之道却似乎没有发挥多大用处,全球叫得出名字的Linux、微软、英特尔、AMD、三星、高通等科技巨头,都曾和英伟达对峙公堂。

对于控诉,英伟达选择的回应态度就是“不怕战斗,不和解”。这和英伟达的企业文化倒是一脉相承,早年黄仁勋等人创立英伟达时,就以不怕得罪强大的友商而著称。

顶着“最任性乙方”的骂名,英伟达却一步步将企业推向更高的位置。2023年8月中旬,有海外咨询估计,英伟达每销售一个H100GPU加速器就能获得高达1000%的利润。

因为对于自动驾驶芯片而言,“算力指标”很重要。自动驾驶的实现,需要依赖环境感知传感器对道路环境的信息进行采集,将采集到的数据传送到汽车中央处理器进行处理,用来识别障碍物、可行道路等,依据识别结果,规划路径、制定车速,自动控制汽车行驶。整个过程需要在一瞬间完成,延时必须要控制在毫秒甚至微秒级别,才能保证自动驾驶的行驶安全。

要完成瞬时处理、反馈、决策规划、执行的效果,对中央处理器的算力要求非常高。在自动驾驶中,最耗费算力的当属视觉处理,占到全部算力需求的一半以上,且自动驾驶级别每升高一级,对计算力的需求至少增加十倍。而这正是英伟达所擅长的。

正如业内人士但丁所总结的,技术优势、丰富经验和紧密的合作伙伴关系,是英伟达具备统治力的原因所在,“英伟达在图像处理、人工智能和深度学习等方面具有领先的技术实力,其GPU架构能够高效处理大规模数据,满足自动驾驶系统对于实时计算和高精度感知的需求。”

同时,但丁也补充到,英伟达早在2008年就开始研发自动驾驶技术,并在多个领域进行了实际应用,积累了丰富的经验和数据,使得其能够提供可靠的解决方案。“此外,英伟达与多家汽车制造商和科技公司建立了紧密的合作伙伴关系,共同推动自动驾驶技术的发展和应用。”

02 英伟达的竞争对手在路上

强如英伟达,也并非坚不可摧。

政策层面上的影响就往往会让英伟达“进退两难”。据《证券时报》报道, 美国芯片出口管制升级,拜登政府于10月17日更新了针对人工智能(AI)芯片的出口管制规定,计划阻止英伟达等公司向中国出口先进的AI芯片。根据最新的规则,英伟达包括A800和H800在内的芯片对华出口都将受到影响。

尽管英伟达对此回应称,遵守所有适用的法规,同时努力提供支持不同行业的数千种应用产品。并鉴于全球需求,预计该新规短期内不会对其财务业绩产生实质性的影响。

但影响必然是存在的。市场反馈便很直接,上述消息宣布后,英伟达股价一度大跌近7%

出了他国对于科技公司政策层面打压外,随着自动驾驶渗透率的提升,英伟达的领先位置也同样面临竞争的挑战。

一方面,其他芯片供应商和车企,便对英伟达所占据的蛋糕,虎视眈眈;另一方面,随着自动驾驶技术的快速发展和市场需求的增加,将吸引更多企业进入这个领域,形成竞争格局。

正如但丁所分析的,“对于自动驾驶而言,英伟达目前在芯片领域的地位较为重要,但并不意味着完全不可取代。”

起码目前而言,便有谷歌、亚马逊、英特尔等科技企业下场自研AI芯片,对英伟达的霸主地位发起围攻,战火从AI领域大类烧到自动驾驶领域自然也是情理之中的事。

今年6月,作为英伟达老对手的AMD,发布对标英伟达H100的最新芯片Instinct MI300,该产品专门面向AIGC的加速器。其集成的晶体管数量达到1530亿,高于H100的800亿,是AMD投产以来最大的芯片。AMD甚至用兼容英伟达CUDA的策略,以降低客户的迁移门槛。

9月,亚马逊向人工智能初创公司Anthropic投资40亿美元,作为交易的一部分,Anthropic 将使用AWS Trainium和Inferentia芯片来构建、训练和部署其未来的基础模型。

车企特斯拉也在积极推进自研超级计算平台Dojo超算集群的研发及建设进程,以求更好地推动FSD算法升级迭代等。Dojo将提升特斯拉云端算力,并有望降低算力集群成本,在自动驾驶及人形机器人等领域应用前景广阔,而应用领域的扩大及成本分摊也将推动Dojo加速落地。

特斯拉所研发的Dojo,这不仅仅是为全自动驾驶技术提供支持,它还有望降低特斯拉的成本。根据摩根士丹利的预测,未来几年内,Dojo可以为特斯拉节省高达65亿美元的成本,并将加速自动驾驶技术和人形机器人的研发进程,会为其在潜在价值10万亿美元的自动驾驶市场中带来“不对称优势”。

有特斯拉Dojo的珠玉在前,未来只会有更多车企加入到和英伟达的直面竞争中。

与此同时,由于自动驾驶芯片行业的寡头格局还尚未形成,因此留给国产厂商的时间窗口还在,英伟达的竞争对手们行走在路上

据中信证券报告,自动驾驶芯片是智驾系统的底层基石,是全产业链格局最为稳固、集中度最高的环节,预计全球市场4-5家、国内市场3-4家寡头或有望占据自动驾驶芯片行业80-90%以上的市场份额

谁能在日后出圈成为自动驾驶芯片行业的寡头,新能源行业观察也将拭目以待。

参考资料:

*文中但丁为化名。

本文标签: 芯片  高通  英伟达  gpu  amd  智能汽车  自动驾驶技术  

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