車企，即將淪爲英偉達的打工人？
前兩天，“討薪”560億美元終於成功的馬斯克發了個帖子，說今年特斯拉要花30-40億美元，用於購買英偉達的硬件（主要是芯片）：
要知道，當下在汽車圈大火的人工智能，和芯片的算力可以說是息息相關……本來就內卷的車企，怕不是一邊給電池廠打工，一邊給英偉達打工啊！
（嗶嗶機的投票結果，也說明了這一問題）
這讓人不禁回想起，遊戲顯卡圈被老黃支配的恐懼。每次推出新的3A大作、逼着玩家們不得不更新顯卡來換取遊戲體驗的時候，更是會引來“老黃壞事做盡”的罵聲。
就比如前兩天預售的首款中國3A大作《黑神話·悟空》，它1060起玩、3060可玩、4080S爽玩的配置要求，就讓不少人有了換卡的衝動。
英偉達也趁熱打鐵，藉着618大促搞起了買高端卡送遊戲的活動，簡直是“司馬昭之心，路人皆知”：
有了遊戲圈的殷鑑在前，認爲車企將來會給英偉達打工的朋友，恐怕都是在擔心，類似的事情也會在智能汽車上重現。
畢竟強如特斯拉，也沒能逃脫購買英偉達硬件的命運。這很難不讓人懷疑，汽車要想搞智能，是不是都無法逃脫被英偉達支配的命運？
今天，我們就來好好聊一聊。
01. 英偉達的“壟斷”之力
很多人會覺得，英偉達一個賣顯卡的，怎麼一夜之間成了車圈的香餑餑了？
但事實上，英偉達在全球AI（人工智能）產業上卻佔據着最不可或缺的生態位——提供算力，也就是生產力。
自動駕駛的算法也好、遊戲畫面的渲染也罷，凡是需要大量數據計算的領域，都離不開算力的支持。
對汽車領域來說，更高的算力意味着車企能借助AI更快完成智駕系統、語音助手等等的研發和迭代，意味着效率和速度的提升，也能讓用戶儘早享受科技帶來的便利。
而眼下，提供地表最強算力產品和平臺的，正是英偉達：
6月2日黃仁勳在“加速一切”的主題演講中直接表示，“如果我們沒有創建CUDA（英偉達爲GPU推出的運算平臺和編程模型），如今的生成式人工智能不可能出現。”
也就是說，老黃直接攤牌了——
以前翅膀不夠硬，只好默認英偉達押注GPU帶有偶然性。現在算力成AI產業地基了，那英偉達當年一頭扎進GPU的大門就是有預見性的了！
什麼CPU早就是明日黃花了，GPU纔是未來之星！
講道理，放到10年之前，沒人敢想英偉達GPU的應用範圍會從遊戲蔓延到互聯網、設計、基礎科研、汽車等諸多領域。先有產品還是先有需求，這是個“先有雞還是先有蛋”的問題。
英偉達先把蛋孵出來了，而第一個使用英偉達DGX系統（AI計算機的核心基礎模組）的open AI憑藉ChatGPT一舉成名，引領生成式AI成爲一股新的浪潮。
那麼用結果倒推原因的方式，能加速計算的CUDA，自然就是點燃生成式AI的火種了。
我們說回汽車領域，真正的自動駕駛最需要的就是AI賦能，需要大模型來訓練。這也是馬斯克今年大批量採購英偉達、乃至在AI方面投入100億美元的核心原因。
當然，考慮到馬斯克並不覺得特斯拉只是一家電動車企、而是一家人工智能/機器人公司，以及特斯拉多元的業務線，這100億美元和30-40億的英偉達硬件肯定不會全都用到FSD（自動駕駛軟件）方面。
但特斯拉需要購買英偉達硬件、才能滿足FSD不斷迭代、最終實現真·自動駕駛的事實，已充分證明英偉達GPU在提升自動駕駛能力上的重要性——
提升FSD在場景處理、障礙物識別等方面的能力，需要海量的訓練和推理數據。而處理這些數據，需要巨量的算力支撐。
特斯拉如此，那其他車企或自動駕駛公司的解決方案，同樣繞不開英偉達。
此等“一夫當關萬夫莫開”的姿態，簡直可以坐地收錢。事實也確實如此，由於算力在AI領域地基性的意義，英偉達的客戶已經遍佈多行業各領域。
即便財大氣粗的馬斯克，也在抱怨英偉達GPU不夠買的，因爲“他們的客戶太多了”。逼得他玩了一把騷操作，擅自把預定給特斯拉的GPU，內部“協調”給了X和xAI。
如此看來，英偉達在自動駕駛上的支配性地位，會是又一次在遊戲顯卡上的翻版……嗎？
02. 無需爲直面老黃而恐懼！
那，我們需要替中國車企和自動駕駛公司擔心嗎？
那就想多了。特斯拉是愁GPU不夠買；但到了中國企業身上，是壓根買不着。
美國對中國的芯片禁令，早就更新好幾茬了！
中國企業當下能購買到算力最高的英偉達GPU，已經從閹割過一次的H800和A800，再次降級成了二次閹割的H20：
它的性能和原版的H100相比，已經只剩大約20%了。而英偉達最新推出的B100，性能已經提升到H100的2-3倍。
關鍵性能這麼拉胯的英偉達H20，價格還一點不便宜。既然如此，大家都是會算賬的，只能說不如買性能對標A100、價格對標H20的華爲昇騰910B。
本來是想遏制發展，結果卻推動了發展……這搬起石頭砸自己腳的操作，委實有點黑色幽默了。
但英偉達伸進自動駕駛的觸角，並不止源頭上的算力支持這一方面，也同樣有終端解決方案——NVIDIA DRIVE。
換句話說，你要是不會研發，英偉達有軟件開發工具；你要是搞不定算法模型，可以找英偉達買打包好的軟硬件套餐，除了掏錢啥都不用管；
就算你自己什麼都會……這智駕芯片的頂級硬件，別家車企發佈會都是重點提及、大名鼎鼎的英偉達Orin X芯片，254TOPS的算力，你總繞不開吧？
（據說Orin X的採購成本大幾千一片）
只不過，到了用戶體驗層面，英偉達就全然不是不可或缺的待遇了。
之前國產智駕廠商地平線喜提IPO時，社長就曾提到過，當下汽車市場還遠不是L2+智能駕駛的天下，離普及還有一定距離。
（感興趣的小夥伴們，可以戳這裡回顧：《估值超600億、毛利率超70%！裝機量國內第一的智駕廠商，如何對標全球巨頭？》）
要知道，還有大把低端車型還停留在L0-L1的階段呢！就比如軒逸、寶來這幫油車老兄弟，都是頂配/次頂配纔有L2：
國內尚且如此，海外市場就更不用說了。
所以就當下形勢看，不斷追求更強、更完善智駕體驗的車企和車型，在很長一段時間都不會是大多數；
只有最重視智能化體驗的車企、以及追求真·自動駕駛的車企/無人駕駛公司，纔有可能會考慮英偉達的產品。
然而即便是對智駕有追求的汽車製造商，也並不是只有英偉達這一個選項。以地平線爲代表的國產供應商正憑藉性價比和物盡其用的優勢，去嘗試抹平與英偉達的算力差距。
（理想L9不同車型分別搭載地平線征程5和英偉達Orin-X，二者算力差距明顯）
和AI算力卡一樣，英偉達在智駕芯片上同樣採取了力大磚飛的路線：突出一個只要算力夠高，沒什麼問題是解決不了；如果有，那就多搭載幾塊芯片或顯卡！
英偉達第四代DGX系統的產品DGX H100，就是由8個H100 GPU“捆綁”在一起，以實現更高性能的。
但汽車領域和AI領域不同——AI產業還有許多未知，需要足夠多的高算力冗餘以提供想象力，可汽車在自動駕駛上的目標是已經確定的。
也就是說，自動駕駛在性能要求上其實並不需要過剩，太高的算力反而是一種“浪費”。而這種浪費，不符合汽車業一直以來的製造邏輯——成本降低、效率最大。
從車企的角度看，算力多少並非評價智駕方案好壞的最高標準，如何“壓榨”掉硬件的最後一絲潛能，去實現智駕所需的性能，纔是車企最關心的維度。
（地平線征程5，算力僅有128TOPS，但在設計時是可以支持L4級自動駕駛的）
當然，英偉達目前在智駕領域採用力大磚飛路線，並不代表也會。
但現階段自詡“人工智能計算領域領導者”的英偉達，今年一季度汽車業務在總營收中佔比只有1.2%，似乎不足以讓英偉達改變“算力至上”的發展邏輯。
除此之外，英偉達在高階智駕領域的市場份額，也遠沒達到一統天下的級別：
（這一市場份額是在L2+（高階）的範圍內）
面對一衆實力不俗的競爭者，英偉達在智駕領域能否復刻遊戲顯卡的盛況，真的有待觀察。
03. 英偉達VS寧德時代
2022年，工業碳酸鋰價格一度飛漲至60萬元每噸，隨之猛增的動力電池價格，曾讓所有主機廠都爲高昂成本愁禿了頭。
當年的世界動力電池大會上，廣汽董事長曾慶洪直言，“目前動力電池成本佔到汽車總成本的40-60%，我現在不是給寧德時代打工嗎？”
一句話在車圈引起了“車企給電池廠打工”的大論戰，餘波至今未平。
即便到了現在，鋰價週期性回落，動力電池成本大幅下降，電池在純電車中的成本依舊不容忽視。這個比例在價位越低的純電車中，體現得越爲明顯。
有行業人士表示，“10萬元左右的車，電池成本一般佔三分之一。20多萬元的車，電池成本佔四分之一到五分之一。”
這也讓電池，成了電動車成本最高的零部件，甚至沒有之一。
智駕芯片則不同，千元級的硬件和動輒幾萬元的電池比起來，在整車成本中所佔的分量完全不是一個級別。
2023年英偉達汽車業務總收入尚不足10億美元，而同年寧德時代動力電池系統總營收達2853億人民幣（約393億美元）。
至於特斯拉今年要花的那30-40億美元，其購買的硬件並非智駕芯片，而是算力卡，嚴格意義上來說屬於研發成本，且是包含AI、機器人等非汽車業務在內的研發成本。
考慮到2023年特斯拉研發費用爲近40億美元，今年包含這部分硬件成本在內的100億研發費用，是否只是馬斯克爲爭取天價薪酬而喊出的大話，還得畫個問號。
甚至再退一步，智駕芯片和動力電池二者對於電動車的重要性，也是截然不同的。
一輛電動車可以不要智駕能力，但不可能沒有動力電池。
所以現在再看，在AI領域呼風喚雨的英偉達，還能被稱爲車圈裡的又一真神嗎？
早在“智能駕駛是新能源轉型的下半場”這一共識形成時，各家車企就明確了一個原則：智能汽車的靈魂要掌握在自己手裡！
凡是有野心有實力的汽車製造商，都不甘心將智能駕駛這一領域的主導權交到“外人”手裡，而是想方設法搞自研。
能搞軟硬件一體的全棧自研，就搞全棧自研；暫時搞不定硬件，就搞核心算法或整體解決方案的軟件自研；再不濟，也要跟足夠開放的第三方智駕廠商搞合作。
共同研發，什麼自己不可見的“黑盒子”，那是肯定不行的。
事實上，基於爭奪話語權的考量，國內主機廠巴不得所有的智能駕駛解決方案提供商，都只是漫長供應鏈裡平平無奇的一個供應商，萬萬不能騎到自己腦袋上。
就像寧德時代一家獨大之時，車企紛紛開始尋找動力電池的二供、三供，扶持其他的動力電池廠商。
所以在智能駕駛終端解決方案這裡，英偉達也只是國內車企的供應商之一罷了。確實有其獨特優勢，但也可以被替代。
至於自動駕駛大模型訓練……反正中國廠商也用不了英偉達算力最高的卡，想想別的招唄。
此路不通，那就換一條。幾十年針對中國的圍追堵截，又何止這一次呢。