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大家好，我是电动车公社的社长。
前两天，“讨薪”560亿美元终于成功的马斯克发了个帖子，说今年特斯拉要花30-40亿美元，用于购买英伟达的硬件（主要是芯片）：
要知道，当下在汽车圈大火的人工智能，和芯片的算力可以说是息息相关……本来就内卷的车企，怕不是一边给电池厂打工，一边给英伟达打工啊！
（哔哔机的投票结果，也说明了这一问题）
这让人不禁回想起，游戏显卡圈被老黄支配的恐惧。每次推出新的3A大作、逼着玩家们不得不更新显卡来换取游戏体验的时候，更是会引来“老黄坏事做尽”的骂声。
就比如前两天预售的首款中国3A大作《黑神话·悟空》，它1060起玩、3060可玩、4080S爽玩的配置要求，就让不少人有了换卡的冲动。
英伟达也趁热打铁，借着618大促搞起了买高端卡送游戏的活动，简直是“司马昭之心，路人皆知”。
有了游戏圈的殷鉴在前，认为车企将来会给英伟达打工的朋友，恐怕都是在担心，类似的事情也会在智能汽车上重现。
毕竟强如特斯拉，也没能逃脱购买英伟达硬件的命运。这很难不让人怀疑，汽车要想搞智能，是不是都无法逃脱被英伟达支配的命运？
今天，我们就来好好聊一聊。
01. 英伟达的“垄断”之力
很多人会觉得，英伟达一个卖显卡的，怎么一夜之间成了车圈的香饽饽了？
但事实上，英伟达在全球AI（人工智能）产业上却占据着最不可或缺的生态位——提供算力，也就是生产力。
自动驾驶的算法也好、游戏画面的渲染也罢，凡是需要大量数据计算的领域，都离不开算力的支持。
对汽车领域来说，更高的算力意味着车企能借助AI更快完成智驾系统、语音助手等等的研发和迭代，意味着效率和速度的提升，也能让用户尽早享受科技带来的便利。
而眼下，提供地表最强算力产品和平台的，正是英伟达：
6月2日黄仁勋在“加速一切”的主题演讲中直接表示，“如果我们没有创建CUDA（英伟达为GPU推出的运算平台和编程模型），如今的生成式人工智能不可能出现。”
也就是说，老黄直接摊牌了——
以前翅膀不够硬，只好默认英伟达押注GPU带有偶然性。现在算力成AI产业地基了，那英伟达当年一头扎进GPU的大门就是有预见性的了！
什么CPU早就是明日黄花了，GPU才是未来之星！
讲道理，放到10年之前，没人敢想英伟达GPU的应用范围会从游戏蔓延到互联网、设计、基础科研、汽车等诸多领域。先有产品还是先有需求，这是个“先有鸡还是先有蛋”的问题。
英伟达先把蛋孵出来了，而第一个使用英伟达DGX系统（AI计算机的核心基础模组）的open AI凭借ChatGPT一举成名，引领生成式AI成为一股新的浪潮。
那么用结果倒推原因的方式，能加速计算的CUDA，自然就是点燃生成式AI的火种了。
我们说回汽车领域，真正的自动驾驶最需要的就是AI赋能，需要大模型来训练。这也是马斯克今年大批量采购英伟达、乃至在AI方面投入100亿美元的核心原因。
当然，考虑到马斯克并不觉得特斯拉只是一家电动车企、而是一家人工智能/机器人公司，以及特斯拉多元的业务线，这100亿美元和30-40亿的英伟达硬件肯定不会全都用到FSD（自动驾驶软件）方面。
但特斯拉需要购买英伟达硬件、才能满足FSD不断迭代、最终实现真·自动驾驶的事实，已充分证明英伟达GPU在提升自动驾驶能力上的重要性——
提升FSD在场景处理、障碍物识别等方面的能力，需要海量的训练和推理数据。而处理这些数据，需要巨量的算力支撑。
特斯拉如此，那其他车企或自动驾驶公司的解决方案，同样绕不开英伟达。
此等“一夫当关万夫莫开”的姿态，简直可以坐地收钱。事实也确实如此，由于算力在AI领域地基性的意义，英伟达的客户已经遍布多行业各领域。
即便财大气粗的马斯克，也在抱怨英伟达GPU不够买的，因为“他们的客户太多了”。逼得他玩了一把骚操作，擅自把预定给特斯拉的GPU，内部“协调”给了X和xAI。
如此看来，英伟达在自动驾驶上的支配性地位，会是又一次在游戏显卡上的翻版……吗？
02. 无需为直面老黄而恐惧！
那，我们需要替中国车企和自动驾驶公司担心吗？
那就想多了。特斯拉是愁GPU不够买；但到了中国企业身上，是压根买不着。
美国对中国的芯片禁令，早就更新好几茬了！
中国企业当下能购买到算力最高的英伟达GPU，已经从阉割过一次的H800和A800，再次降级成了二次阉割的H20：
它的性能和原版的H100相比，已经只剩大约20%了。而英伟达最新推出的B100，性能已经提升到H100的2-3倍。
关键性能这么拉胯的英伟达H20，价格还一点不便宜。既然如此，大家都是会算账的，只能说不如买性能对标A100、价格对标H20的华为昇腾910B。
本来是想遏制发展，结果却推动了发展……这搬起石头砸自己脚的操作，委实有点黑色幽默了。
但英伟达伸进自动驾驶的触角，并不止源头上的算力支持这一方面，也同样有终端解决方案——NVIDIA DRIVE。
换句话说，你要是不会研发，英伟达有软件开发工具；你要是搞不定算法模型，可以找英伟达买打包好的软硬件套餐，除了掏钱啥都不用管；
就算你自己什么都会……这智驾芯片的顶级硬件，别家车企发布会都是重点提及、大名鼎鼎的英伟达Orin X芯片，254TOPS的算力，你总绕不开吧？
只不过，到了用户体验层面，英伟达就全然不是不可或缺的待遇了。
之前国产智驾厂商地平线喜提IPO时，社长就曾提到过，当下汽车市场还远不是L2+智能驾驶的天下，离普及还有一定距离。
（感兴趣的小伙伴们，可以戳这里回顾：《估值超600亿、毛利率超70%！装机量国内第一的智驾厂商，如何对标全球巨头？》）
要知道，还有大把低端车型还停留在L0-L1的阶段呢！就比如轩逸、宝来这帮油车老兄弟，都是顶配/次顶配才有L2：
国内尚且如此，海外市场就更不用说了。
所以就当下形势看，不断追求更强、更完善智驾体验的车企和车型，在很长一段时间都不会是大多数；
只有最重视智能化体验的车企、以及追求真·自动驾驶的车企/无人驾驶公司，才有可能会考虑英伟达的产品。
然而即便是对智驾有追求的汽车制造商，也并不是只有英伟达这一个选项。以地平线为代表的国产供应商正凭借性价比和物尽其用的优势，去尝试抹平与英伟达的算力差距。
（理想L9不同车型分别搭载地平线征程5和英伟达Orin-X，二者算力差距明显）
和AI算力卡一样，英伟达在智驾芯片上同样采取了力大砖飞的路线：突出一个只要算力够高，没什么问题是解决不了；如果有，那就多搭载几块芯片或显卡！
但汽车领域和AI领域不同——AI产业还有许多未知，需要足够多的高算力冗余以提供想象力，可汽车在自动驾驶上的目标是已经确定的。
也就是说，自动驾驶在性能要求上其实并不需要过剩，太高的算力反而是一种“浪费”。而这种浪费，不符合汽车业一直以来的制造逻辑——成本降低、效率最大。
从车企的角度看，算力多少并非评价智驾方案好坏的最高标准，如何“压榨”掉硬件的最后一丝潜能，去实现智驾所需的性能，才是车企最关心的维度。
当然，英伟达目前在智驾领域采用力大砖飞路线，并不代表也会。
但现阶段自诩“人工智能计算领域领导者”的英伟达，今年一季度汽车业务在总营收中占比只有1.2%，似乎不足以让英伟达改变“算力至上”的发展逻辑。
除此之外，英伟达在高阶智驾领域的市场份额，也远没达到一统天下的级别；
面对一众实力不俗的竞争者，英伟达在智驾领域能否复刻游戏显卡的盛况，真的有待观察。
03. 英伟达VS宁德时代
2022年，工业碳酸锂价格一度飞涨至60万元每吨，随之猛增的动力电池价格，曾让所有主机厂都为高昂成本愁秃了头。
当年的世界动力电池大会上，广汽董事长曾庆洪直言，“目前动力电池成本占到汽车总成本的40-60%，我现在不是给宁德时代打工吗？”
一句话在车圈引起了“车企给电池厂打工”的大论战，余波至今未平。
即便到了现在，锂价周期性回落，动力电池成本大幅下降，电池在纯电车中的成本依旧不容忽视。这个比例在价位越低的纯电车中，体现得越为明显。
有行业人士表示，“10万元左右的车，电池成本一般占三分之一。20多万元的车，电池成本占四分之一到五分之一。”
这也让电池，成了电动车成本最高的零部件，甚至没有之一。
智驾芯片则不同，千元级的硬件和动辄几万元的电池比起来，在整车成本中所占的分量完全不是一个级别。
2023年英伟达汽车业务总收入尚不足10亿美元，而同年宁德时代动力电池系统总营收达2853亿人民币（约393亿美元）。
至于特斯拉今年要花的那30-40亿美元，其购买的硬件并非智驾芯片，而是算力卡，严格意义上来说属于研发成本，且是包含AI、机器人等非汽车业务在内的研发成本。
（考虑到2023年特斯拉研发费用为近40亿美元，今年包含这部分硬件成本在内的100亿研发费用，是否只是马斯克为争取天价薪酬而喊出的大话，还得画个问号）
甚至再退一步，智驾芯片和动力电池二者对于电动车的重要性，也是截然不同的。
一辆电动车可以不要智驾能力，但不可能没有动力电池。
所以现在再看，在AI领域呼风唤雨的英伟达，还能被称为车圈里的又一真神吗？
写在最后
早在“智能驾驶是新能源转型的下半场”这一共识形成时，各家车企就明确了一个原则：智能汽车的灵魂要掌握在自己手里！
凡是有野心有实力的汽车制造商，都不甘心将智能驾驶这一领域的主导权交到“外人”手里，而是想方设法搞自研。
能搞软硬件一体的全栈自研，就搞全栈自研；暂时搞不定硬件，就搞核心算法或整体解决方案的软件自研；再不济，也要跟足够开放的第三方智驾厂商搞合作。
共同研发，什么自己不可见的“黑盒子”，那是肯定不行的。
事实上，基于争夺话语权的考量，国内主机厂巴不得所有的智能驾驶解决方案提供商，都只是漫长供应链里平平无奇的一个供应商，万万不能骑到自己脑袋上。
就像宁德时代一家独大之时，车企纷纷开始寻找动力电池的二供、三供，扶持其他的动力电池厂商。
所以在智能驾驶终端解决方案这里，英伟达也只是国内车企的供应商之一罢了。确实有其独特优势，但也可以被替代。
至于自动驾驶大模型训练……反正中国厂商也用不了英伟达算力最高的卡，想想别的招呗。
此路不通，那就换一条。几十年针对中国的围追堵截，又何止这一次呢。
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