今天小编分享的科技经验：英伟达的下一个一万亿在哪里？，欢迎阅读。
整个 2023 年，英伟达市值上涨了 238%，并在 2024 年继续碾过血压升高的华尔街空头和怕高的苦命人，再度上涨近 50%。
但由于英伟达业绩过于骇人，导致股票估值反而越来越便宜。
2016 年黄仁勋上门配送显卡，马斯克亲自签收的名场面被视为英伟达押注 AI 的例证。但考虑到当时搞 AGI 约等于民科，很难说英伟达对 AI 有多上心。人工智能泰斗级学者杰夫 · 辛顿曾恳请英伟达赞助一块显卡用来搞研究，被一口回绝。
马斯克作为 OpenAI 董事长签收 DXG-1，2016 年
给 OpenAI 送显卡之前，黄总魂牵梦萦的新赛道只有两条：移动芯片和汽车芯片。
2013 年小米 3 发布，英文不好的雷军和中文不好的黄仁勋罕见同台，后者用蹩脚汉语猛吹了小米一圈彩虹屁。小米 3 的处理器采用高通骁龙 800 和英伟达的 Tegra 系列混搭，是英伟达切入手机市场，开辟显卡之外第二战线的绝佳机会。
小米 3 发布会，2013 年
结果却不尽人意，Tegra 芯片因为制程和外挂基带问题，能耗失控发热严重，字面意义上的为发烧而生。
英伟达的移动芯片业务此后也未见起色，把市场拱手让与高通和联发科，Tegra 系列只能在任天堂 Switch 上发挥余热。后来黄仁勋去台大演讲，称英伟达 " 主动放弃 " 了智能手机市场。
和移动芯片同时起步的汽车芯片业务，长期收入贡献不高，远不及游戏和数据中心业务耀眼。但英伟达对汽车业务却关怀备至，由 1999 年加入公司的老将 Gary Hicok 亲自坐镇，完全没有松手的迹象。按照黄仁勋的规划，汽车业务的收入占比应该达到 30%。
往者不可谏，来者犹可追，汽车芯片这条赛道，还能再创造一个英伟达。
01 事先张扬的夺权
业界常说新能源车 " 上半场是电动化，下半场是智能化 "，每一个半场带来的不仅仅是汽车的零部件构成的变化，也是产业链的一次权力重组。
成本占比高达 30% 以上的动力电池不仅取代发动机，成为电动车最核心的零部件，也创造了 LG 能源、宁德时代这些资本市场的庞然大物。
当 L2 以上的自动驾驶功能逐步普及，汽车成为大号手机，传统的分布式电子架构同样面临高算力芯片的夺权。
马斯克发动的架构革新，给英伟达的第三条曲线叩开了大门。
在特斯拉之前，汽车的各种智能化功能由遍布车内大大小小的 MCU（Micro Controller Unit）实现。MCU 俗称单片机，可以简单理解为执行单一任务的微型计算机，比如智能雨刷、自动落锁这类功能。
特斯拉的方案是让一个算力更强的芯片取代各类 MCU 芯片，直接分管多个不同的功能，从而让分散的权力集中在自动驾驶芯片和智能座舱芯片上，由此带来了两个变化：
一是车企可以自行修改与控制軟體功能迭代。
分布式电子架构下，汽车的功能大多出厂即写死，无法修改。但特斯拉的集中式架构可以直接改写运行在硬體上的軟體，改变硬體功能，即 " 硬體预埋，軟體更新 " ——先把算力堆上去，再通过 OTA 慢慢迭代。
2019 年 10 月，汽车媒体 Top Gear 在节目里表示保时捷 Taycan 百公里加速成绩强于 Model S 后，马斯克迅速指责节目不公平，Top Gear 应改名为 "Low Gear"，并在破防之余着手修改电机軟體算法，让 Model S 最大功率提升 50 匹马力，反败为胜。
二是驱动高速领航、自动泊车甚至更高级别的自动驾驶功能。
2020 年，特斯拉的自动驾驶算法引入 Transformer 架构，将 2D 影像拼接为 3D 视角，并 3D 空间基础上加入了时序信息，转化为 4D 空间。2022 年，特斯拉又引入占用网络（Occupancy Network），解决通用障碍物识别问题。
这种自动驾驶算法的大模型化，让对应的算力需求与日俱增。无论是各类智能化功能，还是自动驾驶算法的驱动，都需要一颗大算力的 " 超级芯片。" 这也是为什么黄仁勋说：TOPS（衡量算力的部門）就是新的马力。
特斯拉通过大模型对影像进行 4D 重建
雷凌、轩逸这类 " 移动路障 " 的动力和 F1 赛车相比不到十倍，但配备高等级自动驾驶能力的汽车，对应算力很有可能是其他车辆的百倍千倍。
2022 年，全球汽车芯片市场规模约为 450 亿美元，差不多是手机处理器芯片 + 基带芯片的规模。按照 IDC 的预测，未来两年 L3 级别以上自动驾驶汽车出货量年化增长率将超过 100%。
用 " 超级芯片 " 代替几十上百颗 MCU 手中，就是汽车工业正在上演的权力重组，带来的最直接影响是，一台汽车上分散的价值向 " 超级芯片 " 集中。特斯拉的 HW3.0 系统中，两块 FSD 芯片占据了总成本的 61%，各类 MCU 加在一块仅有 5%。
生产经久耐用的 MCU，是瑞萨、恩智浦这类老牌汽车芯片厂的强项。但在算力的赛场上力大砖飞，就是英伟达和高通主场作战了。
02 请乖乖交出灵魂
掀桌子的马斯克非常清楚核心零部件对新能源车企的重要性，因此过去几年间，特斯拉将自动驾驶芯片（FSD）、云端计算芯片（Dojo）、作業系統（基于 Linux 自研）陆续 " 自主可控 "。
最核心的车载芯片有两种。一种为智能座舱提供算力，支持导航、游戏、影音娱乐等功能。新势力纷纷首发的 8295 芯片就在此列，特斯拉则采用了AMD 的 Ryzen 系列。
另一种则为自动驾驶提供算力，对算力要求更高。除了 Mobileye、地平线这类上车时间早的新玩家，牌桌上的都是高通、华为这些消费电子时代的巨无霸。
特斯拉一度是英伟达的大客户，Model S/X 都曾搭载过 Tegra X2 芯片 +Pascal 架构 GPU 组成的 Drive PX 2 系统。但高达 1.5 万美元的定价注定了双方分手的结局。2019 年，特斯拉用 " 自主可控 " 的 FSD 芯片彻底取代了英伟达。
自研芯片确实可以实现软硬體的最优适配，但问题是，特斯拉的玩法难度实在是太大了。
对主流汽车芯片公司如瑞萨、英飞凌来说，高性能计算是完全陌生的领網域，船大掉头难；老牌车企则纷纷放弃治疗，主动上了 Mobileye 和英伟达的贼船；造车新势力虽然嘴上一直在全栈自研，但发布会上依然按部就班首发麒麟电池和高通骁龙 8295。
老玩家心有余力不足的地方，就是 " 灵魂供应商 " 的巨大市场。
从 2015 年切入汽车市场算起，英伟达的汽车芯片已经推出了六代产品：
· 2015 年，英伟达以 1TOPS 算力的 Tegra 系列小试牛刀，虽然坑惨了雷总，但深得车企喜爱，早期的 Model S/X 和蔚来 ES6/8 车型都搭载了这款芯片，主要为智能座舱提供算力。
· 2016 年，英伟达推出 3TOPS 的 Tegra Parker 处理器。2020 年量产 30TOPS 的 Xavier 处理器，被 2020 款小鹏 P7 采用。
· 2022 年，250TOPS 算力的英伟达 Orin 处理器量产，被众多新能源车采用，比如蔚来 ET7、小鹏 P7 等。
· 同一年，英伟达发布算力高达 2000TOPS 的 Thor，直接跨过被取消的 1000TOPS 的 Atlan 产品线。
Thor 将座舱芯片和自动驾驶芯片的功能整合在了一起，所有灵魂集成在一颗芯片上。虽然尚未量产，但吉利旗下的极氪已经预约了首发。
2022 年，英伟达发布 Thor 芯片
从英伟达的产品迭代策略上，就能看出其优势所在。英伟达芯片的 " 通用性 " 常被视为其弱点，即 GPU 既用于游戏、AI 运算，也用于自动驾驶，一定不如专门用来处理自动驾驶的 " 专用芯片 "。这个道理在技术层面没错，但在商业层面却反而是英伟达的优势。
英伟达各条产品线的最大特点是 " 架构通用 "，每两年更新一次架构，覆盖所有产品。
· Tegra Parker 采用的 Pascal 架构，最先应用于消费级显卡 GTX10 系列；
· Xavier 的 Volta 架构，也应用于高性能 GPU V100；
· Orin 采用 Ampere 架构，同时应用于消费级显卡 RTX30 系列和高性能 GPU A100，一鱼三吃。
就像药企的研发投入需要大规模销量摊薄一样，芯片的竞争力固然是算力，但更重要的是 " 单个芯片的成本 "。
车企虽然有颗自研的心，但巨大的研发成本难以被汽车销量摊薄。但英伟达可以用游戏和数据中心业务的出货量，把汽车芯片的开发成本压的非常低。Thor 采用的 Hopper 架构，成本可能早就被同架构的 H100 摊完了。
这就不难解释，为什么为车企批量供应灵魂的，都是高通、华为、英伟达这类在消费电子领網域大杀四方的巨头。
相比前两个对手，英伟达的汽车梦可能还需要最后一块拼图。
03 英伟达还缺什么
2016 年 5 月，一辆开启自动驾驶模式的 Model S 在佛罗里达州撞车，司机当场身亡。5 个月后，马斯克宣布与自动驾驶方案商 Mobileye 分手，转投英伟达的怀抱。
Model S 车祸现场
Mobileye 是目前出货量最大的自动驾驶芯片公司，市场份额一度接近垄断。事实上，就算没有这次车祸，特斯拉与 Mobileye 的反目也是时间问题。
Mobileye 的经营策略是算法与芯片绑定，交付给客户的是一个无法修改算法的 " 黑箱 "，好处是对车企来说成本低廉，也无需自行开发算法。但对马斯克这种连电池都要自产的人来说，肯定不能忍。
2015 年，黄仁勋提前拿到了一辆 Model X P90D
英伟达的思路是 " 平台化芯片 "：提供高算力芯片和完整的軟體工具箱，让车企可以基于英伟达的硬體自行开发軟體算法。
算法是自动驾驶的核心竞争力，大型车企一定会尝试自研算法。因此，大部分新势力车企早期都采用了 Mobileye 的方案，随后都倒戈英伟达。
从 DRIVE OS、DRIVEWORKS 到 DRIVE AV、DRIVE IX，英伟达的工具链极其丰富，有实力的车企可以从底层系统开始研发，水平一般的选手也能从上层应用研发。相当于给车企提供食材和菜谱，但做出来是文思豆腐还是黑暗料理就各凭本事了——当然，軟體授权费请交给黄总。
这就是英伟达的第一块拼图：軟體生态。英伟达超过 70% 的研发人员都是軟體工程师，不是没有道理。
英伟达的第二块拼图名为刀法，即多元化的产品组合。借由众多产品的推出，英伟达可以基于不同的芯片组合成完整的高中低产品线打包销售，无论什么水平的瓷器活，都有一把金刚钻适合你。
而英伟达目前欠缺的拼图，是 " 适配 "。即与车企对接的交付团队，以及对应的交付能力。
2020 年 6 月，英伟达宣布与奔驰合作，为后者提供包括自动驾驶在内 AI 軟體架构，黄仁勋的站台对象也从 Model X 变成了奔驰 S 级。
黄仁勋与梅赛德斯奔驰 CEO Ola Kaellenius
原因不难理解，按照英伟达和奔驰的合作方式，英伟达会根据对应奔驰产品的销量抽成，这种全新的合作模式是黄仁勋实现汽车业务 30% 收入占比的关键。但英伟达却在合作过程中频频翻车，一度传出奔驰要求引入新供应商。
补足 " 适配 " 环节的短板，促使英伟达从小鹏挖走了自动驾驶副总裁吴新宙，后者称为全球科技公司级别最高的华人高管。此后，英伟达陆续从小鹏自动驾驶团队挖走多人，不久前又挖走了百度 Apollo 团队技术负责人之一的罗琦，足见英伟达对适配能力的重视。
英伟达的核心能力一直是 " 卖卡 "，以及围绕芯片产品的軟體开发，但 " 进厂 " 经验长期不足。理解了这一点，就不难解释为什么英伟达将华为视为最重要的竞争对手。
在 2024 年年报中，华为首次出现在英伟达竞争对手列表。五个领網域里，华为在 GPU 加速芯片、云服务商自研芯片、Arm 架构 CPU、网络产品四大领網域榜上有名，第一次上榜就超过了老对手 AMD（三个）。华为不仅 " 进厂 " 经验丰富，在光通信等通信领網域，能力也超过做芯片的英伟达。
但对广大车企、自动驾驶公司和 Tier 1 供应商来说，他们恐怕也将领教 PC 生产商的梦魇：每一台筆記型電腦上的 "Nvidia Geforce" 贴纸，都已在暗得標好了价格。
参考资料
[ 1 ] 从特斯拉、英伟达、Mobileye 的视角，看智能驾驶芯片的竞争格局，东吴证券
[ 2 ] 英伟达汽车副总裁：Orin 芯片领先至 2024，自动驾驶业务规模将达数十亿美元，车东西
[ 3 ] 自动驾驶芯片行业深度报告：行业快速发展，中国厂商有望突围，国泰君安证券
[ 4 ] 汽车智能化配置渗透率追踪 2023：智能化普及率提升，25w 及以下价位段积极搭载，华安证券
[ 5 ] 英伟达的智驾帝国，半导体产业纵横
[ 6 ] 吴新宙入职英伟达首次专访：加大中国区招聘，推全球自动驾驶解决方案，新智元
编辑：张泽一
视觉设计：疏睿
制图：疏睿
责任编辑：李墨天
