汽车芯片究竟多不平安？

所谓

来源：远川钻研所

芯片打压曾经不是旧事了，但这一次英伟达A100芯片被限度，仍是着真实汽车产业掀起了一场风云，有人喜有人忧。
好比小鹏汽车开创人何小鹏就在敌人圈说，（A100被限）坏动静是会对一切自动驾驶云端训练带来应战，好动静是恰好将来几年的需要提前买回来了，并且会显著超出友商。

隔着屏幕都能感触到喜悦之情。这天然也受到了友商的“不满”，百度副总裁就表现，“有使命、有责任感的企业家，应该率领企业自主翻新、推进行业开展提高”。一句话，格式要关上。
商场即战场，资源充分固然是竞争劣势之一，发圈明爽、心田暗爽，都是爽。更何况当英伟达表现能够提供“代替计划”时，友商应该也有暗爽的，不用太计较。
而咱们更关怀的是，当回溯华为手机业务因芯片被禁致使销量下滑、手机格式变动的前车之鉴，不能不多想一下，A100被禁真的会影响自动驾驶产业？芯片被限度的趋向会蔓延到汽车芯片其余畛域吗？是不是会影响汽车格式？又会带来怎么样的机遇？
01 自动驾驶离不开云端超算
一个不太冷的冷常识，这次被限的英伟达 A100和AMD MI100都不是车端芯片，而是采取7nm制程的高端GPU芯片，次要推销对象是科研机构和互联网大厂，但许多车企会向阿里、百度等云计算大厂购买计算办事，因此也直接受伤。
何小鹏之所以会跳出来抢戏，也恰是由于自动驾驶离不开顶级芯片的绝对算力。
家喻户晓，自动驾驶能够为三个环节：感知、布局和管制，其中，感知最症结。过来两年，跟着传感器品种和数量在不停增多，一辆车所能收集到的数据也在呈几何倍数增长，一方面，这对车端算力提出了更高要求，许多公司都用上了单片算力达256TOPS的英伟达Orin，蔚来旗舰轿车ET7更是一口吻用了4颗。
但与此同时，数据量的暴增也对云端计算才能提出了更高要求，为了晋升自动驾驶才能，车企往往会将收集到的数据上传到云端，通过分类和标注之后，再经过AI学习来不停优化算法模型，而要增加运算时间、减速算法迭代，就必需要有更强算力撑持。

对自动驾驶行业畛域来讲，算力高达3十二TFLOPS的A100就是当下的最优选择，强如特斯拉也绕不外。
在去年放话自研AI超算Dojo前，特斯拉用了5760块A100组建了一个超算集群[2]，用于训练自动驾驶算法，到往年，Dojo尚未竣工，但算力需要却水长船高，特斯拉不能不将A100的数量提至7000多张。
在中国，A100简直成为了一线车企的不贰选择，包罗蔚来、小鹏以及毫末智行都选择了A100，成果也吹糠见米，好比小鹏和阿里云协作的中国最大的自动驾驶计算核心，号称能够把本来需求7天的数据训练紧缩至1个小时。
而让A100临时无奈被取代的缘故，除了算力上的代差以外，更首要的是英伟达的生态。
2007年，英伟达推出了CUDA并行计算框架。在此以前，利用GPU做并行计算必需阅历苦楚的底层编程，而CUDA让门坎大大升高，英伟达由此开拓了一类新的计算芯片——GPGPU，即通用计算GPU。通过十余年运营，英伟达以CUDA定义了用GPGPU进行AI计算的游戏规定，并由此垄断了寰球云计算的AI芯片市场。
在汽车行业，科班出身的英伟达比其余老牌芯片厂更全能，不只有云真个A100和车真个Orin，并且还在不停推出自动驾驶的软件栈，其中包罗但不限于感知算法、高精地图、仿真等模块，关于软件开发才能较弱的车企来讲，简直能够完成一站式推销。
对国际车企来讲，英伟达软硬一体的才能以及环环相扣的生态让人不能自休，而A100被禁对一些筹备缺乏的车企来讲就象征着必需退而求其次，好比使用上一代的V100。

从实践下去说，重叠更多V100能够获取和A100相反的算力，但同算力下，V100的价钱约为A100的1.5倍，电耗是后者1.9倍，有形之中推高了本钱。
另外一方面，V100是2017年公布的老芯片，在硬件设计上不成能针对五年当前的AI算法进行优化，眼上流行的大算法模型，V100不足良好反对，训练效力远逊于新款芯片。
这类差距在英伟达H100往年下半年发货后会进一步拉大，这枚芯片在算力上达A100 3倍，并在硬件层面参加了对Transformer（正席卷自动驾驶行业的AI算法）的反对。按照英伟达CEO黄仁勋的说法，H100的大范围训练机能会达到A100 9倍。
这所有都象征着，假如2023年的窗口期一过，依赖英伟达生态的公司届时会在云端训练芯片上与海内存在两代代差，中国自动驾驶行业提高的经济本钱和时间本钱，都将被明显推高。而这还不是中国汽车业眼下最耽心的。
02 车端芯片，也不平安
虽然A100被禁临时只是皮肉伤，但也让忧虑情绪外行业中蔓延：在地缘政治磨擦不停，美国制裁不断确当下，汽车芯片真的平安吗？
要回答这个问题，首先要明确美国在半导体畛域的对华战略。从落地不久的《芯片与迷信计划》以及本次英伟达和AMD的高端GPU被禁售来看，美国次要针对的是先进制程、高算力芯片以及AI标的目的，关于其余芯片，在无妨碍所谓“国度平安”的条件下，绝大部份成熟制程的芯片仍然会对中国敞开大门。
粗略计算，一辆传统燃油车上大略有900多颗芯片，而一辆智能电动车上有1400多颗，次要就是以MCU为主的功用芯片和以IGBT为代表的功率半导体，而无论是MCU仍是IGBT，简直用的都是28nm及以上的成熟制程，因此被美国制裁的几率十分低。
但只管采取的是更容易冲破的成熟制程，MCU与IGBT仍然未能完成自主可控。
家喻户晓，中芯国内当初能够出产14nm制程，按理说28nm以上这样的成熟制程应该不在话下，但实际状况并不是如斯，比拟于消费级芯片，车规芯片的使用工况更卑劣，寿命要求更长，后期开发和验证周期也更长，对出产前提要求更为苛刻。

车规级的存在成倍地缩小了国际外汽车芯片的差距，致使的后果就是，中国汽车芯片的国产化率只要不到5%，尤为是传统的MCU畛域，国产化率低至1%，低于IGBT和存储芯片的8%，且次要是用在中低真个车身管制上，而在跟功用平安强相干的发起机、底盘零碎MCU畛域，国际简直是一片空白。
在汽车MCU制作上，台积电是当之有愧的老大，占了寰球70%的市场份额，反观中国大陆，目前可用于汽车MCU制作的成熟工艺制程是十一0nm[9]，兆易翻新的第一条40nm车规MCU预计要到2023年能力投入量产。
这类主动的场面和产业链分工有间接瓜葛，始终以来，芯片厂都是作为Tier 2给Tier 1供货，和整车厂打交道的时机十分少，也说不上甚么话，而传统零部件巨头简直都是清一色的本国公司，中国的存在感很低，留给芯片厂的时机更是少之又少。
过来两年，寰球汽车行业缺芯重大，MCU是祸首罪魁，这致使的后果是，一枚几块钱的MCU芯片在黑市上能够被炒到上千元天价，但另外一方面也让国际整车厂意想到海内供给链的软弱，开始经过pin to pin的形式追求国产代替，在铁板一块的市场格式中扯开了一道小小的口子。
和传统MCU不同，集许多功用于一身的智舱和智驾SoC芯片对制程的要求更高，好比被国际车厂疯狂追捧的高通8155和英伟达Orin都是采取7nm制程，中国目前也没有才能出产。只是短时间以内，这两款芯片被美国制裁的可能性无限，由于这对高通和英伟达来讲损失太大了。

以高通8155为例，国际大略有30款车搭载了这颗芯片，其中包罗传统车企的走量车型，好比星越L，同时，简直一切新权势的旗舰车型都在用它，包罗蔚来NT2.0平台的一切车型、小鹏的P5和G9、现实的L9等、而这些车型一年的总销量在100万辆以上，根据每块芯片100美元计算，高通损失在1亿美元以上。
英伟达愈甚，Orin早已成为车企标榜自动驾驶才能的一个符号，一块不敷用两块，两块不敷用四块，最高算力能够到1024TOPS，包罗“蔚小理”这样的新权势以及许多做L4的无人驾驶公司都是Orin的大客户，而Orin一块芯片的价钱高达400美元[9]，假如片面封禁，对英伟达来讲将会是一个微小的打击。
03 国产代替，喜忧参半
这次A100被禁风云又一次将国产代替推上了风口浪尖。
9月1日，一批国产AI芯片概念股闻风飙涨，此前因商业化停顿不顺股价狂泻80%的“AI芯片第一股”寒武纪，在两日内股价下跌40%。壁仞科技COO张凌岚闻讯后更放出豪言：“咱们的终纵目标就是代替英伟达，当初时机来了”[8]。
过来数年，在国际的GPU守业潮中，壁仞、沐曦、天数智芯、摩尔线程、登临科技等公司前后成立，其中大部份间接对标英伟达，打造GPGPU，面向AI训练芯片市场。数据处置需要暴增的自动驾驶产业是他们商业化的瘠田，壁仞科技就间接成立了L4级自动驾驶公司，本人做本人的客户。
但年老是这批公司的独特特征，它们的成立时间广泛不到五年。
后起之秀们意想到，要成为“中国英伟达”，必需在算力参数上青出于蓝，其中的代表是壁仞科技。往年8月，壁仞科技公布峰值算力达到1000TFLOPS的BR100 GPGPU，以就差报身份证号的形式，双方面宣告吊打英伟达A100，小胜H100。

壁仞科技公布的BR100 GPGPU
本来，这些重生公司并未进入量产阶段，上游客户尚未建设起对他们的信赖，更偏向于使用英伟达的训练芯片，但英伟达的断供危险无疑将客户推向了国产GPU。
但国产平替并无那末简略，更不成能欲速不达。
如上文所述，在AI训练芯片胜利的拼图中，软件生态与算力一样首要。而算力能够经过做大芯片堆砌，软件生态的构建却要以五年甚至十年计。在英伟达CUDA成为AI训练事实下行业规范的配景下，不足生态反对的国产芯片们，眼下大都选择了兼容CUDA。这便利了上游间接迁徙，但可能会在往后遗留专利问题或软件层面的断供危险。
相较于低真个MCU和高真个GPU，国际用在车真个自动驾驶芯片和智能座舱芯片，曾经逐步关上市场。
一方面缘故是，国产自动驾驶、智能座舱芯片企业成立更早，提高速度也对比快。
另外一方面则在于，让英伟达在训练芯片始终赢的“生态一致，算力为王”逻辑，在产品分层多、生态相对于碎片化的车端其实不彻底成立，尤为是自动驾驶芯片，上游会更综合地对待芯片的目标——本钱、功耗、计算实时性、售后反对等等。
这让国际企业有了从中低端产品切入，再向高端攀爬的时机。
好比地平线，2020年其J2芯片（算力4TOPS）率先被长安Uni-T搭载，转年J3芯片（算力5TOPS）登上新款现实One，再到往年算力十二8TOPS的J5行将登车量产，这家成立7年的公司一路实现降级打怪，在格式尚未奠定的自动驾驶芯片市场，依托性价比与开发办事敌对性，把国际对折一线车企都变为了客户。
芯驰、瑞芯微、杰发科技、芯擎等企业，也正尝试在智能座舱芯片畛域复制这一路途。
然而，无论是云端仍是车真个芯片，不论他们处在哪一个阶段，一把达摩克里斯之剑一直高悬着——这些处于潮头的先进芯片，最终会需求高至7nm甚至5nm的先进制程带来的高机能/功耗比，广泛依赖台积电代工。一旦美国增强对中国的芯片制作打击，国际14nm的工艺难以接续。
在芯片代工的元问题没有解决前，国际的先进芯片业态，仍将同时怀着但愿与不安走上来。

参考材料
[1] 小鹏汽车与阿里云联手 “扶摇”成为中国最大自动驾驶智算核心，中国证券报
[2] 特斯拉推出搭载NVIDIA A100 GPU顶尖自动驾驶汽车训练超级计算机，英伟达中国
[3] 数据核心：短时间韧性，以及中长时间生长性，中信证券
[4] 数字动力指标网助力经营商减速碳中和白皮书，华为
[5] 域管制器行业深度讲演：汽车电子电气架构演进下的黄金赛道，安全证券
[6]「芯智驾」独立上市，能破解Mobileye的隐忧与英特尔的窘境？集微网
[7] 动静称地平线方案再融资最少1亿美元，芯片畛域资本比赛持续，界面旧事
[8] 美国再下杀手，对华断供英伟达高端GPU芯片，“算力国产化”时机来了？IT时报
[9] 智能网联汽车开展若干严重问题车百智库

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