英偉達的下一個一萬億在哪里？

整個2023年，英偉達市值上漲了238%，并在2024年繼續碾過血壓升高的華爾街空頭和怕高的苦命人，再度上漲近50%。

但由于英偉達業績過于駭人，導致股票估值反而越來越便宜。

2016年黃仁勛上門配送顯卡，馬斯克親自簽收的名場面被視為英偉達押注AI的例證。但考慮到當時搞AGI約等于民科，很難說英偉達對AI有多上心。人工智能泰斗級學者杰夫·辛頓曾懇請英偉達贊助一塊顯卡用來搞研究，被一口回絕。

馬斯克作為OpenAI董事長簽收DXG-1，2016年

給OpenAI送顯卡之前，黃總魂牽夢縈的新賽道只有兩條：移動芯片和汽車芯片。

2013年小米3發布，英文不好的雷軍和中文不好的黃仁勛罕見同臺，后者用蹩腳漢語猛吹了小米一圈彩虹屁。小米3的處理器采用高通驍龍800和英偉達的Tegra系列混搭，是英偉達切入手機市場，開辟顯卡之外第二戰線的絕佳機會。

小米3發布會，2013年

結果卻不盡人意，Tegra芯片因為制程和外掛基帶問題，能耗失控發熱嚴重，字面意義上的為發燒而生。

英偉達的移動芯片業務此后也未見起色，把市場拱手讓與高通和聯發科，Tegra系列只能在任天堂Switch上發揮余熱。后來黃仁勛去臺大演講，稱英偉達“主動放棄”了智能手機市場。

和移動芯片同時起步的汽車芯片業務，長期收入貢獻不高，遠不及游戲和數據中心業務耀眼。但英偉達對汽車業務卻關懷備至，由1999年加入公司的老將Gary Hicok親自坐鎮，完全沒有松手的跡象。按照黃仁勛的規劃，汽車業務的收入占比應該達到30%。

往者不可諫，來者猶可追，汽車芯片這條賽道，還能再創造一個英偉達。

事先張揚的奪權

業界常說新能源車“上半場是電動化，下半場是智能化”，每一個半場帶來的不僅僅是汽車的零部件構成的變化，也是產業鏈的一次權力重組。

成本占比高達30%以上的動力電池不僅取代發動機，成為電動車最核心的零部件，也創造了LG能源、寧德時代這些資本市場的龐然大物。

當L2以上的自動駕駛功能逐步普及，汽車成為大號手機，傳統的分布式電子架構同樣面臨高算力芯片的奪權。

馬斯克發動的架構革新，給英偉達的第三條曲線叩開了大門。

在特斯拉之前，汽車的各種智能化功能由遍布車內大大小小的MCU（Micro Controller Unit）實現。MCU俗稱單片機，可以簡單理解為執行單一任務的微型計算機，比如智能雨刷、自動落鎖這類功能。

特斯拉的方案是讓一個算力更強的芯片取代各類MCU芯片，直接分管多個不同的功能，從而讓分散的權力集中在自動駕駛芯片和智能座艙芯片上，由此帶來了兩個變化：

一是車企可以自行修改與控制軟件功能迭代。

分布式電子架構下，汽車的功能大多出廠即寫死，無法修改。但特斯拉的集中式架構可以直接改寫運行在硬件上的軟件，改變硬件功能，即“硬件預埋，軟件升級”——先把算力堆上去，再通過OTA慢慢迭代。

2019年10月，汽車媒體Top Gear在節目里表示保時捷Taycan百公里加速成績強于Model S后，馬斯克迅速指責節目不公平，Top Gear應改名為“Low Gear”，并在破防之余著手修改電機軟件算法，讓Model S最大功率提升50匹馬力，反敗為勝。

二是驅動高速領航、自動泊車甚至更高級別的自動駕駛功能。

2020年，特斯拉的自動駕駛算法引入Transformer架構，將2D圖像拼接為3D視角，并3D空間基礎上加入了時序信息，轉化為4D空間。2022年，特斯拉又引入占用網絡（Occupancy Network），解決通用障礙物識別問題。

這種自動駕駛算法的大模型化，讓對應的算力需求與日俱增。無論是各類智能化功能，還是自動駕駛算法的驅動，都需要一顆大算力的“超級芯片?！边@也是為什么黃仁勛說：TOPS（衡量算力的單位）就是新的馬力。

特斯拉通過大模型對圖像進行4D重建

雷凌、軒逸這類“移動路障”的動力和F1賽車相比不到十倍，但配備高等級自動駕駛能力的汽車，對應算力很有可能是其他車輛的百倍千倍。

2022年，全球汽車芯片市場規模約為450億美元，差不多是手機處理器芯片+基帶芯片的規模。按照IDC的預測，未來兩年L3級別以上自動駕駛汽車出貨量年化增長率將超過100%。

用“超級芯片”代替幾十上百顆MCU手中，就是汽車工業正在上演的權力重組，帶來的最直接影響是，一臺汽車上分散的價值向“超級芯片”集中。特斯拉的HW3.0系統中，兩塊FSD芯片占據了總成本的61%，各類MCU加在一塊僅有5%。

生產經久耐用的MCU，是瑞薩、恩智浦這類老牌汽車芯片廠的強項。但在算力的賽場上力大磚飛，就是英偉達和高通主場作戰了。

請乖乖交出靈魂

掀桌子的馬斯克非常清楚核心零部件對新能源車企的重要性，因此過去幾年間，特斯拉將自動駕駛芯片（FSD）、云端計算芯片（Dojo）、操作系統（基于Linux自研）陸續“自主可控”。

最核心的車載芯片有兩種。一種為智能座艙提供算力，支持導航、游戲、影音娛樂等功能。新勢力紛紛首發的8295芯片就在此列，特斯拉則采用了AMD的Ryzen系列。

另一種則為自動駕駛提供算力，對算力要求更高。除了Mobileye、地平線這類上車時間早的新玩家，牌桌上的都是高通、華為這些消費電子時代的巨無霸。

特斯拉一度是英偉達的大客戶，Model S/X都曾搭載過Tegra X2芯片+Pascal架構GPU組成的Drive PX 2系統。但高達1.5萬美元的定價注定了雙方分手的結局。2019年，特斯拉用“自主可控”的FSD芯片徹底取代了英偉達。

自研芯片確實可以實現軟硬件的最優適配，但問題是，特斯拉的玩法難度實在是太大了。

對主流汽車芯片公司如瑞薩、英飛凌來說，高性能計算是完全陌生的領域，船大掉頭難；老牌車企則紛紛放棄治療，主動上了Mobileye和英偉達的賊船；造車新勢力雖然嘴上一直在全棧自研，但發布會上依然按部就班首發麒麟電池和高通驍龍8295。

老玩家心有余力不足的地方，就是“靈魂供應商”的巨大市場。

從2015年切入汽車市場算起，英偉達的汽車芯片已經推出了六代產品：

·2015年，英偉達以1TOPS算力的Tegra系列小試牛刀，雖然坑慘了雷總，但深得車企喜愛，早期的Model S/X和蔚來ES6/8車型都搭載了這款芯片，主要為智能座艙提供算力。

·2016年，英偉達推出3TOPS的Tegra Parker處理器。2020年量產30TOPS的Xavier處理器，被2020款小鵬P7采用。

·2022年，250TOPS算力的英偉達Orin處理器量產，被眾多新能源車采用，比如蔚來ET7、小鵬P7等。

·同一年，英偉達發布算力高達2000TOPS的Thor，直接跨過被取消的1000TOPS的Atlan產品線。

Thor將座艙芯片和自動駕駛芯片的功能整合在了一起，所有靈魂集成在一顆芯片上。雖然尚未量產，但吉利旗下的極氪已經預約了首發。

2022年，英偉達發布Thor芯片

從英偉達的產品迭代策略上，就能看出其優勢所在。英偉達芯片的“通用性”常被視為其弱點，即GPU既用于游戲、AI運算，也用于自動駕駛，一定不如專門用來處理自動駕駛的“專用芯片”。這個道理在技術層面沒錯，但在商業層面卻反而是英偉達的優勢。

英偉達各條產品線的最大特點是“架構通用”，每兩年更新一次架構，覆蓋所有產品。

·Tegra Parker采用的Pascal架構，最先應用于消費級顯卡GTX10系列；

·Xavier的Volta架構，也應用于高性能GPU V100；

·Orin采用Ampere架構，同時應用于消費級顯卡RTX30系列和高性能GPU A100，一魚三吃。

就像藥企的研發投入需要大規模銷量攤薄一樣，芯片的競爭力固然是算力，但更重要的是“單個芯片的成本”。

車企雖然有顆自研的心，但巨大的研發成本難以被汽車銷量攤薄。但英偉達可以用游戲和數據中心業務的出貨量，把汽車芯片的開發成本壓的非常低。Thor采用的Hopper架構，成本可能早就被同架構的H100攤完了。

這就不難解釋，為什么為車企批量供應靈魂的，都是高通、華為、英偉達這類在消費電子領域大殺四方的巨頭。

相比前兩個對手，英偉達的汽車夢可能還需要最后一塊拼圖。

英偉達還缺什么

2016年5月，一輛開啟自動駕駛模式的Model S在佛羅里達州撞車，司機當場身亡。5個月后，馬斯克宣布與自動駕駛方案商Mobileye分手，轉投英偉達的懷抱。

Model S車禍現場

Mobileye是目前出貨量最大的自動駕駛芯片公司，市場份額一度接近壟斷。事實上，就算沒有這次車禍，特斯拉與Mobileye的反目也是時間問題。

Mobileye的經營策略是算法與芯片綁定，交付給客戶的是一個無法修改算法的“黑箱”，好處是對車企來說成本低廉，也無需自行開發算法。但對馬斯克這種連電池都要自產的人來說，肯定不能忍。

2015年，黃仁勛提前拿到了一輛Model X P90D

英偉達的思路是“平臺化芯片”：提供高算力芯片和完整的軟件工具箱，讓車企可以基于英偉達的硬件自行開發軟件算法。

算法是自動駕駛的核心競爭力，大型車企一定會嘗試自研算法。因此，大部分新勢力車企早期都采用了Mobileye的方案，隨后都倒戈英偉達。

從DRIVE OS、DRIVEWORKS到DRIVE AV、DRIVE IX，英偉達的工具鏈極其豐富，有實力的車企可以從底層系統開始研發，水平一般的選手也能從上層應用研發。相當于給車企提供食材和菜譜，但做出來是文思豆腐還是黑暗料理就各憑本事了——當然，軟件授權費請交給黃總。

這就是英偉達的第一塊拼圖：軟件生態。英偉達超過70%的研發人員都是軟件工程師，不是沒有道理。

英偉達的第二塊拼圖名為刀法，即多元化的產品組合。借由眾多產品的推出，英偉達可以基于不同的芯片組合成完整的高中低產品線打包銷售，無論什么水平的瓷器活，都有一把金剛鉆適合你。

而英偉達目前欠缺的拼圖，是“適配”。即與車企對接的交付團隊，以及對應的交付能力。

2020年6月，英偉達宣布與奔馳合作，為后者提供包括自動駕駛在內AI軟件架構，黃仁勛的站臺對象也從Model X變成了奔馳S級。

黃仁勛與梅賽德斯奔馳CEO Ola Kaellenius

原因不難理解，按照英偉達和奔馳的合作方式，英偉達會根據對應奔馳產品的銷量抽成，這種全新的合作模式是黃仁勛實現汽車業務30%收入占比的關鍵。但英偉達卻在合作過程中頻頻翻車，一度傳出奔馳要求引入新供應商。

補足“適配”環節的短板，促使英偉達從小鵬挖走了自動駕駛副總裁吳新宙，后者稱為全球科技公司級別最高的華人高管。此后，英偉達陸續從小鵬自動駕駛團隊挖走多人，不久前又挖走了百度Apollo團隊技術負責人之一的羅琦，足見英偉達對適配能力的重視。

英偉達的核心能力一直是“賣卡”，以及圍繞芯片產品的軟件開發，但“進廠”經驗長期不足。理解了這一點，就不難解釋為什么英偉達將華為視為最重要的競爭對手。

在2024年年報中，華為首次出現在英偉達競爭對手列表。五個領域里，華為在GPU加速芯片、云服務商自研芯片、Arm架構CPU、網絡產品四大領域榜上有名，第一次上榜就超過了老對手AMD（三個）。華為不僅“進廠”經驗豐富，在光通信等通信領域，能力也超過做芯片的英偉達。

但對廣大車企、自動駕駛公司和Tier 1供應商來說，他們恐怕也將領教PC生產商的夢魘：每一臺筆記本電腦上的“Nvidia Geforce”貼紙，都已在暗中標好了價格。

參考資料

[1] 從特斯拉、英偉達、Mobileye的視角，看智能駕駛芯片的競爭格局，東吳證券

[2] 英偉達汽車副總裁：Orin芯片領先至2024，自動駕駛業務規模將達數十億美元，車東西

[3] 自動駕駛芯片行業深度報告：行業快速發展，中國廠商有望突圍，國泰君安證券

[4] 汽車智能化配置滲透率追蹤2023：智能化普及率提升，25w及以下價位段積極搭載，華安證券

[5] 英偉達的智駕帝國，半導體產業縱橫

[6] 吳新宙入職英偉達首次專訪：加大中國區招聘，推全球自動駕駛解決方案，新智元

編輯：張澤一

視覺設計：疏睿

制圖：疏睿

責任編輯：李墨天