夜读｜英伟达的下一个一万亿在哪里？

远川科技评论03-04

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。给...

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哈莉奎亚
03-05
哈莉奎亚
谁说雷总不擅长英文的，are you ok?
我是黄教主
03-04
我是黄教主
就在这呗，5月见

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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。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软件功能迭代。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件上的软件，改变硬件功能，即“硬件预埋，软件升级”——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软件算法，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图像拼接为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（衡量算力的单位）就是新的马力。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。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）、操作系统（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件的最优适配，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。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。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。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。英伟达的思路是“平台化芯片”：提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。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，软件授权费请交给黄总。这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，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软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model X变成了奔驰S级。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软件开发，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：每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸，都已在暗中标好了价格。","kind":null,"is_publish_news":true,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0},"commentList":[{"id":280866842644744,"gmtCreate":1709599973424,"gmtModify":1709599975403,"author":{"id":"3492687166390215","authorId":"3492687166390215","name":"哈莉奎亚","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a3eb2df7dc5238f6571e0eebb6bd171c","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/eec1894d24f295622b8891594288edf1","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"htmlText":"谁说雷总不擅长英文的，are you ok?","listText":"谁说雷总不擅长英文的，are you ok?","text":"谁说雷总不擅长英文的，are you ok?","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/280866842644744","repostId":2416972797,"repostType":4,"repost":{"id":"2416972797","pubTimestamp":1709512235,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2416972797?lang=&edition=full","pubTime":"2024-03-04 08:30","market":"us","language":"zh","title":"夜读｜英伟达的下一个一万亿在哪里？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2416972797","media":"远川科技评论","summary":"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。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。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。·2016年，英伟达推出3TOPS的Tegra Parker处理器。·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。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。","content":"<html><head></head><body>整个2023年，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e31152bfd2ba2381df3ae29b4071f05\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/>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<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/b1bdca4b68a2fb253f6eee697e7f24df\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"810\"/>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<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM.US\">高通 </a>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/f687d83374342e29209cbbda1330acde\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\"/>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<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>和联发科，Tegra系列只能在<a href=\"https://laohu8.com/S/NTDOY.US\">任天堂(ADR) </a>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%。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1e16c8e55c1b15bbf00b6b025173780d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1103\"/>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。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、<a href=\"https://laohu8.com/S/300750\">宁德时代</a>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<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA.US\">特斯拉 </a>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。<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>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软件功能迭代。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件上的软件，改变硬件功能，即“硬件预埋，软件升级”——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软件算法，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图像拼接为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（衡量算力的单位）就是新的马力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/4b246c46fd812348130b772e1cf9a127\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"557\"/>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%。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5939fced14da3c76bb186272c5dbe07\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"975\"/>生产经久耐用的MCU，是瑞萨、<a href=\"https://laohu8.com/S/NXPI\">恩智浦</a>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。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）、操作系统（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件的最优适配，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、<a href=\"https://laohu8.com/S/0KED.UK\">英飞凌</a>来说，高性能计算是完全陌生的领域，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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/edc833b9adc7db7dd5fe9ccd60600b88\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1265\"/>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：<ul style=\"list-style-type: disc;\"><li>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<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.US\">蔚来 </a>ES6/8车型都搭载了这款芯片，主要为智能座舱提供算力。</li><li>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。</li><li>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<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>ET7、小鹏P7等。</li><li>同一年，英伟达发布算力高达2000TOPS的Thor，直接跨过被取消的1000TOPS的产品线。</li></ul>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<a href=\"https://laohu8.com/S/ZK.US\">极氪 </a>已经预约了首发。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fff4f29234572cde794ef6a2135df515\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"504\"/>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。<ul style=\"list-style-type: disc;\"><li>Tegra Parker采用的Pascal架构，最先应用于消费级显卡GTX10系列；</li><li>Xavier的<a href=\"https://laohu8.com/S/VLTA\">Volta</a>架构，也应用于高性能GPU V100；</li><li>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。</li></ul>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。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。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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/b75885b7845016fc0624f80eee79098b\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\"/>英伟达的思路是“平台化芯片”：提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。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，软件授权费请交给黄总。这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，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软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model X变成了奔驰S级。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<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>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软件开发，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：每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸，都已在暗中标好了价格。</body></html>","source":"lsy1571969218062","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>夜读｜英伟达的下一个一万亿在哪里？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; 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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件的最优适配，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。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。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。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。英伟达的思路是“平台化芯片”：提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。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，软件授权费请交给黄总。这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，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软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model 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tg-height=\"557\"/>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%。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5939fced14da3c76bb186272c5dbe07\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"975\"/>生产经久耐用的MCU，是瑞萨、<a href=\"https://laohu8.com/S/NXPI\">恩智浦</a>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。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）、操作系统（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件的最优适配，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、<a href=\"https://laohu8.com/S/0KED.UK\">英飞凌</a>来说，高性能计算是完全陌生的领域，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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/edc833b9adc7db7dd5fe9ccd60600b88\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1265\"/>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：<ul style=\"list-style-type: disc;\"><li>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<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.US\">蔚来 </a>ES6/8车型都搭载了这款芯片，主要为智能座舱提供算力。</li><li>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。</li><li>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<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>ET7、小鹏P7等。</li><li>同一年，英伟达发布算力高达2000TOPS的Thor，直接跨过被取消的1000TOPS的产品线。</li></ul>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<a href=\"https://laohu8.com/S/ZK.US\">极氪 </a>已经预约了首发。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fff4f29234572cde794ef6a2135df515\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"504\"/>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。<ul style=\"list-style-type: disc;\"><li>Tegra Parker采用的Pascal架构，最先应用于消费级显卡GTX10系列；</li><li>Xavier的<a href=\"https://laohu8.com/S/VLTA\">Volta</a>架构，也应用于高性能GPU V100；</li><li>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。</li></ul>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。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。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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/b75885b7845016fc0624f80eee79098b\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\"/>英伟达的思路是“平台化芯片”：提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。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，软件授权费请交给黄总。这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，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软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model X变成了奔驰S级。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<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>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软件开发，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 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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。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软件功能迭代。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件上的软件，改变硬件功能，即“硬件预埋，软件升级”——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软件算法，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图像拼接为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（衡量算力的单位）就是新的马力。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。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）、操作系统（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件的最优适配，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。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。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。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。英伟达的思路是“平台化芯片”：提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。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，软件授权费请交给黄总。这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，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软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model 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