輝達的下一個一兆美元在那裡？汽車晶片！

整個2023年，輝達市值上漲了238%，並在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%。

但由於輝達業績過於駭人，導致股票估值反而越來越便宜。

2016年黃仁勳上門配送顯示卡，馬斯克親自簽收的名場面被視為輝達押注AI的例證。但考慮到當時搞AGI約等於民科，很難說輝達對AI有多上心。人工智慧泰斗級學者傑夫辛頓曾懇請輝達贊助一塊顯卡用來搞研究，被一口回絕。

在送顯卡給OpenAI之前，黃總魂牽夢縈的新賽道只有兩條：移動晶片和汽車晶片。

2013年小米3發布，英文不好的雷軍和中文不好的黃仁勳罕見同台，後者用蹩腳漢語猛吹了小米一圈彩虹屁。小米3的處理器採用高通驍龍800和輝達的Tegra系列混搭，是輝達切入手機市場，開闢顯示卡以外第二戰線的絕佳機會。

結果卻不盡人意，Tegra晶片因為製程和外掛基帶問題，能耗失控發熱嚴重，字面上的為發燒而生。

輝達的行動晶片業務此後也未見起色，把市場拱手讓與高通和聯發科，Tegra系列只能在任天堂Switch上發揮餘熱。後來黃仁勳到台大演講，稱輝達「主動放棄」了智慧型手機市場。

和行動晶片同時起步的汽車晶片業務，長期營收貢獻不高，遠不及遊戲和資料中心業務耀眼。但輝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，完全沒有鬆手的跡象。依照黃仁勳的規劃，汽車業務的收入佔比應該達到30%。

往者不可諫，來者猶可追，汽車晶片這條賽道，還能再創造一個輝達。

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。

成本佔高達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，傳統的分散式電子架構同樣面臨高算力晶片的奪權。

馬斯克發動的架構革新，給輝達的第三條曲線叩開了大門。

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

特斯拉的方案是讓一個算力更強的晶片取代各類MCU晶片，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晶片和智慧座艙晶片上，由此帶來了兩個變化：

一是車企可以自行修改與控制軟體功能迭代。

分散式電子架構下，汽車的功能多出廠即寫死，無法修改。但特斯拉的集中式架構可以直接改寫運作在硬體上的軟體，改變硬體功能，也就是「硬體預埋，軟體升級」──先把算力堆上去，再透過OTA慢慢迭代。

2019年10月，汽車媒體Top Gear在節目裡表示保時捷Taycan百公里加速成績強於Model S後，馬斯克迅速指責節目不公平，Top Gear應改名為“Low Gear”，並在破防之餘著手修改馬達軟體演算法，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、自動泊車甚至更高等級的自動駕駛功能。

2020年，特斯拉的自動駕駛演算法引入Transformer架構，將2D影像拼接為3D視角，並在3D空間基礎上加入了時序訊息，轉化為4D空間。2022年，特斯拉又引入佔用網路（Occupancy Network），解決通用障礙物辨識問題。

這種自動駕駛演算法的大模型化，讓對應的算力需求與日俱增。無論是各類智慧化功能，或是自動駕駛演算法的驅動，都需要一顆大算力的「超級晶片。」這也是為什麼黃仁勳說：TOPS（衡量算力的單位）就是新的馬力。

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，全球汽車晶片市場規模約450億美元，差不多是手機處理器晶片+基頻晶片的規模。依照IDC的預測，未來兩年L3級以上自動駕駛汽車出貨量年化成長率將超過100%。

用「超級晶片」取代幾十上百顆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，一台汽車上分散的價值向「超級晶片」集中。特斯拉的HW3.0系統中，兩塊FSD晶片佔據了總成本的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晶片廠的強項。但在算力的賽場上力大磚飛，就是輝達和高通主場作戰了。

請乖乖交出靈魂

掀桌的馬斯克非常清楚核心零件對新能源車商的重要性，因此過去幾年間，特斯拉將自動駕駛晶片（FSD）、雲端運算晶片（Dojo）、作業系統（基於Linux自研）陸續「自主可控」。

最核心的車載晶片有兩種。一種為智慧座艙提供算力，支援導航、遊戲、影音娛樂等功能。新勢力紛紛先發的8,295晶片就在此列，特斯拉則採用了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、華為這些消費性電子時代的巨無霸。

特斯拉曾經是輝達的大客戶，Model S/X都曾搭載過Tegra X2晶片+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，特斯拉以「自主可控」的FSD晶片徹底取代了輝達。

自研晶片確實可以實現軟硬體的最優適配，但問題是，特斯拉的玩法難度實在太大了。

對主流汽車晶片公司如瑞薩、英飛凌來說，高性能運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和輝達的賊船；造車新勢力雖然嘴上一直在全端自研，但發布會上依然按部就班首發麒麟電池和高通驍龍8295。

老玩家心有餘力不足的地方，就是「靈魂供應商」的龐大市場。

從2015年切入汽車市場算起，輝達的汽車晶片已經推出了六代產品：

·2015年，輝達以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車型都搭載了這款晶片，主要為智慧座艙提供算力。

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

·2022年，250TOPS算力的輝達Orin處理器量產，被許多新能源車採用，如蔚來ET7、小鵬P7等。

·同一年，輝達發布算力高達2000TOPS的Thor，直接跨越被取消的1000TOPS的Atlan產品線。

Thor將座艙晶片和自動駕駛晶片的功能整合在了一起，所有靈魂都整合在一個晶片上。雖然尚未量產，但吉利旗下的極氪已經預約了先發。

從輝達的產品迭代策略上，就能看出其優勢所在。輝達晶片的「通用性」常被視為其弱點，即GPU既用於遊戲、AI運算，也用於自動駕駛，一定不如專門用來處理自動駕駛的「專用晶片」。這個道理在技術層面沒錯，但在商業層面卻反而是輝達的優勢。

輝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，涵蓋所有產品。

·Tegra Parker採用的Pascal架構，最早應用於消費級顯示卡GTX10系列；

·Xavier的Volta架構，也應用於高效能GPU V100；

·Orin採用Ampere架構，同時應用於消費性顯示卡RTX30系列與高效能GPU A100，一魚三吃。

就像藥廠的研發投入需要大規模銷售攤薄一樣，晶片的競爭力固然是算力，但更重要的是「單一晶片的成本」。

車企雖然有顆自研的心，但龐大的研發成本難以被汽車銷售攤薄。但輝達可以用遊戲和資料中心業務的出貨量，把汽車晶片的開發成本壓的非常低。Thor採用的Hopper架構，成本可能早就被同架構的H100攤完了。

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

相較於前兩個對手，輝達的汽車夢可能還需要最後一塊拼圖。

輝達還缺什麼

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，司機當場死亡。5個月後，馬斯克宣布與自動駕駛方案商Mobileye分手，轉投輝達的懷抱。

Mobileye是目前出貨量最大的自動駕駛晶片公司，市佔率一度接近壟斷。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的經營策略是演算法與晶片綁定，交付給客戶的是一個無法修改演算法的“黑箱”，好處是對車企來說成本低廉，也無需自行開發演算法。但對馬斯克這種連電池都要自產的人來說，絕對不能忍耐。

輝達的想法是「平台化晶片」：提供高算力晶片和完整的軟體工具箱，讓車商可以基於輝達的硬體自行開發軟體演算法。

演算法是自動駕駛的核心競爭力，大型車企一定會嘗試自研演算法。因此，大部分新勢力車企早期都採用了Mobileye的方案，隨後都倒戈輝達。

從DRIVE OS、DRIVEWORKS到DRIVE AV、DRIVE IX，輝達的工具鏈極為豐富，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。相當於給車企提供食材和食譜，但做出來是文思豆腐還是黑暗料理就各憑本事了——當然，軟體授權費請交給黃總。

這是輝達的第一塊拼圖：軟體生態。輝達超過70%的研發人員都是軟體工程師，不是沒有道理。

輝達的第二塊拼圖名為刀法，即多元化的產品組合。藉由眾多產品的推出，輝達可以基於不同的晶片組合成完整的高中低產品線打包銷售，無論什麼水平的瓷器活，都有一把金剛鑽適合你。

而輝達目前欠缺的拼圖，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，輝達宣布與賓士合作，為後者提供包括自動駕駛在內AI軟體架構，黃仁勳的月台物件也從Model X變成了賓士S-Class。

原因不難理解，依照輝達和賓士的合作方式，輝達會根據對應賓士產品的銷售抽成，這種全新的合作模式是黃仁勳實現汽車業務30%收入佔比的關鍵。但輝達卻在合作過程中頻頻翻車，一度傳出賓士要求引進新供應商。

補足「適配」環節的短板，促使輝達從小鵬挖走了自動駕駛副總裁吳新宙，後者稱為全球科技公司級別最高的華人高管。此後，輝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，足見輝達對適配能力的重視。

輝達的核心能力一直是“賣卡”，以及圍繞晶片產品的軟體開發，但“進廠”經驗長期不足。理解了這一點，就不難解釋為什麼輝達將華為視為最重要的競爭對手。

在2024年年報中，華為首次出現在輝達競爭對手名單。五個領域裡，華為在GPU加速晶片、雲端服務商自研晶片、Arm架構CPU、網路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，在光通訊等通訊領域，能力也超過做晶片的輝達。

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：每一台筆記型電腦上的「Nvidia Geforce」貼紙，都已在暗中標好了價格。（遠川科技評論）