汽車芯片的「自研陷阱」

來源：遠川研究所

2015年7月，硅谷知名黑客Geohot和馬斯克在弗里蒙特工廠祕密會面，前者狠狠拉踩了當時特斯拉的自動駕駛芯片供應商Mobileye，稱其「落后於時代」，並表示自己可以打造出便宜又可靠的智能駕駛系統。

Geohot因第一個破解iPhone一炮打響，后來還因為破解PS3吃過索尼的官司。面對這種頂級人才，馬斯克也不含糊，直接拋出百萬美元合同，但Geohot十動然拒。

不僅人沒招到，兩人的對話也被彭博社曝光[1]，讓Mobileye大為光火。

次年初的一場財報電話會上，摩根士丹利分析師犀利發問：特斯拉是否在考慮自行設計芯片？一向人狠話多的馬斯克沉默許久，給出了一句「不予置評」的含糊回答。

當時，特斯拉與Mobileye的分手已成定局，但接替Mobileye的英偉達，最終也只收獲了一段塑料友誼。2019年4月，伴隨特斯拉硬件平臺HW3.0發佈，其自研的FSD芯片終於揭開了神祕面紗。

兩顆採用14nm工藝、集成了60億晶體管的FSD芯片，讓特斯拉實現了芯片的「獨立自主」，此時離他們第一次購買Mobileye的產品，只過去了短短5年。

有了特斯拉的模範帶頭作用，國內外的車企紛紛擼起袖子，將芯片自研提上日程。除了蔚小理為代表的新勢力軍團，比亞迪研究智駕芯片的消息頻繁見諸報端，豐田和現代看似和半導體八竿子打不着，也不約而同加入自主可控羣聊。

以2025年為分界線，車企造芯的醖釀與蟄伏階段行近尾聲，接下來幾年，很可能是大量成果密集的落地與驗證期。

機會面前埋伏着陷阱，陷阱也常常偽裝成機會。車企自研芯片，是奧德修斯式的苦盡甘來，還是掉入一個喬裝打扮的陷阱？

分手的決心

特斯拉與Mobileye和英偉達的兩次分手，完美解釋了車企自研芯片的重要性。

特斯拉早期的自動駕駛方案Autopilot高度依賴Mobileye提供的芯片和算法，但Mobileye交付給客户的是一個「黑盒」，里面的算法無法更改。馬斯克雖然不喜歡，但當時Mobileye市場份額接近壟斷，奔馳寶馬都在用，你愛買不買。

爲了提升輔助駕駛性能，特斯拉嘗試在內部開發視覺算法Tesla Vision。Mobileye得知后試圖阻止，甚至用斷供和漲價威脅。結果是極限施壓玩脱，特斯拉移情英偉達。

英偉達的方案是隻提供芯片，由車企自行研發算法。面對特斯拉這個大客户，英偉達不僅給了很大折扣，黃仁勛也沒少曬自己的特斯拉座駕，但雙方的合作不滿三年，就被特斯拉的自研方案取代。

拋開地緣政治等宏觀因素，單純從技術層面考慮，「自主可控」的優勢可以總結為兩點：

一是通過軟件構建差異化優勢。自動駕駛是一項硬件趨同，差異化更多依賴軟件能力的技術，因此車企有足夠的理由自行研發自動駕駛算法，這也是Mobileye在近幾年不斷被車企拋棄的原因之一。

二是專用芯片的效率更高。英偉達在汽車領域異軍突起，要歸功於在GPU市場練就的算力大法。但通用芯片普遍有個問題：效率不高。

按照李想的説法，特斯拉的兩顆FSD芯片方案，紙面算力遠遠不如兩顆英偉達OrinX，但兩者的「有效算力」基本一樣。原因在於FSD芯片自產自用，可以和自家的純視覺算法更有效耦合。但英偉達不是隻做特斯拉的生意，芯片設計上必然會爲了通用性犧牲。

時至今日，特斯拉的FSD芯片只迭代過一次製程，芯片設計還是原汁原味，但對應的算法已經更新了無數次。

更深層的原因在於，如果輔助駕駛乃至自動駕駛逐漸普及，那麼「芯片+算法」構成的系統，就類似於「CPU+操作系統」之於PC，成為決定產品差異性的關鍵因素。

對車企來説，不能將核心軟硬件握在手里，等於把「產品定義權」和與之對應的附加值拱手讓人。

2007年iPhone發佈會上，喬布斯引用了Alan Kay的一句話：真正在意軟件的人，應該自己造硬件。

按照喬布斯的規劃，硬件是蘋果產品的大腦和肌肉，軟件則是靈魂。繼任者庫克遵循這一規劃，一步步打造了一個望而生畏的芯片產品線。

早期的輔助駕駛有點像筆記本電腦上的攝像頭，主打一個「又不是不能用」，因此Mobileye這類成熟方案，更有利於快速推向市場。但當輔助駕駛能力開始深度影響購車決策，車企便有足夠的動力構建自身的產品差異性。

有蘋果教科書級別的造芯史擺在手邊，有特斯拉大干五年實現自主可控的參考教材，車企難免會產生「我行我上」的衝動。

脆弱的根基

2022年9月，通用汽車旗下自動駕駛公司Cruise公開了一款代號「Horta」自動駕駛芯片。按照Cruise的設想，這款芯片會在2025年裝進無人車Origin里。

看着團隊多年研發投入修得正果，Cruise硬件負責人Carl Jenkins向媒體哭訴[3]，由於採購規模太小，根本沒有議價權，只能花大價錢從「一家知名供應商（英偉達）」那里採購GPU：

「我們的車型數量很少，沒有和芯片商談判的權利。因此，我們必須掌握自己的命運。」

事實證明，掌握Cruise命運的不是自研芯片，而是大股東通用。去年底，通用宣佈放棄Robotaxi的研發，停止向Cruise注資，芯片和無人車成為鏡花水月。

芯片設計是一場挑戰物理學的浪漫冒險，但也是一沓能把公司干倒閉的賬本。

根據IBS測算，設計一顆7nm芯片的平均成本大約2.17億美元，一顆5nm芯片要花費4.16億美元。流片一次算作5000萬美元，那麼車企試錯成本高達4.6億美元。

由於芯片從0到1的環節不產生任何收入甚至現金流，因此對大部分企業來説，相比技術難題，手里的現金儲備能不能扛過漫長的研發與驗證周期，纔是關鍵問題。

流片成功就像電影過審，拿完龍標還得看票房成績。芯片研發的目的不是在匯報驗收后束之高閣，因此，芯片需要足夠大的終端產品銷量攤薄成本，纔有可能實現正向回報。

初代iPhone研發時，喬布斯曾勸説英特爾為蘋果開發手機芯片，結果價格沒談攏。CEO歐德寧事后痛徹的悔恨，完美詮釋了這條行業鐵律[5]：誰能想到iPhone的銷量會是預計的100倍？

當年OPPO的芯片團隊哲庫面臨的問題就在於，將芯片研發成本按照手機銷量分攤，會導致產品成本反而高於外部採購，必須漲價才能維持原本的產品利潤率，很可能導致市場競爭力被削弱。

芯片公司富可敵國的原因不是因為芯片賣的貴，恰恰是因為芯片賣的便宜。任何試圖自研的企業恐怕都要捫心自問：自己有沒有足夠的出貨量。

特斯拉第一代FSD芯片歷時18個月設計完成，從立項到量產裝車用了三年時間，當時，特斯拉已經是全球銷量第一的新能源車企（36.78萬輛）。

除了當前百萬規模的銷量，特斯拉還有采用自研方案的數據中心來分攤成本，這是大多數躍躍欲試上馬自研的車企所不具備的。按照地平線CEO余凱的説法，「賺錢的速度比造車還慢」[4]。

按照行業估算，臺積電5nm代工價格是每片晶圓1.6萬美元，接單至少2.5萬片，一次性代工費用大約4億美元。

若一年賣出20萬顆芯片，分攤到每顆芯片的研發與製造成本就超過4000美元，若一年賣100萬顆芯片，單顆芯片分攤的成本在800美元左右。即便這樣，也遠遠超過英偉達的OrinX。

自動駕駛芯片的生命周期長達3-5年，車企不僅要證明其投入產出比符合商業邏輯，更要不斷加碼投資，確保下一代芯片產品的競爭力。因此，即便強如蘋果和特斯拉，在捲起袖子自研之前，也都要積累足夠多的產品出貨量。

當越來越多身陷價格戰的車企試水造芯，段永平那句「改正錯誤越早越好，不管多大的代價都是最小的代價」，含金量恐怕還將繼續提高。

巨人的肩膀

車企造芯的決心轟轟烈烈，但時至今日，能夠實現自動駕駛芯片研發量產，並大規模裝車的車企，只有特斯拉一個。

如果按馬斯克的説法，特斯拉是一家「人工智能公司」，那麼這個數字就是零。

芯片越往上設計，就越離計算機、半導體、數學這幾門科學越近，人才的重要性就越來越高。

2019年，蘋果把一家名為Nuvia的芯片公司告上了法院，公司創始人是在蘋果工作了近十年的芯片架構師Gerard Williams，參與了從A7到A13處理器的開發，以及M1芯片的設計。至於訴訟理由，是科技公司打官司常見的「竊取商業祕密」。

在蘋果的同行看來，起訴書毫無疑問是在暗示Nuvia頂尖的芯片設計能力。官司還沒打完，Nuvia的人才、技術和專利被手速最快的高通以14億美元打包帶走。

而根據研究機構Semianalysis的説法，自從Williams離職，A系列芯片就顯示出性能提升不足，有限的進步全靠臺積電的刀法。

在計算機和半導體的發源地硅谷，天才芯片架構師比全世界任何地方都要多，但終究沒有富余到「你不干有的是人干」的程度。因此，財力雄厚的汽車公司在拋出橄欖枝之前，恐怕也得問自己一個問題：

為什麼他們要放棄頂級半導體公司的工作機會，去汽車公司做芯片？

馬斯克本人雖然畫大餅成癮，但在招聘市場上的確可以轉化為實實在在的影響力。按照BusinessInsider的説法，特斯拉員工的基本薪資普遍低於高科技公司和汽車業同行，相比股票激勵，一些人選擇加入特斯拉，恰恰是因為馬斯克有足夠的號召力。

自動駕駛公司元戎啟行CEO周光曾在一次採訪中直白的説[7]：馬斯克的優勢在於有資源，有號召力。除了Elon，誰還能把Kapathy叫過去？像我，讓我匯報給一個傻子，我纔不願意。

周光口中的Andrej Karpathy出生在斯洛伐克，15歲隨父母移民加拿大，在斯坦福的導師是李飛飛，畢業后參與創辦OpenAI，2017年被馬斯克厚着臉皮挖到了特斯拉，直接向自己匯報。

頂尖人才尋找的並不是一份工作，而是一個值得託付偉大事業的地方。那麼，星艦助推器被機械臂穩穩夾住的瞬間，正在地球與火星之間的軌道上漂流的Roadster，以及跑車里那塊印着「Made on Earth by humans」的電路板，就是完美的招聘廣告。

特斯拉FSD芯片的靈魂人物是芯片大神Jim Keller，其成名作包括AMD Athlon、蘋果A4、AMD Zen架構等等。除了擅長設計芯片，Jim Keller也擅長跳槽，在DEC、蘋果、AMD、英特爾都短暫任職。

接班Jim Keller的是他在蘋果的老同事Peter Bannon，曾主導蘋果A4到A5處理器的開發，現在還兼任特斯拉Dojo項目負責人。馬斯克雖然嘲諷蘋果只會招被特斯拉開除的人，但自己挖起蘋果的牆角一點不含糊。

坊間傳言，馬斯克成立xAI的一大原因在於，手下大員接二連三跳槽去OpenAI和DeepMind，面對想離職去搞大模型的人，馬斯克會採取兩步走策略：先説服對方留在特斯拉，不答應就再發一份xAI的offer[8]。

大部分汽車公司的難題在於，它們既沒有半導體產業的輝煌履歷，也沒有能與頂級芯片公司媲美的資源，更不擅長管理與激勵那些看似離經叛道的天才。

Jim Keller在FSD芯片設計完成后激流勇退，馬不停蹄的跳槽到英特爾。他在離開時説：My lifelong passion has been developing the world’s best silicon products（我畢生的熱情所在，是開發世界上最好的芯片）。

跟這種人談「比待遇越比心胸越窄，講奉獻越講境界越高」，是沒有任何意義的。

尾聲

2005年，安卓系統的締造者Andy Rubin為首的8人團隊飛赴韓國首爾，與三星洽談投資合作。當時安卓系統尚在Demo階段，但三星手機業務一把手李基泰高度重視，囑咐團隊務必落地。然而，三星還是把這個移動互聯網時代最大的戰利品拱手讓給了谷歌。

當時，三星手機團隊以高規格接待了Andy Rubin一行，但聽説安卓團隊只有8個人時，三星高管的反應是「笑了」，禮貌的詢問「你們是不是在做夢」，並表示「我們有300個人在做操作系統」。

后來Andy Rubin參與了一次谷歌組織的內部演示，谷歌的迴應是[9]：不好意思打斷一下，我們想把你們買下來。

安卓在移動互聯網時代大放異彩，有谷歌慧眼識珠，恐怕也得感謝三星不買之恩。所謂隔行如隔山，當電動車越來越像消費電子產品，老牌燃油車企相繼在Corner Case面前陰溝翻船，產業鏈的附加值開始結構性的遷移。

汽車生產線可以拔地而起，產值、規模、市佔率這些參數可以輕而易舉的統計，但芯片和它背后的計算機科學很難用論文和專利這類指標衡量，它更關乎對科學的尊重，和對天才與汗水合理的定價。

黃仁勛説自己從來不關注市場份額，這有一定道理。因為所有高科技公司最重要的競爭力，是對頂尖人才的吸引力。

塑造它的方法有很多，但肯定不包括「天道酬勤」和「上善若水」的牌匾。

參考資料

[1] The First Person to Hack the iPhone Built a Self-Driving Car In His Garage，Bloomberg

[2] Tesla responds to Mobileye’s comments on Autopilot, confirms new in-house ‘Tesla Vision’ product，Electrek

[3] Upset by high prices, GM's Cruise develops its own chips for self-driving cars，Reuters

[4] 地平線余凱：覆盤造芯這六年，賺錢速度比造車還慢，未來汽車日報

[5] 蘋果造芯：失敗、蟄伏、蓄力，然后打贏所有人，遠川研究所

[6] 當蘋果芯片跌落神壇，智東西

[7] 對話元戎啟行周光：今天的自動駕駛是模型拖后腿，雲見Insight

[8] 不是鄭小康，微博

[9] 安卓傳奇，Chet Haase

編輯：李墨天

視覺設計：疏睿

責任編輯：李墨天

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