可以！汽車芯片更新賊快，性能功能蹭蹭漲，給車圈立大功！

別克 的也能 13用拷貝機復制 上車做防盜 也能

能打著火嗎？哪年的車？（00年之后的都有芯片的。如果你隨身帶著把有芯片的鑰匙可能用沒有芯片的鑰匙打著，但那樣對防盜盒不好。最好再配一個有芯片的鑰匙。）

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車企也是積極部署算力的大戶。美對華AI芯片制裁升級，讓國內所有搭建算力的企業遇到了困境。

文 /《汽車人》孟華

北京時間10月18日，美國商務部下屬的BIS（工業和安全局）宣布對中國進一步收緊AI芯片的限制。

這一次是按照“性能密度”的標準來設置管制門檻。根據這一規則，不但英偉達A100/100算力芯片的中國特供版A800/H800也被禁售，而且產品RTX4090顯卡也被禁售，后者多為游戲發燒友使用。

作為配套措施，美國將管制對象擴大到21個國家和地區，防范從第三國轉口。同時，將國產AI芯片供應商摩爾線程、壁仞等列入實體名單。

限制措施邏輯不通

表面上，此舉是時隔一年后對AI芯片限制的升級，實際上則是美國商務部對華為發售Mate60手機，突破美國芯片制造限制的回應措施。

如果說美國將芯片制造設備管制，從14nm加嚴到45nm，還有行為合理性的話（當時美國認為中國無法獨立制造45nm芯片生產設備），但Mate60已經證實了華為有能力生產7nm制程Soc芯片（美國無法確知用了誰的設備、使用了什么工藝），美國為什么還沿著固有路線走，令人疑惑。

站在從限制中國擁有AI算力芯片這一角度，新的管制措施也不合理。和手機Soc對制程的要求不同，AI算力芯片對制程要求沒有那么苛刻。比如A100制程也是7nm，只不過面積超大，為826mm²，功耗達到400W。既然7nm制程沒有卡住中企，憑什么認為同樣制程的AI算力芯片就能卡住呢？

當初認為華為沒能力獨立生產7nm制程Soc的時候，制裁“管用”了3年。而現在華為有對應產品，制裁只會送菜給華為海思。我們只能將其理解為美國的路徑依賴，而不管制裁工具的效果是否適得其反。

此前美國圍繞芯片的一系列制裁，都以限制中國組建先進制程生產體系為目標。現在這一目標已經不復存在，所有的出口管制政策，就相當于給中國的對手開拓市場。怪不得美國人也說英偉達真正的對手是BIS。

對算力的需求方興未艾

毋庸置疑，如今的世界，是大模型和算力的時代。而這讓擅長大模型計算的GPU，一下子將擅長浮點運算的CPU甩到身后，變得炙手可熱。作為AI芯片的頭號設計公司，英偉達的股價也來到了歷史高位。

在2020年的時候，全球云計算和數據中心，有80%由英偉達GPU驅動。而今年上半年，英偉達H100顯卡出貨量達到800多噸，仍然缺貨。全球前500名超算中，有70%使用英偉達AI芯片。不管誰能挖到大模型的金礦，賣“鏟子”的英偉達恐怕最賺錢。

有意思的是，自從美國制裁中國AI算力之后，中國就不再參加這種算力比拼，而美國也不再掌握中國算力升級的情況。當時參與全球排名的絕唱，是神威·太湖之光（算力0.125E）。

據估計，中國目前擁有的算力為197E（1E=10^9G，而1G意味著每秒進行10^9次哈希運算）。中國計劃在2025年之前達到300E算力，這其中除了大學、研究機構、政府機構，產業界中車企、IT公司、ICT公司，都是積極部署算力的大戶。

繼語言大模型之后，現在車企都拼命卷圖像大模型。在車載環境中，前者可用于智艙互動，后者則解決智駕模型訓練的問題。顯然，后者是剛需。以至于現在沒有“智算中心”（或者叫云端算力）規劃的車企，都很難繼續將“智駕”作為核心產品力。

小鵬汽車在烏蘭察布部署“扶搖”，蔚來在合肥部署“蔚來云”，長安汽車與百度合建“長安智算中心”，比亞迪部署“云輦智算”，長城旗下毫末智行部署“雪湖·綠洲”，吉利部署“星睿智算中心”，特斯拉計劃在滬部署“上海智算中心”。

這些智算中心，除了少數在試運行，大多數還在建設中和規劃中，尚未落地。

不用說，在空前的智算中心節點建設熱潮中，英偉達的產品被搶購到何種程度，甚至一度到了二手的H100都能賣到10萬元的價格。

在2020年，人們還沒有想到車企的未來生產工具需求，居然是大規模算力。和其他站在工業前沿的部門一樣，車企對算力增長（中心/云端算力和本地算力）的需求，就像當年對金屬、塑料半成品的需求。

算力市場有多大

華為海思不存在嚴格意義上的GPU，910被稱之為“AI加速卡”（其實A100的主要功能也不充當GPU）。

其實不止是華為，在燒了大量的研發經費后，國內AI芯片廠商已經多達6000多家，其中主流廠商約60余家，已經大致形成了三個梯隊。

第一梯隊包括海光、華為、寒武紀等廠商，有成熟產品，且有商業化量產規模的應用；第二梯隊主要是燧原、昆侖芯、天數、壁仞、沐曦等創業企業，已經發布了AI產品，但應用領域還相對有限；第三梯隊則是一眾仍在埋頭AI芯片研發，尚無AI芯片量產的早期企業。

在此之前，有圖形模型訓練需求的企業（主要是車企和智駕軟硬一體公司）還可以選擇使用A800這樣的閹割版來搭建算力，而不選華為的升騰910（盡管華為曾經夸口說該卡可以對標A100），現在就算還能以某種途徑買到英偉達產品，最好的選擇也是國貨了。

現在美國的新管制措施，讓國內所有搭建算力的需求沒得選。而此前，只是受到制裁的單位沒得選。如果按照“2025規劃”，中國平均每年新增算力需求50E，就算都用能效比最高的H100/A100計算卡，也得接近200萬塊。

目前新品H100已經炒到25萬-30萬元了，就按低的算，也是5000億元/年。假設英偉達高端計算卡在中國的市場占比達到70%，那么美國此舉就讓英偉達將3500億元的算力芯片市場讓給華為等中企。

車企“智算”面臨替代壓力

站在算力用戶角度，英偉達A100相對華為升騰910的優勢，除了效能高（算力相當的時候功耗更低），更重要的是圍繞英偉達有完整的開發生態。英偉達著名的CUDA（英偉達推出的一種通用并行計算平臺和編程模型），還提供各種深度學習框架、機器學習庫和計算庫等工具，簡化了開發模型工作量。

這是英偉達產品的核心競爭力，它借此吸引了大量需求，從而不斷強化和迭代技術，形成現在獨孤求敗的局面。

現在國內車企面臨的局面是，車端算力沒有被限制。高通、英偉達產品仍占據主流，但前者已經受到對手（寒武紀、地平線、黑芝麻等）和市場需求的雙重影響，營收和利潤都在往下走；而后者的車端算力生意，只占其總量的15%，而且對手（地平線）沒有對其占據的高端需求構成威脅。

中心算力這一塊，其實是跨越了汽車行業，變成全社會的數字基礎設施和生產工具。盡管英偉達占據絕對優勢，但架不住BIS給華為助攻，迫使其讓出中國市場。

華為海思的AI生態不完整，但在巨量需求下可以帶著用戶建立。車企如果已經囤積了英偉達的AI板卡，需要將其軟件遷移到國產生態當中，而國產系統的開發套件，要能支持新軟件的開發。

這樣一來，已經完成系統搭建的“智算中心”，需要做遷移工作。雖然不急（因為國產生態還沒建立起來），但早晚得做。而尚未實際部署的智算需求，就算能鉆空子買到英偉達的AI板卡，也不如去買國產貨。效能差一點、生態不完整，都已經不重要了。這兩者都與成本有關，現在則是模型訓練系統有和無的問題。

國內本就有龐大市場，美國添油式制裁，導致下游用戶使用國產芯片，從成本和便利考量，變成了必選項。以前車企尚未面臨華為曾經面臨的供應鏈“替代”壓力，現在也充分感受到了。其實一些車企早就開始做準備了，而不是等著制裁到自己頭上才行動。

除了特斯拉，其他外國品牌跟進智算中心非常罕見，原因并非對智駕大模型缺乏需求或者興趣，而是這種數字基礎設施，本身需要強大的電力支持。一兩家企業很容易解決，如果形成普遍需求，那就無法支撐。

比如中國的2025年實現300E算力，光是計算卡自己的功耗就達到1.37GWh（每小時137萬度電），等于全年增加120億度電的負荷，相當于英國年發電量的40%。這種超大規模的算力部署，光是電力支持，英國這樣的中等發達國家都玩不起。

未來的算力爭奪，必然在中美之間展開，沒有別的玩家。而中國車企將是這場巨大規模游戲的積極參與者和見證者，它們正在經歷AI芯片從美國供應全球到壁壘分明的歷史進程。【版權聲明】本文系《汽車人》原創稿件，未經授權不得轉載。
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你好！

沒芯片的話你應該發動不了發動機 最好別用在外面配的

我的回答你還滿意嗎~~

鑰匙啟動

你好！

徐州才十元錢。我剛配過一把

僅代表個人觀點，不喜勿噴，謝謝。