來源 |?金角財經?作者 | 夢清

日前，英偉達在年度發布會上扔出了一枚“核彈”，推出了一顆算力達到2000TOPS的芯片——雷神Drive Thor。

2000TOPS的算力是什么概念？

這么說吧，一顆Thor的算力相當于14顆特斯拉FSD芯片；是當前最熱門的自動駕駛芯片Orin（254）的8倍。

順便說一下，Orin也是出自于英偉達之手。

而英偉達的老對手英特爾，預計到2023年才推出一款算力達到128TOPS的EyeQ6芯片；而高通驍龍Ride芯片的算力才只有60TOPS。

高通和英特爾恐這幾天恐怕是寢食難安。

就在英偉達召開發布會后不久，國內電動汽車品牌極氪就宣布將首發搭載Thor芯片。這可真是出人意料，要知道極氪此前車型搭載的可都是英特爾的芯片。

山雨欲來風滿樓，電動汽車對高算力芯片的爭奪戰，已經拉開帷幕。

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還有誰？

Thor性能的炸裂不光是算力上的空前絕后，英偉達幾乎將所有的當家技術都往上面招呼。

Thor作為一款超級SoC芯片，CPU部分來自于英偉達的Grace；GPU有Hopper及Ada的技術。前段時間，拜登急吼吼地要禁止英偉達出口的H100GPU，搭載的就是Hopper架構。

在工藝上，Thor集成了770億晶體管，比英偉達最新發布的RTX4090顯卡還要多10億。

或許，大家要問了：芯片在汽車駕駛過程中到底起著什么樣的作用？為什么英偉達不要命地往上面砸高端技術？

一輛汽車要實現自動駕駛，大致可以分為3步：收集環境數據、做出決策、實現控制。

其中最關鍵的一步就是自主做出決策，這需要依靠計算平臺，也叫做自動駕駛域控制器，自動駕駛芯片就應用在這個領域，它決定了自動駕駛計算平臺的計算能力以及處理問題能力的高低。

對于電動汽車來說，若是要實現L1、L2這種等級的自動駕駛，需要處理的數據并不多，對芯片算力的要求也不高，單顆算力不到10TOPS的芯片也能滿足要求——這塊市場主要被英特爾收購的Mobileye吃下。

但想要實現L4及以上級別的自動駕駛，需要處理的數據量立馬呈現指數級增加——別的不說，在高速路段與在城市路段實現自動駕駛，需要收集處理的數據量，完全不可同日而語。

有報告顯示，實現L4級別的自動駕駛需要的算力達到1000TOPS，而L5則達到了恐怖的4000TOPS。這要放在以前，要達到L5算力，理論上至少要裝16個Orni。

但如今有了Thor，對付L4是綽綽有余，理論上搞定L5也就2個Thor，而且現在全車800萬像素的攝像頭都可以直接懟到1200萬、2500萬，幀率也可以從30幀進化到60幀。

雖然英偉達進入自動駕駛芯片的時間不算早，到2015年才推出第一顆自動駕駛芯片，但英偉達在自動駕駛芯片領域的迭代速度非常快，大有舍我其誰的架勢。

2018年英偉達推出的Xavier芯片，算力達到了30TOPS，吃掉了一點點高端電動汽車市場的份額；

2020年英偉達推出了算力達到256TOPS的Ornio芯片，該芯片于今年3月開始量產，蔚來、理想、小鵬等在2022年上市的旗艦高端車型，搭載的芯片都是這款芯片。

在這個算力水平上，國內搞自研的自動駕駛芯片廠商，尚且還有一戰之力。比如黑芝麻去年發布的A100Pro，算力達到了196TOPS；地平線也在去年推出的征程5芯片，算力也達到了128TOPS，并在規劃算力達到400TOPS征程6。

但在英偉達推出Thor之后，直接將算力從256TOPS提升到了2000TOPS，連此前英偉達預計將在2024年上市的，算力達1000TOPS的Altan也被Thor干沒了，也把所有的芯片廠商都直接干沉默了。

這還怎么打？放眼全球，英偉達此時恐怕只有一句話說：還有誰？！

讓別人無路可走

英偉達創始人黃仁勛的志向可不小，不僅要在自動駕駛芯片領域稱王，還想要一統整個汽車芯片。

黃仁勛在日前的發布會上宣布，Thor是英偉達第一代專門為「統領全車」設計的Superchip超級芯片。

這句話翻譯過來就是，Thor不僅能做自動駕駛芯片，還能做智能座艙的SOC，同時執掌駕駛員監測、電子后視鏡、主被動安全功能等，而在傳統汽車上，這些功能都需要單獨的控制器。

另外，Thor還可以同時運行QNX、Android、Linux 等主流車載系統。

黃仁勛這一招，直接掐斷其他搞汽車細分領域芯片廠商的活路——英偉達是想用一顆芯片統治汽車上的一切。

汽車廠商可以通過各種方式來定制Thor超級芯片，既可以將該芯片的算力全部用于自動駕駛，也可以將其分配到客艙內的AI或娛樂應用中，以及駕駛輔助系統里。

對此，高通應該感受到了最冷的寒氣。

此前正是高通挑起戰事，2020年高通推出了能夠覆蓋10-700TOPS，支持L1-L5等級的Snapdragon Ride自動駕駛平臺，希望從智能座艙的王者，跨界成為自動駕駛的王者。

而此番英偉達推出Thor，直接以炸裂的算力支持，直插高通在智能座艙領域的腹地。

而且在自動駕駛領域，英偉達也不僅僅只是芯片供應商，還開發出了一整套完整的工具鏈NVIDIA DRIVE，來幫助車企在算法和軟件層面建立完整的自動駕駛技術。

比如在算法層面，英偉達能夠提供CNN、RNN等相對成熟的算法，以及現在熱門的Transformer、GAN、RL等算法。

此外，英偉達還能提供DRIVE Hyperion Developer Kit自動駕駛開發套件，包括可以作為裝車硬件參考的Drive AGX，提供數據處理訓練的DGX系列，以及提供虛擬仿真硬件的Constellation。這是一套完整的智能汽車參考架構，可以加速生產過程中的開發、測試和驗證。

英偉達自動駕駛技術營銷總監Tim曾表示，NVIDIA DRIVE的終極目標是提供計算平臺、訓練工具，用戶決定上市時間。

這意味著，英偉達已經在事實上成為了目前幾乎唯一的「自動駕駛一站式解決方案供應商」。

不造電動汽車的英偉達，卻掌握著通向智能駕駛的金鑰匙，這讓一眾車企是既愛又怕。

買芯還是造芯？

英偉達的超級芯片發布沒不久，極氪就宣布將首發搭載Drive Thor芯片，將于2025年量產。

同時宣布將搭載Thor芯片的還有小鵬汽車，以及自動駕駛公司輕舟智航。

雖然不清楚極氪是怎么搶到首發名額，但是想必為此付出的代價一定不小。

通用汽車自動駕駛部門Cruise的硬件負責人曾表示，之前花了很多錢從某知名供應商（暗喻英偉達）處購買了GPU，由于所需的產品不多而沒有任何議價權，最終還是決定自研芯片。

現在英偉達搞出Thor這么變態的芯片，全球還只此一家，怕只怕接下來車企們爭先恐后的采購，只會更加抬高Thor的身家，以及英偉達的話語權。

過去根據摩爾定律，在相同的成本下芯片性能翻倍，或者在相同的性能下芯片成本減半。但是黃仁勛認為摩爾定律已死，芯片的成本隨著時間的推移而下降的想法，已經過時了。

在美劇《投行風云2》中的有一句經典臺詞：

“你知道淘金熱的年代，淘金者其實都破產了嗎？”

“我感興趣的是淘金工具，賣那些的人才是真正賺錢的。”

不過電動汽車廠商也不是完全無動于衷。出于種種考慮，從特斯拉開始，眾多電動汽車廠商都在自研自動駕駛芯片，國內車企包括蔚來、小鵬、理想、廣汽埃安，比亞迪等，但到目前為止國內真正實現自研芯片量產裝車的只有廣汽埃安，不過廣汽埃安搞出的芯片算力只有4.2TOPS，只能用在L2級別的自動駕駛技術上。

如今隨著Thor芯片的推出，新能源汽車廠商恐怕也要重新考量，到底是埋頭苦干自研芯片，還是加入搶奪英偉達芯片及解決方案的大軍。前者可能陷入難以望其項背的尷尬，后者則要面對把命交給別人的風險。

而在美國芯片法案出臺之后，對于國內定位高端智能電動汽車的車企來說，英偉達的芯片大概率還是要搶的，但是自研芯片的進度也不能停，只是路漫漫其修遠兮，其修遠兮啊。

參考文章：

1. 電動星球《英偉達發布全球最強自動駕駛芯片，極氪居然是首發？！》

2. ?36氪《2000TPOS算力承包車內一切，英偉達最強汽車大腦：為中央設計而生》

3. ?半導體行業觀察《國產Orin芯片戰，進入新階段》

4. ?智駕最前沿《一文聊聊自動駕駛的三大核心要素》

5. ?自動駕駛芯片戰役《英特爾、英偉達、高通之戰早已埋下伏筆》

6. ?芯智駕《華為/地平線等5大廠角逐自動駕駛芯片賽道，誰將領航？》