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智驾已成巨人的游戏

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@有个梨 GPT:去年三季度,三星半导体宣布拿到特斯拉 165 亿美元订单,主要是为特斯拉生产车载智驾芯片 AI5 和 AI6。在模型训练上,特斯拉曾经使用自研芯片 Dojo,但 2025 年该团队已经解散,训练任务短期转移到到英伟达 H200 集群上,长期会使用 AI5/AI6 集群,这两颗芯片都是推训一体的。

AI5 的算力规格是 2000-2500TOPS,同时使用台积电和三星的 3nm 工艺。使用台积电工艺的 AI5 使用台积电的 cowos 合封 HBM 内存,使用三星工艺的 AI5 使用三星的 i-cube/x-cube 合封 HBM 内存。

AI4 是目前装车的主力芯片,标称的单芯算力 300-360TOps,双芯 720TOps,但实际使用远远达不到这么多,简单工况下很多评测方估计只有 100-150TOps,复杂工况下实际能达到的最高算力最多 500TOps。

这里就出现三个 Game Changer。

第一,AI4 到 AI5 本身的标称算力大跃进。AI4 是 360Tops,AI5 是 2000-2500Tops。

第二,目前装车的芯片是主板上 GDDR6 内存,几百 GB/s 带宽,而 AI5 是 HBM,目标 5TB/s 以上,就算达不到也不会差很远。

第三,AI4 是三星 7nm 工艺。AI5 是 3nm 工艺,能效显著提升。

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国内的情况。自研芯片的佼佼者有理想的马赫,小鹏的图灵,蔚来的神玑等。单从 Tops 的数字标称上看都很猛,双芯有超过特斯拉 AI5 单芯的。但是

1 都是 7nm/5nm 芯片
2 公开资料要么明确写了内存是板载 DDR,要么未注明是否 HBM;在眼下这个半导体供应链状态下,能抢到 HBM 产能的可能性较低;如果实际使用 HBM 但是未宣称,也不太符合国内目前车企竞争的市场推广习惯。

小米的智驾芯片公开资料显示就是英伟达的 Orin 和高通方案。纸面算力都勉强和 AI4 算一代吧,没有优势。小米应该自研 3nm 芯片而且使用 HBM 内存,他也有这个实力,但目前好像没有公开消息。也许内部已经开干也未可知。

华为的昇腾系列,7nm 一代算力和带宽勉强可以和 AI4 这一代拼一拼,但是中芯国际的 3nm 不能如期完成且良率有保障的话,到 AI5 装车出发的时候,会面临巨大的竞争压力。

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以上比较的还只是车载的推理部分,并未考虑云端训练。特斯拉的训练中心是自建的,在国内也有使用国内数据训练的基地。而训练的规模对于智驾系统的实际表现至关重要,这也是摆在国产车企面前的巨大困难和成本压力。

到目前为止没有公开资料表明特斯拉使用过马斯克在孟菲斯的大杀器,55 万张 N 卡的 xAI 的训练中心。不过这是马斯克能用的上的,如果一定需要的话。

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最多到 2028 年,这一代实际出力超过 1000Tops,HBM 的 TB/s 级带宽,新工艺高能效,和超大规模超高成本的云端模型训练之争,会让很多今天还在风光的车企出局。

巨人的游戏。
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