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汽车芯片的“自研陷阱”_ZAKERhjmorning@hjmorning.cim新闻

这个年轻男人名叫

特斯拉的作业不好抄2015 年 7 月，硅谷知名黑客 Geohot 和马斯克在弗里蒙特工厂秘密会面，前者狠狠拉踩了当时特斯拉的自动驾驶芯片供应商 Mobileye，称其 " 落后于时代 "，并表示自己可以打造出便宜又可靠的智能驾驶系统。Geohot 因第一个破解 iPhone 一炮打响，后来还因为破解 PS3 吃过索尼的官司。面对这种顶级人才，马斯克也不含糊，直接抛出百万美元合同，但 Geohot 十动然拒。不仅人没招到，两人的对话也被彭 * 博社曝光 [ 1 ] ，让 Mobileye 大为光火。次年初的一场财报电话会上，摩根士丹利分析师犀利发问：特斯拉是否在考虑自行设计芯片？一向人狠话多的马斯克沉默许久，给出了一句 " 不予置评 " 的含糊回答。当时，特斯拉与 Mobileye 的分手已成定局，但接替 Mobileye 的英伟达，最终也只收获了一段塑料友谊。2019 年 4 月，伴随特斯拉硬件平台 HW3.0 发布，其自研的 FSD 芯片终于揭开了神秘面纱。两颗采用 14nm 工艺、集成了 60 亿晶体管的 FSD 芯片，让特斯拉实现了芯片的 " 独立自主 "，此时离他们第一次购买 Mobileye 的产品，只过去了短短 5 年。有了特斯拉的模范带头作用，国内外的车企纷纷撸起袖子，将芯片自研提上日程。除了蔚小理为代表的新势力军团，比亚迪研究智驾芯片的消息频繁见诸报端，丰田和现代看似和半导体八竿子打不着，也不约而同加入自主可控群聊。以 2025 年为分界线，车企造芯的酝酿与蛰伏阶段行近尾声，接下来几年，很可能是大量成果密集的落地与验证期。机会面前埋伏着陷阱，陷阱也常常伪装成机会。车企自研芯片，是奥德修斯式的苦尽甘来，还是掉入一个乔装打扮的陷阱？分手的决心特斯拉与 Mobileye 和英伟达的两次分手，完美解释了车企自研芯片的重要性。特斯拉早期的自动驾驶方案 Autopilot 高度依赖 Mobileye 提供的芯片和算法，但 Mobileye 交付给客户的是一个 " 黑盒 "，里面的算法无法更改。马斯克虽然不喜欢，但当时 Mobileye 市场份额接近垄断，奔驰宝马都在用，你爱买不买。为了提升辅助驾驶性能，特斯拉尝试在内部开发视觉算法 Tesla Vision。Mobileye 得知后试图阻止，甚至用断供和涨价威胁。结果是极限施压玩脱，特斯拉移情英伟达。英伟达的方案是只提供芯片，由车企自行研发算法。面对特斯拉这个大客户，英伟达不仅给了很大折扣，黄仁勋也没少晒自己的特斯拉座驾，但双方的合作不满三年，就被特斯拉的自研方案取代。抛开地缘政治等宏观因素，单纯从技术层面考虑，" 自主可控 " 的优势可以总结为两点：一是通过软件构建差异化优势。自动驾驶是一项硬件趋同，差异化更多依赖软件能力的技术，因此车企有足够的理由自行研发自动驾驶算法，这也是 Mobileye 在近几年不断被车企抛弃的原因之一。二是专用芯片的效率更高。英伟达在汽车领域异军突起，要归功于在 GPU 市场练就的算力大法。但通用芯片普遍有个问题：效率不高。按照李想的说法，特斯拉的两颗 FSD 芯片方案，纸面算力远远不如两颗英伟达 OrinX，但两者的 " 有效算力 " 基本一样。原因在于 FSD 芯片自产自用，可以和自家的纯视觉算法更有效耦合。但英伟达不是只做特斯拉的生意，芯片设计上必然会为了通用性牺牲。时至今日，特斯拉的 FSD 芯片只迭代过一次制程，芯片设计还是原汁原味，但对应的算法已经更新了无数次。更深层的原因在于，如果辅助驾驶乃至自动驾驶逐渐普及，那么 " 芯片 + 算法 " 构成的系统，就类似于 "CPU+ 操作系统 " 之于 PC，成为决定产品差异性的关键因素。对车企来说，不能将核心软硬件握在手里，等于把 " 产品定义权 " 和与之对应的附加值拱手让人。2007 年 iPhone 发布会上，乔布斯引用了 Alan Kay 的一句话：真正在意软件的人，应该自己造硬件。按照乔布斯的规划，硬件是苹果产品的大脑和肌肉，软件则是灵魂。继任者库克遵循这一规划，一步步打造了一个望而生畏的芯片产品线。早期的辅助驾驶有点像笔记本电脑上的摄像头，主打一个 " 又不是不能用 "，因此 Mobileye 这类成熟方案，更有利于快速推向市场。但当辅助驾驶能力开始深度影响购车决策，车企便有足够的动力构建自身的产品差异性。有苹果教科书级别的造芯史摆在手边，有特斯拉大干五年实现自主可控的参考教材，车企难免会产生 " 我行我上 " 的冲动。脆弱的根基2022 年 9 月，通用汽车旗下自动驾驶公司 Cruise 公开了一款代号 "Horta" 自动驾驶芯片。按照 Cruise 的设想，这款芯片会在 2025 年装进无人车 Origin 里。看着团队多年研发投入修得正果，Cruise 硬件负责人 Carl Jenkins 向媒体哭诉 [ 3 ] ，由于采购规模太小，根本没有议价权，只能花大价钱从 " 一家知名供应商（英伟达）" 那里采购 GPU：" 我们的车型数量很少，没有和芯片商谈判的权利。因此，我们必须掌握自己的命运。"事实证明，掌握 Cruise 命运的不是自研芯片，而是大股东通用。去年底，通用宣布放弃 Robotaxi 的研发，停止向 Cruise 注资，芯片和无人车成为镜花水月。芯片设计是一场挑战物理学的浪漫冒险，但也是一沓能把公司干倒闭的账本。根据 IBS 测算，设计一颗 7nm 芯片的平均成本大约 2.17 亿美元，一颗 5nm 芯片要花费 4.16 亿美元。流片一次算作 5000 万美元，那么车企试错成本高达 4.6 亿美元。由于芯片从 0 到 1 的环节不产生任何收入甚至现金流，因此对大部分企业来说，相比技术难题，手里的现金储备能不能扛过漫长的研发与验证周期，才是关键问题。流片成功就像电影过审，拿完龙标还得看票房成绩。芯片研发的目的不是在汇报验收后束之高阁，因此，芯片需要足够大的终端产品销量摊薄成本，才有可能实现正向回报。初代 iPhone 研发时，乔布斯曾劝说英特尔为苹果开发手机芯片，结果价格没谈拢。CEO 欧德宁事后痛彻的悔恨，完美诠释了这条行业铁律 [ 5 ] ：谁能想到 iPhone 的销量会是预计的 100 倍？当年 OPPO 的芯片团队哲库面临的问题就在于，将芯片研发成本按照手机销量分摊，会导致产品成本反而高于外部采购，必须涨价才能维持原本的产品利润率，很可能导致市场竞争力被削弱。芯片公司富可敌国的原因不是因为芯片卖的贵，恰恰是因为芯片卖的便宜。任何试图自研的企业恐怕都要扪心自问：自己有没有足够的出货量。特斯拉第一代 FSD 芯片历时 18 个月设计完成，从立项到量产装车用了三年时间，当时，特斯拉已经是全球销量第一的新能源车企（36.78 万辆）。除了当前百万规模的销量，特斯拉还有采用自研方案的数据中心来分摊成本，这是大多数跃跃欲试上马自研的车企所不具备的。按照地平线 CEO 余凯的说法，" 赚钱的速度比造车还慢 " [ 4 ] 。按照行业估算，台积电 5nm 代工价格是每片晶圆 1.6 万美元，接单至少 2.5 万片，一次性代工费用大约 4 亿美元。若一年卖出 20 万颗芯片，分摊到每颗芯片的研发与制造成本就超过 4000 美元，若一年卖 100 万颗芯片，单颗芯片分摊的成本在 800 美元左右。即便这样，也远远超过英伟达的 OrinX。自动驾驶芯片的生命周期长达 3-5 年，车企不仅要证明其投入产出比符合商业逻辑，更要不断加码投资，确保下一代芯片产品的竞争力。因此，即便强如苹果和特斯拉，在卷起袖子自研之前，也都要积累足够多的产品出货量。当越来越多身陷价格战的车企试水造芯，段永平那句 " 改正错误越早越好，不管多大的代价都是最小的代价 "，含金量恐怕还将继续提高。巨人的肩膀车企造芯的决心轰轰烈烈，但时至今日，能够实现自动驾驶芯片研发量产，并大规模装车的车企，只有特斯拉一个。如果按马斯克的说法，特斯拉是一家 " 人工智能公司 "，那么这个数字就是零。芯片越往上设计，就越离计算机、半导体、数学这几门科学越近，人才的重要性就越来越高。2019 年，苹果把一家名为 Nuvia 的芯片公司告上了法院，公司创始人是在苹果工作了近十年的芯片架构师 Gerard Williams，参与了从 A7 到 A13 处理器的开发，以及 M1 芯片的设计。至于诉讼理由，是科技公司打官司常见的 " 窃取商业秘密 "。在苹果的同行看来，起诉书毫无疑问是在暗示 Nuvia 顶尖的芯片设计能力。官司还没打完，Nuvia 的人才、技术和专利被手速最快的高通以 14 亿美元打包带走。而根据研究机构 Semianalysis 的说法，自从 Williams 离职，A 系列芯片就显示出性能提升不足，有限的进步全靠台积电的刀法。在计算机和半导体的发源地硅谷，天才芯片架构师比全世界任何地方都要多，但终究没有富余到 " 你不干有的是人干 " 的程度。因此，财力雄厚的汽车公司在抛出橄榄枝之前，恐怕也得问自己一个问题：为什么他们要放弃顶级半导体公司的工作机会，去汽车公司做芯片？马斯克本人虽然画大饼成瘾，但在招聘市场上的确可以转化为实实在在的影响力。按照 BusinessInsider 的说法，特斯拉员工的基本薪资普遍低于高科技公司和汽车业同行，相比股票激励，一些人选择加入特斯拉，恰恰是因为马斯克有足够的号召力。自动驾驶公司元戎启行 CEO 周光曾在一次采访中直白的说 [ 7 ] ：马斯克的优势在于有资源，有号召力。除了 Elon，谁还能把 Kapathy 叫过去？像我，让我汇报给一个傻子，我才不愿意。周光口中的 Andrej Karpathy 出生在斯洛伐克，15 岁随父母移民加拿大，在斯坦福的导师是李飞飞，毕业后参与创办 OpenAI，2017 年被马斯克厚着脸皮挖到了特斯拉，直接向自己汇报。前特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy顶尖人才寻找的并不是一份工作，而是一个值得托付伟大事业的地方。那么，星舰助推器被机械臂稳稳夹住的瞬间，正在地球与火星之间的轨道上漂流的 Roadster，以及跑车里那块印着 "Made on Earth by humans" 的电路板，就是完美的招聘广告。在宇宙漂流的特斯拉 Roadster，一块电路板上写着 "Made on Earth by humans"特斯拉 FSD 芯片的灵魂人物是芯片大神 Jim Keller，其成名作包括 AMD Athlon、苹果 A4、AMD Zen 架构等等。除了擅长设计芯片，Jim Keller 也擅长跳槽，在 DEC、苹果、AMD、英特尔都短暂任职。接班 Jim Keller 的是他在苹果的老同事 Peter Bannon，曾主导苹果 A4 到 A5 处理器的开发，现在还兼任特斯拉 Dojo 项目负责人。马斯克虽然嘲讽苹果只会招被特斯拉开除的人，但自己挖起苹果的墙角一点不含糊。特斯拉自动驾驶工程副总裁 Peter Bannon ( 左 ) 坊间传言，马斯克成立 xAI 的一大原因在于，手下大员接二连三跳槽去 OpenAI 和 DeepMind，面对想离职去搞大模型的人，马斯克会采取两步走策略：先说服对方留在特斯拉，不答应就再发一份 xAI 的 offer [ 8 ] 。大部分汽车公司的难题在于，它们既没有半导体产业的辉煌履历，也没有能与顶级芯片公司媲美的资源，更不擅长管理与激励那些看似离经叛道的天才。Jim Keller 在 FSD 芯片设计完成后激流勇退，马不停蹄的跳槽到英特尔。他在离开时说：My lifelong passion has been developing the world ’ s best silicon products（我毕生的热情所在，是开发世界上最好的芯片）。跟这种人谈 " 比待遇越比心胸越窄，讲奉献越讲境界越高 "，是没有任何意义的。尾声2005 年，安卓系统的缔造者 Andy Rubin 为首的 8 人团队飞赴韩国首尔，与三星洽谈投资合作。当时安卓系统尚在 Demo 阶段，但三星手机业务一把手李基泰高度重视，嘱咐团队务必落地。然而，三星还是把这个移动互联网时代最大的战利品拱手让给了谷歌。当时，三星手机团队以高规格接待了 Andy Rubin 一行，但听说安卓团队只有 8 个人时，三星高管的反应是 " 笑了 "，礼貌的询问 " 你们是不是在做梦 "，并表示 " 我们有 300 个人在做操作系统 "。后来 Andy Rubin 参与了一次谷歌组织的内部演示，谷歌的回应是 [ 9 ] ：不好意思打断一下，我们想把你们买下来。安卓在移动互联网时代大放异彩，有谷歌慧眼识珠，恐怕也得感谢三星不买之恩。所谓隔行如隔山，当电动车越来越像消费电子产品，老牌燃油车企相继在 Corner Case 面前阴沟翻船，产业链的附加值开始结构性的迁移。汽车生产线可以拔地而起，产值、规模、市占率这些参数可以轻而易举的统计，但芯片和它背后的计算机科学很难用论文和专利这类指标衡量，它更关乎对科学的尊重，和对天才与汗水合理的定价。黄仁勋说自己从来不关注市场份额，这有一定道理。因为所有高科技公司最重要的竞争力，是对顶尖人才的吸引力。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。