车企得了AI病：月砸上亿拼智驾算力

liukang20243个月前 (05-01)166.SU吃瓜1014

文丨李安琪

修改丨李勤

“下半年开端，抱负简直把渠道商手里的卡都买了。”一位知情人士说。

AI大模型创业催生的抢购算力潮，本年猛然搬迁到了轿车职业。以抱负、华为和小鹏轿车为首，向端到端智驾建议猛冲的公司，尤为急进。

和AI大模型技能趋同，端到端的智能驾驭技能，相同稀有十亿参数，也在向百亿级进发。算力便是这座数据熔炉的燃料。这也决议，端到端技能和算力资源拼抢，成了智能驾驭新的决胜规矩。

“李想（抱负轿车CEO）常常问我，算力资源够不行，不行再去买。”承受36氪专访时，抱负智能驾驭副总裁朗咸鹏曾表明。据36氪了解，现在抱负轿车现已囤够了万张算力卡，“一起还在物色数据中心的地址。”

7月，抱负的云端算力为2.4 EFLOPS ，到8月底，抱负算力现已陡增至5.39 EFLOPS。简直一个月时刻，抱负的云端算力添加了近3 EFLOPS。

相同，小鹏轿车宣告，到2025年，云端算力将从现在的2.51 EFLOPS添加到10 EFLOPS。

华为智驾也在两个月内迅速将云端练习算力规划从5EFLOPS扩张到7.5 EFLOPS。

这是什么概念？有智驾职业人士告知36氪，现在车企们运用的练习显卡主要是英伟达H100和A800。美国禁令后，市场上能流转的大多是A800。

据36氪轿车了解，一台A800服务器（含8张显卡）报价约为95万元。依照FP16精度核算，单张A800的算力为320TFLOPS，1 EFLOPS（等于1000000TFLOPS）大约可核算为3125张A800，即390个8卡模组。

按每8卡模组依照95万元价格核算，1 EFLOPS算力大约需求约3.7亿元。

也便是说，抱负轿车在曩昔1个多月，仅囤置算力芯片就消耗超10亿元，而小鹏想要完成下一年总算力方针，则需求消耗约37亿元。

尽管耗资巨甚，但不容车企松懈。智能驾驭技能现已在AI大浪潮下，产生新的范式革新：从传统计划的规矩驱动，变成了“端到端”计划的AI驱动、数据驱动。

想要量产端到端的智能驾驭产品，车企们需求先成为吞噬海量数据、巨大云端算力的猛兽。

特斯拉先成为“算力狂魔”。上一年9月，特斯拉AI练习芯片储藏不过万张左右，而在本年三季度财报会数字显现，现在特斯拉AI算力约等效为6.75万张英伟达H100芯片。一年时刻算力储藏翻超6倍。

图源：特斯拉官网

这是适当恐惧的数字。现在特斯拉总算力约为67.5 EFLOPS，比照之下，上一年全球算力总规划为910 EFLOPS。

但在海量数据喂食和超大算力练习下，特斯拉根据端到端的FSD v12版别，供应了比以往更丝滑、拟人的智驾才干。这也诱使轿车职业进入这场数据和算力游戏。

车企患上数据饥渴症

端到端下的智能驾驭技能，是数据和算力的合谋。

关于端到端智驾所需求的数据，特斯拉曾给出过一些判别规范：一个端到端自动驾驭练习至少需求100万个、散布多样、高质量的clips（视频片段）才干正常作业。到了1000万个case后，体系才干会变得难以置信。

有职业人士告知36氪，一般1个clip在15-30秒左右，没有肯定固定的时刻长度。

特斯拉有适当显着的数据优势。现在特斯拉现已在全球卖出700万辆车，即使有用的数据车辆为百万辆，假如单车每天奉献一个clip，那么特斯拉每天就有百万个clips能被拿来练习。

也有职业人士向36氪假定，假如在云端练习一个80 亿参数的模型，至少需求在这个模型“炼丹炉”中投入1万个小时练习数据，而且每两周更新要更新一遍数据。

越早树立数据驱动的智驾闭环，车企的技能与产品壁垒就越厚，也越有机会将后来者拒之门外。

抱负表明，最晚下一年年头，会推出大约经过超越1000万clips练习出来的端到端+VLM。前段时刻小鹏智驾负责人李力耘也在揭露表明，小鹏端到端模型的练习数据量已到达2000万clips。

但高质量数据并不简单寻得。马斯克曾表明，有用的用户干涉行为（高价值的练习数据）捕捉正变得越来越难。“每行进 10000 英里，只要 1 英里对练习 FSD 神经网络有用。”

抱负也表明，现在超80万辆车主，但真实能供应高质量数据的用户只要3%。

多位智驾职业人士告知36氪，现在车企和智驾公司获取数据主要有2种方法。

一是从量产车上发掘。比方针对车企卖出的几十万台车，工程师会写下专门规矩，假如用户的驾驭行为契合条件，特定数据（经过脱敏处理）会被上传。车企用户也能够自动上传一些特别事例。

而智驾供货商，或许在量产车数据回传上没有优势，但内部往往会组成一支能优质驾驭的车队，专门道跑收集数据。

数据回传自身是一笔不小的本钱。据36氪轿车了解，一家头部智驾供货商公司，每年回传数据的流量费以亿元为单位。假如是新造车公司，这项费用开销会更高。

二是在存量数据中发掘数据。在前期智驾还不老练的阶段，车企和智驾公司往往堆集许多数据，许多都是无效数据，工程师只能经过一些算法规矩来挖取。

高质量数据作为养料，会决议智驾体系迭代的质量。这继续检测着车企的智驾自动化闭环才干：从数据收集、数据清洗、标示、练习、仿真验证、发版、解bug，再阅历新一轮闭环。

而这背面每一步的数据流转，都在吞噬算力资源。车企和智能驾驭技能公司们，好像难有退路。

智驾要卖钱，“端到端”虽难必做

端到端智能驾驭带来的收益正在触手可见。

在2023年末推出根据端到端的FSD后，马斯克曾发邮件催促一线出售让更多用户体会智驾的拟人才干，原因是FSD的体会变得更好了。

本年以来，特斯拉乃至采用了全员免费限时运用（北美区域）、订阅费从199美元/月下降至99美元/月，买断费用从1.2万美元下降至4500美元等方法，来提高FSD的浸透率。特斯拉还表明FSD将于下一年一季度在我国落地。这将有另一番商业幻想空间。

换句话说，“端到端”让智驾比过往任何时刻都挨近商业化。

在国内，“端到端”也在加快智驾商业化进程。

华为最早尝到智驾商业化甜头。上一年末，华为与赛力斯协作的问界新M7，上市两月余斩获10万个订单，智驾版用户超60%。

除了推出智驾版车型，华为还经过智驾软件包的方法进一步收费。而现在职业大多数车企智驾软件都是免费开放给用户。

跟特斯拉降价促销不同，华为智驾软件费用正在逐渐上涨。有鸿蒙出售人士告知36氪轿车，华为智驾ADS 1.0阶段买入价格是3000元，ADS2.0阶段买入是6000元，ADS3.0是1万元。“后续价格还会涨。”

而ADS 1.0到2.0到3.0版别，正是华为从传统多模块智驾逐渐转向了端到端智驾后，带来的技能和产品体会提高。

另一个尝到智驾技能盈利的选手是抱负。在增程+家庭车产品力满足感动用户的前提下，抱负从本年开端猛追补足智驾短板，其端到端智驾版别现已全量推送给一切车型MAX版别，智驾口碑上升。

本年二季度财报电话会议上，抱负轿车称其30万以上的车型AD Max（即智驾版别车型）订单占比挨近70%。而AD Max版车型比AD Pro版车型贵2万元。用户为更贵的车型买单，实际上也是在为智驾买单。

美国作家菲利普·迪克曾在小说《仿生人会梦见电子羊吗?》中描绘，仿生人具有爱情、会做梦，并希望具有一只活宠物。

端到端加持下，智驾体系或许现已开端“梦”到电子羊。但电子梦境的保持，需求许多资源灌注，车企与智驾公司也由此患上了数据、算力饥渴症。

算力游戏，买卡建机房

除了卖车获取更多数据养料，车企智驾团队还在准备芯片算力资源。

特斯拉三季度财报电话会数据显现，现在特斯拉AI算力约等效为6.75万张英伟达H100芯片，总算力约为67.5 EFLOPS。

特斯拉称，到10月底，特斯拉还将添加2.1万张H100，可大致推测出，特斯拉到时总算力将达88.5 EFLOPS。

除了张狂购入英伟达显卡之外，特斯拉自研的芯片也在路上。马斯克此前在X上发帖称，其超级核算机Dojo 1到年末，将会有约8000台H100 GPU供应等效的练习才干。特斯拉此前希望是，Dojo进入投产后，其算力集群总规划能到达100 EFLOPS。

望不见顶的算力储藏，让国内车企玩家不敢简单掉队。

不过芯片限售后，英伟达的高端AI芯片H100难以在国内流转，国内企业更简单买到的，是英伟达针对我国市场推出的特供版芯片A800等，性能与价格都不如H100。

现在，华为智驾是国内算力储藏最高的玩家，达7.5 EFLOPS。有华为人士告知36氪，内部不只运用英伟达的练习芯片，一起还在运用华为自研的晟腾芯片，两者混合运用。晟腾东西链尽管不算特别好用，但由于自研的原因，供应足够，华为能在云端算力上开展很快。

抱负轿车则以5.39 EFLOPS 位居华为之后。而这背面，是万张左右的英伟达显卡储藏。

有职业人士给36氪算了一笔账：以A800芯片为例，依照深度学习练习一般适用的FP16精度来核算，单张A800算力为320 TFLOPS，那么5.39 EFLOPS算力完成，需求超1.68万张A800。（抱负不完满是A800，此处仅大致核算，1EFLOPS=1000PFLOPS=1000000TFLOPS）

有职业人士告知36氪，本年AI大模型公司算力抢购热潮消退后，云端练习显卡相对好买。上一年A800的8卡模组价格轻松卖超百万元，现在回落到95万元左右。即使如此，国内车企玩家想要囤积算力，依然是一笔巨额投入。

抱负的方针是年末到达8EFLOPS。据36氪了解，抱负此前现已与云厂商火山引擎联合树立数据中心，但现在还在准备新的数据中心选址。

小鹏智驾中心算力则是2.51 EFLOPS，同理可换算为超7800张A800，小鹏的方针是2025年算力将达10 EFLOPS 以上。蔚来现在的云端算力是1.4 EFLOPS，可换算为超4300张A800。

能够比照的是，据工信部信息，到2024年6月，国内算力规划达246 EFLOPS（根据FP32核算）。假如换算成FP16，即492EFLOPS。而华为、蔚小理4家企业云端算力总和，就占全国算力规划约3.5%。

但端到端不只是巨子的游戏，中小玩家也在挤进围场。智驾供货商往往联合车企快速攻入战场，比方呈现了智己与Momenta、长城与元戎启行等组合。

据36氪轿车了解，一些头部智驾供货商的练习芯片也达千张等级。如Momenta、地平线等上一年就跟火山引擎达到协作，订单在亿元等级。

曩昔两年，全球都堕入了AI大模型张狂状况。国内AI大模型公司的创业进场门票高达5000万美元，现在估值最高的大模型公司“月之暗面”身价现已去到236亿元。

现在国内头部AI大模型公司正朝着万亿参数量模型开展，这背面也需求巨大的算力池支撑。阶跃星斗，Kimi等大模型公司，都在经过与云厂商协作来建立万卡集群练习。

现在相同的局势在轿车职业演出。车企们不甘心只卖车，而是朝着AI科技公司的方向进发。车企们天然具有海量数据资源，在大模型大算力的加持下，目光现已投向了更广的无人车、具身智能等方向。

他们需求在菲薄的赢利水平下，投入巨资，竞逐越来越高的算力数字。这能耐久吗？轿车职业正堕入价格激战，假如把AI作为决胜筹码，这场“经费在焚烧”的算力游戏才刚刚开端。

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