在汽车智能化时代，一场围绕算力的“战争”已然打响，智算新基建成为车企竞争的关键高地，其核心逻辑与竞争态势可从以下维度展开分析：
一、算力成为智能化核心驱动力：从“马力”到“算力”的范式转移
-
技术迭代的需求
自动驾驶级别每提升一级，算力需求呈指数级增长。例如，L2级需50-100TOPS算力，而L4级则需1000+TOPS。特斯拉FSD的“端到端”技术通过海量视频数据训练神经网络，要求超算中心每日处理1600亿帧数据，直接推动其自建Dojo超算平台（规划算力达25 EFLOPS，相当于全球Top500超算总和的3倍）。
国内车企亦加速布局：小鹏“扶摇”智算中心算力达600PFLOPS，理想计划年底突破8EFLOPS，比亚迪通过垂直整合实现算力普惠，将高阶智驾下探至9万元级车型。
-
数据闭环的闭环效应
算力支撑“数据采集-标注-训练-仿真”全流程。蔚来神玑NX9031芯片（2000TOPS）与三中心架构（合肥训练、苏州测试、成都灾备）形成数据闭环，使模型训练效率提升170倍；理想聚焦家庭场景，标注“儿童安全”相关场景数据，窄路会车成功率达98.3%，远超行业平均。
-
用户体验的差异化竞争
算力直接决定功能落地速度。比亚迪通过规模效应将高速NOA成本降低42%，实现15万元以下车型全覆盖；华为ADS 3.0与小米“人车家生态”通过算力迁移手机用户习惯，构建生态壁垒。消费者对智驾的关注度同比提升62%，20万元以上车型自主品牌份额达40%，算力成为“生存资格证”。
二、算力战争的竞争格局：从单点突破到生态博弈
- 特斯拉的“闭环霸权”
特斯拉以“自研芯片+超算中心+数据工厂”构建闭环：
- 硬件：Dojo超算采用自研D1芯片，分布式架构实现9PFLOPS/“训练瓦”；
- 数据：全球车队每日采集1600亿帧视频，通过“世界模型”生成罕见场景数据；
- 商业：Robotaxi轻资产模式依赖算力优化，单车日均净收益42美元，2026年Q2有望贡献财报。
然而，Dojo2芯片量产良率仅七成，未能满足HW4.0数据处理需求，特斯拉被迫转向“软件自研+硬件合作”模式，由英伟达、AMD提供算力，三星负责芯片制造。
- 国内车企的“生态突围”
- 比亚迪：通过垂直整合实现算力普惠，将高阶智驾下探至9万元级车型，开创“全民智驾”时代；
- 华为：以“全栈自研+开放合作”构建护城河，ADS系统搭载量突破50万套，通过“智选车”模式绑定问界、享界等品牌；
- 蔚小理：蔚来采用“芯片+算法+数据”全栈自研，小鹏通过“扶摇”智算中心与阿里云合作，理想聚焦场景化精准投入，形成差异化优势。
- 算力供应商的“权力游戏”
- 英伟达：H100/H200 GPU成为特斯拉Cortex超算核心，单块H100价格超10万元，5万块部署成本达50亿美元；
- 宁畅：为车企提供“数据采集-模型训练-仿真”全生命周期管理，赋能自动驾驶研发；
- 商汤科技：AIDC超算中心算力达3740PFLOPs，2025年算力租赁收入预计不低于50亿港元。
三、算力战争的代价与挑战：技术、成本与伦理的三重博弈
- 技术瓶颈：从“算力堆砌”到“效能革命”
- 芯片制程：特斯拉D1芯片采用7纳米工艺，而国内车企多依赖14纳米及以上制程，性能损失30%；
- 算力利用率：消费级显卡（如4090）因内存小、不支持NVLink互联，在大模型训练中故障率上升，隐性成本增加；
- 数据质量：特斯拉通过“世界模型”生成罕见场景数据，而国内车企仍依赖真实路测，数据采集成本高达1200元/公里。
- 成本压力：从“重资产投入”到“轻量化协作”
- 自建超算：特斯拉Cortex超算投资超50亿美元，比亚迪、蔚来等车企年均研发费用率超25%，净亏损扩大；
- 混合云模式：小鹏通过“扶摇”智算中心与阿里云合作，降低重资产投入；
- 芯片租赁：商汤科技AIDC超算中心提供算力租赁服务，2025年收入预计超50亿港元。
- 伦理困境：从“技术中立”到“责任归属”
- 事故追责：L3级事故责任归属尚无统一标准，北京试点条例明确系统控制期车企担责，但“电车难题”等伦理场景仍无解；
- 数据主权：车路协同需车企开放数据权限，但地方政府要求数据本地化存储，导致生态协同受阻；
- 用户信任：公众对自动驾驶的接受度取决于实际案例展示的安全性，百度Apollo累计服务超250万人次，逐步建立信任。
四、未来展望：算力战争的终局与新秩序
- 技术路线分化
- 纯视觉 vs 融合感知：特斯拉坚持纯视觉路线，依赖算力弥补感知不足；国内车企多采用激光雷达+视觉融合方案，降低对数据训练的依赖；
- 端到端 vs 传统架构：特斯拉FSD通过3000行代码实现端到端控制，而传统架构需50万行C++代码构建决策树，算力需求差异显著。
- 商业模式创新
- Robotaxi轻资产模式：特斯拉计划2025年底前部署1000辆Robotaxi，采用“私人车主接入网络+公司抽成30%”模式，降低扩张成本；
- 算力租赁经济：商汤科技AIDC超算中心、宁畅智算中心等通过提供算力服务，探索新的盈利增长点。
- 政策与标准制定
- 全国性法规推进：需借鉴德国模式，明确系统控制期车企担责、过渡期个案判定，同时制定“电车难题”等伦理场景的应对标准；
- 数据共享机制：建立跨车企、跨区域的数据共享平台，统一通信协议与接口标准，避免产业碎片化。
