原創首發 |?金角財經（ID:?F-Jinjiao)??作者 | 角爺

就在車企價格戰打得熱火朝天的時候，一盆冷水澆了下來。各家車企陸續收到排查芯片自主化率的情況，以應對一年后可能極限施壓的準備。目前來看極其不樂觀，汽車芯片自給率不到10%，國產自主遠達不到遙遙領先。

與此相對的是，英偉達“特供版”芯片在中國繼續暢銷。盡管算力性能被閹割掉了85%，但英偉達預測年內將向中國出口100萬顆AI芯片，總價值折合人民幣約900億元。

唯一的指望還是在華為身上，但現實情況遠比想象的復雜，華為并不是萬能鑰匙。

摸底汽車芯片

一場自查風暴，正在席卷車圈。

陸續有車企收到通知，要求在9月底前完成芯片自主化率的摸底情況。有外媒報道稱，工信部要求比亞迪、吉利等電動汽車企業擴大采購本土電子零部件，并加速采用國產半導體芯片。據悉原本有一個非正式目標，要求車企在2025年之前將采購的本土芯片擴大到五分之一，但現在本土芯片占比推進速度十分不理想。

隨后，市場流傳出一份汽車芯片國產替代專家紀要，確認了“在2024年達到25%的國產化率紅線”，未達到紅線的企業將逐步減少優惠政策，對國企有強制性要求。

更值得關注的是，在這份紀要中，詳細梳理了“汽車芯片國產化率”的數據，令人觸目驚心：

“汽車大腦”SoC芯片，國產化率目前不到10%。主要供應商仍是英偉達、高通、英特爾等。國產供應商如地平線、黑芝麻等在市場上的占比非常低。

“汽車神經系統”MCU芯片，國產化率也不到10%。高端MCU領域幾乎沒有國產化，主要供應商是恩智浦、英飛凌、瑞薩等。國產供應商如比亞迪、新唐威等在中低端市場有一定份額。

“汽車記憶”存儲器領域，國產化率同樣不到10%。主要供應商是美光、三星、海力士等。國產供應商如長江存儲、長鑫存儲等在市場表現不佳。

“汽車肌肉”功率半導體，國產化率相對較好，特別是IGBT和碳化硅的國產化率分別達到30%和35%。但在主驅領域的國產化率較低，約為20%。主要國產供應商包括中車時代電氣、比亞迪等。

“汽車五官”傳感器領域，國產化率不一，溫度傳感器等部分類型的國產化率較高，可達60%-70%。但壓力傳感器和加速度傳感器等在中高端市場的國產化率較低。主要國際供應商包括霍尼韋爾、英飛凌等。

簡單來說，在中高端汽車芯片領域，國產化率非常不樂觀。工信部電子五所元器件與材料研究院高級副院長羅道軍公開表示：

“中國擁有最大的新能源車產能，（芯片）用量也是越來越多。但是芯片的自給率目前不到 10%，是結構性的短缺。”

可見，車企價格戰打得熱火朝天，但核心的命運仍然掌握在外人手中。更有分析指出，即便在技術門檻較低、國產化率較高的汽車芯片市場，依靠價格戰，考慮到總體使用成本，本土公司未必能卷贏國際大廠。

比如，芯片原廠要做好足夠的質量管控與功能驗證工作，以減少中小公司對于更換芯片的擔心，只有質量過硬，才能真正實現良性的國產替代，否則就只能成為國際廠商拿來證明自己產品出色的反面案例。

而隨著美國選舉局勢變化，更嚴重的極限施壓可能很快到來。有業內人士呼吁“自主品牌放棄內戰，快速解決芯片被卡脖子的問題”。比亞迪、長城、吉利、上汽大家也別誰看不上誰了。被別人卡脖子的時候，如果誰有關鍵零部件能不能分給國內其他的兄弟企業。

問題是誰有這樣的硬實力呢？有熱心網友指出以上芯片華為基本都能做，更建議華為低端手機nova少賣500萬，把芯片產能挪給國內汽車廠商，最難的車機芯片就解決了，智駕芯片華為全量生產200萬顆，就能滿足高端汽車的需求了。

這話說起來容易，但做起來恐怕并不現實。

華為遇阻

華為反逼英偉達降價的劇情，最近出現反轉。

此前據相關媒體報道，英偉達下調了供應中國市場的H20人工智能芯片價格，在某些情況下，H20芯片的售價比華為昇騰910B低10%以上。原因是昇騰910B芯片在一些關鍵指標上的表現優于H20，導致英偉達H20銷量不佳被迫降價。

但如今來看，華為難以持續保持優勢。來自摩根士丹利的報告指出，英偉達特供中國市場的人工智能芯片H20系列，開始吸引包括百度、阿里巴巴、騰訊和字節跳動在內的中國科技巨頭的采購興趣。

英國《金融時報》更是抖了個猛料：英偉達公司預測將在本年度內向中國出口100萬顆AI芯片，這批芯片的總價值預估達到約90億英鎊，折合人民幣約900億元。同時芯片咨詢機構 SemiAnalysis 估計，華為的頂級AI芯片昇騰910B今年銷量大約是這個數字的一半。

從性能上看，英偉達特供中國市場的H20芯片，更準確的說是“H100算力閹割版”，其AI算力只有H100的15%，部分性能確實不及華為昇騰910B。既然如此，中國企業為什么還要豪擲900億搶購呢？

一種說法是，盡管H20的“紙面”能力低于華為的Ascend 910B芯片，但在實際使用中，英偉達的H20芯片“明顯領先”，這要歸功于H20卓越的內存性能。

另外一個原因是，就是華為芯片在軟件生態上還敵不過英偉達。對于購買企業來說切換成本比較高，而且要充分利用華為昇騰AI芯片來滿足大模型訓練需求，目前還必須依靠華為團隊的協助，遷移工作視大模型復雜性可能需時9到12個月，工程師培訓則需要至少3到5個月。

一個典型的案例是科大訊飛發布的設備“星火一體機”，為了順利搭載華為昇騰910B芯片，華為對此不惜人力成本，調配了幾百名工程師下場幫訊飛調教參數。

但是上述缺陷并非完全不可接受，更關鍵的原因在于華為芯片產能遇阻。

由于眾所周知的原因，臺積電無法代工生產華為芯片，華為也無法購買到芯片生產所需要的設備和零配件，目前華為已有的7nm芯片和據悉已經流片的5nm芯片，都是采用DUV光刻機使用多重曝光技術生產的，這種方案雖然有效但良率較低，而且對相關設備的損耗較高。

這導致在產能上，華為陷入了可以預見的嚴重瓶頸。由于芯片交貨時間延長，市場傳聞包括阿里巴巴、騰訊以及百度等AI開發都受到了沖擊，原本期望用華為的芯片來降低對英偉達的依賴，但現在看來似乎也只能掉頭再購買英偉達的H20。

上述預測華為今年可生產50萬顆AI芯片，基本可以滿足用戶的訂單，已屬相當樂觀。

此外，由于華為本身既賣水也賣貨，深度涉足汽車、手機、大模型領域，難免也會讓友商擔心“出賣靈魂”的問題。

因此，雖然華為有設計芯片和部分制造芯片的能力，但什么芯片都讓華為來造，顯然是不現實的，這也只會害了華為。

風向正在變化

汽車芯片和AI芯片市場，無疑是星辰大海。

從數量上看，燃油車單車只需使用300至400顆芯片，新能源汽車和具備輔助駕駛功能的汽車則要使用1000顆以上，實現完全自動駕駛的汽車將使用超3000顆芯片。

據IC Insight數據，到2030年，全球汽車芯片需求將超過1000億顆，僅中國市場就需要460億顆。從成本上看，傳統燃油車單車的芯片成本大約2270元，而新能源汽車單車的芯片成本約4540元，是傳統燃油車的兩倍。

有業內人士分析稱，中國快速推進智能駕駛、無人駕駛，本質是希望在功率半導體以及汽車智能芯片先搶頭籌。因為中國市場體量太大，一旦中國有先發優勢，那是不可逆轉的。汽車高端化，芯片大戰不可避免箭在弦上。

對此，國家相關部門也已經出手了。工信部近日發布《國家汽車芯片標準體系建設指南（2024版）》提出：

到2025年，制定30項以上汽車芯片重點標準，涵蓋控制芯片、計算芯片、存儲芯片等重點產品與應用技術要求，以及整車及關鍵系統匹配試驗方法；

到2030年，制定70項以上汽車芯片相關標準，實現基礎、通用要求等重點領域均有標準支撐，加快推動汽車芯片技術和產品健康發展。

在全國乘用車市場信息聯席會秘書長崔東樹看來，這一政策導向將推動國產芯片的發展，加速國產芯片“上車”的步伐，也是解決芯片“卡脖子”問題的重要舉措之一。

而另一邊的AI芯片，也迎來新變化。

以ChatGPT為代表的通用大模型，對算力、數據的需求深不見底，大部分芯片廠商開始尋找更現實的商業路徑，目前來看就是聚焦于特定領域或行業的垂直應用類大模型。

例如，在自動駕駛領域，可以專注于開發針對該領域的專用大模型，僅需處理全國范圍內的交通數據即可滿足需求；在外賣和快遞領域，可以根據具體場景定制專用的AI大模型機器人。

相比ChatGPT等通用大模型追求大而全，垂直大模型則注重小而精，從而降低了對算力等性能的要求。從這個角度來說，中國企業大量采購閹割版H20芯片，或許是基于對AI的趨勢判斷已經發生了變化。

從業內最新趨勢來看，這種變化正在迅速蔓延。除了華為等少數巨頭繼續硬剛英偉達，大多數芯片公司轉向大模型/小模型在各行各業的落地，從對硬件、軟件要求都不高的推理場景抓起，并開始聚焦細分市場，比如則針對一些功耗敏感的場景，主打低功耗小芯片；或者扎進視頻優化等細分場景，做小而美的生意。

此外更有傳聞稱，在國產芯片領域，華為不能一家獨大，要求分給海光、寒武紀等其他芯片企業一定的市場份額。而根據最新的會議精神指示，支持有能力的民營企業牽頭承擔國家重大技術攻關任務。

只能說，解決芯片卡脖子，只靠華為，是遠遠不夠的。