高算力芯片领域高通和英伟达的正面PK

和电池里面中国企业唱主角不一样，在汽车芯片和高算力芯片里面，目前还是美国企业在潮头带领着整个行业的发展。这个周，高通和英伟达分别发布了自己的新一代高算力芯片SOC的打法。

● 高通

高通推出“集成式汽车超算SOC”——Snapdragon Ride Flex，包括Mid、High、Premium三个级别。最高级的Ride Flex Premium SoC再加上AI加速器，其综合AI算力能够达到2000TOPS。

● 英伟达

推出中央集中算力SOC DRIVE Thor（雷神），算力是Atlan的两倍，达到2,000TOPS，并且在2025年投产，直接跳过了1,000TOPS的DRIVE Atlan芯片。

▲ 图1. 两家芯片企业的正面较量

Part 1

两家企业的不同路径

● 英伟达的打法比较直接：既然所有的车企都在讲未来的智能汽车采用集中式架构，电子电气架构是集中式的，那么智能汽车的核心就是是计算平台（芯片）控制汽车所有核心功能。英伟达为此提供最顶级的芯片，只需要选用1颗或者2颗， DRIVE Thor就能集成智能汽车上所需的AI功能的计算需求（主要是围绕图像处理），包括高阶自动驾驶、车载操作系统、智能座舱（仪表和娱乐系统）、自主泊车等等。有2000TOPS的算力资源，整车企业就可以构建自己的软件模式，在各种不同任务间随意分配，同时由英伟达提供相关开发工具。通过一颗芯片解决所有新增的软件需求，DRIVE Thor能承担起这个作用。

这种打法，就是步步为营——你既然用了我的SOC芯片来构建自动驾驶，我的演进芯片是希望你把更多的功能整合进来，这就对其他SOC芯片企业形成了直接的替代关系。

▲ 图2. 英伟达的打法

当然这种打法也会带来的问题：就像目前电池的情况一样，整车企业没得选。在产业链的核心环节，如果没有好的办法，基本价值链环节就从下游往上游转移。

● 高通的做法，并不是像英伟达一样只做一块芯片。高通通过Snapdragon Ride Flex来实现不同的方法， Flex SoC集成了Hexagon处理器、Kryo CPU、Adreno GPU、VPU、音频DSP、安全岛等功能。它的核心逻辑，是覆盖从计算机视觉系统，到数字座舱、ADAS/AD和互联方面，Snapdragon Ride Flex包括Mid、High、Premium三个级别。最高级的Ride Flex Premium SoC再加上外挂的AI加速器，其综合AI算力能够达到2000TOPS。

高通的做法，是让客户可以选，既可以选择一部分，也可以打包来做这个事情。

▲ 图3. 高通的打法

Part 2

高算力芯片的打法

对比两家的打法，就能看出两种差异化：

● 单芯片圈地：英伟达的操作简单和直观，取消了逐步演进的办法（Atlan），就提供一个超高算力的产品——从Orin演化过来的沉沒成本在这里。如果继续延续Thor来做自动驾驶，那富裕的算力肯定比再搭配高通芯片来得划算。如果承受不起Thor的价格，那就继续用Orin。

● 不同芯片组合：高通的做法，通过各种芯片的组合，满足主要大客户如GM、BMW、大众和一众车企的诉求，来开发可扩展的系统。如果与整车客户签署一个战略协议，高通都能服务到位，这是一种看上去无懈可击的打法。

但是问题在于，这意味着很大的资源投入，一旦芯片企业的服务模式方向有误，就没办法跟上不同的需求，而高通在汽车行业里面是处在成长期，整个人员是有约束的。

▲ 图4. 两家的差异

从高算力芯片来看，目前已经出现三种特点：

● 开发门槛：由于高制程的芯片门槛，还有不同领域的交叉，这使得芯片的开发门槛特别是高算力芯片投入大，需要建立生态，并且头部企业一直在圈客户。

● 阵营化：不同企业芯片开发具备继承性，想要更换服务意味着巨大的沉沒成本，汽车企业面临的选择更加困难， Tier 1 也只能选择投入较小的领域进行开发。

● 迭代速度：由于智能座舱和自动驾驶软件目前的表现，还没有到独立影响大部分消费者购买决策的程度，因此芯片的迭代速度，还在不断加速。

▲ 图5. 目前高算力芯片的特点

小结：随着全球智能汽车的渗透率加速，我觉得SOC芯片还是比操作系统更关键，缺失这东西，也缺失了迭代到下一代的支撑。