英伟达回归遇阻,谁能替代H20?
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文 | 镜相工作室,作者 | 黄依婷,编辑 | 卢枕 🌟文 | 镜相工作室,作者 | 黄依婷,编辑 | 卢枕 🤔9月,国内入秋,气温骤降,英伟达重回中国市场的步伐也有些凝滞🙄。 两个月前,仲夏之时,英伟达创始人黄仁勋穿着皮衣落地👏北京,带来H20芯片在中国市场“解禁”的消息。但没过多久,又😢传来H20停产的风声。 作为中国市场定制的“特供芯片”😴,H20深陷“后门”疑云,被质疑“既不安全也不先进”,市场需🚀求疲软。不愿意放弃中国市场的英伟达,计划推出性能更强的B30😅A芯片,以技术优势重建市场信心。 H20禁售加上“后门🚀”疑云,英伟达的空窗期成了国产厂商补位的良机。这半年来,华为😁、寒武纪等大力推广自家芯片,在政务云等领域市占率飙升,一些科🙄技大厂也开始批量采购国产芯片。 在黄仁勋的最新访谈里,🙌他提及中国在AI芯片上落后两三年的说法,驳斥说:“得了吧,他🎉们只落后我们几纳秒。”话里话外流露出一种迫切,希望美国放开管🤗制,让英伟达重回中国。 眼下,英伟达回归遇阻,腾出来的😀市场空白,都有哪些国产AI芯片厂商竞逐?谁有机会率先取代H2🔥0?国产AI芯片厂商追赶英伟达的路上还有哪些阻碍? 谁🙌在竞逐英伟达的遗留市场? 过去,大多数公司采购算力芯片😉时,首选必定是英伟达。从生成式AI爆发至今,英伟达GPU凭借🥳卓越的性能、稳定的驱动和完善的CUDA生态,筑起强大的护城河🙌。 据TechInsights数据,在GPU市场,20🙌23年全球应用于智算中心的GPU总出货量达到了385万颗,其🥳中,英伟达的市场份额接近98%。 垄断性的市场地位,使😎英伟达成为压在国内外科技大厂心头的大山。在国外,微软、谷歌、🙄亚马逊都在一边狂买英伟达芯片,一边自己造芯;而在国内,受限于🤔政策禁令,AI公司无法获得先进的英伟达芯片,随时面临断供风险👏,只能寻找国产替代方案。 好消息是,英伟达留给国产厂商😍的空间足够大,能容纳多家公司同场竞逐。 今年二季度,受🙌禁售H20影响,英伟达中国区营收只有27.69亿美元,比去年👏同期的37亿美元下降24.49%。去年全年,英伟达中国区营收😴171.08亿美元。业绩会上,黄仁勋也预测中国市场年增长率大🚀约50%,光今年就可能有500亿美元的商机。 这数百亿😴美元的市场,英伟达目前只能干着急。在三季度的业绩指引上,英伟👏达没有假设任何对华出口H20的情形,而这也是中国公司的好机会😅。 在竞逐H20遗留市场的公司里,最被看好的公司是华为😀和寒武纪。 从单卡性能来看,华为昇腾910B/C,算力😁已超过英伟达H20。除华为外,据行业自媒体“半导体综研”整理🤗,FP16算力能达到300TFLOPS(每秒万亿次浮点运算)🌟以上的国产芯片,只有寒武纪的思元590;壁仞科技在2022年😁推出的BR100,其FP16算力能达到1024TFLOPS,😁但因受到制裁无法量产。其他如百度昆仑芯、阿里平头哥、摩尔线程😍等自研主流产品都已经接近H20水平。 展开全文 🤩当然,国产芯片的目标不是阉割过的H20,最先进的国产GPU依😊旧落后英伟达最新产品两代,算力差距约落后3倍。但至少,逐渐替😅代昂贵但不先进的H20已经具备可行性。 除了技术追赶上🚀来,外部环境也在变好,发展国产算力的政策扶持不断,互联网巨头👏和运营商们纷纷加码算力资本开支,为国产AI芯片打开了市场空间😉。 今年以来,国内AI芯片厂商业绩突飞猛涨。短暂成为A😘股“股王”的寒武纪,今年上半年收入28.81亿元,同比暴涨了🤯4348%,首次扭亏为盈,净利润10个亿。 华为的大单🤗也源源不断。据行业调研报告,今年昇腾910B全年计划出货约4👏0万颗,客户主要是运营商和地方算力中心;910C计划出货30💯万颗,以互联网大厂为主。不久前的华为全联接大会上披露,华为新🙌推出的CloudMatrix 384超节点累计部署300多套😁。 阿里平头哥、百度昆仑芯这两家互联网巨头旗下的芯片公🚀司,也有着稳定的内部需求和丰富的应用场景,在充沛的资金下能够🤔快速迭代产品,再反哺互联网大厂的云计算和AI业务;摩尔线程、😉沐曦股份、壁仞科技等新锐也在参与市场竞逐,这些创业公司在技术🤗创新、兼容性设计、市场定位上以灵活见长。 摩尔线程在其🎉IPO报表中披露,2025年上半年营收7.02亿元,正在洽谈🔥的AI智算领域合同超过17亿元,其还与中国移动签署过万卡级合👏作项目,封装订单规模超10亿元。 沐曦股份也曾连续中标💯两份AI训推一体机大单,金额达14.88亿元;截至2025年👍8月,其在手订单(不含税)为11.4亿元,客户涵盖新华三、算🎉丰、汇天网络等。 拿下订单意味着国产AI芯片进入到技术😉迭代和商业变现的良性循环中。摩根士丹利在其最新报告《中国人工😎智能:沉睡的巨人觉醒》中预测,在外部压力下,中国已全力迈向完🥳全独立,并正在以比预期更快的速度构建自给自足的生态系统,中国😉人工智能芯片自给率将从去年的34%飙升至2027年的82%。😘 模仿英伟达,还是另走一条路? 追赶英伟达,在一🤔两年以前还是遥不可及的事情。 摆在国产厂商面前的有几座😊难以逾越的大山:制程优势、供应链稳定性、软件生态。 即😘便是最先进的国产AI芯片,与英伟达的最新产品都有两代的差距,😡昇腾910C单卡BF16算力只相当于英伟达GB200单卡的3😜1%。根本原因在于制程落后——华为只能用中芯国际的7nm多重⭐曝光工艺(近似7nm但良率很低),但英伟达可以用台积电的3n😅m工艺。 国产厂商也面临着供应链不稳定的问题,台积电的👏良率高达80%,产量稳定,成本可以随着产能爬坡不断降低,而中😴芯国际7nm工艺良率只有30%多。另外一个风险是,地缘摩擦对🌟芯片行业的影响不确定,比如壁仞科技的高端芯片BR100由于台🥳积电中止代工,迟迟无法量产。 制程问题还可以找到替代方😂案,但软件生态没有英伟达十几年的积累,很难在短时间内追赶。国🔥内某机器人公司CTO王枫告诉我们,使用GPU产品最重要的是考😘虑工具链的完整性,比如GPU之间的互联技术、框架的兼容性、并😆行计算的编程模型平台。这恰恰是英伟达耗时十多年筑起的高墙。 👍 英伟达生态核心是CUDA,它就像底层的Windows操🤔作系统,全球有400多万开发者为它构筑加速库、主流框架和大模😅型,但CUDA只能在英伟达芯片上使用,迁移到其他芯片上就要重⭐写代码,光人力和测试成本就高达数千万元。 因此,生态是🚀英伟达最大的底气。以被阉割的H20为例,英伟达降低了H20的🤩算力,只有H100的15%,但是保留了HBM3显存和NVLi🌟nk技术,就是想用“低性能+强生态”稳住市场地位,让中国公司😘买更多卡来满足需求。 在硬件性能、软件生态和供应链都落👍后的情况下,国产厂商根据自身能力和市场需求,走上了不同的追赶😊路线。 华为是受限最多的一家,但自身有着非常好的产业基😂础和技术能力,因此选择了“全栈自研”,从芯片、软件、协议到服👍务器、交换机、存储等,全部自己做。 制程被卡脖子,华为😆就把两颗910B芯片封装在一起使算力翻倍;HBM存储技术被卡😀脖子,华为就自研HBM;卡间互联速率慢,华为就研发对标NVL😊ink的灵衢UB。这些系统级的优化创新避开了制程限制,解决了🚀单卡算力差的问题。 质量不够,数量来凑。沿着这个思路,🤗把很多芯片、内存、网卡像“拼乐高”一样堆叠在一起,用高速线缆😢传输数据,就是华为推出的“超节点技术+集群战略”,代表性产品🚀CloudMatrix 384超节点集群,BF16算力总和超😀过了英伟达NVL72系统。 华为也在培育生态。想让人用🌟自家的芯片,就得让黏性超高的CUDA开发者和应用厂商迁移过来😜,这需要分两步,第一步是让自家芯片可以兼容CUDA,第二步是😁向他们提供基于自家生态的工具和框架。 华为推出的异构计🎉算架构CANN对标CUDA,已经能兼容80%的CUDA AP🤯I,支持85%的CUDA算子自动转换,但转换后性能会损耗15😁%-20%;CANN还能兼容PyTorch、TensorFl😍ow这些主流框架,华为也自研并开源了MindSpore全场景🎉人工智能计算框架,开放灵衢互联2.0协议规范,试图吸引更多开👍发者共同完善生态。 华为做“大而全”,一边模仿一边自研🤯,多数国内厂商则只能做“小而美”,从垂直、细分市场切入,要么🤔兼容英伟达,用性价比撬动客户,要么针对特定需求做定制芯片。 🌟 国产厂商最常见的一种做法是“NV兼容”,通过中间件把现🤯有CUDA代码映射到国产芯片指令集,让硬件“听懂”开发者的意🤯图。芯片使用者可以在不大幅重写代码的前提下,把工作任务迁移到🥳国产芯片上运行,降低了使用和切换的门槛。这种做法是市场导向,😉先靠模仿打开市场,站稳脚跟,让自己活下去,后面才有机会发展自😍己的生态。 昆仑芯和华为都在验证类似方案,且在一定程度😢上获得了市场认可。2025年8月下旬,中国移动2025年至2😡026年人工智能通用计算设备(推理型)集中采购项目中,百度昆😉仑芯在“类CUDA生态”标包中几乎包揽前三个分项的头名,总中⭐标订单规模达到十亿级。 做定制芯片的佼佼者是寒武纪。与😘英伟达所做的通用GPU不同,寒武纪的AI芯片属于ASIC(专😢用集成电路),可以应用于云服务器、边缘计算设备、终端设备上,🙄在对延迟、功耗和成本敏感的场景中,展现出更高的性价比。 ⭐ 不管是兼容模仿,还是全栈自研,都是在用自己最优势的能力,在🤩英伟达的夹缝里寻找突破口,这条路注定坎坷。 追赶英伟达❤️,是漫漫长路 硬件和软件都在缩小差距,但要让市场相信国😍产厂商的产品可用,是一个极其艰难的过程,尤其对那些已经使用英🤗伟达芯片的开发者。 一个已经在英伟达GPU上训练好的大🔥模型,要搬到国产AI芯片上运行,中间有两道坎。 第一道😉坎叫算子对齐。过去十几年,英伟达和全球开发者用CUDA写下了🎉海量的算子库。要迁到国产芯片上,就得把一个个算子翻译成国产芯🔥片能听懂的语言。这不是简单的复制粘贴,而是成千上万条代码的“🥳逐句翻译”,需要大量人力和时间。 第二道坎是分布式重构❤️。大模型训练常常需要几百上千张卡一起算,英伟达有自己成熟的沟❤️通协议,H20的NVLink带宽是昇腾910B的2.25倍,😢训练万亿参数大模型时,多卡协同效率能高10%-15%。这在千😴亿级模型训练里,可能差好几周时间。 有机器人开发经历、🤩目前正从事芯片研发工作的张振尧表示:“在迁移顺利的情况下,芯😴片硬件性能能发挥到70%到80%;如果算子勉强适配,可能只有🎉30%到40%。”这也是为什么即便国产芯片在参数表上标注的性😂能比肩英伟达,真正跑起来却常常不如预期。 王枫的经验印🌟证了这一点。他所在的机器人公司曾经长期使用英伟达GPU,从4👍090、5090到H100、H20都有涉猎。两年来,随着英伟😴达芯片价格高企、获取困难,他们开始尝试华为昇腾的云端算力。 ❤️ 真正让他焦虑的,并非单纯的硬件,而是新平台、新架构带来😎的不确定性。英伟达CUDA深度绑定在硬件里,几乎所有主流的机🙄器学习框架都得跟它打交道。比如开发者们常用的PyTorch,🎉对CUDA的支持是最全面的,两者无缝衔接,用起来又快又稳定。😆 王枫曾尝试用华为芯片跑Llama等比较流行的几个模型🎉,几乎每个模型都需要华为单独适配后才有可能在它的芯片上运行,😉这直接导致模型更新滞后。华为芯片目前只适配了160多种模型,🤯而在英伟达的芯片上可以直接跑几万种模型。 华为分别推出🤗了对标产品,但在王枫看来,如果没有明显的优势和终端市场需求,💯这些产品很难撬动市场。这就像平面设计师对Photoshop、😎会计师对金蝶软件的依赖,几十年如一日,已经固化成行业习惯,不🎉是所有人都会学习新技术,能学习的也会考虑到机会成本。 👏中小开发者考虑易用性,对于大公司,整体迁移的成本更是天价。互🤯联网大厂现有的算力基础设施大部分是基于英伟达架构,要是全换成😊国产,IDC的供电系统、网络拓扑等底层架构都得改造,改造成本😍能达到硬件采购价的2-3倍。 由于CUDA生态更成熟,😊英伟达集群的运维人力成本也要低很多,而华为集群由于芯片制程问😎题,体积更大,规模化部署还要额外投入数倍的散热、电力和机房空😂间成本。 制程问题也造成国产芯片采购成本更高,且供不应😢求。但由于H20的安全问题和断供风险,国产芯片to G需求很😜大,to B的需求也在增长,迁移是不得已的事情,厂商和客户需❤️要共度时艰。 相比技术和生态上短时间难以弥补的巨大差距❤️,国产厂商更容易发力的地方,是周到的服务和更有吸引力的价格。💯 张振尧回忆,使用英伟达芯片时,遇到问题只能从开发者论😢坛、社区的公开文档找答案,很难获得官方工程师的支持,“英伟达💯的支持体系是很成熟的,但同时也是分层的,不对我们这样的小客户😡开放”。 相比之下,和国产芯片供应商接触时,他能直接和😅原厂工程师反馈问题,对方会派两三个工程师和他们一起去调试,有💯时候还会拉会,出新的版本给他们做测试,愿意为客户解决一些问题👏。他说,这在英伟达是不可能发生的。 算力芯片研发人员唐😜诗(化名)也有类似感受:“国内芯片卖出去,基本都得有工程师驻🥳场维护,协同客户上线业务,进行开发。”这样的故事也曾发生在华😜为。据36氪报道,华为联合讯飞发布“星火一体机”的背后,是不🤩惜人力成本,调配了几百名工程师下场帮讯飞调校参数。 在🙄不惜成本的人力投入下,一定程度上弥补了生态和性能的欠缺,让国🔥产厂商撕开了一道口子。短期内,在推理场景和边缘计算方面,国产👏芯片已经展现出一定的成本优势,但在训练领域,尤其是训练千亿参🤯数以上的大模型,H20还有比较强的生态和技术优势,暂时还没法😎被替代。国产芯片还需要两到三年的技术迭代,也需要下游的封装、😜制造环节同步突围。 产业链上下游整体进步,今年Deep😂Seek-R1模型的发布就是一个很好的例子。在这之前,大多数😊可被使用的开源模型来自美国,从底层适配开始就很难与中国硬件做🤯好兼容。DeepSeek-R1发布后,中国在模型和硬件上有了😁同时可用的方案。 8月下旬发布的DeepSeek-V3😡.1,也针对国产芯片做了优化。不久前,腾讯也宣布已全面适配主🤗流的国产芯片,并希望通过异构计算平台整合多类芯片,提供高性价😂比的AI算力解决方案。越来越多客户加入到国产芯片阵营,替代的🙌速度也会越来越快。 从服务到迁移,从生态到工艺,国产A🚀I芯片厂商正经历着一场艰苦的追赶战。他们没有捷径,只能靠人力😜投入去弥补生态差距,用长期的技术迭代去对冲硬件短板,再忍受工😢艺成熟之前的高昂成本。这是一个注定不会轻松的过程,是一次软硬😅件、生态和市场的再造。距离真正替代H20,国产厂商们还有很长🤔的路要走。 参考资料 36氪:《围剿英伟达丨深氪🤩》 新浪财经:《英伟达最新特供芯片RTX 6000D需🤗求疲软,国内厂商投入自研AI芯片》 人民日报:《H20😜芯片解禁,怎么看?》 21世纪经济报道:《从超节点到集😡群 华为亮出AI算力全家桶》 信达证券:《DeepSe🌟ek-V3.1 发布,国产 AI 芯片迎接战略性机遇》 😢 东吴证券:《半导体设备行业深度:AI芯片快速发展,看好国产💯算力带动后道测试&先进封装设备需求》 华创证券:《计算😂机行业深度研究报告:国产智算芯片,需求强劲,性能生态再进阶》😘 半导体综研:《全球主流算力芯片参数汇总、整理、对比(😂修正版)》 chosun:《China aims fo😎r 80% AI chip self-sufficiency😉 and 30% share in humanoid rob🌟ots》 wccftech:《Morgan Stanl🔥ey Guts SMIC’s Huawei AI GPU R😉evenue By More Than 50% Due To🤩 Abysmal Yields》返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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文 | 陆玖商业评论 文 | 陆玖商业评论 从市⭐场端来看,全球L2级以上新车智能驾驶渗透率已接近45%,随着😎未来两年具备L2-L3组合驾驶辅助功能的产品的快速落地,这一🚀数字还有望进一步增长至60%。 巨额融资与巨额亏损并存😍,地平线在资本市场的强势募资与财务表现的强烈反差,勾勒出中国🤗智能驾驶芯片行业的狂飙与隐忧。 9月26日,地平线在港😅交所发布公告,宣布以每股9.99港元的价格配售约6.39亿股👍股份,估计所得款项净额约63.39亿港元(约合人民币58.1😜4亿元)。不出意外,该配售消息一出,地平线当日股价跌超8%。🤔 这已是这家智能驾驶芯片公司一年内第三次大规模融资,总👍募资金额也高达近155亿元人民币。特别是,此次配售距离上一次😢不过3个月的时间。 在资本市场长袖善舞的同时,地平线的😎亏损也在扩大。2025年上半年,地平线收入约为15.67亿元🙄,同比增长67.6%;但亏损反而从上年同期的50.98亿元增👏至52.33亿元。 这家被业内称为“中国智驾芯片第一股😘”的企业,一边是业务高速增长、出货量屡创新高,另一边是亏损持👍续扩大,以及现有客户纷纷下场自研芯片。资本市场依然相信未来吗😅? 01 一年内募资155亿 作为赛道中入局较早🤔且已打开一定市场的明星企业,地平线的融资能力无疑是令人瞩目的🚀。 自2024年10月在港交所上市以来,地平线通过IP🤯O募资58.73亿港元,今年6月配售募资46.74亿港元,加🤯上此次募资63.4亿港元,一年内合计募资168.87亿港元(😉约合人民币154.8亿元)。 而此次公告中披露的配售价👏格,是以前一日即9月25日的收盘价折让约5.75%的价格得来🤯的。对比三个月的那次配售,此次募资更多,但给出的“折扣”反而🥳更小,不少股民则在各大社区中表示出了质疑。 对于本次募💯资的用途,地平线公告称将用于扩大海外市场业务,加速国内市场业😴务扩张;投资研发以进一步提升技术能力;投资新兴领域,例如与R💯obotaxi相关的计划;对上游及下游业务合作伙伴进行策略性🤩投资。 有分析认为,地平线的融资紧迫感,藏着其创始人余👏凯对行业窗口期的判断。尽管今年初,余凯便喊出“3年脱手开,5😴年闭眼开,10年随心开”的设想,但想要将这个战略规划落地,就🥳必须要加速技术商业化。 加之,特斯拉、国内大厂、传统车😎企都在加码,地平线需要通过融资保持技术领先,才可能在规模化效🤯应到来前保持身位。 02 中高阶产品占比提升,前五大客😢户依赖度高 尽管地平线一直在扩亏,但不能否认的是,其业😢务增长速度还是可圈可点的。8月29日,地平线宣布其征程系列车👏载智能芯片,累计量产出货突破1000万套,成为国内首家跨过该😘门槛的智能驾驶计算方案企业。 展开全文 2025😆年上半年,公司实现营业收入15.67亿元,同比增长67.6%😢,主要得益于产品及解决方案业务收入大幅增长。而该板块营收也达❤️到了7.78亿元,为去年同期3.5倍,出货量198万套,同比😘增长约100%。 更值得关注的是,中高阶辅助驾驶方案正🔥在成为业绩核心驱动力。支持高速NOA和城区NOA的征程6系列😁芯片出货约98万套,同比增长6倍,占上半年总出货量近50%,😴贡献超80%相关业务收入。 出货量的攀升,也带动平均单🤩车价值量同比提升70%。这一变化源于智驾辅助功能从基础L2向👏城区NOA等高阶应用的升级。而余凯也预计,搭载城区辅助驾驶方😍案的车型价格带有望下探至15万元区间,进一步推动智能驾驶向大⭐众市场普及。 据地平线官网上的数据,公司目前已与27家😴车厂合作,定点车型超300款,大众、比亚迪这些头部车企都在其😆客户名单里。 另据高工智能汽车的监测数据,在中国自主品🙌牌乘用车智驾计算方案市场中,地平线以33.97%的市场份额稳🥳居第一,每3辆汽车中,就有1辆采用了地平线的智驾方案。 🌟 然而,亮眼的市场份额背后,地平线也面临着客户集中度较高的风🥳险。 根据招股书,2021年至2024年上半年,来自前🤯五大客户的收入分别占地平线当期总收入的60.7%、53.2%👍、68.8%和77.9%。 到了2025年上半年,地平😢线前五大客户收入在期内总收入的占比高达52.48%,其中第一🎉大客户占比达到19.7%。尽管前五大客户收入占比有所回落,但🔥从数值上看依然相对较高。 这种依赖性的衍生风险在于,当👏主流车企纷纷启动自研芯片计划之后,诸如蔚来、小鹏、比亚迪等车🙌企都已陆续下场真金白银砸入于此,这或将诱发地平线面对“备胎危🙌机”。 03 从“卖硬件”到“软硬一体化”,押注Rob🙄otaxi 中信证券曾在一份研报中指出,到2025年,👏国内中高阶智能驾驶的渗透率有望翻倍,带来约350亿元的增量市😊场。 群智咨询调研数据显示,2024年全球智能驾驶So😉C市场规模约50亿美元,同比增长高达62%。而据其预测数据,😀2025年全球智能驾驶SoC市场规模还有望进一步扩大至76亿👏美元。 不过,从市场端来看,全球L2级以上新车智能驾驶🌟渗透率已接近45%,随着未来两年具备L2-L3组合驾驶辅助功💯能的产品的快速落地,这一数字还有望进一步增长至60%。 🚀 政策层面也为行业提供了支持。工信部提出2025年汽车芯片国😴产化率提升至20% 的发展目标,此举受到了一众车企的积极响应🙄。比如东风汽车集团,计划于2025年将车规级芯片国产化率提升😡到60%。 国内外玩家齐聚,算力军备竞赛加剧,智能驾驶👍芯片领域的竞争也变得愈发激烈。2025年,随着政策法规陆续落🤔地、技术迭代逐步成熟、用户智能化需求增加,国内外汽车芯片厂商😀也悄然间展开了一场算力军备赛。 国际巨头英伟达在202🤯5年8月宣布Thor芯片量产,但这款原计划2024年落地的“😎下一代自动驾驶神芯”不仅延期了近一年,实际交付的“Thor 😂U”版本算力也从宣传时的2000 TOPS缩水到1600 T😂OPS。 与此同时,国产芯片品牌正在奋力追赶。在202🙄4年的市场格局竞争中,智能驾驶辅助芯片市场依旧呈现国外厂商主😘导的态势。 其中,英伟达以38.63%的市场份额稳居国😊内首位,特斯拉以23.43%的份额位居第二。华为、地平线分别😉以17.21%和10.68%的市场份额分别排列第三、第四。 🔥 更值得注意的是,蔚来神玑NX9031芯片随ET9量产上😴车后迅速覆盖5款车型;小鹏P7搭载三颗自研图灵芯片,算力达2👏250 TOPS,比Thor U还高;芯擎科技推出“星辰一号🙄+龍鹰一号”组合方案,直接叫板“Orin X+高通8295”🥳的多芯片架构。 地平线在中报中提到,向中高阶辅助驾驶解😘决方案的转型将成为行业下一阶段的主导趋势,其先进算法和软件对😊云服务相关的需求日益增长。公司预计,搭载城市辅助驾驶解决方案😁的车型价格区间将进一步下降至15万元区间。 与此同时,🙄面对激烈的市场竞争,地平线正在积极朝着“软硬件一体化供应商”💯的方向,进行战略转型。 通过对比地平线2021年和20😢24年的收入结构变化就能看出,“卖硬件”的收入占比已从202😜1年的44.6%下降到2024年的27.9%,同一报告期内,😊其“软件服务”的收入从43.3%一路上升到69.1%。 👍 其实这种转型也并不难理解。近几年整个汽车行业价格战一轮接着🥳一轮,各家车企都在不断向上游压缩成本,这直接影响了地平线产品😆解决方案的平均售价。 Robotaxi同样是地平线押注🤗的新兴领域。根据瑞银报告预测,到本世纪30年代后期,中国Ro😉botaxi服务市场的潜在规模将达到1830亿美元,届时全国🌟将有约400万辆Robotaxi投入运营。 在这种背景🙌下,9月11日,地平线宣布与哈啰正式签署战略合作协议。双方将😆基于Robotaxi运营场景和需求,发挥各自技术优势,共同打😴造极致低成本、高安全、高可靠、高可用的智能驾驶技术。 🚀在行业尚未盈利的背景下,边扩亏边谋求新机的地平线,还能让资本😜市场保持多久的耐心,我们不得而知,但资本的态度可能也将决定智🤗能驾驶芯片之争的最终赢家。希望,这位百度出身的创业者余凯,可❤️以顶住压力。返回搜狐,查看更多
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