河南
AI時代，算力成了新的“石油”。
尤其是在智能駕駛領域，算力的大小，以及算法與芯片的匹配深度，直接影響著功能的落地效果。
為了避免技術被“卡脖子”，越來越多國產廠商走上了自研大算力芯片的道路。
小鵬推出了單顆算力750 TOPS的圖靈AI芯片；蔚來推出了單顆算力1000 TOPS的神璣 NX9031；理想也發布了自研的馬赫M100芯片，單顆算力高達1280 TOPS，將首搭于全新理想L9（參數丨圖片） Livis。
除了自研，廠商也可以選擇與優秀的芯片供應商合作。比如國產供應商地平線，憑借高性價比和開放的生態，已經占據了市場的半壁江山。
芯片作為智能化體驗的核心支撐之一，正成為大家選車時的重要關注點。
我們整理了一份主流芯片榜單，供大家參考。
以上部分芯片定位為AI芯片，不僅支持輔助駕駛，比如理想最新亮相的馬赫M100芯片。
與市面上采用傳統馮·諾依曼架構的芯片不同，馬赫M100采用了數據流架構。
數據流架構雖然在上世紀就已提出，但由于編譯難度極高，且過去對算力的要求沒那么高，一直沒有被主流采用。
在馮·諾依曼架構中，數據計算需要經過統一調度，容易出現“廚師的鍋已經熱好了，傳菜員還在送食材的路上”的尷尬。
而在數據流架構中，數據一旦抵達計算單元就會自動觸發計算，省去了緩存環節，計算利用率更高。
理想CTO陳炎在一次媒體采訪中表示，這款芯片“希望是全系搭載”。
最早選擇自研芯片的特斯拉，也在上個月宣布其最新的AI 5芯片已經流片成功。這顆AI芯片同樣不僅服務于輔助駕駛。
據悉，AI 5的算力可達2000–2500 TOPS，從數據上看堪稱目前最強芯片，預計2027年投入大規模量產。
不過，AI 5暫時還沒有上車計劃，而是將先用于人形機器人Optimus以及超級計算中心。
為了滿足市場需求，芯片供應商也紛紛推出了大算力產品。
黑芝麻智能在上個月的北京車展上亮相了華山A2000全新家族芯片。
其中A2000X的算力可達1000 TOPS，并通過雙芯片高速互聯架構實現算力疊加，能夠支撐自動駕駛級別功能的運行。
值得一提的是，黑芝麻智能獨創了一套“近存架構”——類似于“桌面辦公”，不再需要從內存這個“大倉庫”中來回搬運數據，而是就近取用，從而有效降低了內存成本。
地平線在推出560 TOPS的征程J6P之后，上個月又發布了艙駕融合智能體芯片“星空 6P”，算力達650 TOPS。
一塊芯片即可打通艙駕，讓智能體同步負責思考與控車，實現了“龍蝦上車”，艙駕一體，強大又靈活。
自從大模型成為技術熱點，大算力幾乎成了各家品牌技術向上的標志。
算力數字已從百位躍升至千位，但這場芯片算力的“軍備競賽”似乎遠未觸頂。
算力要突破到什么水平才算穩定，目前還不得而知。
但可以肯定的是，它只是一張入場券，真正的答卷在于實際落地的應用。
令人驚喜的是，在這場以硅基為底座的智能化長跑中，國產力量已經從“跟跑”邁入“并跑”，甚至開始創新“領跑”。
那么，大家在選車時，更青睞國產芯片，還是進口芯片呢？歡迎評論區交流。
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