芯片战略与算力需求 - 特斯拉AI6芯片采用2nm工艺 同时支持车端和云端大集群算力部署 替代原Dojo云端计算芯片[2] - 国家层面存在大算力芯片缺口 寒武纪近期受关注反映该需求[2] - 车端芯片需整合座舱 智驾和域控功能于单一NPU专用芯片 并具备强大软件系统支持能力[2] 生态构建与技术壁垒 - 英伟达核心优势在于CUDA和TensorFlow等计算平台生态 而非单纯硬件能力 可实现跨平台兼容[3] - 寒武纪在软件生态建设方面存在明显不足 硬件层面与华为海思存在较大差距[3] - 理想汽车为榨取Orin芯片性能 可能独立开发底层软件 未直接采用英伟达方案 体现软件能力[4] 技术实现路径 - 理想汽车通过自研编译器及底层系统 实现两个Orin-X芯片协同工作 突破原厂万兆以太网限制[6] - 企业需具备SOC研发 编译器团队和操作系统团队才能实现底层硬件优化[6] - 采用PTX底层编程接口相比CUDA更接近硬件层 需关注具体硬件属性差异[5][6] 行业竞争格局 - 国内互联网巨头如阿里 腾讯 字节缺乏端侧设备布局 芯片设计能力存在不足[2] - 理想汽车若整合芯片设计 软硬件能力和模型能力 有望成为国内最接近英伟达+特斯拉模式的企业[2] - 机器人领域需要硬件与模型的深度整合 二次开发难以实现最佳性能[7][8]