“下半年開始，理想幾乎把渠道商手里的卡都買了。”一位知情人士說。

AI大模型創(chuàng)業(yè)催生的搶購算力潮，今年陡然遷移到了汽車行業(yè)。以理想、華為和小鵬汽車為首，向端到端智駕發(fā)起猛沖的公司，尤為激進(jìn)。

和AI大模型技術(shù)趨同，端到端的智能駕駛技術(shù)，同樣有數(shù)十億參數(shù)，也在向百億級(jí)進(jìn)發(fā)。算力就是這座數(shù)據(jù)熔爐的燃料。這也決定，端到端技術(shù)和算力資源拼搶，成了智能駕駛新的決勝規(guī)則。

“李想經(jīng)常問我，算力資源夠不夠，不夠再去買。”接受36氪專訪時(shí)，理想智能駕駛副總裁朗咸鵬曾表示。據(jù)36氪了解，目前理想汽車已經(jīng)囤夠了萬張算力卡，“同時(shí)還在物色數(shù)據(jù)中心的地址。”

7月，理想的云端算力為2.4 EFLOPS，到8月底，理想算力已經(jīng)陡增至5.39EFLOPS。幾乎一個(gè)月時(shí)間，理想的云端算力增加了近3EFLOPS。

同樣，小鵬汽車宣布，到2025年，云端算力將從目前的2.51EFLOPS增加到10EFLOPS。

華為智駕也在兩個(gè)月內(nèi)迅速將云端訓(xùn)練算力規(guī)模從5EFLOPS擴(kuò)張到7.5 EFLOPS。

這是什么概念？有智駕行業(yè)人士告訴36氪，目前車企們使用的訓(xùn)練顯卡主要是英偉達(dá)H100和A800。美國禁令后，市場上能流通的大多是A800。

據(jù)36氪汽車了解，一臺(tái)A800服務(wù)器報(bào)價(jià)約為95萬元。按照FP16精度計(jì)算，單張A800的算力為320TFLOPS，1 EFLOPS(等于1000000TFLOPS)大約可計(jì)算為3125張A800，即390個(gè)8卡模組。

按每8卡模組按照95萬元價(jià)格計(jì)算，1 EFLOPS算力大約需要約3.7億元。

也就是說，理想汽車在過去1個(gè)多月，僅囤置算力芯片就耗費(fèi)超10億元，而小鵬想要實(shí)現(xiàn)明年總算力目標(biāo)，則需要耗費(fèi)約37億元。

雖然耗資巨甚，但不容車企懈怠。智能駕駛技術(shù)已經(jīng)在AI大浪潮下，發(fā)生新的范式革命:從傳統(tǒng)方案的規(guī)則驅(qū)動(dòng)，變成了“端到端”方案的AI驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

想要量產(chǎn)端到端的智能駕駛產(chǎn)品，車企們需要先成為吞噬海量數(shù)據(jù)、巨大云端算力的猛獸。

特斯拉先成為“算力狂魔”。去年9月，特斯拉AI訓(xùn)練芯片儲(chǔ)備不過萬張左右，而在今年三季度財(cái)報(bào)會(huì)數(shù)字顯示，目前特斯拉AI算力約等效為6.75萬張英偉達(dá)H100芯片。一年時(shí)間算力儲(chǔ)備翻超6倍。

這是相當(dāng)恐怖的數(shù)字。目前特斯拉總算力約為67.5 EFLOPS，對比之下，去年全球算力總規(guī)模為910 EFLOPS。

但在海量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)和超大算力訓(xùn)練下，特斯拉基于端到端的FSD v12版本，提供了比以往更絲滑、擬人的智駕能力。這也誘使汽車行業(yè)進(jìn)入這場數(shù)據(jù)和算力游戲。

「車企患上數(shù)據(jù)饑渴癥」

端到端下的智能駕駛技術(shù)，是數(shù)據(jù)和算力的合謀。

對于端到端智駕所需要的數(shù)據(jù)，特斯拉曾給出過一些判斷標(biāo)準(zhǔn):一個(gè)端到端自動(dòng)駕駛訓(xùn)練至少需要100萬個(gè)、分布多樣、高質(zhì)量的clips才能正常工作。到了1000萬個(gè)case后，系統(tǒng)能力會(huì)變得難以置信。

有行業(yè)人士告訴36氪，一般1個(gè)clip在15-30秒左右，沒有絕 對固定的時(shí)間長度。

特斯拉有相當(dāng)明顯的數(shù)據(jù)優(yōu)勢。目前特斯拉已經(jīng)在全球賣出700萬輛車，即便有效的數(shù)據(jù)車輛為百萬輛，如果單車每天貢獻(xiàn)一個(gè)clip，那么特斯拉每天就有百萬個(gè)clips能被拿來訓(xùn)練。

也有行業(yè)人士向36氪假設(shè)，假如在云端訓(xùn)練一個(gè)80 億參數(shù)的模型，至少需要在這個(gè)模型“煉丹爐”中投入1萬個(gè)小時(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且每兩周更新要更新一遍數(shù)據(jù)。

越早建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智駕閉環(huán)，車企的技術(shù)與產(chǎn)品壁壘就越厚，也越有機(jī)會(huì)將后來者拒之門外。

理想表示，最晚明年年初，會(huì)推出大概通過超過1000萬clips訓(xùn)練出來的端到端+VLM。前段時(shí)間小鵬智駕負(fù)責(zé)人李力耘也在公開表示，小鵬端到端模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量已達(dá)到2000萬clips。

但高質(zhì)量數(shù)據(jù)并不容易尋得。馬斯克曾表示，有效的用戶干預(yù)行為捕捉正變得越來越難。“每行駛 10000 英里，只有 1 英里對訓(xùn)練 FSD 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有用。”

理想也表示，目前超80萬輛車主，但真正能提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)的用戶只有3%。

多位智駕行業(yè)人士告訴36氪，目前車企和智駕公司獲取數(shù)據(jù)主要有2種方式。

一是從量產(chǎn)車上挖掘。比如針對車企賣出的幾十萬臺(tái)車，工程師會(huì)寫下專門規(guī)則，如果用戶的駕駛行為符合條件，特定數(shù)據(jù)會(huì)被上傳。車企用戶也可以主動(dòng)上傳一些特別案例。

而智駕供應(yīng)商，也許在量產(chǎn)車數(shù)據(jù)回傳上沒有優(yōu)勢，但內(nèi)部往往會(huì)組建一支能優(yōu)質(zhì)駕駛的車隊(duì)，專門路跑采集數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)回傳本身是一筆不小的成本。據(jù)36氪汽車了解，一家頭部智駕供應(yīng)商公司，每年回傳數(shù)據(jù)的流量費(fèi)以億元為單位。如果是新造車公司，這項(xiàng)費(fèi)用支出會(huì)更高。

二是在存量數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)。在早期智駕還不成熟的階段，車企和智駕公司往往積累大量數(shù)據(jù)，很多都是無效數(shù)據(jù)，工程師只能通過一些算法規(guī)則來挖取。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)作為養(yǎng)料，會(huì)決定智駕系統(tǒng)迭代的質(zhì)量。這持續(xù)考驗(yàn)著車企的智駕自動(dòng)化閉環(huán)能力:從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證、發(fā)版、解bug，再經(jīng)歷新一輪閉環(huán)。

而這背后每一步的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，都在吞噬算力資源。車企和智能駕駛技術(shù)公司們，似乎難有退路。

「智駕要賣錢，“端到端”雖難必做」

端到端智能駕駛帶來的收益正在觸手可見。

在2023年末推出基于端到端的FSD后，馬斯克曾發(fā)郵件督促一線銷售讓更多用戶體驗(yàn)智駕的擬人能力，原因是FSD的體驗(yàn)變得更好了。

換句話說，“端到端”讓智駕比過往任何時(shí)刻都接近商業(yè)化。

在國內(nèi)，“端到端”也在加速智駕商業(yè)化進(jìn)程。

華為最早嘗到智駕商業(yè)化甜頭。去年末，華為與賽力斯合作的問界新M7，上市兩月余斬獲10萬個(gè)訂單，智駕版用戶超60%。

除了推出智駕版車型，華為還通過智駕軟件包的方式進(jìn)一步收費(fèi)。而目前行業(yè)大多數(shù)車企智駕軟件都是免費(fèi)開放給用戶。

跟特斯拉降價(jià)促銷不同，華為智駕軟件費(fèi)用正在逐步上漲。有鴻蒙銷售人士告訴36氪汽車，華為智駕ADS 1.0階段買入價(jià)格是3000元，ADS2.0階段買入是6000元，ADS3.0是1萬元。“后續(xù)價(jià)格還會(huì)漲。”

而ADS 1.0到2.0到3.0版本，正是華為從傳統(tǒng)多模塊智駕逐步轉(zhuǎn)向了端到端智駕后，帶來的技術(shù)和產(chǎn)品體驗(yàn)提升。

另一個(gè)嘗到智駕技術(shù)紅利的選手是理想。在增程+家庭車產(chǎn)品力足夠打動(dòng)用戶的前提下，理想從今年開始猛追補(bǔ)足智駕短板，其端到端智駕版本已經(jīng)全量推送給所有車型MAX版本，智駕口碑回升。

美國作家菲利普·迪克曾在小說《仿生人會(huì)夢見電子羊嗎?》中描述，仿生人擁有感情、會(huì)做夢，并希望擁有一只活寵物。

端到端加持下，智駕系統(tǒng)可能已經(jīng)開始“夢”到電子羊。但電子夢境的維持，需要大量資源灌注，車企與智駕公司也由此患上了數(shù)據(jù)、算力饑渴癥。

「算力游戲，買卡建機(jī)房」

除了賣車獲取更多數(shù)據(jù)養(yǎng)料，車企智駕團(tuán)隊(duì)還在籌備芯片算力資源。

特斯拉稱，到10月底，特斯拉還將增加2.1萬張H100，可大致推測出，特斯拉屆時(shí)總算力將達(dá)88.5 EFLOPS。

除了瘋狂購入英偉達(dá)顯卡之外，特斯拉自研的芯片也在路上。馬斯克此前在X上發(fā)帖稱，其超級(jí)計(jì)算機(jī)Dojo 1到年底，將會(huì)有約8000臺(tái)H100 GPU提供等效的訓(xùn)練能力。特斯拉此前期望是，Dojo進(jìn)入投產(chǎn)后，其算力集群總規(guī)模能達(dá)到100 EFLOPS。

望不見頂?shù)乃懔?chǔ)備，讓國內(nèi)車企玩家不敢輕易掉隊(duì)。

不過芯片限售后，英偉達(dá)的高端AI芯片H100難以在國內(nèi)流通，國內(nèi)企業(yè)更容易買到的，是英偉達(dá)針對中國市場推出的特 供版芯片A800等，性能與價(jià)格都不如H100。

目前，華為智駕是國內(nèi)算力儲(chǔ)備最高的玩家，達(dá)7.5 EFLOPS。有華為人士告訴36氪，內(nèi)部不僅使用英偉達(dá)的訓(xùn)練芯片，同時(shí)還在使用華為自研的晟騰芯片，兩者混合使用。晟騰工具鏈雖然不算特別好用，但由于自研的緣故，供給充足，華為能在云端算力上進(jìn)展很快。

理想汽車則以5.39 EFLOPS 位居華為之后。而這背后，是萬張左右的英偉達(dá)顯卡儲(chǔ)備。

有行業(yè)人士給36氪算了一筆賬:以A800芯片為例，按照深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練一般適用的FP16精度來計(jì)算，單張A800算力為320 TFLOPS，那么5.39 EFLOPS算力實(shí)現(xiàn)，需要超1.68萬張A800。

有行業(yè)人士告訴36氪，今年AI大模型公司算力搶購熱潮消退后，云端訓(xùn)練顯卡相對好買。去年A800的8卡模組價(jià)格輕松賣超百萬元，如今回落到95萬元左右。即便如此，國內(nèi)車企玩家想要囤積算力，依然是一筆巨額投入。

理想的目標(biāo)是年底達(dá)到8EFLOPS。據(jù)36氪了解，理想此前已經(jīng)與云廠商火山引擎聯(lián)合建立數(shù)據(jù)中心，但目前還在籌備新的數(shù)據(jù)中心選址。

小鵬智駕中心算力則是2.51 EFLOPS，同理可換算為超7800張A800，小鵬的目標(biāo)是2025年算力將達(dá)10 EFLOPS 以上。蔚來目前的云端算力是1.4 EFLOPS，可換算為超4300張A800。

可以對比的是，據(jù)工信部信息，截至2024年6月，國內(nèi)算力規(guī)模達(dá)246 EFLOPS。如果換算成FP16，即492EFLOPS。而華為、蔚小理4家企業(yè)云端算力總和，就占全國算力規(guī)模約3.5%。

但端到端不僅是巨頭的游戲，中小玩家也在擠進(jìn)圍場。智駕供應(yīng)商往往聯(lián)合車企快速攻入戰(zhàn)場，比如出現(xiàn)了智己與Momenta、長城與元戎啟行等組合。

據(jù)36氪汽車了解，一些頭部智駕供應(yīng)商的訓(xùn)練芯片也達(dá)千張級(jí)別。如Momenta、地平線等去年就跟火山引擎達(dá)成合作，訂單在億元級(jí)別。

過去兩年，全球都陷入了AI大模型瘋狂狀態(tài)。國內(nèi)AI大模型公司的創(chuàng)業(yè)入場門票高達(dá)5000萬美元，目前估值最高的大模型公司“月之暗面”身價(jià)已經(jīng)去到236億元。

目前國內(nèi)頭部AI大模型公司正朝著萬億參數(shù)量模型發(fā)展，這背后也需要巨大的算力池支撐。階躍星辰，Kimi等大模型公司，都在通過與云廠商合作來搭建萬卡集群訓(xùn)練。

如今同樣的局面在汽車行業(yè)上演。車企們不甘心只賣車，而是朝著AI科技公司的方向進(jìn)發(fā)。車企們天然擁有海量數(shù)據(jù)資源，在大模型大算力的加持下，目光已經(jīng)投向了更廣的無人車、具身智能等方向。

他們需要在微薄的利潤水平下，投入巨資，競逐越來越高的算力數(shù)字。這能持久嗎？汽車行業(yè)正陷入價(jià)格鏖戰(zhàn)，如果把AI作為決勝籌碼，這場“經(jīng)費(fèi)在燃燒”的算力游戲才剛剛開始。

免責(zé)聲明：該文章系本站轉(zhuǎn)載，旨在為讀者提供更多信息資訊。所涉內(nèi)容不構(gòu)成投資、消費(fèi)建議，僅供讀者參考。