智能汽车|造车走向“新战场”：资本的“确定性”和造芯的“不确定性”( 三 )
今年年初，蔚来发布了首款轿车ET7，搭载四颗英伟达NVIDIA DRIVE Orin芯片，算力高达1016TOPS，是特斯拉FSD HW 3.0计算平台的七倍，但这四颗英伟达芯片算力能否被充分使用？官方并未给出明确答案 。
威马的新车型W6更是给出了有百万TOPS算力的数字，没错，特斯拉的七千倍左右，不难发现，“拼算力”似乎成为了一种对汽车智能化程度的量化方式 。
然而从实际情况出发，目前已经问世的自动驾驶芯片，算力虽然足以满足L4甚至L5级别自动驾驶需求，但真正实现自动驾驶单靠算力远远不够，且不说L4、L5级别的自动驾驶，光是L1、L2级别的辅助驾驶，目前市面上搭载相应技术的成品车仍极为有限，落地存在一系列的技术协同问题 。
可以看到，从自动驾驶芯片入手布局汽车芯片赛道，是一件颇有想象力的事情，但技术瓶颈上的难题，并不是可以用单一的算力数字来量化解决的 。
在今年接受媒体采访时，百度CEO李彦宏表示，“百度仅去年一年就（在自动驾驶上）投入200亿，而这可能需要10年乃至20年的长期投入 。”
面对自动驾驶所需要的巨大财力投入，如今“黑芝麻们”融资节奏密集，余粮尚存 。但资本市场对这份“慢”的想象力，还能持续多久？这是当前自动驾驶芯片赛道上的初创型玩家所必须思考的问题 。
写在最后：一些学校有着两种分班模式，第一种是“平行模式”，即整个年级每个班的平均成绩水平相近，教学秉承“不放弃每一个人”的信念；第二种则是“两极模式”，即大力打造“尖子班”，致力于养成“最拔尖的学生”，但这就会造成“放牛班”出现的概率更大 。
对于很多行业而言，“平行模式”往往是更适合于抗风险能力较差的初创企业的模式，规避了“放牛班”的潜在风险，先存活下来站稳脚跟，能够通过自身盈利造血再考虑下一步；“两极模式”则适合于大企业，耗费一些精力和财力为代价，打造出更尖端的同行业竞争力，进一步巩固地位 。
而对于2B的汽车芯片行业而言，初创企业的“平行模式”显然走不通，近期资本热捧自动驾驶芯片赛道，本质上是看到了汽车芯片行业固化格局有望被打破的可能性，这无疑是一场豪赌，而资本在这一场豪赌中，有着一个不容忽视的筹码：
毕竟，在真正的自动驾驶尚未到来之际，就自动驾驶芯片而言，无论是英飞凌、恩智浦，还是黑芝麻、地平线，所有人都是从同一条起跑线上出发 。
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