TL;DR：
全球市值第一的英伟达，正面临中国汽车制造商对其核心芯片与自动驾驶方案的“冷遇”。由于芯片交付延期、性能争议及企业文化差异，中国车企正加速转向自研芯片和本土供应商，这不仅威胁英伟达在万亿级具身智能“前哨战”中的份额，更昭示着全球科技巨头在特定市场生态中可能遭遇的“水土不服”，以及本土力量崛起对全球供应链的深远影响。
黄仁勋先生以其标志性的皮夹克和无边界的乐观主义，将英伟达的市值推上了四万亿美元的云霄，甚至有人打趣道：“英伟达强到无敌后，老黄眼中没有敌人，都是客户。”这种兼济天下的胸怀，在他去年访问中国时，表现得淋漓尽致——对中国汽车企业的溢美之词溢于言表。然而，即便是最炽热的阳光，也难免遭遇耀斑。那些曾被“老黄”热情拥抱的中国汽车制造商们，正悄然尝试甩开这位曾经的“无敌”伙伴，转而寻求自主的路径。
通用汽车的高管在评测英伟达的辅助驾驶方案后，给出了一个“very scary”的评价1。即便黄仁勋在今年3月豪迈宣布与通用、丰田、奔驰等巨头的合作，并预计到2026年自动驾驶业务将带来50亿美元的收入，这句私下的评语却如一道阴影，笼罩在英伟达宏伟的蓝图之上。这并非孤例。去年6月，奔驰CEO康林松在跨城测试中，亲身体验到即便是英伟达在北美“主场”，其辅助驾驶效果竟不如中国初创公司Momenta。更有甚者，奔驰已将中国区多款车型的辅助驾驶业务，从英伟达手中“切割”给了Momenta。捷豹路虎亦在另觅供应商，而英伟达在中国的员工，据说“基本不对接车企项目了。”1 在中国这片“拳拳到肉”的汽车市场，效率和交付是生命线，车企显然没有时间留给一家“远方”的供应商。
诚然，汽车业务在英伟达1305亿美元的整体收入中，占比不到2%1。即便将计算芯片考虑在内，其营收也远不及华为智能车BU去年的264亿元。对英伟达而言，华为智能车BU全年的营收，它用约10天便可赚到。但这微不足道的数字背后，却隐藏着一场关于具身智能（embodied AI）的宏大叙事。黄仁勋深信，人工智能终将进入机器躯壳，走入物理世界，而汽车，作为“没有手的机器人”，正是这场技术浪潮的最前沿试验田。如果自动驾驶无法在未来几年落地，具身智能很可能沦为泡沫1。因此，抓住这看似边缘的小业务，实则事关英伟达在未来AI版图中的战略制高点。
Thor的荆棘之路：交付与承诺的落差
不幸的是，尽管车企们过去习惯追逐英伟达的首发芯片，但从最新一代的Thor“雷神”芯片开始，英伟达在中国市场正面临批量丢失头部客户的风险。威胁不仅来自华为、地平线和Momenta等专注辅助驾驶业务的中国企业，更来自中国新造车势力“师从”特斯拉的自研芯片浪潮。蔚来、小鹏的自主芯片已交付上车，理想的辅助驾驶芯片明年量产，小米创始人雷军也明确表示，自身的汽车芯片将很快推出1。
Thor芯片的延期，无疑成了催化剂。理想汽车的核心供应商去年底便接到通知，原定今年3月推出的增程L系列改款，集体推迟至5月，正是因为Thor未能及时交付1。这已经是Thor芯片的第三次大范围延期，最早承诺的量产时间是2024年底。一次芯片延期，导致理想L系列改款月销量损失超万辆，对应约60亿元的销售收入1，这在任何汽车供应链公司都将引发一场深刻的反思风暴。然而，在英伟达内部，这样的风暴却“几乎没有过”1。
小鹏汽车则率先嗅到了风险，果断搁置了Thor平台的开发，紧急适配自研的图灵芯片，并已在G7上交付装车1。曾经对自研芯片成熟度不足的担忧，在与Thor“煎熬”的配合过程中烟消云散。英伟达最早交付的Thor芯片，不仅存在诸多工程和设计问题，甚至“连发热控制都没达到上车要求，官方宣传的700TOPS算力，也不再承诺”1。多轮调整后，实际可释放算力仅在500TOPS左右。这让理想汽车部署参数高达40亿的VLA模型变得难上加难。
卧薪尝胆：中国车企的自研长征
研发芯片对任何一家车企而言都堪称冒险。一辆整车的开发周期约为18个月，而一款芯片的研发，蔚来、理想、小鹏等都足足推进了四年1。这是一场资本与毅力的豪赌。地缘政治摩擦加剧下，“断供”的恐惧，则成了悬在中国车企头上的达摩克利斯之剑。
这条“卧薪尝胆”之路充满坎坷。IP授权的巨额成本、EDA（芯片设计工具）巨头的谈判困境，以及反复的“踩坑”成了常态。小鹏汽车CEO何小鹏曾公开讲述，为大幅调整图灵芯片设计方案，向早期合作方Marvell半导体赔付了“过亿美元”的巨款1。蔚来的自研之路同样惊险，2023年关键时刻，合作方Marvell突然撤出中国，迫使蔚来硬是“自己搭建后端设计团队、去台积电申请账号，一步步推进到流片”1。这使得蔚来的芯片团队高达600多人，几乎是一个标准芯片公司的配置。
即便耗时耗力，蔚小理三家首颗自研芯片的成本基本在3亿至4亿美元之间1，但车企为何仍前赴后继？降本是核心价值之一，李斌曾透露，搭载自研神玑芯片可为整车降本1万元1。但更深远的战略价值在于算法与芯片的高度匹配。小鹏汽车围绕图灵芯片设计整个AI技术栈，何小鹏甚至表示：“做了自己的芯片之后，才发现了更多之前没有看到的好处。”1例如，小鹏可以为纯视觉路线的图灵AI芯片集成两个独立图像信号处理器（ISP），提升感知能力。特斯拉正是凭借自研芯片，早于行业一年部署了约30亿参数模型的FSD，其下一代芯片AI 5算力预计将达2000-2500TOPS1。中国头部车企深知，了解软件才能做好芯片，而自研芯片、从底层构建AI能力，是啃下这块“硬骨头”的必由之路。
英伟达：不合时宜的傲慢？
汽车销量是车企的生命线，交付更是头号使命。宁德时代这样的电池巨头，为了蔚来乐道也能加班加点提前交付。但在英伟达，这种强交付体系似乎并未建立。原因在于，英伟达并非一家汽车供应链公司，其主战场是消费级电子和数据中心GPU。Thor芯片嫁接在英伟达最新一代的AI芯片架构Blackwell之上，采用台积电N4P（4纳米制程高性能版）工艺制造1。然而，N4P的主战场是消费级电子，并非专为汽车芯片而生，而台积电的车规级4纳米制程，要等到2025年才完成。车规级意味着更严苛的安全标准、更长的验证周期和更高的测试成本（“比消费级芯片多3倍”）。芯片行业人士坦言，汽车芯片量小，晶圆厂会优先兼顾消费类芯片，这无形中推迟了Thor的交付1。
在英伟达的版图中，汽车业务的优先级显然不高。即便技术团队“圣诞节都在加班”，他们思考的更多是如何攻克技术难题，而非汽车交付的当下。若以当下交付为优先，汽车芯片其实可用更成熟的制程实现，因为汽车更看重稳定性而非毫厘必争的先进制程。资源配置上，多位车企工程师抱怨英伟达资源不足，甚至一些芯片设计缺陷需要车企自己“工程兜底”1。而黄仁勋的邮件回复中，也“很少过问汽车业务”1。这种强势与同样强势的顶尖车企之间，形成了难以调和的矛盾。
在软件层面，硬件出身的英伟达与软件起家的Momenta屡屡交锋，都处于“以己之短、攻对方之长”的尴尬境地1。前小鹏辅助驾驶灵魂人物吴新宙加入英伟达后，虽在中国招募了约200人团队，但英伟达辅助驾驶主力团队80%都在美国，规模超2000人，“中国团队几乎做不了决策，即便有特殊case，要不要解决、怎么解决都是美国团队说了算。内部有时开玩笑，中国有点像美国团队的‘傀儡’。”1这种组织结构和企业文化，与中国本土公司“能卷”的超强执行力形成鲜明对比。有英伟达员工身家千万，相对财富自由，缺乏“卷起来的动力”，甚至有美国员工在与奔驰的项目会上“拍桌子”，强调“我们是平等的，我们不是甲乙方的关系”1。而Momenta的办公室里，却挂着“对客户的无理要求，也要再挖三分”的标语1。这种文化差异，在极致内卷的中国市场，无疑是致命伤。
黄仁勋在今年6月的GTC大会上预言，未来所有移动之物都将由机器人驱动，而汽车是下一个主战场。这一判断精准无误。高通在汽车业务的营收占比已从两年前的1.2%增长到接近10%1，正将更多新技术应用于汽车芯片。然而，英伟达在GPU市场建立的CUDA生态壁垒，似乎难以在汽车领域完全复制。不少合作车企正在观望，英伟达的汽车芯片或软件业务是否会被放弃。机器人或许是场漫长的战役，但第一场战役，无疑是抢占智能汽车这块最佳试验田。而在这片田地里，英伟达正经历一场意料之外的“冷水”洗礼。