地平線
與此同時，中國頭部車企的數(shù)據(jù)中心里，另一種結(jié)構(gòu)性矛盾正在顯現(xiàn)。
面對工信部的國產(chǎn)化指標，同時又不愿在智駕性能上落后，主流車企普遍采取了雙軌制策略：量產(chǎn)車逐步增加國產(chǎn)芯片比例，云端訓(xùn)練側(cè)則大量采購英偉達H200以確保模型迭代速度。
這種策略導(dǎo)致了一個客觀現(xiàn)象：部分車企的自建智算中心，存在高端算力的階段性冗余。數(shù)據(jù)顯示，不同類型的數(shù)據(jù)中心利用率差異巨大：傳統(tǒng)通用數(shù)據(jù)中心僅為5%至15%，頭部大型國家級智算中心利用率可達80%以上，甚至接近滿負荷。車企的自建智算中心介于兩者之間——訓(xùn)練任務(wù)具有明顯的波峰波谷特征，在非集中訓(xùn)練期，昂貴的H200集群往往處于低負載運行狀態(tài)。
小鵬汽車自動駕駛負責人李力耘曾透露，其云端訓(xùn)練集群在模型訓(xùn)練高峰期利用率高達98%。但問題在于，訓(xùn)練任務(wù)具有明顯的波峰波谷特征——高峰期過去之后，昂貴的H200集群往往處于低負載運行狀態(tài)。這正是算力冗余的真實寫照：不是沒有算力，而是算力的時間錯配。
以蔚來為例，其自研神璣芯片雖已流片量產(chǎn)，但云端訓(xùn)練仍高度依賴英偉達。當訓(xùn)練任務(wù)排期不滿時，算力資源便處于閑置狀態(tài)。其他車企雖未公布具體利用率數(shù)據(jù)，但這一行業(yè)共性客觀存在。
理想汽車李想曾在公開場合提出，通過系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計實現(xiàn)AI算力共享和硬件資源虛擬化，以降低行業(yè)算力成本。這恰恰點出了產(chǎn)業(yè)共識：算力不應(yīng)該被鎖在單一企業(yè)的數(shù)據(jù)中心里，而應(yīng)該流動起來。當頭部車企開始思考算力共享的可能性，地平線這樣的芯片公司自然看到了機會。
一邊是地平線極度饑渴的算力需求，一邊是車企手中階段性冗余的頂級算力。這種供需錯配，為產(chǎn)業(yè)鏈的深度協(xié)同提供了天然的土壤。
車企
在這種背景下，一種基于聯(lián)合創(chuàng)新實驗室或算力共享池的合作模式，正成為破局的關(guān)鍵。業(yè)內(nèi)普遍認為，這并非不合規(guī)的私下調(diào)度，而是一種符合商業(yè)邏輯的生態(tài)共贏。
事實上，車企與芯片公司的算力協(xié)同已有先例。在2026年GTC大會上，吉利宣布與英偉達深化合作，將利用英偉達的云端算力基礎(chǔ)設(shè)施加速AI模型訓(xùn)練。這意味著，車企依賴芯片公司算力進行研發(fā)的模式，已經(jīng)被行業(yè)頭部玩家驗證可行。那么反過來，芯片公司依賴車企算力進行研發(fā)，邏輯上同樣成立。
地平線與車企的算力協(xié)同更非從零開始。2020年，地平線與上汽成立聯(lián)合實驗室，圍繞征程芯片的算力優(yōu)化和算法部署展開合作；2017年，地平線與長安成立聯(lián)合實驗室，為L4級自動駕駛提供芯片算力支持。這些合作雖然不叫算力共享，但本質(zhì)上已經(jīng)涉及算力資源的跨企業(yè)調(diào)度。在這個基礎(chǔ)上，將算力從優(yōu)化現(xiàn)有芯片拓展到訓(xùn)練下一代芯片，只是邏輯的延伸。
地平線并非孤例。黑芝麻智能與東風、國汽智控的合作，芯馳科技與上汽、奇瑞、長安的深度綁定，都表明國產(chǎn)芯片公司與車企的關(guān)系正在從供應(yīng)商-客戶進化為聯(lián)合研發(fā)伙伴。在這種關(guān)系下，算力資源的共享只是時間問題。
車企與地平線的協(xié)同，大概率存在類似的邏輯基礎(chǔ)：車企通過合規(guī)形式，將數(shù)據(jù)中心的部分閑置算力開放給地平線，用于征程7的模型驗證與預(yù)訓(xùn)練；地平線派出工程師駐場，與車企智駕團隊共同調(diào)試。雙方共建智能駕駛聯(lián)合創(chuàng)新中心，算力成本內(nèi)部結(jié)算，研發(fā)成果共享。
這對雙方而言是理性的最優(yōu)解：
對車企，深度參與上游芯片的早期定義，確保未來芯片與自身算法架構(gòu)完美契合，同時以實質(zhì)行動完成了扶持國產(chǎn)供應(yīng)鏈的指標。
對地平線，在不增加重資產(chǎn)投入的前提下，獲得了急需的頂級算力資源，大幅縮短了模型迭代周期，為征程7的按時量產(chǎn)贏得了寶貴時間。
當然，這一協(xié)同模式的運行，始終處于全球半導(dǎo)體地緣政治的聚光燈下。一個核心問題是：英偉達如何看待這種算力流向？
這涉及到一個關(guān)鍵概念：宏觀管控與微觀應(yīng)用的信息差。
公開信息顯示，英偉達中國區(qū)并非獨立閉環(huán)組織，重大決策需經(jīng)亞太區(qū)乃至美國總部審批。其銷售團隊的核心KPI是訂單額與市場份額——至于芯片落地后流向哪里、用于什么，并非考核項。技術(shù)支持團隊雖能調(diào)動全球研發(fā)資源，但常規(guī)技術(shù)支持主要依賴本地資源。要追蹤芯片微觀用途，需要投入多少人力和系統(tǒng)？這筆預(yù)算誰出？數(shù)據(jù)回傳是否合規(guī)？這些問題在現(xiàn)有組織架構(gòu)下尚未被回答。
美國商務(wù)部2026年1月的新規(guī)設(shè)定了出口總量上限——不得超過美國本土銷量的50%。此外，特朗普2025年12月提出的“25%分成”條件雖未寫入BIS正式規(guī)則文本，但作為政策背景被行業(yè)廣泛引用，進一步強化了出口管控的宏觀框架。
但關(guān)鍵在于，這些都屬于宏觀總量控制，而非對單一芯片微觀用途的實時追蹤。只要最終用戶是合規(guī)的民用實體，且訓(xùn)練任務(wù)不涉及違禁領(lǐng)域，其在內(nèi)部或與合作伙伴之間進行算力資源的優(yōu)化調(diào)度，屬于企業(yè)正常的經(jīng)營自主權(quán)范疇。
英偉達并非不知道這種可能性。但商業(yè)的規(guī)律是：你不可能既賺今天的錢，又完全堵死明天的路。高通賣芯片給小米時，就知道小米在做澎湃；英特爾賣CPU給浪潮時，就知道浪潮在做自研。在嚴格遵守出口管制總量上限的前提下，對芯片落地后的微觀流向保持“信息顆粒度”的適當留白，是全球化公司在復(fù)雜市場中常見的組織選擇。
這種宏觀合規(guī)與微觀應(yīng)用之間的信息差，為產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同留下了騰挪空間。這不是任何一方的漏洞，而是全球化公司在中國市場的必然組織形態(tài)。
英偉達
如果這一協(xié)同機制得以跑通，將產(chǎn)生多重影響：
對芯片研發(fā)周期，在自建萬卡集群成本高達數(shù)十億元的背景下，通過算力共享獲取頂級算力，可將芯片迭代周期縮短30%以上（行業(yè)測算值）。這是地平線等本土芯片公司追趕全球龍頭的關(guān)鍵變量，也是投資人評估其研發(fā)效率的核心指標。
對車企供應(yīng)鏈成本，深度參與上游芯片定義，既能確保未來芯片與自身算法契合，又能通過扶持本土供應(yīng)商獲得議價權(quán)。長遠看，這將降低對單一外企的依賴，優(yōu)化供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)，直接體現(xiàn)在車企的BOM成本表中。
對產(chǎn)業(yè)格局，如果算力共享成為常態(tài)，芯片公司與車企的關(guān)系將從買賣關(guān)系進化為共生關(guān)系。這意味著，未來的投資邏輯將從誰有芯片轉(zhuǎn)向誰有生態(tài)——能夠深度綁定車企的芯片公司，將獲得更高的估值溢價。
而這場算力回流暗戰(zhàn)，本質(zhì)上是三種組織邏輯的碰撞：
地平線的組織邏輯是戰(zhàn)時狀態(tài)。蘇箐的授權(quán)邊界已覆蓋芯片架構(gòu)、算法落地、算力統(tǒng)籌三大關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這正是地平線進入戰(zhàn)時狀態(tài)的組織保障。但代價是核心團隊的持續(xù)換血——從陳黎明到朱威，從陳鵬到蘇箐，每一次代際更替都伴隨著人員調(diào)整。這是速度與穩(wěn)定的永恒博弈，投資人需要關(guān)注的是，這種換血節(jié)奏能否持續(xù)，以及核心人才流失的風險。
車企的組織邏輯是雙軌并行。一邊采購英偉達保性能，一邊扶持地平線完成指標，考驗的是內(nèi)部資源分配的平衡能力。如何在兩份供應(yīng)商之間分配訂單、預(yù)算和研發(fā)精力，決定了下半場競爭的主動權(quán)。
英偉達的組織邏輯是總量合規(guī)?？偛慷ㄒ?guī)則、中國區(qū)執(zhí)行，中間留下的信息顆粒度空白，恰好成為中國產(chǎn)業(yè)鏈騰挪的空間。這不是任何人的設(shè)計，而是全球化公司在中國市場的必然組織形態(tài)。
三種組織邏輯
2026年的春天，地平線的征程7項目組和各大車企的智駕中心，或許正在經(jīng)歷一場無聲的算力協(xié)同。
從邏輯推演看，核心條件已初步具備：地平線有算力饑渴，車企有算力冗余，英偉達有信息差。
這并非什么不可告人的秘密，而是中國科技產(chǎn)業(yè)在重重壓力下展現(xiàn)出的韌性。蘇箐的接棒，象征著技術(shù)理想主義與工程實用主義的結(jié)合；車企算力的開放，標志著產(chǎn)業(yè)鏈上下游信任機制的成熟；英偉達的信息顆粒度空白，為這種協(xié)同提供了騰挪空間。
這場博弈的終局，不僅取決于技術(shù)的演進，更取決于組織的博弈——誰能在速度、穩(wěn)定、合規(guī)之間找到最優(yōu)解，誰就能在下一輪競爭中占據(jù)主動。
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