出品 丨 搜狐汽车·汽车咖啡店

作者 丨 胡耀丹

临近新年，英伟达开创者、CEO黄仁勋开启了在华“特种兵”式的行程。截止1月21日的七天时间内，黄仁勋分别到访了中国台北、深圳、北京、上海四座城市，访问理由主如果参加当地公司年会。

“人工智能将在将来创造出‘非凡的机会’”在北京的“答谢迎春会”上，黄仁勋频繁用“不可思议”“非凡”等激励人心的词语来描述人工智能事业，对这场人工智能红利的可持续性信心满满。

据了解，这场“答谢迎春会”面向外部合伙人、媒体、社区开发者和高校教育界人士，参与者众，较为高调，社交媒体上也有不少黄仁勋答媒体问的视频发布。而在2024年黄仁勋到访中国时，其并未在一场外面参与人士这样之多、参与者身份这样多元的“答谢迎春会” 上高调露面，并对外强调人工智能的美好蓝图。

事实上，在“一片大好”的人工智能行业形势下，人工智能的进步被觉得正在转向。

大模型的进化正在趋缓。“这个行业中的每一个人都看到了收益递减。”据媒体报道，2024年年末GoogleDeepMind实验室负责人、诺贝尔奖得主、AI专家德米斯·哈萨比斯表示，此前员工通过采集很多数据练习模型，但目前科技公司已经几乎用尽这类数据。

人工智能红利不会消失，但会转移。在此背景下，已有大模型正在寻求更具商业化前景的落地，也就是将大模型与每个行业结合，进入应用层，而这需要定制化推理芯片的参与。

未尽研究发布的《看DAO2025》报告显示，大模型叙事已经发生变化，开始在目前人工智能芯片主战场外，开辟出第二条战线——定制推理芯片。英伟达的角逐对手，英伟达的顾客，均已加入第二条战线的阵营。《看DAO2025》指出，练习好比实验室探索，推理类似工厂量产。除此之外，与练习芯片相比，定制化推理芯片的本钱、Supply chain更可控。

而在推理芯片范围，“定制化”的要点被强化了，这并不利于以练习芯片为主打商品的英伟达。在终端商品上，这一需要正在显现。

自动驾驶被视作人工智能商业化落地的“先行者”，英伟达也将汽车视作将来三大支柱业务之一。现在，完全自动驾驶技术落地较为困难。今年1月，英伟达汽车业务副总裁阿里·卡尼表示，完全自动驾驶的汽车在2030年不太可能在公共道路上全方位用。

但身处智驾竞赛的中国车企，在加速拥抱定制推理芯片。专用、高效、平价等需要的推进下，特斯拉自研的FSD芯片、蔚来、小鹏选择自研智驾芯片，都已经展示出车企需要的一角。即使英伟达面向自动驾驶系统推出了Orin、Thor两款商品，但本钱、专用性、功耗、提供稳定等问题仍如影随形。

01 人工智能红利或转移

英伟达正在面临人工智能红利转移的风险。最直观的表现是，在财报上，2025财年第三财季，其营收同比增速放缓。

自2024财年第一财季以来，英伟达财季销售收入同比增速一直超越100%。但在2025财年第三财季，其营收虽革新高达350.82亿USD，但同比增长率降至94%，出现放缓趋势。并且，其营业额引导显示，下个财季的营收将进一步放缓。

同时，英伟达的股价也在起起伏伏中短暂进入“瓶颈期”。当地时间1月7日，在CES 2025黄仁勋发表主题演讲当日，其股价下跌6.22%。同时，叫阵英伟达的人工智能芯片定制公司博通却在今年1月冲破万亿USD市值大关。

英伟达因人工智能而兴，而其现在在财务和股价上的一系列变化，也与人工智能行业的进步不无关系。

2024年末，路透社、彭博社等媒体均指出，人工智能大模型正在遭遇练习瓶颈。据报道，人工智能大模型练习主要面临两道难关，一道是本钱，一道是数据。

有知情人士透露，大模型的“练习运行”可能耗资数千万USD，需要同时运行数百个芯片，复杂的系统更容易致使硬件问题，研究职员可能需要等待数月才了解模型的最后表现。第二，大语言模型需要很多数据，人工智能模型几乎已经用尽了全球易获得的数据资源。练习运行还遭到电力短缺的妨碍，由于这一过程需要巨大的能源投入。

在此背景下，将已有大模型下放到应用层，与细分市场商品结合，成为了人工智能大模型行业的第二阶段进步方向。

2024年下半年，MicrosoftCEO纳德拉曾直言，人工智能的互联网效应只存在于在应用层，因此没必要在单一模型上投太多钱。Microsoft人工智能部门负责任人苏莱曼在第三届IA峰会上表示，预练习模型将被产品化，不同场景用不一样的模型，将来医疗、法律和金融等范围将会有专门的模型。

在此过程中，定制推理芯片将分走一部分人工智能红利。

练习芯片主要用于练习大模型，帮助制造“机器”。而定制推理芯片主要用已经练习好的模型进行推理，也就是用“机器”来制造商品。

譬如在汽车智驾范围，练习芯片主要会处置很多的数据来练习复杂的大模型。当“成品”大模型搭载到车端后，则需要推理芯片来实行预先练习好的大模型，并在汽车行驶过程中提供实时计算支持。与练习芯片相比，直接用途于应用层的推理芯片，更重视效率、迅速响应和低本钱、低功耗。

随着着人工智能大模型进入每个细分行业，“人工智能+”成为主流，推理芯片的需要也应声而涨。英伟达2024财年Q4的营业额会纪要显示，公司2024财年数据中心已经有40%的收入来自推理业务。

但在英伟达的商品体系内，通用练习芯片仍是主力，并且定制能力较为薄弱。致力于帮助科技公司开发人工智能芯片的博通觉得，博通2027年面对最高900亿USD的可及市场，增量来自定制人工智能芯片。到2028年，英伟达GPU在推理市场的份额预计将从现在的80%降至50%。

现在，Google已与博通合作开发了TPU，Microsoft达成了“CPU+GPU+DPU”全方位自研，meta发布了第二代MTIA。

02 汽车终端演绎挑战

汽车业务是英伟达布局具身智能的一个抓手。黄仁勋曾将自动驾驶技术技术抽象为机器人、自动机器中的自动系统、半自动系统。

他表示，将来，英伟达的潜在市场规模将达到1万亿USD。具体到细分市场，汽车行业的收入将占33%，超越3000亿USD。在黄仁勋眼中，汽车业务、数据中心、游戏是英伟达的三大支柱业务，即使现在汽车业务在英伟达的营收中占比仍然较小。

因此，当人工智能大模型进步方向转移，人工智能芯片的“第二战场”开启，这一趋势迅速反映到智能汽车这一终端上。而在全球智能车市中，中国是领头企业最集中的市场。

“车厂以后既要做芯片，也要合作芯片。”2024年9月，在云栖大会上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏说，小鹏汽车的逻辑是主要芯片，如大算力、专有化的人工智能推理芯片考虑自己做，但不少芯片还是和合伙人一块做。一些云端算力、当地端算力的芯片，需要社会化分工，用英伟达、高通等企业的商品。但在专有能力上，自研芯片能做得更强、更实惠。

这一思路的背景是，在汽车自动化演进愈发深入的当下，怎么样做出差异成为车企、智驾策略提供商、智舱策略提供商的难点。与通用芯片相比，定制化芯片能对算力大小、占比进行更细致的把控，能将算力真的有效用，因此可以一定量上帮助企业达成差异化。

何小鹏曾表示，公版芯片在实质应用中存在很多通用算力的浪费，为了匹配这一需要，小鹏汽车选择自研芯片，旨在达成更高的资源借助效率和更强的技术掌控力。而蔚来汽车董事长、CEO李斌也曾表示，蔚来研发芯片也是为了提高毛利，智能驾驶芯片的目的是用一颗自研芯片达成现在业界四颗旗舰芯片的性能，使得效率和本钱更优。

同时，英伟达芯片存在提供上的不稳定，也让部分车企望而却步。譬如，小鹏汽车的商品负责人曾透露，原本小鹏P7+计划用英伟达Thor芯片，但因为芯片延期，最后选择了双Orin-X配置。

在CES 2025展会开幕首日，黄仁勋公布了英伟达在汽车范围拓展合作的公司，蔚来和小鹏已经不再出目前这份名单中。

不过，英伟达的人工智能红利仍然存在，只不过会随形势变化而有所改变。英伟达全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙表示，英伟达可以补车厂的一些弱点，譬如说其也在做大模型，可以向车厂提供大模型，也可以提供整体的全栈策略。

复制到其他可落地的产业范围内，该逻辑仍然成立。只不过对英伟达来讲，这份人工智能红利或许会不如预期。