2023年5月臺北電腦展，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在結束了自家產(chǎn)品發(fā)布和演講后匆匆離席。再次出現(xiàn)時，黃仁勛已經(jīng)來到聯(lián)發(fā)科展臺，握住了多年老友、聯(lián)發(fā)科CEO蔡力行的手。

借此，英偉達、聯(lián)發(fā)科兩大芯片設計巨頭宣布聯(lián)手，“發(fā)達聯(lián)盟”就此成型，面向風起云涌又前景無限的智能汽車，打造開發(fā)全新汽車芯片。

兩年后，“發(fā)達聯(lián)盟”在上海車展發(fā)力。4月23日，聯(lián)發(fā)科發(fā)布了基于雙方最頂尖技術打造的天璣汽車旗艦座艙平臺C-X1。

絕大多數(shù)消費者乃至汽車行業(yè)人士，并不清楚這枚旗艦級座艙芯片背后的產(chǎn)業(yè)故事，但它的的確確串聯(lián)起了智能汽車芯片的過去和未來。

頂峰再聚首

雖然英偉達與聯(lián)發(fā)科如今打得火熱，但時間倒退十余年，雙方其實是在移動SoC上相互競爭的對手。

那時聯(lián)發(fā)科作為第一批國產(chǎn)智能手機的核心供應商，其“Turn-key”方案大放異彩，在“中華酷聯(lián)”的崛起中占得先機。而英偉達從顯卡轉戰(zhàn)而來，為了推介自家手機芯片，黃仁勛曾為小米3發(fā)布會站臺，高喊“我也是米粉”。

2014年，兩家公司短暫相交的命運線慢慢錯開，并在漫長的堅持與等待中，分別找到了自己新的成長曲線：

因為基帶、功耗等問題難解，英偉達當年宣布將退出移動SoC市場，重心逐步轉向AI芯片，最終以超前布局等來了AI的爆發(fā)，成為AI生態(tài)的首席賣鏟人。

同年，聯(lián)發(fā)科發(fā)布八核手機處理器MT6795，向高端移動SoC發(fā)起沖擊，并在5G時代到來后愈戰(zhàn)愈勇，出貨量霸榜同時，憑借天璣9000系列在高端手機SoC市場與高通并列雙雄。

雙方的汽車芯片業(yè)務也因之分化：

聯(lián)發(fā)科承襲移動SoC的稟賦，為全球車企車機提供座艙、通信芯片，天璣汽車座艙平臺累計出貨量超2000萬套，成為市場上重要的參與者。

由于如今汽車座艙SoC多與移動SoC同源，在天璣9000系列成功拿下高端手機SoC市場之時，天璣汽車座艙平臺也迎來了沖向高端的絕佳時機。2023年，聯(lián)發(fā)科就規(guī)劃好了全球首款3nm汽車座艙芯片——能一芯帶多屏、運行130億參數(shù)大模型、CPU與AI性能皆強于目前市場旗艦的MT8678。

聯(lián)發(fā)科去年發(fā)布的旗艦座艙芯片MT8678

英偉達將移動SoC投向汽車座艙短暫試水后，選擇All in自動駕駛，客戶從特斯拉、自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司拓展到國內造車新勢力、傳統(tǒng)車企，一步步成為下游研發(fā)高級輔助駕駛、自動駕駛難以繞開的選擇，并在2022年發(fā)布了首款單芯算力達1000Tops的自動駕駛芯片Thor。

英偉達旗艦智駕芯片Thor

按照規(guī)劃，這兩枚芯片預計都會在2025年后量產(chǎn)裝車。因為規(guī)劃激進、制程先進，它們今年在性能上都是各自領域中暫無敵手的存在，也順理成章獲得了不少車企的訂單。

至此，聯(lián)發(fā)科、英偉達漸漸有成為智能汽車芯片遙相呼應又涇渭分明的雙峰之勢——前者旗艦級智能座艙芯片沖高效果顯著，后者旗艦級智能駕駛芯片獨孤求敗。

但歷史的洪流還是讓兩家公司再度聚首。只不過，曾經(jīng)在移動SoC市場交鋒的雙方這一次沒有對壘，而是選擇了攜手。

而聯(lián)發(fā)科與英偉達之所以愿意合作，一方面是因為蔡力行與黃仁勛有近三十年的交情；另一方面，汽車行業(yè)兩個既是機遇又充滿挑戰(zhàn)的趨勢，都擺在了兩位CEO面前：

生成式大模型的上車熱潮，與越來越深入的艙駕融合。

強強聯(lián)手

今年Deepseek R1在春節(jié)爆火后，國內不少車企連夜宣布接入R1——被強化學習淬煉過的R1足夠聰明，車企寄望它讓座艙中的智能助手變得真智能，從而贏得更多訂單。

但無一例外地，車企都是以云端部署的方式接入R1，其響應速度、數(shù)據(jù)隱私都難以得到保證。將模型放在車端座艙芯片本地部署可以避免這些問題。然而，盡管現(xiàn)有座艙芯片的AI算力已經(jīng)長足進步，仍與云端算力仍相去甚遠，根本無力運行6710億參數(shù)的Deepseek R1。

為了實現(xiàn)大模型的本地部署，業(yè)界做了大量包括蒸餾、量化在內的努力，試圖縮減模型參數(shù)量。但一個既能看懂圖、又能聽懂話，能更好理解人類意圖的多模態(tài)大模型，參數(shù)量依舊是70億起步，數(shù)百億為宜。

這為包括聯(lián)發(fā)科在內的座艙芯片供應商提了個難題：

座艙對AI算力的要求在往小型服務器發(fā)展，芯片AI計算模塊越大越好，但座艙SoC又天生需要多樣化的計算單元應對不同任務。特別是制程迭代到3nm，芯片面積寸土寸金，CPU、GPU、基帶等模塊已占據(jù)大量空間，大肆堆疊AI計算模塊要么容易顧此失彼，要么被迫擴大芯片面積導致成本失控。

而英偉達雖然有意助力生成式大模型在智能座艙的落地，為其AI賣鏟生意再添一片富礦，但英偉達已退出座艙芯片市場多年，且手中缺乏基帶，難以為座艙提供集成度高、能力完整的SoC方案。

面對智能座艙對算力的層層加碼和既要又要，聯(lián)發(fā)科與英偉達果斷選擇合作，將兩者的優(yōu)勢以一種物理距離極短的方式整合到一起——Chiplet（芯粒）。

Chiplet示意圖

Chiplet引入了模塊化概念，它通過高帶寬的先進封裝技術，可將不同功能、不同制程、乃至不同廠商的多枚芯片裸片拼接在一起，克服了單芯片面積越大，良率越低、成本越高的難題，能以更低的成本達成更好的計算能力。

在聯(lián)發(fā)科與英偉達的合作中，聯(lián)發(fā)科C-X1就以Chiplet的形式，將英偉達最新Blackwell架構的GPU集成在內，將整枚芯片打造成了旗艦中的旗艦：

因為用上3nm制程和Arm最新的V9.2-A大核架構，C-X1的CPU單核性能據(jù)估算領先高通8295 80%，而其CPU為12核設計，足以應對6-12個屏幕的多任務計算；

由于集成英偉達的GPU，C-X1擁有10.2 TFLOPS浮點算力，支持英偉達獨家的DLSS技術，渲染性能趕上主流甜品級獨立顯卡，意味著其不僅可以帶動高清大屏的復雜動效，還能支持在車載大屏上流暢游玩3A游戲。

最重要的是，C-X1內建的NPU與英偉達的GPU組成的雙AI引擎，可以總共提供400TOPS AI算力。為了最大限度地降低模型訓練后部署到車上的難度、精度損失與內存開銷，C-X1引入了對FP4格式量化的硬件級支持，將內存帶寬的使用降低了50%。

據(jù)估算，C-X1大語言模型推理性能比競品高350%。

而在成本端，盡管C-X1參數(shù)豪華，但運用Chiplet集成4nm制程的英偉達GPU，幫助其減少了3nm晶圓的使用面積，達成了成本1+1＜2、效果1+1＞2的表現(xiàn)。

對消費者來說，這些眼花繚亂的數(shù)字會在未來幾年轉化為看得見摸得著的智能座艙體驗：

當芯片有能力運行數(shù)百億參數(shù)的多模態(tài)大模型，語音助手才不會總是化身尬聊助手；DMS（駕駛員注意力監(jiān)測系統(tǒng)）才不至于時不時誤觸發(fā)；座艙對用戶意圖的理解、對艙內外環(huán)境的感知才會更準確，個性化推薦才會更精準。

屆時，一個真正達到AI Agent（智能體）水平的，能根據(jù)用戶一句話（甚至一個表情）就完成一個連貫任務（而不是一戳一蹦跶）的真·智能助手，才有機會誕生在汽車座艙里。

而這只是聯(lián)發(fā)科與英偉達合作的一部分。

你中有我

去年，某新勢力車廠生產(chǎn)的新車型，將智艙芯片與智駕芯片集成到了同一塊PCB板上，將整車電子電氣架構從域控向中央計算推進了一步。

對新計算平臺的一個典型運用，是將4枚智駕芯片Orin X共計1016T AI算力的富余部分抽調出來，運行AI算力60T的座艙芯片力有不逮的神經(jīng)網(wǎng)絡與應用。

盡管這讓人們開始懷疑車廠硬件配置過度冗余的“嫌疑”，但也反映出一種技術趨勢：艙駕融合，正在進入新的階段。

傳統(tǒng)上，汽車智艙與智駕芯片各自獨立，各司其職。但隨著車企試圖提供越來越好的體驗，汽車越來越智能，智艙與智駕之間必然產(chǎn)生頻繁的數(shù)據(jù)交換和能力調用，此時兩枚芯片貼得越近，效果越好，單位成本越低——距離上的融合有助于能力的融合，正如人類的大腦和小腦緊靠在一起。

面向這一趨勢，基于對彼此的信任和能力的互補，聯(lián)發(fā)科與英偉達合作，開發(fā)了“我提供智艙芯片、你提供智駕芯片“的One Board艙駕融合方案。

在硬件上，聯(lián)發(fā)科的C-X1與英偉達的Thor可以被集成在一塊板卡上以降低成本、提升互聯(lián)互通效果。而在軟件上，雙方更進一步，聯(lián)發(fā)科主動適配了英偉達的車載操作系統(tǒng)套件NVIDIA Drive OS。

C-X1支持運行NVIDIA Drive OS

C-X1和Thor都運行NVIDIA Drive OS的意義在于，智艙和智駕之間的互動將不再局限于數(shù)據(jù)交換和單向的能力調用，在同一操作系統(tǒng)下，兩者可以實現(xiàn)資源池化，即硬件資源可以被抽象到一個池子中，供車上的應用自由調用。

而硬件資源尤其是AI算力的豐沛、自由流動，往往是培育更強大AI應用的土壤，車企將得以提供更豐富、更精細、具備全局智能屬性的用車體驗。

比如，未來的智能駕駛可以分析車內乘客是否入睡，從而決定行車模式是否應當更舒適?；蛘弋斳囍髟谕＼嚑顟B(tài)下決定在車載大屏上玩把游戲，智駕芯片的AI算力也可以被臨時抽調過來，增強游戲性能。

智能汽車行業(yè)對更深程度艙駕融合的不懈追求，反映出一種樸素的智能觀：智能不是兩種不同能力的簡單拼湊，而是在整體上對不同能力的有機調度。

這是聯(lián)發(fā)科與英偉達深度合作的底層驅動因素。

在此之后，出于更高性能、更低成本的考慮，智艙芯片和智駕芯片或許會走向合二為一的終局，誰來主導看似是個問題。

但聯(lián)發(fā)科與英偉達通過C-X1形成的“我在硬件上整合你，你在軟件上賦能我”式合作，提供了一種非零和博弈思路：

固然，產(chǎn)業(yè)的進程常常被競爭與對抗塑造。但歷史的草蛇灰線，同樣也藏在一次次相逢一笑的分工與協(xié)作里。

參考資料

[1]8.3K Stars!《多模態(tài)大語言模型綜述》重大升級，量子位

作者：熊宇翔

編輯：羅松松

責任編輯：羅松松