文 | 舒書

2026年3月的第三周，中國智能汽車產業(yè)鏈接連發(fā)生兩件大事。

3月15日，據(jù)36氪報道，地平線芯片研發(fā)負責人陳鵬即將離任，副總裁蘇箐接棒，主導下一代旗艦芯片征程7的研發(fā)沖刺。截至發(fā)稿，地平線官方未予置評。

3月17日，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛在GTC大會上確認，特供版H200芯片已獲中美兩國許可，正在向中國客戶大規(guī)模交付。據(jù)悉，首批訂單超過40萬塊，阿里、騰訊、字節(jié)跳動及多家頭部車企均在列。

若將這兩件事置于更宏大的背景下——工信部2024年要求車企2025年將汽車芯片本地采購比例提升至20%至25%，以及美國商務部2026年1月新規(guī)對華出口總量設限——一個核心命題浮出水面：

在國產化指標與全球頂尖性能的雙重約束下，英偉達的H200，是否正在以一種新的形態(tài)，成為中國本土芯片研發(fā)的算力基座？

一、地平線的戰(zhàn)時狀態(tài)：被壓縮的研發(fā)周期，與組織邏輯的切換

陳鵬的離任與蘇箐的接棒，不是簡單的人事更替，而是地平線組織邏輯的一次關鍵切換。

回顧地平線的發(fā)展歷程，其核心團隊的調整始終與芯片代際深度綁定：2021年引入前博世中國總裁陳黎明，是為了建立車規(guī)級功能安全流程，完成從技術團隊到正規(guī)軍的蛻變；2026年初，隨著原寧德時代執(zhí)行總裁朱威出任總裁發(fā)力出海，負責具體芯片研發(fā)的陳鵬功成身退——征程6P從設計到量產的任務已完成，接力棒交給以工程落地能力著稱的蘇箐。

蘇箐從陳鵬手中接過的，不只是技術架構，更是一個被極限壓縮的時間表，和一支需要重新激活的研發(fā)隊伍。

根據(jù)地平線創(chuàng)始人余凱年初透露的信息，采用第四代BPU黎曼架構的征程7，目標是在2026年至2027年間實現(xiàn)量產，旨在與特斯拉下一代AI5芯片在同一代次正面競爭。為適配端到端大模型的趨勢，團隊直至2026年初仍在與MiniMax、智譜等大模型公司密集調研，計劃于4月完成基礎設計。

然而，芯片研發(fā)的物理規(guī)律是殘酷的。從架構定義到流片成功，通常需要24至36個月。若要在2026年至2027年量產，意味著核心設計工作本應在2024年凍結。地平線將這一周期壓縮了近一半。

這種極限操作的背后，是巨大的算力缺口。余凱曾坦言，智能駕駛模型訓練面臨“動輒數(shù)十億元的算力成本”挑戰(zhàn)；蘇箐說得更直白：“做一輪試驗可能要花幾個億，還不一定成功?！边@些話從側面印證了地平線的算力饑渴——不是能不能買到芯片的問題，而是算力成本已經成為研發(fā)的最大變量。

地平線財報中，研發(fā)開支增長部分被明確歸因于云服務相關支出。2025年4月，36氪報道地平線基于阿里云萬卡智算集群進行數(shù)據(jù)處理。這些信息拼出的圖景是：地平線已經在大量使用外部算力，區(qū)別只在于——這些算力是從云服務商買的，還是從車企協(xié)同來的。

此時蘇箐的授權邊界就顯得尤為關鍵。作為首席架構師，他負責征程7的芯片架構定義和端到端技術路線的選擇；作為高階智駕方案“土星五號”的統(tǒng)籌者，他協(xié)調算法、工程、測試團隊，確保Horizon Superdrive從研發(fā)到量產的全流程推進；更重要的是，他已將應用工程團隊并入智駕算法團隊，統(tǒng)籌云端算力資源——這意味著，車企的算力能不能流到地平線，蘇箐有直接的調動權。

這套授權組合拳，恰好回應了文章的核心追問：在算力饑渴的背景下，地平線有沒有接住車企算力的組織能力？蘇箐手里的牌，已經足夠打這場仗。

地平線

二、車企的算力賬本：冗余與需求的錯配

與此同時，中國頭部車企的數(shù)據(jù)中心里，另一種結構性矛盾正在顯現(xiàn)。

面對工信部的國產化指標，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：量產車逐步增加國產芯片比例，云端訓練側則大量采購英偉達H200以確保模型迭代速度。

這種策略導致了一個客觀現(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——訓練任務具有明顯的波峰波谷特征，在非集中訓練期，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，其云端訓練集群在模型訓練高峰期利用率高達98%。但問題在于，訓練任務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，但云端訓練仍高度依賴英偉達。當訓練任務排期不滿時，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)架構設計實現(xiàn)AI算力共享和硬件資源虛擬化，以降低行業(yè)算力成本。這恰恰點出了產業(yè)共識：算力不應該被鎖在單一企業(yè)的數(shù)據(jù)中心里，而應該流動起來。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，為產業(yè)鏈的深度協(xié)同提供了天然的土壤。

車企

三、聯(lián)合創(chuàng)新：一種理性的生態(tài)演進

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，正成為破局的關鍵。業(yè)內普遍認為，這并非不合規(guī)的私下調度，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設施加速AI模型訓練。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，但本質上已經涉及算力資源的跨企業(yè)調度。在這個基礎上，將算力從優(yōu)化現(xiàn)有芯片拓展到訓練下一代芯片，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，都表明國產芯片公司與車企的關系正在從供應商-客戶進化為聯(lián)合研發(fā)伙伴。在這種關系下，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：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的模型驗證與預訓練；地平線派出工程師駐場，與車企智駕團隊共同調試。雙方共建智能駕駛聯(lián)合創(chuàng)新中心，算力成本內部結算，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完美契合，同時以實質行動完成了扶持國產供應鏈的指標。

對地平線，在不增加重資產投入的前提下，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的按時量產贏得了寶貴時間。

四、合規(guī)邊界：宏觀管控與微觀應用的信息差

當然，這一協(xié)同模式的運行，始終處于全球半導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？

這涉及到一個關鍵概念：宏觀管控與微觀應用的信息差。

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。技術支持團隊雖能調動全球研發(fā)資源，但常規(guī)技術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)有組織架構下尚未被回答。

美國商務部2026年1月的新規(guī)設定了出口總量上限——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，且訓練任務不涉及違禁領域，其在內部或與合作伙伴之間進行算力資源的優(yōu)化調度，屬于企業(yè)正常的經營自主權范疇。

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，是全球化公司在復雜市場中常見的組織選擇。

這種宏觀合規(guī)與微觀應用之間的信息差，為產業(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

五、產業(yè)啟示：三種組織邏輯的碰撞與投資機會

如果這一協(xié)同機制得以跑通，將產生多重影響：

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商獲得議價權。長遠看，這將降低對單一外企的依賴，優(yōu)化供應鏈結構，直接體現(xiàn)在車企的BOM成本表中。

對產業(yè)格局，如果算力共享成為常態(tài)，芯片公司與車企的關系將從買賣關系進化為共生關系。這意味著，未來的投資邏輯將從誰有芯片轉向誰有生態(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)。蘇箐的授權邊界已覆蓋芯片架構、算法落地、算力統(tǒng)籌三大關鍵環(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整。這是速度與穩(wěn)定的永恒博弈，投資人需要關注的是，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，考驗的是內部資源分配的平衡能力。如何在兩份供應商之間分配訂單、預算和研發(fā)精力，決定了下半場競爭的主動權。

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，恰好成為中國產業(yè)鏈騰挪的空間。這不是任何人的設計，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

六、尾聲：在夾縫中生長的中國速度

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，象征著技術理想主義與工程實用主義的結合；車企算力的開放，標志著產業(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。