買車,你是否還沉浸在加速快、內(nèi)飾高級、操控性好等“傳統(tǒng)爽點”?如果不是,那么我們今天不妨聊一個更底層、更瘋狂,也更重要的問題。
不知道你有沒有發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在的新車,不裝個英偉達Orin芯片,不搞個上千TOPS的算力,不宣稱個城市NOA,車企都不好意思開發(fā)布會。
仿佛一夜之間,我們買的不再是車,而是一個四個輪子的超級計算機。
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但另一方面,不知道你有沒有和我一樣,想要了解這場汽車智能化軍備競賽的底層燃料,究竟是從哪里來的?
一個可能有點反常識的結(jié)論是:驅(qū)動這場變革的,可能并不全是你我的真實需求,而是一場正在硅谷發(fā)生的、萬億美金級別的——
AI基建狂潮和它背后的資本內(nèi)循環(huán)。
1
汽車,如何成了AI的“最佳代言人”?
首先,我們必須承認,智能化的體驗是真實的。更流暢的語音,更精準的地圖,看起來更聰明的輔助駕駛……這些進步有目共睹。
而車企的邏輯很直接:智能化,是決勝未來的靈魂。
所以,從國內(nèi)的蔚小理,到傳統(tǒng)巨頭比亞迪、長城,再到特斯拉,全部All in智能化。甚至硬件算力,兩年翻一倍;軟件算法,月月都在OTA。
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這像極了十年前的智能手機大戰(zhàn)。
但隨之而來的問題是:這種瘋狂的迭代速度,背后誰在買單?
是你我購車時多付的幾萬塊錢科技包嗎?不,那遠遠不夠。研發(fā)這些智能技術的成本,簡直是天文數(shù)字。
錢,從哪來?答案或許是:在硅谷。
不妨把這看成一場游戲。這場游戲的三大主角分別是:賣鏟子的(英偉達等芯片和云廠商)、挖金子的(OpenAI等大模型公司)、和用新工具蓋房子的(車企)。
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“賣鏟子的”講述了一個星辰大海的故事。
英偉達說,未來萬物都需要AI算力。于是,它的股價一飛沖天,獲得了巨額資本。它用這些錢,一方面升級鏟子(造更強的芯片),另一方面開始直接直接投資“挖金子的”。
英偉達把錢投給OpenAI、Cohere這些大模型公司。這些大模型公司,轉(zhuǎn)身就拿著融到的錢,去英偉達和亞馬遜云(AWS)那里,買天價的芯片和服務器來訓練模型。
看,錢就這樣形成了一個小循環(huán)。
然而故事還沒有結(jié)束,“挖金子的”必須找到應用場景,來證明自己值萬億美金。 于是,汽車——這個全球規(guī)模最大、產(chǎn)業(yè)鏈最長、消費者感知最強的工業(yè)產(chǎn)品,成了最完美的“樣板間”。
大模型公司急切地需要把技術塞進車里,進而向世界證明:看,我的AI能改變最重要的行業(yè)!
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于是,壓力來到了車企這邊。
當整個行業(yè)、整個資本市場都在談論軟件定義汽車、AI定義汽車的時候,你沒有選擇。你必須跟進,必須采購最新的芯片,必須接入或自研大模型,哪怕它的成本高昂,哪怕用戶當前的真實使用頻率存疑。
因為不跟進,就意味著在資本市場和消費者心智中掉隊。
至此,一條清晰的“輸血管道”形成了:硅谷資本 -> AI芯片與云服務 -> AI大模型技術 -> 汽車智能化軍備競賽。
汽車,成了這個龐大循環(huán)中,最前端、最 visible 的那個成果展示柜。
2
“春藥”or“毒藥”,讓汽車回歸本質(zhì)工
資本市場上的繁榮,總會帶來一些“邊角料”。而這劑來自硅谷的、用萬億美金熬制的猛藥,對汽車行業(yè)到底是好是壞?
樂觀地看,它是一劑春藥。
它用海量資本,強行砸穿了技術瓶頸。沒有這股狂熱,激光雷達的成本不會下降這么快,自動駕駛的算法不可能迭代這么猛。
萬億基建狂潮,客觀上加速了未來技術的到來,哪怕過程有些浪費和泡沫。就像當年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫,雖然破裂了,但確實留下了全球光纖網(wǎng)絡這個遺產(chǎn)。
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但危險地看,它也可能是一劑毒藥。
第一,需求脫節(jié)的風險。
如果堆砌的算力和功能,最終大部分淪為期貨或用戶很少使用的電子擺設, 那么這些高昂的成本最終會反噬車企的利潤,或者轉(zhuǎn)嫁給消費者,導致市場疲勞。
第二,獨立性喪失的風險。
如果車企的核心智能架構(gòu),完全建立在少數(shù)幾家硅谷巨頭的技術棧上,那么汽車的靈魂究竟是誰的?
第三,也是最重要的,泡沫破裂的連鎖反應。
如果源頭——硅谷的AI資本熱潮降溫,投資收縮,那么這條輸血管道就會逐漸干涸。依賴外部輸血進行激進研發(fā)的車企,將面臨最嚴峻的考驗。
這像極了頁巖油革命:技術突破帶來狂熱投資,產(chǎn)量暴增,但一旦資本撤出或油價波動,最脆弱的一批玩家會率先倒下。
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所以,回到我們最初的問題。
我們正在經(jīng)歷的汽車智能化革命,它既不是純粹由用戶需求拉動的,也不完全是技術推動的。它是一股由硅谷資本和科技愿景共同驅(qū)動的、復雜混合的巨浪。
作為消費者,我們應該感到興奮,因為技術在飛速進步;但同時也該保持一份清醒。
下次,當你再聽到算力1000TOPS、GPT大模型上車這些宣傳時,不妨多想一層:
這究竟是一個解決我痛點的功能,還是這條龐大產(chǎn)業(yè)鏈為了自我證明而必須講述的故事的一部分?
汽車的終局,或許不是變成一個裝滿芯片的機房。它可能依然需要回歸到移動的本質(zhì):安全、高效、愉悅地,把人從A點帶到B點。
而所有的科技,都應該是為這個本質(zhì)服務的、沉默的伙伴,而不是狂歡的主角。

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