當下最火的，莫過於國產 3A 級大作【黑神話悟空】，剛上線，一小時內 Steam 平台同時線上人數就達到 104.5 萬。
不過玩家們發現，西天取經第一難，是 配置 。
普通的 PC 端根本帶不動這番龐大的遊戲系統。
但讓人興奮的是， 未來的智慧座艙可以 。領克 Z10 已經將其變為現實，在一台測試台架上，【黑神話：悟空】可以在 2K 分辨率全高畫質下，以接近 60 幀的顯示素質流暢執行。
這意味著，智慧座艙變成了移動網咖，而推動這一變化的核心是座艙芯片。
8 月 8 日，宣布進軍汽車市場的英特爾，就往座艙芯片領域投擲了一只效能猛獸。
一張算力高達 229TOPS ，搭配了 16G 的 DDR6 視訊記憶體的獨立顯卡（ARC A760-A） ，支持 3A 級遊戲，4K 顯示器。2025 年實作商用。
英特爾這次「二戰」汽車業務，必須要狠一點。
一方面，錯失手機市場紅利，又遭遇 PC 端份額削減後，汽車市場是其一場不能輸的戰役；
另一方面，座艙芯片市場競爭殘酷，在高通坐穩霸主地位的同時，輝達、AMD、聯發科等實力玩家也在虎視眈眈。
所以當 AI+汽車的浪潮襲來時，英特爾與其它芯片企業一樣，看到了新的機會。它遵循了兩點方法論。
某種程度上，英特爾選擇了一條「 大力出奇跡 」的路徑。
它在賭，座艙芯片市場對於 AI 功耗效能的可延伸性需求，會不會讓算力成為獲勝關鍵。
01、 踩住 AI 定義座艙的新風口
在收購 Mobieye 進軍汽車智駕業務後，英特爾沒有忘記另一塊市場蛋糕。
於是，當 AI+智慧座艙的新趨勢來臨時，它決定親自下場，借東風，打一場有準備的仗。
這關乎兩方面。
一是 時機 。
英特爾曾嘗試以領先的 14nm 工藝芯片切入座艙芯片市場，但當時的移動端作業系統與 X86 結構並不相容，所以它需要等待一個智慧汽車的浪潮。
英特爾汽車事業部總經理 Jack Weast 表示，智慧汽車與智慧型手機趨勢一致。
很多人認為智慧型手機的拐點是 2007 年 iPhone 釋出，但其實真正的拐點是 2013 年 4G 普及下智慧型手機銷量超過功能機。按此推算，英特爾認為智慧汽車真正的拐點是 2024 年。
另外，智慧化決定下半場， 座艙在積極擁抱 AI 。
Jack 表示，「2025 年，中國將有 80% 的智慧座艙滲透率，AI 將成為智慧座艙最顯著的特征。」
英特爾推出的這顆座艙芯片，也將在 2025 年開始商用 。
二是 準備 。
英特爾認為，AI 座艙應該具備三大能力：
在這顆 ARC A760-A 芯片上，英特爾配置了 28 個 Xe 核心、28 個光線追蹤單元和多達 448 個面向 AI 的 XMX/向量引擎，同時繼承了 16 GB 視訊記憶體，能支持 8 個獨立的 4K 顯示器同時執行。這些參數放在智慧座艙上，完全過硬。
更何況，它的 AI 算力高達 229TOPS。
如果把這些硬性術語換成軟性表達，在這顆芯片上，能夠實作：
……
值得一提的是，這些功能完全可以做到同時執行，不用擔心負載不了過大的乘數效應。
芯片釋出會上，中科創達聯合創始人兼執行總裁耿增強介紹了滴水 OS 作業系統，並且展示了 3D HMI 人機互動界面，它覆蓋從車啟動、3D 地圖到泊車等「一鏡到底」的主要套用場景。
無論是車外殺敵場景、雨天地面反射還是汽車內飾完整呈現，都能在互動中實作多樣化視覺呈現。
據悉，這一大型互動場景演示渲染包含 650 萬三角形，基於 Arc A760-A 做到了即時互動的 60fps 滿幀執行。但這只用了 芯片 30% 的算力，剩下的 70% ，可以完全滿足 AI 大模型的需要，所以這顆芯片能夠做到 3D 圖形場景+AI 大模型的同時演繹。
另外，英特爾在延展效能上限的同時，也兼顧了下限的保證。
由於車端算力提升，端側大模型集體上車，這使得車端功能不用依賴網路，並且傳感器數據不用上傳，保護了使用者駕乘私密，車端不用再依賴雲端直接及時響應，降低安全隱患，並且，這能夠節省大量的流量和雲上的 Token 費用，形成更經濟的成本方案。
不可否認，英特爾一定是有實力的芯片玩家，抓住生成式 AI 的風口或能後來者居上。
02、 AI 算力碾壓高通，比聯發科更勝一籌
過去兩年，座艙芯片領域的主角一直是高通。
由於座艙智慧化對芯片先進制程 （7nm 以下） 提出了高要求，彼時恩智浦、德儀等傳統汽車半導體大廠難以滿足，這給予了行動終端芯片企業巨大機會。
由此，從移動端領域廝殺出來的高通，憑借驍龍 820A、驍龍 8155P 等座艙芯片產品迅速在汽車座艙領域開啟市場，並站穩腳跟。
根據蓋世汽車研究院釋出的 2024 年 1-6 月智慧座艙供應商裝機量排行榜，高通在座艙域控芯片市場憑借 155 萬余顆的裝機量斷層領先，占據 66.7% 的市場份額，以絕對優勢構築了難以撼動的行業領導地位。
高通在極力構建一種「汽車芯片看驍龍」的市場認知，並從 B 端滲透至 C 端，這導致消費者在評價車型價格是否匹配價值時，會將驍龍芯片作為重要因素考量。
所以高通推出的第四代座艙方案，采用 5nm 制程的驍龍 8295 芯片，基本成為了中高端新車的標配，已經在極越 07、理想 L6、蔚來 ET5、小米 SU7 上量產上車。
這種商業價值超越商品價值的情形，容易造成奇貨可居，說白了，就是貴。
據悉，一顆驍龍 8295 芯片，高通能賣到 300 美元左右，還要疊加授權費、服務費等雜費。
行業其實並不希望出現一家獨大的局面，這不僅失去議價權，還容易陷入缺少 Plan B 的經營風險。
由此下遊玩家們一邊選擇依賴高通，一邊也急於尋找第二選項。
市場出現了許多攪局者，聯發科就是其中之一。
同樣是從行動終端領域卷出頭的玩家，驍龍和天璣戰火蔓延到智慧座艙。
聯發科的打法關鍵在於兩點：
今年 4 月，聯發科釋出了天璣系列三款芯片，包含 CT-X1 （3nm 制程） 、CT-Y1 和 CT-Y0（4nm 制程） ，其中， 3nm 制程 的車規級芯片，是全球首次。
聯發科之所以把制程控制到了 3nm，其實是與英特爾保持了一致思路，認為 破局之道在於 AI 。所以它選擇與輝達合作，以 Chiplet 的形式整合輝達的 AI 和圖形計算 IP。
這次推出的 CT-Y1，具有 70 億參數的 AI 大模型排程能力，在安兔兔釋出的跑分數據中戰平高通驍龍 8295，達到了頂級旗艦水平。
而具備 130 億參數的 AI 大模型排程能力的 CT-X1，支持多模態生成式大模型，效能比驍龍 8295 強大 約 30% 。
再來審視英特爾這顆芯片的位置。
透過已披露的數據或資訊可以判斷，無論是儲存、視覺支持，還是 CPU、GPU 效能，Arc A760-A 都與其它兩款旗艦級產品不相上下，但針對端側大模型上車後要求的 AI 算力，英特爾更勝一籌。
對比高通驍龍 8295 芯片，AI 算力 30TOPS，英特爾 Arc A760-A 是其 7 倍以上。
對比聯發科 CT-X1，Arc A760-A 芯片可以支持超過 140 億參數的大模型在汽車艙內執行，超過了 CT-X1 的 130 億。
實際上，如果從初始端看待英特爾、高通、聯發科做座艙芯片的方式，可以明顯窺見到共性與差異。
共性在於三方都在「 去庫存 」，將移動端、PC 端的芯片產品稍加調整套用到座艙領域，高通驍龍 8295 與手機芯片驍龍 888 同源，聯發科 CT-X1 芯片與天璣 9300 芯片也有一定相似之處，而英特爾這次推出的 Arc A760-A 則是與 PC 芯片 A750 同源。
而差異也正來自這裏，高通、聯發科強調的是汽車與手機的聯系，沿襲一貫將汽車視為大號版手機的認知。
但英特爾則強調未來 AI 座艙的另一層表達，把 汽車往 PC、數據中心的概念靠攏 。從此前強調多屏互動、商務辦公、支持 3A 遊戲的功能中，也能看到濃重的 PC 主義色彩。
Jack 對數據中心的論點則在於，手機等移動端擅長的事情是做單使用者、單作業系統環境；數據中心則覆蓋多樣化作業系統、海量使用者，汽車座艙未來擁抱的方向更靠近後者，即需要不同的作業系統並維系相容性。
無論是 PC 亦或是數據中心，這都是英特爾再擅長不過的事。由此，英特爾能合理地把 AI PC、數據中心的經驗移植到智慧座艙上。
比如 承接基於 X86 架構塑造的軟體生態 ，英特爾已匯聚了超過 100 家獨立軟體供應商（ISV） 合作夥伴，這些合作夥伴已經創造了 500 多個功能和 AI 應用程式，能夠為車輛塑造一個強大的生態系。
以及 將數據中心方面的解決方案套用到車端 ，包括最佳化任務分配、降低任務幹擾、提高系統效率和穩定性等方面。可以舉例為，當車充電時，ADAS 系統就自動關閉；在車上有人時，對高功耗的汽車哨兵模式進行管控。
顯然，英特爾在強調自己與未來座艙形態的匹配度。
英特爾副總裁、英特爾中國軟體和先進技術事業部總經理李映表示，除了數據中心、PC 端能力，英特爾還能透過 IBT （Intel Bridge Technology） 將移動端能力嫁接到 x86 平台。
這種生態整合能力，同樣是對抗高通、聯發科以及其它芯片企業的優勢所在。
03、 英特爾的機會，在未來座艙生態中
芯片廠商最直接的比拼還是在於裝機量，即獲得主機廠支持，定點上車。
聯發科和英特爾都是後來者，直接追趕並不容易。
一方面是車規級芯片 替換壁壘很高 ，車規認證、安全測試帶來時間與成本壓力，據悉，主機廠重新把整個流程認證再做一遍大約需要 1000 萬元，因此一般不會輕易更換芯片。
另一方面是高通在座艙芯片領域的 「大廠」優勢一時難以撼動 。高通能帶給主機廠的不止是芯片，還有技術支持、品質把控、多元解決方案，這種合作穩定性、長期性、便利性，同樣富有吸重力。
所以包括聯發科、英特爾在內，都需要把產品的差異化優勢放大，將需求從同質化轉為特殊化。
現在它們押寶的都是 算力 。
聯發科與英特爾都希望，在 AI 定義座艙的趨勢下，端側大模型上車的訴求，能夠讓市場向先進制程、大算力的座艙芯片傾斜，盡管這個算力在目前來看存在較大冗余， 但二者盯緊的都是 3-5 年的預設性增長 。
英特爾專家 Cloud Li 表示，主機廠一款車的研發周期在 18-24 個月，這個漫長周期無法保證不會出現，更高標準、更高要求的套用，在此之前，芯片需要做好足夠預設，算力是核心環節。
目前，僅有極氪一家主機廠公開給英特爾座艙芯片投了贊成票，今年 1 月，極氪已經宣布與高通第一代 Soc 芯片合作，極氪 009 將成為首款量產上車車型。
但英特爾亟需受到更內送流量備援容錯機制機廠認可，特別是此前選擇高通的主機廠。
對此，英特爾拿出了另一種思路， 開放 。
開放可以理解為，英特爾所構築的 AI 座艙生態，賦予 OEM、主機廠極高的自由度。
Jack 認為，「客戶需要更具 (效能) 伸縮性，能夠做到軟體復用、從高端到入門車型全覆蓋的解決方案。他們需要更為開放的生態系，去追求差異化，而不是大家都用上相同的解決方案。」
所以在軟體層面，英特爾塑造了一個 未來 AI 座艙架構模型 ，在這個架構上，未來座艙能夠高效部署 AI 軟體，並便捷地構建出客製化 AI 解決方案，最終提高開發效果、降低成本。
英特爾相信，未來 AI 座艙發展，不僅局限於某一個單一技術或產品，而是需要構建一個完善的生態體驗。所以開放是應有之義，從這個角度著眼，已經 20 多年將開放融入發展戰略的英特爾，能將其作為對壘優勢項。
座艙芯片這一戰，英特爾其實很想贏。
它急切來到中國市場全球先發，就是盯準了國內端側大語言模型最先上車落地的趨勢。
英特爾甚至直接把汽車業務總部放在中國，並配備超 2500 名工程師，專註於本土創新研發。
沒人再質疑英特爾對於汽車業務的決心，就像 Jack 曾言，「英特爾有 1000 億個理由長期深耕汽車行業，因為我們已經投了 1000 億美元的芯片產能。」
目前來看，英特爾、聯發科能否撼動高通位置只能等落地見分曉，但可以確定的是，由高通壟斷的座艙芯片格局將被進一步覆寫，當 AI 定義座艙的浪潮襲來時，屬於新老玩家之間的戰役將正式打響。
