卡爾·本茨永遠不會想到，有一天他搞出來的，深刻改變人類出行方式的汽車，在二十一世紀的第三個十年，會被一個叫芯片的東西，給按在地上反復摩擦。

這樣的實力不對等發(fā)生在汽車新四化的時代。電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化和共享化，這四個“化”的推進，從汽車的技術、科技、使用模式，乃至供應鏈集成的發(fā)展方向，完全打破了以往的造車模式。

而芯片，幾乎貫穿了這四個“化”在汽車設計、制造應用中的所有角落。

一方面，這源于汽車的整體技術從純機械向智能化的發(fā)展趨勢中，芯片成為了智能汽車制造的重要組成部分。更重要的是，產業(yè)鏈趨向于全球化，導致嚴重依賴芯片供應商的汽車企業(yè)，因為缺芯而造成了嚴重的影響。

缺芯的影響有多大？

在芯片荒最嚴重的去年年中，大眾曾關閉了墨西哥與美國的工廠；福特（F.US）暫?；蛳鳒p了8家北美工廠的生產；即便是被認為受缺芯影響最小的豐田（TM.US），也遭遇了停產及生產規(guī)模的縮減。

當然，停產的遠不止這幾家企業(yè)。當時，英特爾公司（INTC.US）CEO帕特·基辛格曾表示，“全球芯片供應短缺可能會再持續(xù)兩年?！币簿褪钦f，芯片荒要到2023年才會有所好轉。但現(xiàn)實情況是，似乎芯片供貨速度的恢復，比原先預計的要早得多。

就在最近，包括寶馬（BMWYY.US）、奔馳（DMLRY.US）等一眾歐洲汽車品牌都宣布擁有了足夠多的芯片。而市場也表示，在今年的下半年，汽車制造所用的芯片產量也趨于平衡。

所以，芯片制造，是怎么恢復的？

可以造，但不優(yōu)先造

從2020年開始，芯片制造廠商似乎與天災人禍緊密關聯(lián)。這其中包括了東南亞的芯片制造工廠，因為疫情而造成的大面積停工；也包括了美國、韓國、日本等多家全球芯片的重要供應商先后發(fā)生的火災意外。

盡管不愿意看到，但我們得承認，這樣頻繁發(fā)生的意外，確實可能成為全球芯片，尤其是汽車芯片短缺的重要原因。目前，智能化程度高的汽車所采用的芯片可以分為三種類型。其一，是擔負日?？刂乒δ艿?a target="_blank">MCU芯片；其二，是擔負智能座艙、智能駕駛輔助功能的AI芯片；而其三，則是負責傳感器、導航等功能的功率半導體。

這三種芯片規(guī)格不一，制造的難度也不一而足，要說最缺的，可能就是應用在車身、底盤和控制系統(tǒng)上的MCU芯片。

但如果說這將真正影響到產能，似乎也并沒有那么嚴重。其實在去年，全球芯片的銷售額達到了5559億美元，同比增長了26.2%。

與之處于同比例增長的，就是創(chuàng)了歷史新高的1.15萬億片芯片銷量。當然，這其中包含的是所有類型的芯片，比如手機、電腦等電子產品所需的芯片。

為什么全球芯片產能并不差，但用在車上的芯片卻又缺了很多。我認為其中有幾個重要的原因。

首先，是因為汽車對芯片的需求突然變高。傳統(tǒng)燃油汽車，全車芯片總量在500個-600個左右。而隨著電動化與智能化的普及，汽車的芯片數(shù)量爆發(fā)式增長，以小鵬某一款車為例，全車芯片總量達到了1700個。

更重要的是，智能汽車的堆料“軍備競賽”依然如火如荼，未來智能汽車對于芯片的需求肉眼可見地增長。芯片產能的下降，以及汽車對芯片的需求的快速提高，此消彼長，形成了巨大的真空地帶。其次，通常意義上，汽車所用的車規(guī)級芯片總市場的規(guī)模并不能與其他的消費電子產品相比。

2021年，全球一共賣出了8105萬輛車，如果我們假設每輛車使用500個芯片計算，總計需要405億塊芯片，與全球芯片產能相比，并不能算是一個很大的量級（即便芯片數(shù)量翻番，依然規(guī)模有限）。

顯然，汽車市場并不是芯片企業(yè)跑量的最重要市場。因此，在受到外部環(huán)境影響而導致芯片產能萎縮的大環(huán)境下，可能向汽車行業(yè)傾斜產能，并不是一個優(yōu)先選項。

再次，以往汽車使用的車規(guī)級芯片首先并不需要很高的精度，一般大量需要的產品為65nm，最好的也僅僅是28nm等級，與那些動不動就要突破7nm、5nm的芯片相比，并不需要太復雜的工藝。

而如今，7nm、5nm的芯片在全球范圍內都算是頂級“尖貨”，想要為汽車提供，從源頭上產能就很難滿足。

這些制造工藝相對不那么先進的芯片，價格一般在1-3美元左右，利潤非常低。但因為使用在車上，需要更嚴苛的技術指標。

這些指標需要芯片克服嚴寒、高溫、粉塵等考驗，并要求擁有15-20年的設計壽命。這些不掙錢，但事多的造芯要求，使得其不是一類需要優(yōu)先被設計制造的芯片種類。而這樣的成本與收益比例也衍生出了一個問題，就是沒有人會愿意投入巨資去建造一家生產利潤不高、但要求很高的車規(guī)級芯片工廠。

而缺芯帶來的芯片單價暴漲，也導致芯片廠商只需生產少量芯片即可獲得更大利潤，自然也不會多生產去降低自己的利潤率了。

求人不如求己

缺芯對汽車產業(yè)的影響有多大？其實可能并沒有想象得更大。

盡管在去年買車的人看來，或多或少的都經歷了簡配的事兒。但車企，尤其是那些以往都能跑得起量來的車企，受到的影響著實有限。

以德系豪華車的招牌BBA為例，盡管除了寶馬之外，奔馳與奧迪的整體銷量都出現(xiàn)了一定的下滑。但三家車企營收都在上漲，利潤更是大幅提高。

同時，德國汽車的另一個支柱品牌大眾，在相較2020年度減產了60萬臺的基礎上，也獲得了不小盈利。除此之外，豐田、福特、特斯拉，甚至Stellantis全都在市場上獲得了增長，有些還擁有了兩位數(shù)、甚至三位數(shù)的數(shù)據(jù)增長。

為什么在全球因缺芯而少造了1000多萬輛車的環(huán)境下，企業(yè)仍然能盈利？這其中，車企的策略調整起到了重要的作用。

比如，之前提到的配置調整，價格調整；而更重要的是，很多車企直接放棄了銷量不好的車款，將芯片資源集中投放在了可以賣得動的車型之上。

再比如，特斯拉（TSLA.US）就優(yōu)化了汽車軟件的算法，以釋放更多的算力，在芯片減少的情況下，提供智能化水平依然領先的汽車產品。這無疑會讓坐等著收縮產能，提高利潤的芯片企業(yè)們，感受到壓力。

但這些，依然只是車企們在缺芯環(huán)境之下的權宜之計，并不能持久。關鍵的是，要改變自身對于芯片產業(yè)鏈的依賴程度。畢竟，既然要卷，必然要先掌握足夠的資源。去年8月，特斯拉在AI Day上發(fā)布了Dojo D1芯片，率先應用在了一款機器人之上。

但誰都知道，這款擁有7nm工藝，包含 500 億個晶體管， BF16 / CFP8 峰值算力達 362 TFLOPS，F(xiàn)P32 峰值算力達 22.6 TFLOPS的芯片，最根本的目的，其實就是為特斯拉想要實現(xiàn)的自動駕駛技術，提供算力支撐。

同樣搞了7nm芯片的，還有中國的汽車企業(yè)。就在去年末，吉利就宣布自研的7nm芯片——SOC“智能座艙芯片”即將量產；更遠的2025年，吉利還計劃推出5nm芯片，以為智能駕駛提供算力支持。此外，最近剛剛市值破了萬億的比亞迪（002594.SZ），則早早地就開始了自己的芯片研發(fā)制造之旅。目前他們已經有了一部分芯片（如IGBT）的設計制造能力，同時在電源管理芯片上，具備了可以向其他企業(yè)供貨的能力。

而在目前最緊缺的MCU芯片上，也有了自己的設計能力，未來只需找人代工，即可實現(xiàn)自給自足。

顯然，把汽車智能化的命脈握在自己手里，是一個非常明智的做法。根據(jù)美國調查公司Gartner的判斷，汽車前十名的汽車制造商中，將有一半實現(xiàn)芯片自研。顯然，這將會引發(fā)一場巨大的市場環(huán)境變化。

變化的點在于，當汽車公司擁有了核心芯片自研的能力，將會進一步地推動汽車智能化，并加速在堆料方面的內卷進程。

而當芯片被越堆越多，車規(guī)級芯片的需求也將變得越來越大。市場規(guī)模將有可能追上電子消費品對芯片的需求。

也就是說，汽車企業(yè)推動著芯片市場的不斷發(fā)展。而想要通過壓縮產能提高利潤的芯片企業(yè)，則有可能因為整車廠的芯片自研不斷推進，而被排擠出這個市場?？傊?，誰都不愿意放棄一個必然快速增長的市場。這就是為什么從2021年開始，芯片供應商向汽車行業(yè)提供出貨量直接提高了30%的原因；也就是為什么，原本預計在2023年才有可能被填補完整的車用芯片市場，卻急著在2022年的下半年就要實現(xiàn)更大供貨量的原因。

當芯片不缺了，汽車市場會怎樣？

既然芯片已經成為了汽車智能化時代最重要的核心生產資料，以及制約因素。那如今要關心的是，當芯片逐漸不再短缺以后，汽車工業(yè)將向何處去。

其實在這里討論的問題，主要涉及的是產能、售價、未來發(fā)展方向三個方面。

首先，從產能上來說，芯片供需量的平衡，甚至倒置，都無疑會釋放汽車制造商們早已經被限制的產能。

也就是說，2021年少造的1000多萬輛車，將會在芯片供應量滿足后慢慢被補平（當然零部件供應充足也是前提條件），甚至再獲得突破。但問題是，這是否是汽車廠商真正需要的？簡單來說，既然限制產能，調整配置，專注生產更受歡迎的產品，已經可以為車廠贏得更大的利潤。那么參照芯片，造得少，賣價高的邏輯來說，也許這一條路線也同樣會被車企持續(xù)地堅持下去。

畢竟，商業(yè)的最核心點在于利益的最大化。因而，多造車、多賣車，可能還不如少造車、造精品，多賺錢的收益更大。

如果在這個思路之下，過剩的芯片反而會產生收益更低的局面。從而讓芯片的價格在車企自研芯片大規(guī)模上市之前，產生周期性的波動。

當然，如果這樣的造車邏輯成立，就會引發(fā)第二個問題，也就是汽車的售價是否會跌？

芯片數(shù)量的減產，導致了芯片價格的暴漲，從而引發(fā)了車價普遍上漲的連鎖反應（比如某些芯片單價從原先的10元上漲到了2500元）。

但對于部分汽車廠商來說，首先從他們的利潤與成本的對比值上來說，并非完全不可承受；其次，通過一定的單車價格上漲，汽車企業(yè)也將一部分壓力轉嫁給了市場。

因此，在調整產能、精化生產的前提下，造車成本可以被更大化地節(jié)省下來，價格也有機會被降低。但如果市場對于這樣的漲價不敏感，則汽車品牌可以延緩降價速度，從而保證自己的更大收益。

當然，市場蛋糕就這么大，難免有人要從車價的角度“卷”起來。顯然，這是更多普通消費者所希望看到的。最后，從技術的發(fā)展角度來說。

之前說到過智能汽車所需的芯片類型不同。比如用于智能駕駛的指令處理器則基本被英偉達、地平線這樣的大廠給包了，車機系統(tǒng)則基本都首選高通的芯片。在市占率上，這些芯片廠牌都處于統(tǒng)治級的位置。

而在自研芯片上，很多車企雖然都瞄準這些核心部件，但給出的研發(fā)周期都是兩年、甚至三年的一個中期計劃。

這些中期計劃是需要持續(xù)投入的，一旦過程中產生任何問題，都會影響最終的研發(fā)進程及結果。而如果在周期內，這些大廠牌推出了更優(yōu)質、更先進的芯片，則又會把他們放在尷尬的位置。

而選擇從更低端、更容易研發(fā)的零部件芯片入手，則只能起到低端替代的作用，并不能快速的替代核心零部件，這是一個好的思路。

更重要的問題是，以目前智能駕駛技術的發(fā)展水平來看，當前所用的智能芯片的算力已經達到了要求。

以蔚來（NIO.US）所采用的4顆Orin芯片，1000TOPS的算力來看，在目前各家廠商可實際應用的智能駕駛輔助技術，幾乎都受困在L2級的水平上來說，應該是完全夠用了。因此，巨大投入，換得并沒有更大突破的芯片自主，也并非是一個更高效的生意。如福特與通用一樣，選擇美國的格芯公司，以及荷蘭的恩智浦半導體公司這樣的伙伴合作，可能是一個高效的解決方案。

當然，這其中還包括一個可以思考的問題在于，先有雞還是先有蛋？

也就是，究竟是芯片技術再次突破，推動智能駕駛技術的再次演進？還是智能駕駛技術先領先，倒推芯片技術的跟上。就目前來看，也許這個行業(yè)中需要一個如喬布斯的蘋果般的，能夠石破天驚的新技術誕生。

畢竟，想要依靠芯片企業(yè)切香腸式的市場策略來實現(xiàn)這樣的突破，可能并不容易，畢竟摩爾定律從現(xiàn)在來看其實是有其瓶頸與天花板存在的。

總而言之，對于智能電動車來說，堆料、堆算力提高了對芯片的需求，而減少芯片供給則提高了芯片供應商的利潤率。這是一個很難平衡的點，雙方都在為自己的利益最大化而做著努力。

但當車企有了自己的芯片設計制造能力后，平衡會再次打破。目前看來，這樣的博弈仍在繼續(xù)。而何時能找到一個令雙方都滿意的平衡點，顯然才是恒久解決汽車芯片荒的最好方法。

但不管怎么說，持續(xù)了2年多的缺芯僵局，可能是向可以解決的方向推進了。