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生在汽車新四化的時代。電動化、網聯化、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，產業鏈趨向于全球化，導致嚴重依賴芯片供應商的汽車企業，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）暫停或削減了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模的縮減。

當然，停產的遠不止這幾家企業。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兩年。”也就是說，芯片荒要到2023年才會有所好轉。但現實情況是，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，但不優先造

從2020年開始，芯片制造廠商似乎與天災人禍緊密關聯。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生的火災意外。

盡管不愿意看到，但我們得承認，這樣頻繁發生的意外，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，是擔負日常控制功能的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，汽車的芯片數量爆發式增長，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，汽車所用的車規級芯片總市場的規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（即便芯片數量翻番，依然規模有限）。

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

再次，以往汽車使用的車規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、甚至三位數的數據增長。

為什么在全球因缺芯而少造了1000多萬輛車的環境下，企業仍然能盈利？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們，感受到壓力。

但這些，依然只是車企們在缺芯環境之下的權宜之計，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，FP32 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。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，將有一半實現芯片自研。顯然，這將會引發一場巨大的市場環境變化。

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，車規級芯片的需求也將變得越來越大。市場規模將有可能追上電子消費品對芯片的需求。

也就是說，汽車企業推動著芯片市場的不斷發展。而想要通過壓縮產能提高利潤的芯片企業，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。總之，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地堅持下去。

畢竟，商業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，就會引發第二個問題，也就是汽車的售價是否會跌？

芯片數量的減產，導致了芯片價格的暴漲，從而引發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投入的，一旦過程中產生任何問題，都會影響最終的研發進程及結果。而如果在周期內，這些大廠牌推出了更優質、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，想要依靠芯片企業切香腸式的市場策略來實現這樣的突破，可能并不容易，畢竟摩爾定律從現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。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，持續了2年多的缺芯僵局，可能是向可以解決的方向推進了。