芯片主业承压！英伟达入局Robotaxi？

xinwen.mobi · 发表于 2025-10-5 13:02:45

英伟达入局Robotaxi并非单纯的业务扩张，而是在芯片主业承压背景下，通过“技术验证+生态重构”寻求第二增长曲线的战略布局。从当前动态来看，其入局路径已逐渐清晰，但仍面临多重挑战。一、芯片主业承压：入局Robotaxi的直接动因英伟达核心芯片业务正遭遇技术延迟与市场竞争的双重冲击，这成为其布局Robotaxi的关键推力。技术权威动摇：原定于2024年量产的下一代智驾芯片DRIVE Thor多次延期，直至2025年8月才宣布量产，且实际交付的“Thor U”版本算力从宣传的2000 TOPS大幅缩水。这一延迟不仅影响车企合作信心，还导致理想L8、领克009等首批搭载车型交付节奏滞后，给国产芯片厂商留出替代空间。国产替代加速：国内车企自研芯片与国产供应商的突破正在削弱英伟达的优势。蔚来神玑NX9031芯片已应用于多款车型，小鹏全新P7搭载自研图灵AI芯片后算力达2250 TOPS，超越Thor U版本。芯擎科技等厂商还推出“星辰一号+龙鹰一号”国产化组合方案，可替代英伟达Orin X与高通8295的多芯片方案，且符合汽车行业最高功能安全等级ASIL-D要求。市场份额承压：尽管2024年英伟达Drive Orin-X在国内智驾域控芯片市场以39.8%的份额领先，但汽车业务营收占比仅1.31%（2025财年数据），且中国市场因反垄断调查等因素，其销售额暴跌68%，国产AI芯片出货量半年内暴涨300%。二、双线布局Robotaxi：技术练兵与生态卡位英伟达通过“内部孵化+外部投资”的双线策略切入Robotaxi领域，核心目标是验证全链路技术能力并重构行业生态。内部孵化：打造“开放版FSD”验证全栈能力项目推进：英伟达已在内部正式孵化Robotaxi项目，由资深总监Ruchi Bhargava负责，计划打造样本车队以检验“芯片+算法+工具链”的协同效果。首期投入约30亿美元，优先在美国落地，规模虽不及Waymo的700辆运营车队，但依托资本实力具备快速扩张潜力。技术路线：采用与特斯拉FSD类似的端到端神经网络路线，结合Cosmos世界模型解决数据不足问题。Cosmos通过整合多模态数据生成符合物理规律的合成场景，已完成2000万小时预训练，可强化极端场景下的模型泛化能力。这种“虚拟训练+真实验证”的模式，旨在突破传统规则式自动驾驶系统的场景覆盖局限。外部投资：绑定生态伙伴弥补经验短板战略投资：英伟达通过资本加速生态布局，近期宣布向英国自动驾驶公司Wayve追加5亿美元投资，累计参与其多轮融资。Wayve的端到端技术路线与英伟达高度契合，其开发的LINGO-2模型可解释驾驶决策，GAIA-2世界模型能模拟极端场景，与Cosmos形成技术互补。生态协同：Wayve已与日产、Uber等达成合作，计划2027年推出量产系统并试点L4车队，这些落地项目将成为英伟达芯片与工具链的应用场景。此外，英伟达还与丰田、Aurora、大陆集团等合作，推动DRIVE平台在自动驾驶卡车等领域的部署，构建“硬件+软件+场景”的生态闭环。三、机遇与挑战：能否跨越商业化鸿沟？英伟达入局Robotaxi虽有技术与资本优势，但仍需突破运营经验、盈利模式与行业竞争的三重考验。核心优势：作为底层芯片供应商，英伟达在AI训练集群、开发工具链与生态整合上具备积累。其智驾领域已形成“芯片+方案+仿真+大模型”的完整生态，且单季净利润达264亿美元（2025Q2数据），资本弹药远超Waymo十余年累计投入的120亿美元。主要挑战：经验短板：在实际道路测试经验、数据积累与算法工程化方面，英伟达与Waymo、特斯拉存在差距，而Robotaxi运营涉及安全责任、本地化适配等复杂问题，与芯片销售的商业模式差异显著。盈利压力：当前Robotaxi行业普遍处于亏损状态，文远知行2025Q1营收7244万元但研发费用达3.26亿元，Waymo累计投入超百亿美元仍未盈利。英伟达若长期投入，可能进一步拖累短期利润。行业竞争：Waymo、Cruise与特斯拉已占据先发优势，且车企与算法公司加速站队，英伟达需通过开放平台降低研发门槛，但要求共享数据的模式可能引发合作阻力。四、对行业的影响：加速技术分化与资源集中英伟达入局将推动Robotaxi行业向“端到端路线主导+头部资源集中”的方向发展。其“芯片+大模型”的成本优势可能成为规模化运营的关键，而开放平台策略将降低中小厂商研发门槛，但也可能形成“数据寡头”格局。对于车企而言，选择英伟达生态可快速获取技术能力，但需权衡数据控制权；对于国产芯片厂商，这一竞争将倒逼技术迭代，加速“局部突破、生态追赶”的进程。总体来看，英伟达入局Robotaxi是芯片主业承压下的战略突围，短期内难以直接盈利，但通过技术验证与生态卡位，有望重塑自动驾驶产业链的价值分配，其最终成败将取决于全链路工程能力的落地效率与商业化模式的创新突破。

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