国内车企造芯全景图：有人量产4nm，有人出货55万颗

本文来自微信公众号： 芯师爷 ，作者：kiki

2026年5月28日晚，深圳。

比亚迪智能化战略发布会现场，王传福扔出一颗重磅炸弹——宣布中国首款4nm车规级智驾芯片"璇玑A3"正式量产。这是比亚迪第567款车规级芯片，3颗协同总算力超过2100TOPS，直接对标全球最高算力水准。

不久前，蔚来也亮出成绩单——自研芯片“神玑NX9031”累计出货超过55万颗，而且已经开始对外供货。小鹏的图灵芯片累计出货超20万片，还拿到了大众的量产定点。理想带着数据流架构的“马赫M100”高调入场，吉利旗下的芯擎科技7纳米智驾芯片也量产在即。

一时间，车企好像集体变成了芯片公司。热闹归热闹，仔细一看就能发现，各家说的“自研”，路径和进度各不相同。有人已经大规模装车跑了几十万颗，有人刚刚流片成功，有人走全栈自研，有人走生态联合。但真正装上车、跑起来、省下钱的，各有各的节奏。

这轮由新能源车企掀起的造芯潮，正从画饼阶段驶入量产实战。谁在埋头造芯，谁在拿“自研”讲资本故事，答案正一点点浮出水面。

01

为什么车企非要自己造芯片？

要搞明白这场车企造芯竞赛为什么这么激烈，得先说一个底层逻辑：算力正在取代马力，成为定义一辆车值不值钱的新标准。

传统燃油车一辆大约用300到500颗芯片，现在的高阶智能汽车直接翻到2000颗以上。芯片从一个“配套零件”变成了汽车的大脑和心脏。

更关键的是，这块大脑以前基本被两家公司掐着脖子——英伟达和高通。英伟达的Orin-X一个型号就占了国内智驾域控芯片约45%的份额，高通在智能座舱市场更是手握七成江山。车企想买，不仅贵，还得排队。

李斌算过一笔账，采购英伟达芯片一年就要花掉三亿多美元。何小鹏说得更直接：小鹏为研发图灵芯片砸了上百亿，但换来的好处是，每颗自研芯片比外采便宜大约1200块钱。这还只是成本层面的账。

真正让车企老板们睡不着觉的，是另外三件事。

首先是全球“缺芯潮”的时候，国内某知名新能源车企因为一个ESP模块断供，减产了42%，19个亿的营收就这么没了。理想和小鹏也都吃过英伟达跳票的亏，车造好了停在仓库，就等芯片装车。在2021年汽车缺芯最为焦灼的时刻，某车企曾被曝以约800倍高价在华强北采购数千片电子驻车芯片。

其次外购芯片是一个通用平台，车企只能在这个固定框架里做算法适配。好比买了一套精装修的房子，你想改个格局都难。大量算力其实是闲置的，效率上不去。而自研芯片可以针对自家的大模型架构做深度耦合——小鹏的图灵芯片专为大模型设计，算力利用率比通用芯片提升了两成；理想的马赫M100用了数据流架构，算力利用率甚至比传统GPU高出六成以上。

最后一件事关乎成本。芯片和电池合起来，已经占到一辆车成本的50%以上。如果不把芯片握在自己手里，等于把一大块利润白送给供应商。

这三重压力叠在一起，“造芯”就不再是可选项，而是通往智能化下半场的入场券。

02

各家路径大不同：比亚迪、蔚小理、吉利、国家队都在做什么？

把目前国内车企的造芯路线摆在一起看，能分出几个不同的类型。

先看比亚迪——全链路布局加上规模效应。

璇玑A3的配置很能打：4纳米制程、16核CPU、单颗算力约700TOPS、三颗并联超2100TOPS，单位算力功耗比同级低20%，配合自家的算法能把算力利用率拉高一倍。王传福还特意强调，车规级4纳米的难度相当于消费电子领域的2纳米。

需要说明的是，比亚迪并未明确其芯片的晶圆代工伙伴，但国内目前还没有能够量产4纳米车规芯片的晶圆厂，业内普遍认为前端晶圆制造由台积电代工，后端封测和车规验证由比亚迪成都工厂完成。这其实也是国内所有车企在先进制程上面临的共同现状。

再看蔚来——从自研走向独立商业化。

论量产进度，蔚来走在了新势力的前列。2021年蔚来拍板造芯，芯片负责人张丹瑜加入时，项目还只是一个想法。四年后，神玑NX9031已经在ET9、ES9、ES8等高端车型上大规模量产，到2026年初出货量超过55万颗。单颗芯片的综合性能相当于四颗英伟达Orin-X，内存带宽546GB/s，超过Thor-U两倍。

蔚来的一大亮点是商业模式。2025年6月，蔚来把芯片业务拆出来成立独立的神玑公司，明确对外供应。第二颗芯片已经流片成功，核心算力等效三颗Orin-X且成本更低，并且拓展到了具身机器人领域。乘联会秘书长崔东树曾指出，车企自研芯片通常只能卖给自己，如果没有足够的量支撑，商业上是闭环不了的。蔚来用分拆和外供给出了自己的答案——芯片不再是成本中心，而是可以独立造血的新业务线。2025年第四季度实现单季度首次盈利（调整后运营利润12.5亿元），行业普遍估算，自研芯片带来的单车约一万元成本节省是重要支撑。

小鹏——出货量领先，向AI公司转型。

小鹏图灵AI芯片截至2026年3月累计出货超20万片，全年目标接近100万片，有望成为内地大算力端侧AI芯片出货量第一。单颗图灵芯片能支持300亿参数的大模型本地运行，而且已经拿到大众汽车的量产定点——这是一个标志性事件，国产芯片实现了“内销”与“出口”的双线突破。

何小鹏的判断很清晰：未来最好的AI公司都会自研芯片，硬件的价值会从90%降到50%，软件上升到50%。小鹏正在从汽车公司转型为“物理AI”公司，覆盖人形机器人、飞行汽车等多个场景。当然，图灵芯片的座舱部分目前仍以高通为主，智驾部分的NPU采用了异构架构，大模型训练端所用的GPU也仍需采购。小鹏下一步要做的，是打通从“训练端GPU到车端自研NPU”的完整算力闭环。

理想——技术路线独特，产品即将落地。

理想的马赫M100走了一条很有创意的技术路线——首款数据流架构的端侧推理芯片，抛弃传统冯诺依曼架构的限制，端到端延迟降低了40%。双芯协同总算力2560TOPS，有效算力据称是英伟达Thor-U的五到六倍。芯片已经流片成功，正在推进大规模装车验证。需要指出的是，在芯片流片之后，理想SoC负责人秦东离职，其带领的部分人员也有变动。这对任何一家造芯企业来说都是不小的挑战，芯片是长期主义的事业，团队稳定性对后续的技术攻坚至关重要。

吉利——独立芯片公司模式，面向全行业。

吉利没有把芯片团队放在集团内部，而是孵化了芯擎科技这个独立公司，面向全行业供货。这种模式的好处是商业上更容易闭环——不只看自己集团的车用多少，还可以卖给其他车企。座舱芯片“龍鹰一号”已经出货超百万片，7纳米智驾芯片“星辰一号”也进入量产阶段，公司本身接近IPO。这条路走得稳扎稳打，商业化进度比较健康。

长城、广汽和国家队——各具特色的推进节奏。

长城的紫荆半导体走了RISC-V架构的路线，推出了全球首款量产上车的RISC-V车规MCU——紫荆M100。这是MCU层面的突破，虽然和大算力智驾芯片不是同一个赛道，但在车规级自主可控方面具有独特价值。

广汽则联合105家生态伙伴，发布了芯片设计100%国产化的昊铂GT攀登版，走的是生态共建、技术共享的联合研发模式。

一汽联合行业伙伴成功研制多域融合芯片“红旗1号”。

长安在L3/L4自动驾驶算法上积累深厚，虽然当前量产芯片目前以外采为主，但公开信息显示，长安已搭建超5000人的专业智驾研发团队，规模在国内主机厂自研体系中处于第一梯队，自研的“天枢智能”系统进入量产应用阶段。

以上就是当前车企代表们造芯的主要路径和进度。可以说，每一家都在根据自己的资源禀赋和战略节奏推进，有的重资产全栈自研，有的轻量定制，有的生态联合，有的独立孵化。路径不同，进度各异，但方向是一致的——把核心算力掌握在自己手里。

03

怎么分辨“真自研”和“讲故事”？

看了一圈下来，各家都说自己自研，到底用什么标准来分辨“自研”的含金量？

三条逻辑可以帮你判断。

第一条：规模和数据的正循环。

芯片造出来不是终点，关键是跑什么数据、跑多少数据。比亚迪敢在发布芯片的同时就宣布兜底，底气来自每天1.9亿公里的智驾数据闭环。芯片设计得再好，没有足够的数据去迭代优化，它就没法真正变成产品竞争力。蔚来55万颗芯片在路上跑，每辆车每分每秒都在回传数据，这就是自研芯片最宝贵的养料。反过来，那些至今只发布过流片新闻、从未公布装车数据和用户里程的车企，就要打一个问号。

第二条：技术和成本的平衡。

小鹏的图灵芯片研发花了五年，据何小鹏公开表述耗资上百亿，中间还因为架构错误赔了几个亿推倒重来。造芯不是烧钱大赛，而是对耐力、试错能力和商业判断力的极限考验。那些投入几个亿就喊“自研芯片”的项目，大概率还停留在很早期的阶段。芯片行业有一个基本规律：从设计到流片，从流片到车规验证，从验证到规模化量产，每一道坎都要真金白银往里填。只走完第一步就开新闻发布会，后面的路还长得很。

第三条：供应链和安全的平衡。

比亚迪的4纳米前端制造或者目前仍不能实现全链路本土制造，但设计定义、架构优化、后端封测、车规验证全部由自己完成，已经在大程度上提升自主供应效率。真正的自研，不在于“不依赖任何人”，而在于“关键环节可控”，确保外部限制供应时不至于断炊。这一点上，比亚迪、蔚来、小鹏做得都比较扎实——主要的IP和NPU都是自己设计，不是拿现成的ARM公版方案贴个牌。

04

潮水退去，谁在裸泳？

讲完国内的情况，还得看一眼全球的参照系——特斯拉。

马斯克2026年4月宣布，AI5芯片已经流片成功，单颗算力接近2500TOPS，综合性能比前代AI4提升了40倍，量产时间表定在2027年。台积电和三星双代工布局，为的是分散产能风险。马斯克自己说：“解决AI5对特斯拉而言是关乎存亡的，我不得不让两个团队同时集中攻关，连续几个月每个周六都亲自投入。”

这意味着什么？当国内车企的4纳米、5纳米芯片还停留在700到1280TOPS这个区间时，特斯拉下一代的2500TOPS芯片可能直接把算力竞赛的起跑线推高一个代际。那些还没量产装车的车企，可能需要重新思考自己的技术路线。

2026年，车企造芯正式进入淘汰赛阶段。特斯拉在2027年量产AI5的路上全速冲刺，2400TOPS的算力天花板将把行业标准提到一个新高度。蔚来55万颗出货量证明了自研芯片商业化的可行性。比亚迪的“4纳米+规模+兜底”三件套，正在重构10到20万级市场的智驾竞争格局。

那些仍停留在流片阶段、尚未进入规模化量产的造芯项目，接下来将面临严峻的验证压力。芯片行业有一条铁律：流片只是起点，量产和规模化才是终点。从流片到上车，至少还要半年到一年的车规验证周期。等到这轮造芯潮水真正退去，各家真实的量产进度将一目了然。

说到底，造芯不是一个靠讲故事能完成的游戏。最终能够持续投入并跑通商业闭环的，一定是那些真正把芯片造出来、装上车、跑起来，并且有足够数据反馈迭代的企业。算力即权力，自研即能力。