3 万片回本线突破：国产 AI芯片 2025 盈利拐点抢先看

一、国产 AI 芯片：2025 年值得期待，这 3 点是关键

聊到国产 AI 芯片，首先得知道，GPU（AI 芯片里的重要角色）有俩核心本事：图形渲染和并行计算，靠着超多运算单元，特别适合算得多、能拆分的任务。不过对国内厂商来说，俩领域的 “生态” 是个大挑战：

1.民用端（比如游戏）：得跟大型游戏厂商合作适配，背后要做大量生态支持，毕竟买单的主要是游戏爱好者；

2.智算端：要求更高，既需要持续积累优化基础算子、应用算法，还得有强互联能力，而且海外限制先进制程，也拖慢了国内 AI 芯片的更新速度。

大家可能会问，国内厂商咋才能突出重围呢？关键看三点：

1.出货量得够：研发成本太高了！ 一款国产 AI 训练芯片，研发要 2 年、500 人以上，光人员费用就 8 亿（500 人 ×80 万 / 人 ×2 年），加上 7nm 流片 1500 万美金、EDA 和 IP 几千万美金，总共得投 10 亿。按单价 7 万、毛利率 50% 算，至少卖 3 万片才能分摊成本；
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2.得建自己的生态：别长期依赖别人 短期兼容英伟达 CUDA 能少走弯路，但长期看，完全靠 CUDA 会被别人的节奏绑住，尤其是互联网大厂，得慢慢走出自己的生态路；

3.产品力是核心：做 “产品” 不是做 “项目” 重点要抓住互联网客户，得让产品真正满足市场需求，而不是只做单一项目。

二、自动驾驶芯片：国产力量正在加速冒头 

自动驾驶芯片靠的是 “CPU+GPU+NPU” 的 SoC 组合方案，核心看 NPU 和 ISP/DSP：

以前的汽车芯片是单一 CPU（MCU），面对复杂的自动驾驶根本不够用；现在的 SoC 方案融合了通用计算、图形加速和专用加速，能高效处理海量数据，满足实时决策需求；

NPU 管算力：自动驾驶级别每升一级，算力需求至少涨 10 倍 ——L2 要几十 TOPS，L3 要几百 TOPS，L4 直接要几千 TOPS；

ISP/DSP 管图像处理：ISP 先做数据准备和预处理，保证数据质量；DSP 再做高级处理，比如识别目标、检测道路。

目前行业里，英伟达是全球顶尖水平：2023 年 9 月发布的 Thor 芯片，有 1000 TOPS（单片）和 2000 TOPS（双片）两个版本。

2025 年量产，还搭了新的 Blackwell 架构（专门适配大模型、生成式 AI），不管是 AI 算力（能实现驾舱融合）还是 4 纳米工艺（降功耗、减成本），都比同期其他厂商的产品（大多低于 1000 TOPS）领先一大截。

不过外资现在还占大头，但国产已经开始突围： 

1.2023 年智驾域控芯片装机量前四是特斯拉 FSD（34.4%）、英伟达 Orin（32.6%）、Mobileye EyeQ4H（5.7%）、EyeQ5H（5%），特斯拉和英伟达占了近七成；

2.国产厂商里，地平线 2023 年出货 20 万颗、市占率 6.1%（排第三），华为 2024 年上半年市占率 10.5%（也排第三）；

3.以前很火的 Mobileye，因为 “黑盒模式”（不开放太多权限）和性能扩展不如英伟达，不少厂商开始自研或转用英伟达，现在中国区订单也在降，市场被国产慢慢蚕食。

三、几个需要留意的小风险

1.北美经济可能衰退，国际环境变了会影响供应链和海外业务；

2.芯片紧缺可能拖慢生产交付，导致出货没达到预期；

3.信息化、数字化的需求和投入可能不够，市场竞争变激烈还会让毛利率下滑；

4.原材料涨价、汇率波动会影响成本和收益；

5.大模型算法更新效果不好，或汽车、工业智能化进展慢，都会拖累芯片落地。

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