소프트웨어와 하드웨어를 통합하는 '핵심' 레이아웃을 만들기 위해 고급 자율주행차 회사에 베팅
2024-09-14
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출처: 증권타임스
8월 27일 xpeng motors 창립 10주년 행사에서 xpeng motors 창립자 he xiaopeng은 회사가 자체 개발한 칩 "xpeng turing"을 출시했습니다.
he xiaopeng은 이 칩이 최근 성공적으로 테이프아웃(시험 생산)되었으며 로봇, ai(인공지능) 자동차 및 비행 자동차에 동시에 사용될 수 있다고 말했습니다.
공교롭게도 7월 말에 열린 nioin2024 행사에서 nio 창립자 li bin도 "직접 연설"하여 회사가 독자적으로 개발한 세계 최초의 5nm 지능형 구동 칩인 shenji nx9031의 성공적인 테이프아웃을 발표했습니다.
몇 년 전 자동차 칩 부족으로 인한 패닉 상태의 자동차 업체들의 비축과 투자 레이아웃과 달리, 이번 라운드에는 자동차 업체들이 '코어' 제조에 더욱 적극적으로 나서고 주로 자율주행 칩 분야에 주력하고 있다.
레이아웃 아이디어에 차이가 있음
자동차 회사가 '코어'를 독립적으로 생산하는 것은 새로운 주제가 아닙니다. 2020년에는 전 세계적으로 칩 공급이 부족해 일부 자동차 제조사가 칩 부족으로 제품을 제때 납품하지 못하는 상황이 발생했습니다.
수요와 공급의 단기적인 불균형으로 인해 점점 더 많은 자동차 회사들이 경악하고 있습니다. 칩과 같은 핵심 구성 요소에 대한 독립적인 통제가 무시되면 산업 체인은 중장기적으로 '막힌 목' 문제에 직면하게 될 것입니다.
이를 바탕으로 2021년부터 saic, 둥펑모터스, 지리자동차, 장성모터스 등 자동차 업체들이 칩 산업에 대규모 투자를 시작했다. 자율주행 칩 등 그중 mcu, igbt, sic 등 제어칩에 투자하는 자동차 회사들이 많다.
자동차 회사의 게임 진출은 코어 구축에 대한 많은 신규 스타트업의 열정을 자극했습니다. 공급 부족부터 기업 배치에 이르기까지 자동차 칩은 인기 있는 트랙이 되었습니다.
국가 신에너지 자동차 기술 혁신 센터의 이사 겸 총책임자이자 중국 자동차 칩 산업 혁신 전략 연맹 사무총장인 yuan chengyin은 securities times 기자에게 많은 참가자가 있지만 대규모 개발을 달성한 사람은 거의 없다고 말했습니다. 칩을 만드는 자동차 회사의 장점은 애플리케이션 시나리오를 더 잘 결합하고 타겟 칩을 만들 수 있다는 것입니다.
실제로, 애플리케이션 시나리오를 중심으로 "코어"를 구축하는 추세는 점점 더 분명해지고 있습니다. 일부 자동차 회사는 제어 칩에 대한 투자에서 자율 주행 칩 전문화로 전환하기 시작했습니다.
tesla는 자율주행 칩을 독립적으로 개발하는 많은 자동차 회사 중 선구자입니다. 2016년 이전에는 tesla의 스마트 드라이빙 하드웨어 시스템에는 주로 mobileye와 nvidia의 칩이 사용되었습니다. 그러나 tesla ceo musk는 위 두 회사 제품의 전력, 성능, 비용 및 배송 속도가 tesla의 장기적인 요구를 충족시킬 수 없다고 믿습니다.
2019년에는 tesla가 자체 개발한 fsd 칩이 자동차에 일괄 탑재되어 nvidia에 대한 회사의 의존도가 줄어들었을 뿐만 아니라 자체 개발한 소프트웨어 알고리즘과 하드웨어의 일관성이 향상되어 더 나은 호환성과 매칭을 제공하여 tesla의 개선이 더욱 향상되었습니다. 자사 제품의 자율주행 수준.
현재 weilai, xpeng, ideal 등의 자체 개발 칩은 모두 tesla의 아이디어를 따르고 있습니다. 올해 7월 nio는 자체 개발한 지능형 구동 칩 shenji nx9031의 성공적인 테이프아웃을 발표했습니다. 이 칩은 5nm 자동차급 공정을 사용하여 제조된 업계 최초의 고급 지능형 구동 칩으로, 500억 개가 넘는 트랜지스터를 갖추고 있어 더욱 강력한 포괄적인 기능과 더 높은 실행 효율성을 제공합니다.
xpeng motors가 최근 출시한 "xpeng turing" 칩은 차량의 자율 주행 요구 사항에 맞춰 l4 자율 주행을 충족할 수 있으며, 대형 모델에 대한 컴퓨팅 지원을 제공할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능은 기존 칩의 3배입니다.
또한, 수년간 전력반도체 및 자동차급 칩 분야에 깊이 관여해온 byd는 최근 몇 년간 자율주행 칩에도 투자를 진행하고 있다.
입출력 비율은 얼마입니까?
외주 칩과 비교했을 때 자동차 회사가 자체 개발한 칩은 비용을 절감할 것인가, 아니면 비용을 증가시킬 것인가? 위의 문제와 관련하여 업계 내에서는 항상 논란이 있어 왔습니다.
예를 들어 dahua technology와 lingxin 01 칩을 공동 개발한 leapmotor는 자체 개발 칩 전략을 조정했습니다. 핵심 이유는 입력과 출력이 비례하지 않기 때문입니다. leapmotor가 2020년에 출시한 lingxin 01 칩은 현재 c01 및 c11에서 대량 생산되었으며 l3 수준 자율 주행 기능 요구 사항을 충족할 수 있는 것으로 알려졌습니다.
제품이 이미 시장에 나와 있지만 leapmotor 창립자 zhu jiangming은 현재 ai 칩 산업이 점차 성숙해지고 있으며 칩 제조업체는 칩을 생산할 수 있어야 하고 자동차 회사는 알고리즘 연구 및 개발에 집중해야 한다고 믿습니다.
black sesame intelligence의 cmo인 yang yuxin은 자동차 회사가 자체 개발한 칩이 기술 리더십과 비용 사이에서 무게를 측정하거나 심지어 경쟁해야 한다고 믿습니다. 차별화가 강조되어야 할 때 자동차 회사는 자체 칩을 개발하는 것을 선택할 수 있습니다. 그러나 가치 계산 관점에서 타사 칩을 구입하는 것은 비용상의 이점이 있으며 자동차 회사가 이를 수행하는 것은 비용 효율적이지 않습니다. 그들 자신.
자체 개발 칩을 굳게 옹호하는 자동차 회사들은 위의 진술에 동의하지 않으며 자체 연구를 통해 얻은 성과를 순전히 금전적 가치로 측정할 수 없다고 믿습니다.
"기본적인 r&d를 수행하려면 결산도 필요합니다. 반드시 보상이 있어야 합니다. r&d를 위해 r&d를 할 수는 없습니다." weilai의 창립자이자 회장인 li bin은 기자들에게 shenji nx9031 칩을 개발하는 데 많은 비용이 든다고 말했습니다. 그러나 nio가 여전히 자체 연구를 고집하는 핵심 이유는 스마트 전기 자동차가 다시 한 번 기술 혁신의 정점이 될 것이며 ai가 스마트 전기 자동차 회사의 핵심 기본 역량이 될 것임을 분명히 깨닫고 있기 때문입니다.
그의 견해로는 자동차 산업이 본격적으로 ai 시대로 접어들고, 스마트 전기차는 인지하고 생각하고 제어하고 실행하는 능력을 갖춘 ai 에이전트로 진화할 것이라고 본다.
따라서 자체 개발한 칩이든 글로벌 시스템이든 자동차 회사의 핵심 목표는 ai 자동차의 새로운 궤도를 선점하는 것입니다.
li bin은 칩 연구 및 개발 비용이 높지만 생산할 수 있는 에너지가 충분하다면 단일 칩 비용이 점차 감소할 것이라고 밝혔습니다. 따라서 높은 r&d 투자를 통해 상당한 매출총이익을 얻을 수도 있습니다. 단지 "총 이익을 대가로 연구 개발"이 성과를 거두는 데 시간이 걸렸을 뿐이지만 weilai는 이 아이디어가 총 이익을 높이는 중요한 방법이라고 믿습니다.
허샤오펑의 생각은 놀랍게도 리빈의 생각과 일치했다. "미래에 ai 수준에서 변화를 가져오겠다고 결심한 기업은 비범용 칩, 즉 xpeng turing 칩과 같은 독점 ai 칩을 보유할 수 있습니다."라고 he xiaopeng은 securities times의 기자에게 말했습니다.
자체 개발한 칩이 외부 조달을 포기한다는 뜻은 아니다. 다음으로 xpeng motors는 nvidia와 자체 개발 칩을 사용하여 xpeng motors의 하드웨어 시스템을 공동 지원할 예정입니다.
소프트웨어와 하드웨어 통합의 추세는 분명합니다.
자동차 지능화 추세가 심층적으로 진화하면서 소프트웨어 정의 자동차의 추세가 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 그러나 자율주행이 가속화됨에 따라 업계에서는 고급 자율주행을 위한 고급 하드웨어의 필요성을 점점 더 인식하고 있습니다.
"l4급 자율주행 기능을 위해서는 소프트웨어와 하드웨어도 똑같이 중요하다. '검은 신화: 오공' 게임을 구매했다면 원활한 플레이를 위해서는 고사양 컴퓨터도 필요하다"고 업계 관계자는 말했다. 하드웨어의 중요한 역할을 기자들에게 설명합니다. 그는 중국 자동차 회사들이 도시 noa 대회를 시작함에 따라 bev+transformer가 자율 주행에 대한 인식 패러다임을 선도할 것이며 이를 지원하려면 강력한 컴퓨팅 성능이 필요하다고 생각합니다. 게다가 컴퓨팅 파워가 더 뛰어난 자율주행 칩이 기술 기반의 막중한 책임을 맡게 될 것이다.
위에 언급한 사람들은 앞으로 몇 년 안에 컴퓨팅 파워가 1,000tops를 초과하는 자율주행 칩이 업계에 많이 등장하고 칩 제조 공정이 점점 더 작아질 것이라고 판단합니다.
시장에서는 큰 컴퓨팅 성능이 필요하지만, 업계에서는 일반적으로 고급형 자율주행에 꼭 필요한 칩이 소프트웨어와 더 잘 통합될 수 있는 칩이라고 믿고 있습니다. li bin은 기자들에게 현재 자동차의 소프트웨어와 하드웨어는 매우 빠르게 업데이트되고 있다고 말했습니다. weilai는 각 세대의 플랫폼 제품이 소프트웨어와 하드웨어를 포함한 지능형 시스템을 채택할 수 있기를 희망합니다. -기업의 장기 유지 관리.
chentao capital이 발표한 '자율주행 소프트웨어 및 하드웨어 통합의 진화 동향에 관한 연구 보고서'에서도 소프트웨어와 하드웨어의 통합이 미래 추세라고 믿고 있습니다. 위에서 언급한 '보고서'는 낮은 수준의 자율주행의 경우 자동차 회사가 공급업체로부터 통합 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 직접 채택하는 경우가 많다고 지적합니다. 그러나 고급 자율주행 알고리즘과 같은 핵심 기능의 경우 자체 개발한 비율이 높습니다. 자동차 회사는 점점 더 높아질 것입니다.
자동차 회사들이 자체 개발한 칩은 전략적 고려사항일 뿐만 아니라, 기술 진화 추세에 따른 실용적인 결정이라고 볼 수 있다.
하지만 업계 일부에서는 다른 견해를 내놓고 있다. 중국 자동차 칩 산업 혁신 전략 동맹의 사무차장 zou guangcai는 자동차 회사가 자체 개발한 칩이 업계의 노동 분업을 어느 정도 무너뜨리고 부품 공급업체의 생활 공간을 압축할 것이라고 믿습니다. 앞으로도 자동차 칩 산업의 분업 메커니즘을 둘러싼 문제는 여전히 업스트림 기업과 다운스트림 기업이 공동으로 답변해야 합니다. (한중난 기자)
