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出品：紅色星際

頭圖：智能駕駛圖片

據(jù)悉，黑芝麻智能的 A2000 已經陸續(xù)拿到車企的合作，26 年下半年進入密集官宣的節(jié)奏。其中，黑芝麻智能 700TOS 算力的 A2000U 更是獲得了一些車企的合作，用來部署 VLA 和世界模型。

在這一輪大算力芯片的競爭中，國產替代的機會涌現(xiàn)，具有精準的市場定位能力和良好芯片設計能力的玩家，贏得了市場機會。

1. 精準的市場定位

26 年智駕芯片市場尤其是大算力芯片，比較大的一個變化是車企對英偉達去魅。

一位車企的朋友表示，新勢力切換自研芯片對英偉達的影響太大了，雖然新勢力自研芯片在投入產出比上不劃算，但是這些曾經的英偉達鐵粉都敢拋棄英偉達，那傳統(tǒng)車企也敢去嘗試其他芯片。這就給了國產大算力芯片替代的機會。

另外，車企也希望拿回在芯片選擇上的話語權，如果過于依賴一家芯片公司，那么在供應鏈上的話語權就會丟失，導致陷入被動的處境。算法的成熟以及芯片適配能力的完善，也使得車企不再迷信大品牌芯片，特別是隨著內存漲價，導致智駕硬件 BOM 成本整體飆漲。

這些因素都使車企回歸第一性原理，更關注芯片本身，而不是芯片公司的品牌聲勢，選擇性能、功耗、成本更平衡的芯片。其中，受到車企重點關注的就有黑芝麻智能，一些頭部車企陸續(xù)把大算力芯片的定點給了黑芝麻智能，使得黑芝麻智能開始密集獲得訂單。

黑芝麻智能能密集獲得訂單，很重要的一個原因是智駕的新階段產生了新需求。城市 NOA 方案越來越分層，有高配、中配、低配，不同的配置對智駕芯片的需求也完全不同。

高配的城市 NOA 方案，主打像 VLA、世界模型等前沿技術，傳感器和芯片算力要拉滿，芯片算力一般需要六七百 TOPS，而且隨著模型參數(shù)越來越大，對芯片算力需求也變大；中配的城市 NOA 方案，一般主打的是端到端，芯片算力一般需要三四百 TOPS 左右；低配的城市 NOA，主打的是蒸餾過的輕量級端到端，芯片算力一般在一兩百 TOPS 左右。另外，車企和智駕公司還有 Robotaxi 的方案，需要更大算力的芯片。

所以這需要芯片公司有算力精準定位的產品組合，來滿足分層多樣的市場需求，而黑芝麻智能的 A2000 系列精準的匹配了這種需求。

A2000 包含四款芯片：A2000N（200TOPS）、A2000L（400TOPS）、A2000U（700TOPS）、A2000X（1000TOPSi）。也就說車企在城市 NOA 上從低配、中配到高配以及 Robotaxi 的算力需求，黑芝麻智能都能夠精準滿足。

這在國產芯片公司里面屬于獨一份，沒有哪家國產芯片公司能在四檔算力上精準匹配。算力檔位的精準匹配非常重要，算力小了雖然成本低了，但是模型跑起來吃力，算力大了雖然有了冗余，但又推高了成本。所以，這很考驗芯片公司的市場預判能力。

在算力檔位上精準匹配車企的算力需求，還只是市場定位的策略能力，還要看芯片本身的設計能力。

A2000 搭載的九韶 NPU 采用了 Unique AI 運算設計的架構，解決了智駕行業(yè)一個傳統(tǒng) " 頑疾 " ——芯片的有效算力與標稱算力之間存在差距。

造成這種問題的原因也不復雜，和芯片存在多核同步開銷有關系，在多個核心協(xié)同計算時，需要 " 對齊步調 " 導致需要大量時間和能量。九韶 NPU 的 Unique AI 運算設計的架構能夠解決多核同步開銷的問題，讓標稱算力盡可能的等于實際有效算力。這使得 A2000 能夠做到同等算力下功耗更低、精度不減、吞吐最高。

另外，對精度的支持也非常重要。智駕模型不同層對精度的需求不同，像 VLA 大語言模型需要用 INT4 ，感知部分需要用 INT8，Transformer 則是需要 FP16。九韶 NPU 全鏈路支持 INT4、INT8、FP8、FP16、FP32 混合精度，避免了因為精度支持不夠在算法部署時要做大量的工程。

精準的市場定位和亮眼的性能，使得黑芝麻智能的 A2000 獲得車企的大量定點，據(jù)悉 26 年下半年黑芝麻和車企的定點合作將會密集官宣。

2. 增長的快車道

26 年隨著城市 NOA 在價位十萬出頭的車型上普及，也意味著智駕行業(yè)進入了成熟期階段。在處于成熟期階段時，行業(yè)分工的效應越來越顯著，一個典型的現(xiàn)象是第三方獨立的芯片供應商越來越受算法公司歡迎。

一位業(yè)界人士表示，選擇和不做算法的獨立芯片供應商合作，一是不用擔心相互之間搶項目，二是不用擔心算法模型泄密，如果一家公司既做芯片又做算法，芯片業(yè)務部門獲得算法公司的一些技術，會不會轉頭就告訴算法部門呢。

算法公司的擔憂和忌憚，使得像黑芝麻智能這樣的獨立第三方芯片供應商越來越受算法公司青睞，黑芝麻的生態(tài)伙伴快速擴容，從智駕的元戎、卓馭、國汽智控、Nullmax，再到 Robotaxi 的百度蘿卜快跑、如祺出行。

生態(tài)伙伴的擴容，又能反向提升黑芝麻智能在車企的競爭力。車企的密集定點 + 生態(tài)伙伴的擴容，推動黑芝麻智能進入爆發(fā)式增長的階段。

回顧黑芝麻智能的成長，在智駕早期階段用 A1000 實現(xiàn)了量產上車，用武當 C1200 艙駕一體方案實現(xiàn)首個本土量產的艙駕一體方案。而在智駕成熟期階段，則是用 A2000 敲開了高階智駕的大算力市場，又通過并購 Eeasy Tech 補齊了低階芯片產品線。

26 年北京車展，智駕圈最熱的概念詞是：物理 AI。不少智駕公司開始面向物理 AI 轉型，其中具身智能是非常重要的方向。對于智駕芯片供應商來說，同樣意味著機會，業(yè)務的版圖不再局限于智駕了，具身智能成為第二增長曲線。

目前具身智能處于早期階段，對于芯片供應商來說早期階段就意味著市場需要培育，所以開拓市場不能使用簡單的賣芯片的方式，而是需要深耕細作，提供更多的工具幫助具身公司做好算法的開發(fā)和部署。

黑芝麻推出了 SesameX 多維具身智能計算平臺，提供從底層通信協(xié)議、核心計算模組、操作系統(tǒng)、中間件到算子庫。SesameX 受到了具身公司的歡迎，因為此時的具身公司像早年智駕行業(yè)的算法公司，在算法的開發(fā)和部署上缺乏經驗，需要成熟的工具輔助，減少工程量和時間。

通過深耕細作，黑芝麻在 25 年取得了不錯的出貨量，具身智能業(yè)務貢獻了近 1 億元的收入。具身智能涌入了物理 AI 領域最多的創(chuàng)業(yè)者，集中了最多的投資，隨著技術的探索成熟，以及對商業(yè)落地場景的挖掘，具身智能的出貨量會逐步走高。這對于芯片供應商來說，意味著一個長坡厚雪的賽道。

在物理 AI 時代，對于芯片公司來說可謂是機會涌現(xiàn)。物理 AI 有些像十年前的移動互聯(lián)網，許多行業(yè)都需要移動互聯(lián)網 +，而物理 AI 時代，同樣需要 AI+。不僅是智駕和具身，各種端側 AI 都需要算力芯片。

做端側的算力芯片能力最成熟的就是智駕芯片公司，畢竟智駕是物理 AI 的先鋒，鍛煉出了成熟的技術體系。所以，未來智駕芯片公司將迎來巨大的成長機會。

結束語

黑芝麻智能在智駕上的業(yè)務版圖增量擴容，用 A2000 打開了城市 NOA 的大算力市場，又通過并購 Eeasy Tech 補齊了低階芯片，這幫助黑芝麻進入增收放量的快車道階段。

黑芝麻智能始于車但又不至于車，而是面向物理 AI 形成了 " 智能汽車 + 具身智能 + 泛 AI" 的業(yè)務布局。這種布局的好處不言而喻，有高速增長貢獻收入的基本盤業(yè)務，也有培育的潛在高成長的業(yè)務。