Rivian推出自研AI芯片 - 美国电动汽车制造商Rivian于12月12日宣布推出其首款定制人工智能芯片Rivian Autonomy Processor 1 (RAP1)，并计划在未来车型中取代英伟达产品 [2] - RAP1芯片将应用于即将推出的R2 SUV车型，其AI平台的性能是之前款式英伟达系统的四倍 [2][3] - RAP1芯片采用台积电5纳米制程工艺，通过多芯片封装技术将处理与存储集成于单一模块，内存带宽达每秒205GB [3] - 由两颗RAP1芯片组成的Autonomy Compute Module 3系统，每秒可处理50亿像素数据 [3] 自研芯片的战略意图与性能 - 公司表示，自研芯片是实现L4级自动驾驶的关键转折点，此前依赖英伟达方案仅能提供L2级辅助驾驶 [3] - 更深层目的在于垂直整合以降低成本，通过消除供应商利润，规模化生产后成本可大幅下降 [3] - 自研芯片与AI模型、传感器深度绑定，旨在形成“数据采集-算法优化-硬件迭代”的闭环 [3] - 公司同时推出了低价订阅制驾驶辅助服务“Autonomy+”，预计未来将构建“硬件+软件”双轮驱动的盈利模式 [3][8] 行业竞争格局与特斯拉动态 - Rivian此举被视为向特斯拉发起正面挑战，揭示了全球车企在智能化赛道上的战略转向 [3] - 特斯拉自研的AI5芯片计划于2027年量产，采用3纳米制程工艺，算力达2000-2500TOPS，是现款HW4芯片的5倍 [4] - 特斯拉AI5芯片采用“半掩模版设计”，可简化生产流程，使良品率提升30%，成本降低40% [4] - 特斯拉的FSD芯片已迭代至第三代，算力飙升至1000TOPS，其应用使得NOA功能的响应速度较外购方案快200ms [5][6] 车企自研芯片的驱动因素 - 全球车企掀起的自研芯片浪潮由供应链安全、成本与效率、差异化竞争三大核心因素共同驱动 [6] - 自研芯片能够有效降低30%-50%的硬件成本，为车企节省大量资金 [6] - 自研芯片在算力密度上的优势能够带来算法效率的飞跃，成为车企打造技术壁垒的核心手段 [6] - 例如，Rivian的“自动驾驶大模型”与芯片协同优化，使得车辆在城市复杂路口的通过率提升了40% [6] 产业模式转型与价值重构 - 随着汽车智能化时代到来，车企开始从“硬件组装”向“软硬一体”的模式转型，自研芯片是这一转型的关键突破口 [7] - Rivian的自研芯片旨在构建高度协同的智能生态系统，实现硬件与软件的无缝对接，以提升车辆智能化水平并开辟新的盈利增长点 [8] - 对标特斯拉的“硬件平价+软件盈利”模式，Rivian的转型展现出异曲同工之妙，该模式颠覆了传统汽车行业单纯依靠硬件销售盈利的模式 [8] - 行业观点认为，车企自研芯片已从“可选策略”变为“生存刚需”，未来在芯片自研上的突破或将决定车企在智能汽车时代的盈利水平 [9]