美国正寻求全面、结构性遏制中国AI发展。中国汽车智能方案公司、部分主机厂将面临AI芯片断供风险。
文 /《汽车人》孟华
如果一件传闻，3天内就能获证，当事方在第一天还能怎么办？以下三种应对：撒谎、沉默、证实，最后一种并非唯一可行。事实是大家纷纷采取前两者做法，几乎没有人老老实实承认。这凸显了现实的复杂性。
11月8日，就有媒体透露，台积电通过电子邮件告知大陆客户，停止所有AI芯片代工服务，这一篙子可能打翻了一船人。有第三方消息称，管控对象限于AI和算力芯片，手机、汽车和通信芯片不受影响。
当天就有人去各个汽车AI方案供应商，以及多个新势力去求证，结果不是“没听说”，就是装鸵鸟。
谨言慎行都能理解，因为不止新势力，很多供应商也都已上市或者谋求上市，担心主营业务受打击，影响资本的负面反应，无奈结果近在眼前。11月11日，台积电就停止了相关代工服务，从通知到停服只花了3天。
全面封杀的由头
原因是10月27日美国商务部致函台积电，要求它这么做的。美国商务部被授权，无须走制定规则和上报审批流程，可以直接对特定公司实施许可要求。
至于台积电为什么要对美国商务部言听计从，在这6年中美芯片制裁与反制裁大战中，已经被全球舆论充分了解了。诸多原因中的关键在于，整个芯片制造流程，台积电处于下游。关键供应链、设备、制造工艺中的某些环节，都被美国掌控。
再往前推，10月初，有家科技公司（Tech Insights）在拆解一家名为Sophgo公司的SG2000芯片时，发现了内部封装的AI功能，与华为昇腾910B匹配。而Sophgo一直是台积电客户，且已经向台积电提供报告，证明自己与华为无关。
这家“比特大陆”旗下的Sophgo，被怀疑为华为的马甲。这就相当于台积电在不知情的情况下，违反了美国商务部禁令，代工了昇腾910B。
而这款SG2000芯片已经卖了1年多了，今年拆解发现的时机未免太过巧合。不管是不是有意，都给了美国商务部升级对中国AI芯片制裁的机会。面积在300平方毫米以上的算力芯片，凡是找台积电代工的，无一幸免。
既然台积电唯美国商务部马首是瞻，后者还有必要寻个由头来升级制裁吗？这与美国对华发动的“芯片战争”，最终打成“添油战”，原因是一致的。
美国商务部的制裁措施，一直都包含了一个潜在原则，即避免听命于自己的公司因制裁而遭受重大财务损失。
台积电因为美国的《芯片与科学法案》，从大陆直接获得的收入几乎减半。如果再砍，台积电可能承受不住。这还没考虑其他国家部署的算力，但消费者为中国客户的因素。
不考虑低制程芯片，随着AI算力席卷全球，最大的高制程芯片消费国，只有中美。其他国家没有足够的财力、电力、人力资源和算力最终消费者，而无法大规模上马算力中心。一句话，这玩意虽然代表了当前的科技应用前沿，但它大体上与经济规模有关。
既然台积电违规，那么再禁它的客户，就师出有名。
中国汽车面临AI芯片断供
能够证实这一点的，还有11月10日的信息。当天美国国会要求阿斯麦、东京电子、美国应用材料、美国泛林集团、美国科磊等半导体设备公司，提供中国客户名单及销售情况。
有迹象表明，这不是一次单一目标的行动，而是寻求全面、结构性遏制中国AI发展的前奏。很可能出现的局面，是大陆所有研发AI公司都被美国主导的芯片供应链拉黑。而“实体名单”的做法，可能被废弃。
这是否意味着美国有能力与IT产业界结成广泛共识，拿出关键资源、集中所有力量，寻求毕其功于一役？
这当然不可能。但是，不妨碍中国的汽车智能方案公司、部分主机厂正在面临AI芯片断供。此前我们设想的“更坏局面”（相比于华为领衔的几十家公司被制裁），已经成为现实。中国汽车厂商，不再是芯片制裁体系当中的白名单客户。
高制程需求难离台积电
国内汽车市场的技术竞争当前形成了两个大的焦点：一个是围绕动力系统；另一个则围绕AI。
目前已经有十几家主机厂和供应商，声称上马或者即将上马“端到端”自动驾驶技术。也因此在年轻客户中间带动了舆论节奏，好像不上马“自动驾驶”系统，就在汽车的技术含量中落伍。
而汽车电子电气系统发展到今天，不仅有低制程的功率、逻辑芯片，也包括高制程的AI和算力芯片。后两者直接与汽车AI能力相关。大家都以自研AI芯片，并同时部署在中心侧、边缘侧和端侧。
这里面的端侧，指的是承载AI的分散设备，在汽车行业里面，就是车本身；中心侧则是数据中心、算力中心等构成云的部门；边缘侧定义很复杂，用通俗语言解释，就是网络数据节点，比如路由器、交换机等。边缘侧也有自己的算力和数据存储能力，但相对中心侧，它专门从事数据收发的活儿。
鉴于7nm及更高制程的芯片，全球代工方只有三家：台积电、三星、中芯国际。Intel仍停留在10nm的阶段，而且因为代工业务严重亏损，而拖累了整体业绩，以至于Intel不断面临要求卖掉代工厂的投资者呼声。
这证明芯片代工具有明显的马太效应。业务和利润都被头部企业吃得差不多，技术稍微落后就难以盈利。而中芯国际虽然依靠DUV多重曝光也具备了7nm等效工艺，但良率无法和前两者相比，因此产能也很难满足客户需求。不过，因为制裁本身，中芯国际不愁没客户，只愁能力跟不上。
三星在3nm制程也遇到很大困难，再往前走，就都是台积电的菜了。当然，小于2nm就无法忽略量子隧穿效应，台积电也快触及硅基芯片制程的极限。
AI体系搭建大概率要延期
此事在汽车圈应该引起轩然大波，但实际上这几天从舆论反应来看并没有。
这无非四种可能：第一种，这些自研芯片属于作秀，对强化汽车的AI能力帮助不大；第二种，影响正在评估，而且属于未来时；第三种，打落牙齿和血吞，不方便说而已；第四种，多数AI芯片客户已经有B方案，台积电禁令无足轻重。
就我们得到的公开信息来看，第四种不大可能，先排除掉。前三者要看AI芯片本身对于汽车竞争力，是否重要。
新势力起步的时候，几乎都是先做算法应用。原因不仅是创业团队对这些软件开发流程烂熟于心，更因为不掌握硬件的开发能力。做了几年新能源车之后，大家无一例外，都开始寻求架构下沉，即开始做基础库的各种模块（感知、云控、车控等）。再往前走，就需要突破基于QNX或者VxWorks规则打造的操作系统，形成自己的OS。
由于自动驾驶规控能力上的突破，算力派上大用场，就是近一两年的事。
现在很流行设计多核芯片，包含NPU（神经网络）、ISP（电源管理），形成专业架构（DSA）的AI芯片。之所以要做专门的自动驾驶芯片，而不满足于采购英伟达的GPU芯片，原因在于前者在数据图像处理、卷积计算当中效率更高。结果是同样算力，感知更强（其实也等同于算力效率）、执行模型训练转移的策略更快。
一旦拥有了这样的AI芯片，以AI大模型为底座，以AI设备（汽车、手机、机器人、无人机）为应用节点的AI体系，就建立起来。
而汽车则成为AI体系的一个组分。这就和当前我们看到的汽车，哪怕是声称加持了AI能力的汽车，产生了根本不同。
其实，AI应用落实之后，很容易就从AI芯片采购，转向自研。OpenAI最近就打算在2026年部署首个自研AI算力芯片。考察了很多路径之后，仍然决定由台积电代工，而自己专注于设计芯片。
作为资本炙手可热的宠儿，OpenAI的融资易如反掌（最新一笔是10月的66亿美元），但其路径与中国大多数AI芯片的用户趋同，即不考虑自己生产芯片。
AI相关的技术路径已经比较明确。上AI能力非常积极的汽车品牌，短时间内注定无法规避台积电。后者有什么制裁手段，前者只能用脸硬接。
可以预料，在大陆依靠自身力量解决高制程芯片的产能之前（存在这种可能，但需要时间），所有新势力的自研AI芯片、部署AI体系的大梦想，就只能先做到这了。华为此前无论存在什么秘密代工途径，其产能必然不足以覆盖需求。那么，对于刚才提到的几种可能，想必应该有明确结论了。【版权声明】本文系《汽车人》原创稿件，未经授权不得转载。