Почему китайские автоконцерны разрабатывают собственные ИИ-чипы: глубокий архитектурный анализ NIO Shenji, XPENG Turing и BYD Xuanji A3

—

01 Почему китайские автопроизводители начали самостоятельно разрабатывать чипы?

В традиционной автомобильной индустрии разделение труда между автоконцернами (OEM) и разработчиками микроэлектроники было предельно четким: автопроизводители отвечали за проектирование и интеграцию автомобиля в целом, поставщики уровня Tier 1 поставляли электронные блоки управления, а базовые вычислительные процессоры и архитектуры цифровой обработки сигналов разрабатывались и поставлялись полупроводниковыми гигантами — такими как NXP, Infineon, NVIDIA и Qualcomm.

Однако в период с 2024 по 2026 год эта устоявшаяся глобальная система разделения труда в секторе китайских интеллектуальных электромобилей подверглась глубокой трансформации.

От компании NIO, установившей на свой флагманский седан ET9 серийный 5-нм автомобильный чип интеллектуального вождения Shenji NX9031 собственной разработки , до XPENG, представившей Turing AI Chip для применения в электромобилях, робототехнике и летательных аппаратах , и BYD, начавшей масштабное серийное производство 4-нм чипа Xuanji A3, обеспечивающего суммарную производительность трехчипового кластера свыше 2100 TOPS — ведущие китайские автоконцерны один за другим преодолели высокий технологический барьер самостоятельной разработки кремния.

Главный драйвер этих изменений очевиден: темпы эволюции программных моделей и алгоритмов помощи водителю стали заметно опережать традиционные циклы смены поколений аппаратных автомобильных платформ. Когда алгоритмы интеллектуального вождения и систем помощи водителю стремительно перешли от жестко заданных правил и классических сверточных нейросетей (CNN) к сквозным нейросетям (End-to-End AI), мультимодальным моделям действия (VLA) и моделям мира (World Models), универсальные коммерческие процессоры с их компромиссами в пропускной способности памяти, задержках обработки сенсоров и энергоэффективности перестали в полной мере удовлетворять стремление автопроизводителей к предельной производительности собственных специализированных конвейеров нейросетей.

—

02 Почему изначально индустрия стандартизировалась на NVIDIA Orin?

В период с 2021 по 2024 год платформа NVIDIA DRIVE Orin-X являлась важным отраслевым стандартом вычислений в сегменте премиальных интеллектуальных автомобилей .

Изготавливаемый по 7-нм техпроцессу и содержащий 17 миллиардов транзисторов, один процессор Orin-X включает 12-ядерный процессор ARM и графический процессор на архитектуре Ampere, обеспечивая паспортную производительность up to 254 INT8 TOPS . В то время ведущие производители электромобилей обычно использовали схемы с двумя Orin-X (508 TOPS) или четырьмя Orin-X (1016 TOPS).

Автопроизводители выбирали Orin по трем основным причинам:

• Высокая универсальная параллельная производительность: архитектура GPU Ampere обладала отличной гибкостью программирования, легко адаптируясь к частым изменениям алгоритмов восприятия;

• Зрелая программная экосистема CUDA: модели, обученные в облаке, можно было быстро развертывать на автомобиле через TensorRT с минимальными инженерными затратами;

• Снижение рисков на этапе неопределенности: закупка готовой проверенной платформы позволяла избежать колоссальных финансовых рисков собственной разработки микросхем, пока алгоритмическая архитектура еще не стабилизировалась.

Однако по мере того как алгоритмы перешли к сквозным трансформерам, а масштабы поставок автомобилей выросли, проявились системные ограничения универсальных вычислительных платформ:

• Высокая стоимость компонентов (BOM): многочиповые конфигурации существенно увеличивали себестоимость аппаратной части автомобиля;

• Избыточность универсальной архитектуры и узкие места памяти: в универсальных GPU содержится множество блоков, не задействованных при работе трансформерных сетей, что ограничивает предельную энергоэффективность;

• Ограничения конвейера обработки сенсоров: по мере роста разрешения камер и общего объема потоков данных с датчиков пропускная способность и задержка процессора обработки изображений (ISP) стали критическим фактором; одновременно непрерывный поток данных от лидаров и радаров через высокоскоростные интерфейсы предъявляет жесткие требования к пропускной способности шины памяти и планировщику задач.

Это подтолкнуло автопроизводителей, обладающих полным стеком разработки ПО и достаточными объемами производства, к переходу на специализированные чипы, изначально спроектированные под собственные алгоритмы.

—

03 NIO Shenji NX9031: полный контроль над стеком и аппаратный базис

Главным достижением компании NIO на пути собственной микроэлектроники стал чип Shenji NX9031, анонсированный в конце 2023 года .

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   VERIFIED SPEC SNAPSHOT: NIO SHENJI NX9031                            │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│   • Техпроцесс и плотность: 5-нм автомобильный класс / >50 млрд транзисторов           │
│   • Топология CPU: 32-ядерная гетерогенная архитектура / стандарт безопасности ASIL-D  │
│   • Официальная формулировка: «Производительность эквивалентна 4 флагманским чипам»    │
│     (Абсолютное значение TOPS официально не раскрывалось)                              │
│   • Обработка изображений: 6.5 гигапикселей/с (ISP) / Задержка обработки ISP <5 мс    │
│   • Подсистема памяти: 546 ГБ/с высокоскоростной интерфейс LPDDR5x                     │
│   • Системная интеграция: глубокая оптимизация с ОС SkyOS («Тяньшу») для седана ET9   │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.1 Аппаратная архитектура и официальные данные

По официальным инженерным данным компании NIO, чип Shenji NX9031 изготовлен по автомобильному 5-нм техпроцессу, содержит более 50 миллиардов транзисторов на одном чипе, оснащен 32-ядерным гетерогенным процессором и обладает шиной памяти с пропускной способностью 546 ГБ/с .

Что касается вычислительной производительности, официальная формулировка NIO звучит так: «Один чип Shenji NX9031 обеспечивает производительность, эквивалентную четырем современным флагманским чипам индустрии» .

*【Примечание технического аудита: NIO не публиковала абсолютное числовое значение TOPS, сопоставимое со спецификациями конкурентов; базовым ориентиром является именно соотношение эквивалентности четырем флагманским чипам. Поэтому в данном материале чип NX9031 не конвертируется в произвольные значения TOPS для прямого ранжирования, а анализируется с точки зрения его подтвержденной пропускной способности памяти и конвейера сенсоров.】*

3.2 Конвейер обработки изображений и системная синергия

Ключевые оптимизации конвейера датчиков в NX9031 включают:

• Пропускная способность ISP 6.5 гигапикселей/с: параллельная обработка нескольких потоков высокой четкости в реальном времени;

• Задержка обработки изображений в ISP менее 5 мс: снижение задержки обработки визуального сигнала в конвейере ISP;

• Глубокая интеграция с ОС SkyOS: чип служит аппаратной основой для собственной операционной системы всего автомобиля, обеспечивая сквозную оптимизацию диспетчеризации микроинструкций и алгоритмов пространственного восприятия.

На флагманском седане ET9 суперкомпьютерная платформа NIO ADAM состоит из двух чипов Shenji NX9031, одного процессора кокпита Qualcomm Snapdragon 8295P и блока N-Box, работающих в тесной координации.

—

04 ИИ-чип XPENG Turing: специализированная архитектура DSA и бортовые большие модели

Разработанный компанией XPENG процессор Turing AI Chip спроектирован для прямого аппаратного ускорения сквозных больших нейросетей в интеллектуальных системах различного форм-фактора .

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   VERIFIED SPEC SNAPSHOT: XPENG TURING AI CHIP                         │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│   • Вычислительные ядра: 40-ядерный специализированный ИИ-процессор / 2 блока NPU (DSA)│
│   • Бортовые модели: рассчитан на локальный запуск моделей объемом до 30 млрд параметров│
│   • Официальная производительность: 750 TOPS эффективной производительности (Effective)│
│   • Зрение и безопасность: 2 независимых блока ISP / ASIL-B (остров безопасности: ASIL-D)│
│   • Области применения: умные автомобили, роботы-гуманоиды (IRON), летающие авто eVTOL  │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

4.1 40-ядерный процессор и локальное исполнение моделей до 30B параметров

На мероприятии XPENG AI Day в ноябре 2024 года были раскрыты следующие параметры:

• 40-ядерный специализированный процессор: включает 2 собственных ядра NPU на базе специализированной предметно-ориентированной архитектуры (DSA), оптимизированной для нейронных сетей;

• Поддержка моделей до 30 млрд параметров на борту: микроархитектурная оптимизация распределения памяти и матричных вычислений для локального исполнения больших моделей [CLAIM: CLM-03-003] [SOURCE: SRC-XPENG-001];

• Два независимых блока ISP: улучшение качества изображения в сложных условиях (ночь, сильный дождь, контровой свет);

• Сертификация функциональной безопасности: чип прошел сертификацию ISO 26262 ASIL-B на уровне кристалла, а независимый изолированный домен безопасности спроектирован по стандарту ASIL-D.

4.2 Показатели производительности и мультидоменная экосистема

XPENG официально заявляет, что процессор Turing обеспечивает 750 TOPS эффективной вычислительной производительности (Effective Computing Power), подчеркивая, что один чип заменяет три высокопроизводительных коммерческих решения .

*【Примечание технического аудита: XPENG официально не раскрывала математическую точность (например, INT8 или INT4), для которой указано значение 750 TOPS. В объективном инженерном сравнении этот показатель фиксируется как «официально заявленные 750 TOPS эффективной производительности (точность не раскрыта)».】*

XPENG планирует использовать чип Turing как единый вычислительный фундамент для умных электромобилей, двуногих роботов-гуманоидов (IRON) и летающих автомобилей eVTOL. *【Редакционный анализ FYZSXNB: если единая архитектура чипа найдет достаточное серийное применение в автомобилях, робототехнике и авиации, это может расширить масштабы амортизации постоянных затрат на разработку микроэлектроники.】*

—

05 BYD Xuanji A3: вертикальная интеграция и масштабная синергия

Подход компании BYD к разработке чипов отражает глубокую вертикальную интеграцию с производством автомобилей, позиционируя собственные вычислительные ресурсы как органическую часть общей интеллектуальной архитектуры всего автомобиля .

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   VERIFIED SPEC SNAPSHOT: BYD XUANJI A3 & PLATFORM                     │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│   • Полупроводниковый техпроцесс: 4-нм автомобильный класс / Серийное производство     │
│   • Архитектура системы: трехчиповый кластер / суммарно >2100 TOPS производительности │
│   • Заявления производителя: энергопотребление на единицу TOPS -20%, утилизация +100%  │
│   • Роль в системе: вычислительное ядро системы интеллектуального вождения God's Eye   │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

5.1 4-нм техпроцесс и трехчиповый кластер

Чип BYD Xuanji A3 изготавливается по автомобильному 4-нм техпроцессу и уже запущен в серийное производство . Система использует трехчиповый кластер, суммарная паспортная производительность которого превышает 2100 TOPS .

В официальных материалах BYD заявляет, что собственный чип по сравнению с аналогами демонстрирует «снижение энергопотребления на единицу производительности на 20% и повышение коэффициента использования вычислительной мощности на 100%».

*【Примечание технического аудита: указанные данные являются заявлениями производителя на презентации; при отсутствии независимых стандартизированных тестов их следует приводить строго со ссылкой «по заявлениям BYD».】*

5.2 Позиционирование Xuanji A3 в архитектуре автомобиля BYD

В системной инженерии необходимо четко разделять возможности самого чипа и возможности комплексной архитектуры автомобиля:

• Задачи чипа A3: процессор A3 предоставляет базовые вычислительные ресурсы для работы системы интеллектуального вождения God’s Eye («Глаз бога») и перспективных алгоритмов интеллектуального вождения;

• Междоменная координация на уровне архитектуры: отличительной чертой BYD является координация восприятия, силовой установки и шасси в рамках архитектуры Xuanji 2.0. Данные предварительного сканирования дороги передаются активной подвеске DiSus для адаптации демпфирования, а в критических режимах согласуются с алгоритмами распределения тяги платформы e4 с четырьмя электромоторами. Такое взаимодействие является результатом системной интеграции электронной и ходовой части всего автомобиля, а не изолированной функцией кристалла A3.

—

06 Объективная оценка метрик: почему нельзя сравнивать чипы только по числу TOPS?

В автомобильном маркетинге производительность чипов часто сводят к простому показателю — TOPS (триллионы операций в секунду). Однако в полупроводниковой и автомобильной инженерии прямое сопоставление чисел TOPS в отрыве от стандартов тестирования и архитектурных деталей некорректно.

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   UNDERSTANDING COMPUTE METRICS BEYOND RAW TOPS                        │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│   • Различия в точности: INT8, INT4 и плавающая точка обладают разной плотностью;      │
│     низкая точность повышает теоретический пик, но требует квантования                 │
│   • Разреженность и плотные вычисления: структурированная разреженность может повышать │
│     пиковый показатель в зависимости от методики; реальный эффект зависит от модели    │
│   • Одиночный чип vs кластер: задержки внутри кристалла против межчиповой шины         │
│   • «Стена памяти»: без высокой пропускной способности памяти ядра простаивают         │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Ключевые инженерные факторы:

• Различия в математической точности: форматы INT8 и INT4 кардинально различаются по плотности вычислений. Снижение разрядности способно увеличить теоретическую скорость, но масштабы зависят от аппаратной поддержки, а квантование может повлиять на точность восприятия;

• Структурная разреженность (Sparsity) против плотных вычислений: некоторые спецификации указывают пиковый TOPS с учетом разреженности; будет ли достигнута такая скорость на практике, зависит от совместимости алгоритмов автопроизводителя;

• Одиночный чип против многочипового кластера: одночиповые решения обеспечивают минимальные задержки внутри кристалла, тогда как кластеры наращивают мощность через межчиповые соединения, что требует различных инженерных компромиссов;

• Реальный коэффициент утилизации: эффективность определяется тем, насколько аппаратные блоки ускорения (DSA) согласованы с алгоритмами внимания трансформеров (Transformer Attention).

Таким образом, простое сравнение цифр 254, 750 или 2100+ не отражает напрямую реальное качество работы систем помощи водителю на дороге.

—

07 Ключевые инженерные параметры, определяющие работу интеллектуального вождения

В реальной эксплуатации ключевыми аппаратными параметрами бортовой вычислительной платформы являются:

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   CRITICAL SYSTEM METRICS IN AUTOMOTIVE COMPUTE                        │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│   1. Пропускная способность памяти: шина 546 ГБ/с в NX9031 помогает смягчить дефицит  │
│   2. Задержка встроенного блока ISP: высокая скорость и <5 мс задержки ускоряют зрение │
│   3. Специализированные блоки DSA: могут повышать энергоэффективность для своих задач  │
│   4. Тепловой расчет и энергопотребление: тонкий техпроцесс может улучшить отдачу на Вт│
│   5. Функциональная безопасность ISO 26262: диагностика снижает риски сбоев           │
│   6. Собственный компилятор и драйверы: контроль стека ускоряет развертывание моделей │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

• Пропускная способность памяти: сквозные модели требуют непрерывной перекачки весов и карт признаков из DRAM. Шина памяти 546 ГБ/с в Shenji NX9031 [CLAIM: CLM-03-001] [SOURCE: SRC-NIO-001] призвана помочь смягчить ограничения, связанные со стеной памяти, и минимизировать простой вычислительных блоков;

• Задержка обработки в ISP: интеграция мощного ISP (например, 6.5 гигапикселей/с) непосредственно в SoC позволяет удерживать задержку обработки визуального сигнала в пределах 5 мс, сохраняя запас времени для контура принятия решений;

• Аппаратные ускорители под трансформеры (DSA): специализированные блоки для матричных операций внимания могут повышать энергоэффективность на хорошо соответствующих им вычислительных задачах по сравнению с универсальными вычислителями;

• Тепловой расчет и энергопотребление: при сопоставимой архитектуре и нагрузке более совершенный техпроцесс (5 нм / 4 нм) может улучшить энергоэффективность; итоговый тепловой режим зависит от размера чипа, частоты и системы охлаждения автомобиля;

• Функциональная безопасность по стандарту ISO 26262: более высокие требования стандарта требуют развитых механизмов обнаружения и изоляции аппаратных и систематических сбоев для минимизации рисков, однако конкретные уровни сертификации на уровне чипов различаются по платформам (например, ASIL-D для NX9031, ASIL-B для чипа Turing с островом безопасности ASIL-D).

—

08 Три компании — три различных стратегии

Анализ подходов NIO, XPENG и BYD демонстрирует их четкие стратегические различия:

Таблица 1: Сравнительные характеристики и официальные спецификации чипов

*Примечание: статус «Официально не раскрыто» означает отсутствие данных в официальных документах компаний; внесение недостоверных предположений исключено.*

—

Таблица 2: Редакционный анализ стратегических различий (FYZSXNB Editorial Analysis)

*Примечание: таблица представляет собой редакционный аналитический обзор на основе открытых данных и не является официальным заявлением автопроизводителей.*

—

09 Коммерческая логика: почему автоконцерны инвестируют в разработку чипов?

Создание автомобильных однокристальных систем на базе передовых полупроводниковых норм требует колоссальных капиталовложений в лицензирование IP-блоков, инструменты EDA, изготовление фотошаблонов, сертификацию и оплату труда инженерных команд. Автоконцерны идут на этот шаг, руководствуясь следующими факторами:

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   FINANCIAL & STRATEGIC CONSIDERATIONS IN SELF-DESIGN                  │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│   1. Эффект масштаба: при достаточном объеме собственные чипы могут улучшить структуру │
│      затрат и снизить зависимость от дорогих коммерческих платформ                     │
│   2. Автономия в обновлении ПО: больше контроля над компилятором и инструментами может │
│      упростить адаптацию новых нейросетевых операторов                                 │
│   3. Устойчивость цепочек поставок: собственные компетенции в разработке чипов могут   │
│      снизить зависимость от части внешних поставщиков                                  │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

• Эффект масштаба и структура затрат: при достаточном масштабе производства, стабильном проценте выхода годных кристаллов и поддержке жизненного цикла фиксированные затраты на R&D могут амортизироваться на большее число автомобилей, потенциально снижая зависимость от дорогих коммерческих платформ;

• Контроль над инструментами разработки и развертыванием: собственные чипы дают автопроизводителям больше контроля над определением чипа, низкоуровневыми драйверами, компилятором и развертыванием моделей. При появлении новых нейросетевых операторов инженеры могут быстро внедрять оптимизации на аппаратном уровне, не дожидаясь обновления чужих SDK — хотя зависимость от сторонних IP-блоков и контрактных фабрик может сохраняться;

• Устойчивость цепочек поставок: наличие собственных инженерных компетенций в области микроэлектроники обеспечивает автоконцернам большую стратегическую независимость при нестабильности мирового рынка полупроводников.

—

10 От системной интеграции к совместному проектированию «ПО — чип — автомобиль»

В эпоху двигателей внутреннего сгорания ключевые конкурентные преимущества определялись двигателем, коробкой передач и настройками шасси; на первом этапе электрификации фокус сместился на батареи, электромоторы и инверторы.

Серийный выпуск процессоров Shenji NX9031, Turing и Xuanji A3 знаменует переход к новому этапу, характеризующемуся глубоким слиянием собственных чипов, автомобильных операционных систем и передовых алгоритмов искусственного интеллекта.

Этот процесс меняет традиционную модель закрытого «черного ящика», в которой доминировали глобальные поставщики Tier 1. Автопроизводители превращают автомобиль в глубоко интегрированный мобильный вычислительный комплекс, расширяя свои компетенции в сферу полупроводниковой архитектуры, разработки автомобильных операционных систем и развертывания бортовых ИИ-моделей.

—

11 Влияние на зарубежные рынки (Европа, Россия и Евразия)

Для зарубежных отраслевых экспертов и специалистов рынков Европы, России, Ближнего Востока и Юго-Восточной Азии развитие собственных чипов китайских автопроизводителей несет ряд важных практических выводов:

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   GLOBAL MARKET & REGIONAL IMPLICATIONS                                │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│   1. Автономия поддержки ПО: контроль низкоуровневого стека теоретически позволяет     │
│      дольше поддерживать обновления прошивок                                           │
│   2. Бортовые вычисления и комплаенс: локальное исполнение моделей на борту упрощает   │
│      соблюдение региональных требований к защите данных                                │
│   3. Селективная коммерциализация: собственные чипы автоконцернов постепенно выходят за│
│      рамки только внутреннего применения                                               │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

*【Отраслевой анализ и выводы】:*

• Автономия жизненного цикла ПО на экспортных рынках:

Собственные чипы дают автопроизводителям независимость в управлении низкоуровневым программным стеком, снижая риски прекращения поддержки со стороны сторонних поставщиков полупроводников. Тем не менее реальные сроки предоставления обновлений по воздуху (OTA) по-прежнему будут зависеть от объемов инвестиций автопроизводителя в конкретные регионы, процедур сертификации, объема продаж моделей и аппаратного запаса производительности;

• Бортовые вычисления в условиях регионального регулирования данных:

В сфере трансграничной передачи данных европейский регламент GDPR не устанавливает обязательного всеобщего требования хранить все автомобильные данные только внутри границ ЕС, однако регулирует передачу персональных данных на основе оценки адекватности защиты и стандартных договорных гарантий; российские правила устанавливают более явные требования к локализации первичной записи и хранения персональных данных граждан РФ. Мощные бортовые вычислители позволяют автомобилям обрабатывать видеопотоки и принимать решения локально без необходимости непрерывной передачи сырых данных в облако, хотя конкретный порядок соблюдения норм зависит от категории данных и законов страны эксплуатации;

• Различие между собственными чипами автоконцернов и коммерческими процессорами (Merchant Silicon):

Необходимо четко различать специализированные чипы автопроизводителей и традиционные коммерческие платформы. Чип BYD Xuanji A3 по-прежнему ориентирован главным образом на собственную экосистему автомобилей BYD; процессор XPENG Turing получил официальную номинацию от концерна Volkswagen, начав переход от внутреннего использования к коммерческому сотрудничеству с внешними OEM; компания NIO организовала отдельную структуру для продвижения чипов на внешний рынок. Таким образом, собственные чипы китайских автоконцернов эволюционируют от чисто внутренней вертикальной интеграции к выборочной внешней коммерциализации, однако их бизнес-модель и масштаб экосистемы по-прежнему существенно отличаются от открытых рыночных платформ NVIDIA и Qualcomm.

—

12 Заключение: вступление в эпоху совместного проектирования «алгоритм — чип — автомобиль»

В истории вычислительной техники качественные скачки производительности и энергоэффективности всегда достигались за счет согласованного проектирования программных алгоритмов и аппаратной части.

Стратегическая ценность собственных чипов автопроизводителей заключается именно в реализации этой модели совместной инженерной разработки. Когда NIO объединяет чип Shenji NX9031 с операционной системой SkyOS, когда XPENG делает процессор Turing основой для алгоритмов воплощенного интеллекта, а BYD глубоко интегрирует Xuanji A3 в общую интеллектуальную архитектуру автомобиля — автомобильная инженерия переходит от простой сборки готовых узлов к глубокому совместному проектированию аппаратного и программного обеспечения.

Эпоха совместного проектирования алгоритмов, кремния и автомобиля начинает формироваться.