最近、あるメディアは、理想自動車が香港にチップ研究開発オフィスを建設する計画で、18 ~ 19級のAIチップアーキテクトを募集していると報じた。このチップ研究開発事務所は香港の国際技術交流センターに位置し、理想的なチップ研究部門に所属し、チームの規模は10人を予定している。
上記の記事は、理想的な自動車に近い人の話として、理想的なチップ予研部門はシステム運営部門に所属し、主に知能運転チップに関するソフトウェア研究開発を担当していると述べた。
これに対し、毎日経済新聞の記者は理想の自動車について証明書を求めたが、相手はそれに応じなかった。しかし、記者によると、理想的な自動車のスマート運転チップのコードネームは「シューマッハ」で、設計プロセスは5 nmで、台積電が代行しており、2024年末までに流動映画の仕事を完了する予定だ。
チップ人材を続々募集
理想自動車側は上述の情報の真実性を確認していないが、記者が理想自動車の公式サイトを調べたところ、理想自動車は香港でベテランAIインフラストラクチャーを募集していることが分かった。
ウェブサイトの情報によると、この職位は、深学習アルゴリズムインフラ技術の展望傾向を洞察し、同社の同分野における技術開発パイプラインを構築する、次世代の深さ学習アルゴリズムインフラ技術の進化方向を定義し、重要技術の探索的研究を駆動する、深度学習アルゴリズムインフラ技術分野における会社の戦略計画を引き継ぎ、各技術部門を横方向に連結し、協同計画を推進し、予研プロジェクトの立案を推進し、目標達成を推進する。
同時に、理想自動車は香港地区で招聘されたベテランAIインフラストラクチャアーキテクトのポストに対しても要求を提出した：一流ITまたはスマート自動車企業の中で、10年以上のAIアルゴリズム、オペレーティングシステムまたはコアソフトウェアなどのいくつかの重要技術分野の研究開発経験、5年以上のチーム管理またはアーキテクト経験、最先端の技術トレンドを洞察し、探索し、インフラストラクチャ設計を深く学習し、多分野の技術融合などの能力を備えている。
ちなみに、理想の自動車は昨年からチップ人材を続々と募集し、チップ研究開発チームの規模を拡大している。これらの人員は北京、上海、米国のシリコンバレーなどに分布していることが分かった。
しかし、理想的な自動車は完全に独自のチームによってスマートドライブチップを開発しているわけではなく、外部の力も借りている。聞くところによると、コア原株式、世芯電子、台積電などはすべて理想的な自動車の知能運転チップの製造過程に参与して、しかし全体の設計の流れは完全に理想的な自動車が掌握します。
スマートドライブチップのほか、理想的な自動車はシンガポールでチップ研究開発チームを設立し、モータコントローラを駆動するSiC（炭化ケイ素）パワーチップを開発したという報道があった。上記の報道によると、理想的な自動車は同時に2種類のチップを自己研究しており、それぞれスマートな運転シーンのためのAI推理チップと、モータコントローラを駆動するためのSiCパワーチップである。しかし、理想の自動車側はこれに応じなかった。
マルチカー企業自己研究チップ
実際、理想的な自動車の前に、多くの自動車企業がチップを自己研究していた。昨年のNIO DAYでは、蔚来氏が今年7月に流動映画に成功した自己研チップの神玉NX 9031を発表した。その後、小鵬も今年8月に自己研究チップ・グラフィックスの成功を発表した。吉利系会社のコアオプティテクノロジーの次世代スマートドライブチップAD 1000が今年初めに正式に登場した。テスラが自研したチップはすでに「乗車」している。
辰韜資金などが発表した2024年度の「自動運転ソフト・ハード一体進化傾向研究報告」（以下「研究報告」と略称する）によると、テスラの成功例があるため、現在の業界で一般的な見方は、完成車工場が「重ソフト・ハード一体」を作る方案が実行可能性を備えている。「重硬軟一体」とは、同じ会社がチップ、アルゴリズム、オペレーティングシステム/ミドルウェアの全スタック開発を完了し、それに基づいて生態協力モデルを生み出したことを意味する。
『研究報告』によると、硬軟一体型の自動運転方案はトレンドになることができ、一方では、より高い性能、より低い消費電力、より低い遅延とより緊密な結合を達成することができ、より重要なのは企業に明らかなコストメリットをもたらすことができるからだという。
「システムの研究開発において、自動車企業はプラットフォームのコストがどのように低下し続けるかに注目する必要がある。スマート運転のハードウェア（レーダー、カメラなどのセンサーや計算プラットフォームを含む）コストでは、テスラは1500ドル、理想は4000ドルである」と理想自動車の李想会長は述べた。「理想的に自分で推理チップを作るなら、アルゴリズムが自分の手に握られているため、後のトレーニングプラットフォーム全体、トレーニングチップも自分で作ることができる」。
また、自動車企業がチップを自研するもう一つの理由はサプライチェーンの考慮にあるという見方もある。これまで、チップ分野では欠品や制裁などの事件が発生してきたが、このような事件は企業の業務発展に重要な影響を与え、スマートドライブを中心としたホスト工場はチップの戦略的意義を意識して、次々と自己研究の計画を推進し始めた。「外部からチップが供給できない場合、ゼロカーは自己研究チップを行う」と、ゼロカーの朱江明会長は記者に語った。
しかし、自動車企業の自己研究チップの投入は非常に大きいことに注意しなければならない。これらの自動車企業が直面しなければならない重い話題になるだろう。関連する研究報告によると、7 nmプロセス、100+TOPSの高性能SoCを例に、その研究開発コストは1億ドルを上回った。
「自動車企業の経済性を考慮すると、自己研究チップの出荷量が100万枚を下回っており、投入産出比のバランスをとるのは難しいかもしれないと考えている」と辰韜資金執行総経理の劉煜冬氏は公言している。