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2022 年 10 月 13 日，跟随期许 HPC 温水水冷搞定决策一期样式的看重结束，仅用 84 天，位于湖州长兴的镇静星贤明算中心就将保有的传统风冷机房改良为液冷机房。

钛媒体 App 访问该智算中心提神到，该机房建设了其时最新一代英特尔 CPU 和英伟达 GPU 行为臆测中枢，其中 CPU 斥地限制达到 4 万核。同期，基于液冷决策下，单颗 CPU 性能 Linpack 后果达到 87.19%，最终竣事实测算力 3.54PFlops，举座 PUE 值降到 0.8 操纵。

该样式撑握了镇静汽车策动院在智能仿真平台上的业务运营，如工艺开发、物流仿真、新车型数字化动态仿真分析、三维仿真资源库、轻量化展示平台等，为工程师们加速新车研发。为智能仿真平台提供庞大算力也成为镇静濒临的最直不雅问题之一。

这是镇静星贤明算中心在 2022 年斥地期间的一抹瞬影。据后续统计，该智算中心云表算力已达到 102EFlops，支握 AI 模子教师速率普及超 200 倍；并发臆测达 500 万辆汽车；智驾模式研发 8 小时可完成 1000 个；言语大模子参数限制达百亿 / 千亿级；能源能源管制奇迹 BMS 智能电板；智能制造工业臆测速率普及 600 倍。

从支握 AI 大模子教师，到智能驾驶系统研发，再到电板安全及智能制造等产物全链条的智能化，算力决然成为其新质坐褥力。一些头部汽车行业关连企业生态，彰着意志到这极少，事实上也在近些年掀翻了一波自建智算中心 + 合营独有云托管的波澜。

大模子"上车"，智算加速

据钛媒体 APP 不雅察，在大模子应用变化的带动下，车企对智算中心的斥地需求，正赶快演变到基于"端到端 + 大模子"的技巧决策，以撑握车辆研发及车自身的智能化。

以主机厂为代表，车企对端到端大模子的进入已有一段时刻，并依据各自实力有所旅途分化。先一步完成算力基建和数据基础车企更倾向于技巧栈自研，一些车企也会选用与 AI 厂商或云厂商合营搭载上该技巧决策。云臆测、AI 等科技企业，推出了不少面向汽车行业的 AI 产物和搞定决策。

而端到端大模子"上车"，当前主要围绕智能座舱和自动驾驶两个维度伸开：智能座舱熟谙东谈主机交互体验，不仅限于语音，还有视觉、手势致使时势识别，以此知悉驾驶车主在不同环境中的需求；而自动驾驶，无论是赞助驾驶，如故全自动无东谈主驾驶，更熟谙汽车对外部环境感知、旅途盘算推算，以及汽车自身能源系统的判断决策才略，从而保险对车辆驾驶的安全性。受限于大模子自身场景适用性和本钱等身分，前者的产物落地性更强，后者价值性更高但也更难落地。

此外，偏用户侧的用户体验、运营法子，跟着主机厂对直销模式和子品牌的爱重，市面上也出现了一些肖似于 Agent 的营销销售助手。

研发和使用大模子，意味着要作念教师和推理。因而，任何一家车企势必濒临算力进入的挑战，况兼跟着教师数据和模拟仿确凿极大顽固，越来越依赖于算力。

特斯拉很早就运行这一方面布局。据最新数据，其 Dojo（谈场）数据中默算力在本年 10 月已达到 100 EFlops，竣事性能四倍普及，5 倍存储空间检朴。况兼，为增强汇集带宽和减少蔓延，并减少对英伟达 GPU 的依赖，特斯拉还推出了专有 AI 芯片，用自研芯片配合以 CPU、GPU 为 Dojo 提供支握。"改日 18 个月竣事搭载一半特斯拉 AI 芯片，一半英伟达或其他芯片。"本年 6 月，马斯克发帖时指出。

2022 年运行，中国车企也加速对智算中心的斥地行动。除了上述的镇静星贤明算中心，还有长城汽车旗下毫末智行的"雪湖 · 绿洲"智算中心，小鹏汽车与阿里云在乌兰察布合营建成的智算中心"扶摇"，期许汽车和火山引擎共建的智算中心，长安汽车智算中心，比亚迪云辇智算中心等等。

当前车企汇注合云厂商共建智算中心，或者独有化部署并托管到云厂商的数据中心上，如若车企在生态中穷乏某些 C 端软件或器具链，也会采购云厂商某些公有云产物，典型的大羼杂云架构体系。

被"逼出来"的异构智算

与 CPU 或多核芯片就能搞定的通用算力、超算场景不同，智算并不局限于某些超算或高性能臆测的融会，而是围绕 GPU+CPU+ 其他 AI 加速器为主的异构或大臆测。

出现该悦耳的原因是多方面的：

其一，由于高等侧高端算力芯片的产能不及，以及供应链不褂讪导致的卡脖子问题，尤其是英伟达 GPU 芯片被封禁的风险，车企时常会研讨到这极少，有选用性地进行异构部署，从芯片到调度平台到模子框架、应用。

为了弥补这极少，会选用跟国产芯片厂商合营测试，在细分范围作念国产芯片储备，或者跟政府共建分享。

其二，客户业务场景会通导致需要多类芯片去承载。"当前客户场景里多种技巧场景在会通，试图从客户视角来拆解算力场景其实挺难的。客户场景不是单一的，客户的业务场景出现了会通，比如会研讨 AI 化、视频化等等。"国内某头部云厂商智算产物负责东谈主此前对钛媒体抒发。

而异构带来的确切挑战是"组合"。由于受到更上游英伟达等关于 GPU 及关连专用芯片的抑止，即便适配国产芯片，那么不同性能、不同场景下的异构决策将变得正常。

一位奇迹器厂商负责东谈主与钛媒体相通中指出，当前 GPU 厂商皆会研讨到芯片互联的问题，因为他们最早在想象之初并不是为大模子教师奇迹的，要么照着英伟达 4090 或 A100 平直抄。另外，英伟达是按"沉寂集群 + 外置存储"想象，相通也会导致对 GPU 的应用率不高。而且，不同国产 GPU 厂家的才略也会有散乱，用户需要有不同选用去弥补这种散乱。

当前 8 卡模组是英伟达专为大限制并行臆测和深度学习任务想象的搞定决策，市面上主流 AI 奇迹器建设也基本按照 8 卡模组，这种想象方式也带来了另一个需求：为了保证性能，需要高效的散热想象和纯确凿膨大性以及互联通讯才略。

一位云厂商负责东谈主对钛媒体暗示，从绿色算力的角度，单颗芯片功耗越来越高，热量达到一定进程时芯片密度是无法陆续膨大的，这种情况下，液冷技巧是势必选用。同期还要有绿色及性价比适应的电力供给。

钛媒体与波澜、期许、新华三等国内多家奇迹器厂商负责东谈主相通中也取得了基本共同的计谋想路：布局异构算力，追求全栈液冷，提高算力着力。

事实上，智算中心从一运行就也曾围绕绿色讲理心阛阓供需行为斥地底色。智算中心本钱缩短将是改日很进击的问题，这也将影响大模子的研发本钱。

探索智算新模式

尽管车企智算中心斥地已基本初步成型，但跟其他此前斥地的智算中心一样，与之关连的进入产出问题依然需要回应，或者说需求阛阓的波动性问题需要研讨在内。

中国电信策动院发布的《智算产业发展策动表现 ( 2024 ) 》流露，铁心 2024 年 6 月，中国已建和正在斥地的智算中心超 250 个。国度级数据中心，各场所政府、运营商、互联网企业皆已参与到智算中心的斥地中。

IDC 最新表现《中国汽车云阛阓（2024 上半年）追踪》指出，从 2023 年一季度运行，企业为了缩减云的永恒开销，运行加轻易度斥地独有云，但经由一年的尝试后，多数客户发当前一些新式场景，如车联网、自动驾驶教师，公有云相干于独有云有更好的弹性、更高的使用后果及更优的使用体验，云资源的采购重点逐渐总结到公有云。

对此，一位智算行业从业者为钛媒体分享了一则外洋用户案例：Uber 最早亦然自建数据中心，但在发展多年后拆除这一模式，运行与谷歌云、甲骨文等厂商建立公有云合营，从而均衡自建数据中心和公有云的使用情况。在他看来，企业对智算中心的斥地或者对公有云的需求是动态变化的。在不同阶段，凭证自身的东谈主才储备、资金实力乃至当地政策支握情况，有不同的诉求考量。

近期，在异构智算生态产业定约主持的行径中，中国智能臆测产业定约文告长、异构智算产业生态定约文告长称心指出极少："当前边临的情况是，有好多智算中心、超算中心在斥地，但算力应用上却仍是一小部分，大部分算力仍处于闲置景况。如何竣事当地算力消纳，需要从政策层面脱手，救济现存算力应用；同期，好多场所盘算推算智算中心斥地也需要有中枢办法，去搞定产业应用问题。"

算力决然成为车企发展的新质坐褥力。对内，主要支握车企坐褥研发提速，包括自动驾驶研发、仿真想象，以及在边际算力节点，针对制造工场的支握；对外，主要面向赔本者端的运营销售如智能座舱等提供便利。

以本文开头的镇静汽车为例。星贤明算中心的斥地初志，不是传统 IDC 的斥地想路，而是主要围绕业务伸开，怎么斥地大略将需求从上至下得以顺心，业务价值才调确切让平台价值体现。

其逻辑是，从底层算力到数据层，再到模子层的全面贯通，在此基础之上再构建智能座舱、智能驾驶数据、售后奇迹、企业智能体等产物奇迹。最近的情况是，镇静策动院推出了语音合成模子、拒识模子、当然言语大模子、音乐显露模子、AI DRIVE 合成数据模子、多模态模子。归讲究底，是去本质更大体量的算力应用场景。

而下一步，镇静汽车策动院东谈主工智能中心主任陈勇回应媒体采访中指出，大模子教师和推理本钱仍会握续着落，当前也并非最优解。在数据层面，构建高质料数据集，确保数据质料和完备性；在算法层面，将算法与应用场景献媚，激动垂类应用场景；在算力层面，通过软硬件会通，普及算力应用率和模子推理速率。

汽车也曾不再是传统的机械设备，而是不错及时交互的大型出动终局。每天，车辆产生无数的个性化数据，采集的传感器数据、司机的驾驶轨迹、司机的驾驶民俗等，这些数据正通过云化和数字化技巧进行能效普及和法度化处理，极少点收罗起来，构筑成为繁密车企迈向智能网联期间的办法。（本文首发于钛媒体 APP，作家 | 杨丽，裁剪 | 盖虹达）