降幅近50%！续航600公里成标配,算力才是王道!英伟达被国产围猎？

2026年的中国新能源市场，一场无声的转变正悄然重塑着市场格局。当主流车型的CLTC续航里程普遍突破600公里，充电10分钟续航300公里的超充技术开始规模化落地时，电车竞争的下半场比赛就已经开始。几年前消费者还会问“充一次电能跑多远？”，而如今则更会关心“车子开得够不够智能、够不够省心？”。这种转变实则深刻地反映了当前新能源消费市场内在逻辑转变。电池续航固然重要，但除了电池，涉及用户体验的算力之争则愈演愈烈。

上半场：动力电池之争与产业奠基

回顾2018年到2023年，新能源市场的竞争逻辑极度清晰和单一，消费者总是存在着续航焦虑和充电不便的隐忧。那个时期，哪家车企的车能跑得更快、跑得更远，谁的电池更安全、更耐寒，谁就能抢占更多的市场份额。

这是一场关于硬件的军备竞赛。车企比拼的是电芯能量密度、电池包结构创新、以及热管理系统的精细化程度。

18-19年，新能源补贴政策与电池能量密度直接挂钩，此时的电池研发主要以高能量密度的三元锂电池为主力，主流乘用车续航约300-400公里，电芯能量密度约220-250Wh/kg。

20-21年，补贴的退坡以及三元锂电池的安全风险使得市场重归理性，磷酸铁锂凭借安全性和更低的成本控制超过三元锂电池。主流乘用车续航普遍达到500-600公里，磷酸铁锂电池包成本优势进一步扩大。

22-23年，超充技术突破，宁德时代发布全球首款磷酸铁锂4C超充电池，可实现“充电10分钟，续航400公里”。主流乘用车续航普遍超600公里，磷酸铁锂电池单体能量密度突破190Wh/kg。

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然而电池技术的突破已经进入到瓶颈期，技术放缓和成本挤压正深刻重塑电池生产格局。

一方面，电池能量密度提升速度放缓，电池技术不再像之前一样突飞猛进。当前的主流液态锂电池，其能量密度正在逼近理论极限。采用高镍三元正极和硅碳负极的顶尖电芯，单体能量密度已触及280-300Wh/kg，再向上突破的难度和成本急剧上升。因此，研发的边际递减效应也开始出现，即便投入更多的研发，在液态锂电池的基础上也很难有较大提升。

另一方面，生产电池成本的不断下降，正在压榨着生产企业的利润空间。高盛预测，电池包均价将从2023年的149美元/千瓦时降至2026年的约80美元/千瓦时，降幅近50%。在国内市场价格战则更加激烈，当电池竞争进入“没有最低、只有更低”的逻辑时，电池则成为电动车生产企业的负担，而不是利润点。

然而，动力电池之争的热度虽然放缓，但毫无争议的是，电池仍是新能源汽车最核心的一部分。电池之争的新阶段，还需要一场全新的电池技术革命来开启。中长期来看，真正的破局点是技术代际的跨越。全固态电池被视为“终极方案”，其理论能量密度可达500Wh/kg以上，远超当前液态电池。

下半场：算力军备竞赛与智驾体验

当电车的电池和充电的基础问题解决后，电车市场同质化竞争的利润越来越薄。无论是对消费者和厂商而言，新的关注点已经转向算力驱动，消费者注重驾驶体验的升级，而厂商则能从算力升级中获得更多的技术溢价。

于是，我们看到了中国头部车企一场轰轰烈烈的“造芯运动”。蔚来发布的神玑NX9031，采用5nm工艺，单颗算力超1000 TOPS；小鹏的图灵芯片，面向L4级整车方案最高可支持3000 TOPS算力；理想的马赫M100同样基于5nm，单芯算力达1280 TOPS；而比亚迪的璇玑A3则以4nm工艺实现三芯协同超2100 TOPS的综合算力。这场“造芯运动”的背后，是车企对成本控制、供应链安全与技术自主的深谋远虑。

产业链的结构也随之发生剧变。过去电池时代，是典型的产业链依赖，上游话语权极强。而今算力时代，形成了上下游产业链发展的的协同生态。以地平线、黑芝麻、华为昇腾为代表的国产AI芯片势力，正在快速占据科技巨头英伟达的市场份额，国产自研的势头越来越强。数据显示，英伟达在中国乘用车智驾域控芯片市场的份额，已从巅峰期的超过50%跌至39.4%，国产替代的浪潮比预想中来得更猛。

一个尤为值得关注的技术趋势是“舱驾一体”。过去智能座舱和自动驾驶是两套独立芯片系统，就好比人的左右大脑，但互相之间却难以协同，形成一个完整的整体。不同的功能模块需要不同芯片，以至于每加一个功能就要再塞一块ECU，大大增加系统冗余和复杂度。如今头部车企正努力尝试让座舱交互和驾驶决策进行集中融合，通过中央计算平台实现算力池化与灵活调度。这不仅能解决双芯片架构下算力浪费与通信延迟问题，还能大幅降低整车成本，这将显著提升中低端电车的价格优势。但这也对芯片的功耗控制、散热设计以及功能安全提出了前所未有的挑战。

国产与特斯拉，殊途同归的不同打法

在算力之争上，特斯拉领先国产是代际性的。

芯片工艺：特斯拉的AI5芯片已经采用三星2nm工艺，而国产厂商如蔚来、小鹏和理想则采用的5nm工艺，比亚迪采用4nm工艺，特斯拉领先了整整一代。

芯片算力：特斯拉的算力逻辑与国产厂商不同，不强调峰值TOPS，更看重均衡算力。峰值算力是芯片算力理论的最大值，而有效算力才是实际跑数据时所达到的性能。虽然AI4的单芯算力低于国产旗舰芯片，但AI5的有效算力是AI4的5倍。

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芯片架构：特斯拉的FSD芯片是典型的ASIC（专用集成电路），这种设计理念较为激进，一切架构设计服务于其自研的神经网络算法。特斯拉砍掉了GPU和ISP,使之成为专用的AI推理加速器，这种做法虽然牺牲了其通用性，却换来了专业任务上的极致能效比。

国产的自研芯片大多基于ARM架构，在牺牲极端能效比的同时，保留了更多的通用性，便于更好的缩短研发周期。不过理想的马赫M100则尝试了全新的“动态数据流架构”，这是国产车企在算力架构上的底层创新。

云端训练：特斯拉自研Dojo超级计算机，构建了从芯片到系统的算力生态，其总算力预估达100EFLOPS。国产车企主要依赖采购英伟达等厂商的GPU来搭建算力集群，算力规模从几个到二十几个EFLOPS不等，与特斯拉的算力规模仍有较大差距。

尽管特斯拉在算力技术领域的多个方面对国产厂商已经形成了代际差异，但国产芯片凭借产品的快速落地与规模化，组合多颗芯片提升算力以及本土强大的市场生态，使得从另一个维度形成了自己的竞争优势。这不仅是制程数字的竞赛，更是两种不同产业发展路径的体现。

总的来说，当前国产新能源“电池”之争已经不再成为主流，电池竞争的新阶段仍需等待固态电池突破的技术革命。当充电和续航等硬件问题基本解决，涉及用户体验的软件问题则逐步走到舞台中心，成为各大车企角逐的焦点。

对比国产电车与特斯拉的不同，其根源是依托市场和依托技术发展路径的差异，但国产车企仍可以借鉴其技术思路和先进经验来提升自身。新能源汽车的下半场较量，考验的不再是单一的电池，而是算力技术，成本控制以及市场落地等多方面的综合实力。