在智能驾驶领域，一场围绕算力与数据的竞赛正在悄然上演。理想、华为、小鹏汽车等头部企业，正全力冲刺端到端智驾技术，这一技术路线对算力和数据提出了前所未有的需求。
理想汽车近期大幅增加算力投入，从7月的2.4 EFLOPS迅速提升至8月底的5.39 EFLOPS，仅一个多月就耗费超10亿元用于囤置算力芯片。小鹏汽车也宣布，到2025年，其云端算力将达到10 EFLOPS，需耗费约37亿元。
特斯拉在这场竞赛中一马当先，其AI算力已等效为6.75万张英伟达H100芯片，总算力约为67.5 EFLOPS，并在持续扩张。特斯拉的FSD v12版本，在海量数据和超大算力的训练下，展现出了更丝滑、拟人的智驾能力。
数据是端到端智驾技术的关键。特斯拉已卖出700万辆车，拥有显著的数据优势。然而，高质量数据并不容易获取，理想表示，目前超80万辆车主中，能提供高质量数据的用户只有3%。
车企们不仅在抢购算力，还在积极建设数据中心。理想汽车已与云厂商火山引擎联合建立数据中心，并正在筹备新的选址。华为智驾则在使用英伟达和自研的晟腾芯片，混合使用以加快云端算力进展。
端到端智驾技术带来的商业化前景诱人。特斯拉通过降价和限时免费使用等方式，提升FSD的渗透率。华为智驾软件费用也在逐步上涨，反映出市场对智驾技术的认可。
在国内，华为最早尝到智驾商业化甜头，问界新M7智驾版用户超60%。理想汽车也通过端到端智驾技术，提升了智驾口碑，30万以上的车型AD Max订单占比接近70%。
这场算力与数据的竞赛，不仅关乎技术领先，更关乎商业未来。车企们正不惜重金，竞逐越来越高的算力数字，以期在智能驾驶领域站稳脚跟。
随着智能驾驶技术的不断发展，这场竞赛将更加激烈。车企们需要在微薄的利润水平下，持续投入巨资，以保持竞争力。
