新能源汽车大佬们常说的“算力”到底是什么？

一两年之内，“算力”成为了汽车企业对外宣讲的高频词。特别是新能源汽车，甚至开始了以算力为核心的“军备竞赛”。

那么，算力是什么？其实就是字面上的意思，是指一定时间里，能做多少次最基础的计算。常常对应的TOPS是一个单位，指每秒一万亿次。对电脑有些了解的人肯定知道，电脑负责计算的核心是CPU（中央处理器）。

为了能直观说明，我用人举例子。

CPU相当于一个人，他的学历越高，能解的题越难。但无论做微积分，还是做1+1都需要时间。

这就涉及到计算的两种类型：单一的高难度计算（前面说的微积分），和大量的低难度计算（1+1）。

以往这些事情都由CPU来做。相当于一名数学家，又让他做微积分，又让他做1+1。在他看来计算两种题目都不用太久，但对你来说显然不划算。而且当题目多的时候，一个人的效率很快就有天花板。

如果把大量的低难度计算拿出来，给一群小学生做，可以比一个数学家做得快得多，成本也便宜得多。这部分小学生，就是后来被大力发展的GPU。

什么是GPU？最初它的出现是为了满足图形处理需求，这部分属于典型的低难度但高频次计算。从CPU里甩出来，分包给GPU最合适不过。这东西还有个大家比较熟悉的中文名：显卡。

然后，聪明的人类做了另一件事，他们成功的把一部分单一的难题转化成海量的简单题。曾经海量图像实时处理和分析需要超级计算机，现在通过足够强大的GPU芯片就能化繁为简。最重要的是，100个小学生的雇佣成本，比一个爱因斯坦便宜多了。

任何新技术，一旦成本低了，就为商业化开启了大门。

这里有一个必须说的题外话，便于理解上面说的事。现在流行的网络区块链、比特币挖矿，都是基于破译密码的穷举海量计算，且每次计算之间都不相关，跟图像处理本质上是一个工种，也就是我举例说的“1+1”这样的简单计算。

你还记得显卡价格被“矿场”支配时候的恐惧吗？但这跟当年的超级计算机或者超级CPU比起来，GPU芯片的价格就能算得上是“白菜价”，不对，是“白送价”。

GPU芯片提供了强大的并行基础计算能力（计算1+1），集成度也高。以前不可能想象的海量图像数据实时判断、模糊语音辨别、云端大数据同步的工作都可以在汽车端完成。

走在计算机和互联网技术前沿的热门，突然发现“算力”自由了，看到了用低成本高算力芯片，实现自动驾驶和人工智能的曙光。这时候不去乘风起飞，天理不容。

十年前，马斯克首先看到了这点。这也解释了为啥目前新能源造车的那帮人基本都是当年玩计算机和互联网的。这里就不展开了。

目光回到新能源汽车上，核心的技术无外乎：外能判断路况实现驾驶辅助甚至自动驾驶，内能提供人工智能化的车机进行人机协同。这一切是否能顺畅进行，用户体验好不好，都由车内那个小小的GPU芯片的算力决定。

对传统燃油车来说，并不是燃油发的电不能驱动高算力芯片，而是新出现的技术路线打破了原来燃油车共同认知的技术路线。

这就像当初如日中天的诺基亚，传统道路上已经绝对领先，但在不走寻常路的iphone走了一条自己的路，让诺基亚无路可走。

一些实力雄厚的传统车企，可以用几年的亏损来换跑道；而那些本来就在内卷化竞争中挣扎的燃油车企，逐渐销声匿迹是历史的必然。

说到这，不知道能不能让你对“算力”这事有个概念性的理解。虽然实际的计算机逻辑要比这复杂得多，我也规避了很多不利于圈外人理解的技术词汇，但基本上就是这么个事。