当然车端芯片太差（比如<50TOPS ）是不行的。
v 站的共识（也是小鹏和理想的创始人认为的）智驾第一是 FSD14 ，运行的硬件 HW4.0 ，2022 年推出，早就被拆解分析的很透彻了。
采用工艺是：三星 7nm FinFET （面积 300 mm²，与 5070 的台积电 4nm 工艺 263 mm²面积比，算是一般大小的芯片），比较落后的制程，远不如台积电 7nm ，更别说台积电 5nm/4nm
单颗 FSD SoC：约 121.7 TOPS （ INT8 算力），按 2.2 GHz 估算
两颗互为冗余，所以整套系统约 100–150 TOPS ，每颗芯片配上 16GB GDDR6 的 RAM ，带宽是 384GB/s （ 5070 的显存带宽是 672 GB/s ）。
也就是说蔚小理的新芯片都是比这个强几倍的
| 芯片 / 平台 | 制程 | 官方宣传算力 | 稠密 INT8 算力 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 蔚来神玑 NX9031 | 5 nm | 约等于 4 颗 Orin X | 未公开；粗估约 508 TOPS | 官方未公布明确 INT8 数据，粗估置信度较低 |
| 小鹏图灵芯片 XP5 | 官方未明确披露 | 750 TOPS 有效算力 | 未公开；假设性约 375 TOPS | 仅在 750 TOPS 包含 2:1 稀疏的假设下成立 |
| 理想马赫 M100 | 5 nm | 1280 TOPS | 未公开 | 官方未说明计算精度及是否计入稀疏 |
| NVIDIA RTX 5070 | TSMC 4N | 988 AI TOPS | 246.9 TOPS | 493.9 TOPS 为稀疏 INT8 ； 988 AI TOPS 主要是 FP4 口径 |
| Tesla HW4 / AI4 单芯片 | Samsung 7 nm | 官方未公布 | 约 121.7 TOPS | 根据 NPU 阵列规模和频率推算 |
| Tesla HW4 双芯片电脑 | Samsung 7 nm | 官方未公布 | 约 243.3 TOPS 硬件总量 | 双芯片存在安全冗余，实际任务算力未必完全叠加 |
这些信息都是很容易通过 GPT 调研出来的。
说明智驾的主要差距还是训练算力和数据，特斯拉先是 dojo 自研训练集群，然后是大举引入英伟达最新芯片，训练算力的投入巨大和算法是错、迭代的速度较快，加上 100 亿英里的智驾里程。
而蔚小理他们的利润是远不能匹配特斯拉的，也不是多业态共营（ Tesla/X/xAI/SpaceX ）共享 AI 基建底座和人才。自然蔚小理的算力投入十分有限，只能做追随者。
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