近期，存储芯片行业领军企业江波龙发布了一份业绩预告。该公司预计，到2026年上半年，归属于母公司的净利润将在92亿元到110亿元之间，与去年同期相比，增长幅度达到622倍至744倍。7月6日当天，该公司的股价开盘后大涨超过13%，市值随之攀升至2961亿元。
资本市场之所以作出如此积极的市场反应，背后是中国汽车芯片产业正在发生一场深刻的变革。一方面，存储芯片的价格飞涨，给汽车制造商的盈利空间带来了不小的压力；另一方面，汽车企业也正在积极研发智驾芯片，试图重新掌握产品定义权。
当芯片逐渐从“隐蔽的元件”转变为“核心的技术权力”，中国的汽车产业又该如何在承压之下找到突破口？中国汽车芯片产业创新战略联盟的理事长董扬在接受《汽车观察》杂志专访时表示：“动力电池的现状预示着芯片的未来。”他进一步分析，动力电池行业从车企自主研发到专业厂商主导的转变，最终使得宁德时代、比亚迪弗迪电池等企业成为市场上的主要供应商。董扬推测，芯片行业可能会遵循类似的发展轨迹。
根据行业数据，2026年3月至6月，国内车规级存储芯片的总体价格涨幅达到了180%。其中，高端DDR5细分型号的现货价格更是上涨了300%。这一轮价格上涨的根源，在于供需之间的严重失衡。由于AI算力需求的急剧增加，三星、SK海力士等主要供应商都将先进制程的产能转为了HBM高带宽内存的生产，这使得车规级存储芯片的产能受到了很大程度的挤压，市场上出现了严重的供不应求局面。
这种供需失衡导致的成本压力正沿着整个产业链迅速传递。仅是DRAM（通常称为内存）和NAND Flash（通常称为闪存）这两种芯片，在2026年第一季度就给每一辆新能源汽车增加了7000元到10000元的生产成本。如果再加上其他车规级芯片的涨价因素，许多新能源汽车的单车总成本相比去年已经增加了超过1万元。瑞银的研究报告指出，存储芯片的涨价已经成为2026年汽车行业最大的成本压力来源，其对产业的影响甚至超过了电池原材料的涨价。
在成本显著增加的情况下，国内十余家新能源汽车制造商纷纷提高了产品售价或者减少了销售优惠。然而，提价策略并没有有效地抵消利润的下滑。中国汽车工业协会的数据显示，2026年上半年，国内汽车总销量（包括商用车）为992.1万辆，同比下降了21.1%。同期，整车制造环节的平均利润率下降到了1.5%，这是近十年来的最低点。销量和利润的双降反映出整个行业正面临着需求疲软和成本过高的双重压力。
面对这样的困境，董扬给出了一个冷静的判断：“仅依靠汽车行业自身的力量，很难扭转存储芯片价格上涨的市场趋势。车载芯片在整个全球芯片市场的使用量，与通用消费电子芯片相比，存在着数量级的差距。全球芯片市场的供需格局主要由通用芯片的需求所主导，汽车行业的体量不足以改变这一定价趋势。”
基于这一判断，董扬认为，汽车企业主动推进存储芯片的自研和自主适配算法，是一条可行的解决路径。通过专门针对整车方案进行优化，企业可以减少对外采购通用存储芯片的依赖。“汽车企业可以自主完善、增强这部分软硬件自研适配能力，以此来缓解存储芯片价格上涨带来的成本压力。”在外部供给不可控、内部成本压力增大的情况下，汽车企业对于存储芯片自研能力的构建，正从长期的战略目标转变为短期的迫切需求。
至于自研智驾芯片，这并不是一条“必须走”的道路。如果存储芯片可以看作是车辆的“记忆”，关系到数据存取的效率和成本；那么自研智驾芯片则是车辆“大脑”，决定了整车智能化体验的上限。存储芯片的涨价使得汽车制造商在“采购端”被动承受压力，而计算芯片则是汽车在“定义端”主动出击。
2026年可以说是中国汽车制造商自研智驾芯片的一个重要年份。从比亚迪发布的4纳米车规级智驾芯片璇玑A3，到理想5纳米芯片马赫M100的首次应用，从蔚来神玑的交付量突破25万颗，到小鹏图灵赢得大众的订单，中国汽车制造商掀起了一股自研芯片的热潮。
董扬认为，汽车制造商热衷于自研智驾芯片的主要原因在于，“海外高端通用芯片在车上的适配体验并不理想，汽车制造商同时面临着整车配套软件适配的难题、通用芯片与自身硬件匹配度不足、自动驾驶对高算力芯片存在刚性需求等问题，这些因素叠加在一起，迫使汽车制造商开始布局芯片的自研工作。”
目前，车规级芯片的开发主要有两种模式：一是汽车制造商自主研发，二是外部采购。董扬特别强调，车企自研的智驾芯片是为车载场景专门设计的，在硬件资源利用率和运行效率上都要优于通用型芯片。这一点从马斯克和黄仁勋的公开表态中就可以得到印证。马斯克指出，英伟达的通用芯片搭载在特斯拉车辆上整体运行效率达不到最优；黄仁勋也同时承认，特斯拉自研的芯片在适配其专属车载场景的综合表现更好。董扬认为，车载专用定制芯片在产业层面具有明显的优势：“面积更小、成本更低、效率更高，这是车载定制芯片符合行业发展客观规律的体现。”
但他同时强调，将车企自研智驾芯片看作是“行业大势”或“产业必由之路”，都略显片面。“汽车制造商自研智驾芯片，只是当下智能汽车创新浪潮中的一种可选发展路径，不能直接判定这条路径一定正确，也不能直接否定这条路径。”
在董扬看来，汽车制造商自研智驾芯片有两条发展路线：第一条，不自主完成芯片的全流程制造，但自主深入进行算法研发、芯片上车适配应用，同时自主布局各类芯片IP的研发，“这是所有汽车制造商都必须完成的基础工作”；第二条，加大研发投入，自主完成芯片的全流程设计开发，“这条路线同样具有可行性”。
与车企自研和外采两种模式相比，董扬更倾向于后者，即让“专注车载领域的专业芯片制造商”来研发车规级芯片。他分析：“第一，汽车制造商本身不具备芯片行业长期的技术积累，自主研发芯片很难达到行业顶尖水平；第二，汽车制造商全流程自研芯片，整体投入产出和性价比存在不确定性；第三，整车场景存在大量专属定制化芯片的需求。”相比之下，专注车载领域的专业芯片制造商可以为汽车制造商开发适配整车场景、性价比高、实用且不贵的车规芯片产品，这是一个更好的解决方案。
最大的风险存在于制造环节，整个行业迫切需要“群体合作”
谈及芯片的“卡脖子”风险，董扬直言：“芯片设计环节基本上不存在被外部限制的风险，真正存在约束风险的是后端制造代工环节。”
“不管汽车制造商选择自研芯片的路线，还是直接对外采购成熟的芯片，大多数都需要交由台积电进行流片代工生产。”以大算力芯片的研发为例，董扬直指问题的关键所在：“现在大家都在设计大芯片，设计完成后，如果外部先进制程的企业不给你流片，我们该如何应对？”
董扬认为，流片代工存在多重不确定的风险——美方是否出台相关的出口管制禁令、中国台湾地区的相关主管部门是否出台代工限制政策，这些外部因素都无法提前预知。
为了克服这一问题，国内的产业界需要同步推进。董扬列举了三个主要方向：
首先，攻坚克难，提升国内自主芯片制造的产能和工艺水平。五年前，行业普遍认为国内自主产线最高只能稳定量产14纳米芯片，现阶段国内已经具备7纳米芯片的量产能力，只是在生产良率和综合稳定性方面还有提升的空间；
其次，优化芯片的算法和模型部署方案，提升现有芯片硬件的算力利用率。即便硬件芯片本身的算力参数没有达到行业顶尖水平，通过算法优化和模型轻量化适配，也能够完整运行大模型；
第三，全产业链协同突破。在最近的公开演讲中，董扬进一步指出，中国汽车芯片最大的问题不是单项能力的弱，真正的短板在于产业生态能力不足。中国的汽车芯片单项能力在全球范围内并不差，不说第一，但也排在前五”。他明确呼吁行业不要追求全栈自研，而应该通过“群体合作”的方式，上下游企业一起协同发展：“如果这些头部企业能够开展深度协同合作，国内车规芯片产业整体发展速度将会大幅加快。”
