凱特羊產業觀察，隨著汽車電子電氣架構（E/E Architecture）加速從分佈式 ECU 收斂至中央集中式（Centralized）與區域化（Zonal）架構，車用 SoC 市場已正式進入「跨域運算（Cross-Domain Computing）」的戰國時代。
NVIDIA 與 Qualcomm 兩大巨頭雖然都喊出「中央運算」的口號，但戰略邏輯卻壁壘分明：NVIDIA 以 Thor 平台主打極致算力與端到端模型（End-to-End Model）；Qualcomm 則以 Snapdragon Ride Elite 切入「座艙+智駕」的極致整合。對於車廠（OEM）的產品經理（PM）與採購主管而言，這場晶片戰爭的決策核心，已從單純的 TOPS（每秒兆次運算）競賽，轉向對系統總成本（Total Cost of Ownership）與物料清單（BOM Cost）結構的精算。
趨勢解讀：兩種截然不同的算力哲學
1. NVIDIA Thor：Physical AI 時代的算力怪獸
NVIDIA Thor 採用 台積電（TSMC）4nm (4N) 客製化製程，並結合 Blackwell 架構，提供高達 2,000 TFLOPS 的驚人算力。其核心戰略在於支援「Physical AI」——即讓車輛具備理解物理世界並進行複雜推論的能力。
- 供應鏈關鍵（Foundry Role）： Thor 對 CoWoS 先進封裝 與高頻寬記憶體（HBM）的高度依賴，使得台積電在產能調配上成為關鍵瓶頸。對於追求 L4 自駕技術領先的豪華車廠（如 Mercedes-Benz）而言，確保晶圓產能與搶佔 GPU 貨源同樣重要。
- 成本挑戰： 極致算力伴隨的是嚴苛的「運算的物理學（Physics of Computing）」挑戰市場推估的「TDP 達 300W+」，這意味著車廠無法再依賴傳統氣冷，必須在 BOM 表中導入源自資料中心的高成本液冷系統（包含冷板、泵浦與管路），並搭配伺服器等級的多相電源管理 IC（PMIC），以解決高密度運算帶來的熱堆積與供電穩定性問題。
2. Qualcomm Snapdragon Elite：強調「數位底盤」的 BOM 優化
Qualcomm 則採取了更務實的「數位底盤（Digital Chassis）」策略，利用其在手機 SoC 的規模經濟優勢，提供高性價比的解決方案。
- BOM Cost 殺手（Cost Down Strategy）： Qualcomm 的殺手鐧在於高度垂直整合的「一站式整合（Turnkey）」能力。不同於對手僅提供核心算力，Snapdragon Ride Elite 透過異質運算架構，將以往分散在不同 PCB 上的獨立音訊數位訊號處理器（DSP）、停車輔助 ECU 甚至是部分閘道器（Gateway）微控制器功能，全數收斂至單一矽晶片中。
- 實際效益： 根據供應鏈的成本模型估算，這項整合帶來的效益遠不止於晶片採購單價的替代。透過移除外掛的獨立擴大機 DSP 與周邊 MCU，在特定設計配置下，車廠能顯著縮減 PCB 佈板面積高達 30%，並同步減少與其對應的連接器與線束（Wiring Harness）用量。綜合計算下，Qualcomm 方案能為每輛車節省近 80-120 美元 的 BOM 總成本。在當前電動車價格戰導致毛利壓縮的背景下，這種能直接轉化為淨利潤的「結構性降本」，對於 Volkswagen、Toyota 等年產量數百萬輛的大眾市場（Mass Market）車廠而言，具有決定性的吸引力。
圖表：兩強旗艦晶片規格與成本結構比較
凱特羊觀點：採購決策的隱形帳本
從車廠 PM 與採購視角來看，選擇晶片供應商不只是一場技術賭局，更是一場成本控管的戰爭。
- 隱形成本（Hidden Costs）與熱預算博弈：雖然 NVIDIA Thor 在帳面規格上提供了無敵的單晶片算力，但推估其高達 300W 甚至更高的 TDP（熱設計功耗），可能為車體設計帶來了龐大的「隱形 BOM」負擔。這不僅意味著可能需要採購伺服器等級的液冷泵浦、大型均熱板以及高規格電源管理模組，更壓縮了整車的「熱預算（Thermal Budget）」，迫使車廠需重新佈局座艙風道結構，導致一次性工程費用（NRE）激增。反觀 Qualcomm 憑藉手機晶片的低功耗基因，讓傳統車廠能沿用既有的被動散熱或簡易氣冷機構，大幅降低了硬體改動的風險與驗證成本。
- 軟體生態的相容性與開發週期：NVIDIA 的優勢在於構建了從雲端 DGX 訓練到車端 Thor 推論的完整閉環，高度依賴 CUDA 生態，這對具備強大軟體團隊且欲自研演算法的造車新勢力極具吸引力，但也隱含了供應商鎖定（Vendor Lock-in）的風險。相對地，對於軟體人才較為匱乏、或高度依賴 Tier 1 的傳統車廠而言，Qualcomm 採取的策略更為開放靈活，其提供的軟硬體預整合方案（Pre-integrated Stack）廣泛支援 Android Automotive 與 QNX，這種「一站式整合（Turnkey）」模式能顯著降低整合門檻，大幅縮短軟體除錯週期與新車上市時間（Time-to-Market）。
台灣供應鏈的機會點
2026 年車用晶片架構從「單點功能」邁向「中央大腦」的輪廓愈加清晰。除了台積電穩居先進製程軍火庫外，算力集中化帶來的海量數據傳輸需求，正推動 台灣 IC 設計業者在 SerDes (高速傳輸介面) 與 PCIe Gen 6 Retimer 晶片 領域加速布局。這些原本在伺服器市場磨練成熟的技術，如今成為解決區域架構（Zonal Architecture）訊號衰減與延遲的關鍵。同時，面對 NVIDIA 陣營動輒 300W 的高功耗，具備 伺服器等級液冷散熱技術 的台廠供應鏈，正從資料中心轉戰車載平台，迎來價值重估（Re-rating）的黃金窗口。供應鏈業者需密切判讀 OEM 最終向左（極致算力）或向右（成本優化）的架構選擇，以精準卡位高毛利組件。
資料來源: CES 2026 現場發布之 NVIDIA、Qualcomm、Leapmotor 等大廠動態彙整。
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