造车的理想要求「All in AI」，这个东西可靠吗？

最近，理想汽车连续三天推出。「2024 理想 AI Talk」，共享理想汽车董事长兼董事长 CEO 对于人工智能的最新思考，以及包括智能驾驶和理想学生在内的人工智能技术的最新进展。

其中，最引人注目的是，李想宣布基于自主研发基础的大型模型。 Mind GPT 目前，理想的学生将在车机上进入手机， App 已经上线。

也就是说，理想汽车正式加入「底座大模型 个人超级助手」竞争队伍，字节豆包，月亮的暗面 Kimi、腾讯元宝、百度文心一言等商品同台竞争，进一步加剧了原本竞争激烈的市场。

李想和理想的团队「All in AI」，看似进入了一个潜力巨大的市场，但背后的技术挑战和资本投入不容小觑。理想汽车是否有足够的资金和技术积累来支撑这一宏伟 AI 理想主义，值得关注。

01 对标特斯拉

在 AI Talk 其中，李想勾勒出一幅从智能汽车走向人工智能技术公司的蓝图。

李想表示，理想汽车的愿景不仅仅局限于智能汽车的技术迭代，而是塑造世界领先的人工智能企业。他认为，汽车智能化不仅仅是一个提高软件性能的过程，而是通过人工智能的全面进化，将汽车从工业时代的交通工具转变为人工智能时代。「空间机器人」。

李想特别强调了人工智能时代底座模型的重要性，并将其比作操作系统与编程语言的融合。底座模型不仅是推动汽车智能化的关键，也是未来智能应用全场景的技术基石。

李想在谈到未来人工智能的布局时，提出了一个全新的概念。——「硅基家人」，对于通用人工智能，这是理想的汽车。（AGI）长期布局。透过这一假设，理想汽车展示了从汽车制造商向人工智能公司转型的决心。

虽然这些战略蓝图听起来令人兴奋，但冷静下来之后，不禁让人想：理想到底该怎么办？具体怎样实现这些目标？

简而言之，李想的蓝图无疑指向了世界前沿的市场竞争——不仅仅是成为中国智能汽车的领导者，而是成为中国智能汽车的领导者 AI 与特斯拉这样的行业巨头争夺人工智能时代的制高点，是核心能力。

李想在采访中详细阐述了汽车工业的四大跨代发展情况，并为理想的未来明确了道路：

第一代（BT，系统化时代)：福特通过流水线大规模生产汽车，促进了汽车从奢侈品向大众消费品的转变。丰田的精益生产理念进一步深化了这一阶段。

第二代（IT，信息时代)：软件系统的出现，例如以控制为目的， SAP 和 Oracle，它们帮助汽车公司实现工作流程的数字化和管理的标准化。

第三代（DT，数据时代)：数据技术成为核心，强调收集和分析完整的数据，从而实现服务和管理客户的整个生命周期，比如汽车之家。

第四代（AI，人工智能时代)：AI 通过深入学习和智能算法，公司可以从海量数据中获得智能决策能力，从而进一步推动数据的进化。汽车行业，AI 不仅用于智能生产，而且广泛应用于自动驾驶、机器人和人性化服务。

目前能被称为第四代公司的企业屈指可数，特斯拉就是其中之一。马斯克多次强调，特斯拉不再是一家传统的汽车公司，而是一家以人工智能和机器人为核心的科技公司。特斯拉在人工智能领域做出了巨大的前瞻性投资。2024 年 4 月亮，马斯克在社交平台上宣布：「今年，特斯拉将在人工智能方面投资约会。 100 亿美金。」

特斯拉在自动驾驶领域的突破尤为明显。2024 年 3 月份，特斯拉在北美市场正式全面推送。 FSDV12.3(完全自动驾驶) 这个版本，意味着智能驾驶的另一个重要技术突破——端到端大型上车。

除汽车领域的智能化外，特斯拉还在扩大更多人工智能技术的应用场景： Tesla Bot 以特斯拉为代表，正在开发能够服务家庭、工业和其他领域的通用机器人；超级计算机自主研发 Dojo 以及大规模的数据处理架构，特斯拉构建了强大的 AI 生态模式。

从智能汽车到人工智能技术公司，李想为理想汽车描绘了一幅宏伟的蓝图，并成为特斯拉的第四代公司。这不仅是技术路径的选择，也是面向未来的战略竞争。

但是，蓝图和愿景最终都需要技术和时间的验证。

02 巨头的游戏

理想进入人工智能领域，表现出雄心勃勃的决心。然而，大模型无疑是一个吞噬资本的野兽。只有资金雄厚的公司才能在这场竞争中站稳脚跟。否则，不仅很难进入这条跑道，而且很可能在激烈的竞争中被迅速淘汰。

依据拾象技术 CEO 李广密的估计，OpenAI 2024 每年购买卡的费用至少为 30 亿美元，世界上这个数字至少要翻五倍，也就是说， 150 亿美金。对未来进行了估计 OpenAI 可能需要大型训练模型 200 亿-300 亿美金，Google 不要少于这个数字，Anthropic 可能需要 100 亿-200 亿美金。人才激励等费用尚未计算在内。

而且在国内，可以看到国内第一梯队字节的投入。根据国外媒体报道，2023 年 12 月底，只买一张卡片，字节跳动计划花钱。 70 亿美金。虽然这个消息被字节官方否认，但是如此庞大的数字可能并非空穴来风。根据科技咨询企业 Omdia 估计，2024 购买年度字节跳动消耗资金 23 万张英伟达 GPU 卡片，世界第二大客户(仅次于微软)。

练习方面，去年 8 月亮，百川智能创始人，CEO 王小川告诉极客公园，每次自研大模型的训练费用和训练费用。 token 数量与参数有关。在中国，每 1 相应的训练成本为亿参数 1.5万至 3 一千亿元，一千亿元参数模型训练一次训练的费用估计在三千万到五千万元之间。。例如，如果对模型能力有更高的要求， GPT4.0 水平，一次训练投入将超过一次训练投入。 5 亿人民币。

通常在实践之前，企业要做大量的实验来决定训练中使用的策略，加上人力和数据的投入，一个效果好的模型的整体投入会是一个训练投入。 5-10 倍，也就是 25 亿元-50 1亿元。这只是去年的数据。随着今年多模式模式和推理模式的成为主流，中国的大模式对决一定是一个惊人的数字。

假设初创企业主要依靠融资，那么大型企业就需要稳定的利润和现金流来支撑。

在国外，以 2023 以财年为例，苹果为例 969.95 亿美元的净利润领先于许多领先的净利润。 AI 玩家，谷歌紧随其后，实现净利润 738 亿美元，微软以 723.61 亿美元净利润位居前列，Meta 则为 390 亿美金。即使是其中规模最小的特斯拉，净利润也高达 150 亿美金。参与这个游戏的公司，都是资本、技术的巨头，市值普遍超过1亿美元，年利润往往以数百亿美元计算。

国内，主要模型玩家，字节报道。 2023 年利润达数百亿美元；阿里巴巴 2023 财年营收为 8687 亿元，净利润为 1440 亿元；腾讯 2023 年营收 6090 净利润亿元 1577 亿元；百度 2023 年收入为 1346 净利润亿元 284 亿元。但是即使是像百度这样的大厂，去年， 9 月亮也被传言要放弃底座大模型(被官方否认)，足以看出大模型这个游戏的难处。

相比之下，理想汽车在市值、收入、利润等方面都差一个数量级。2023 2008年，理想汽车收入 1238.5 亿元，同比增长 173.5%；纯利润 118.1 亿元，首次实现全年扭亏增盈。而 2024 多年前三季度，理想汽车的净利润累计为 45 亿元，截至 9 月末现金储备为 1065 亿元。虽然在新能源汽车领域表现出色，但是离这些大玩家还有很大的差距。

而且，智能汽车领域的竞争还没有看到，正在逐渐进入真正的领域。「大决战」阶段。伴随着行业的激烈博弈，此时理想汽车选择开发人工智能这一时期「第二战场」，毫无疑问，这是一个充满风险的大胆选择。

与智能汽车相比，人工智能是一条资金量更大、难度更大、竞争对手更强的跑道。

「All in AI」体现了李想对汽车行业未来的核心思考，这一判断无疑是正确的。但是对理想汽车来说，这是一个更加迫切的考验，或许应该是之前被打破的纯电系列车型， 2025 2008年如何复制市场上增程车型的成功，只有有了稳定的基础，才能有足够的自由，从而依靠在模型领域的绝对创新，而不是绝对的“有钱”来实现这种战略判断的最终实践。

尽管表达了理想「与其造车，不如为用户创造硅基家族。」，然而，企业家的命运在于，企业家最不想做的事情往往是他们首先需要做的事情。因为只有最后的策略才是好策略。

本文来自微信微信官方账号“极客公园”（ID：geekpark），作者：周永亮，shiyun，编辑：靖宇，36氪经授权发布。

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