近期，有業內人士透露了2024年中國新能源汽車智能駕駛芯片市場的最新數據，揭示了一個與普遍預期相悖的現象：盡管業內頻繁傳出國產智駕芯片將大幅替代NVIDIA芯片的消息，但實際上，NVIDIA的智駕芯片在中國市場的銷量卻接近翻倍增長。這一數據表明，盡管口頭上許多企業聲稱要減少對NVIDIA的依賴，但在實際行動中，它們依然大量采用NVIDIA的智駕芯片。

在國內AI領域，這一現象同樣顯著。如果國內AI企業放棄NVIDIA的AI芯片而轉向國產芯片，將面臨部署時間延長、系統運行不穩定等諸多問題。這些問題對于技術實力強大的互聯網企業來說都難以解決，更不用說那些初創企業了。因此，盡管NVIDIA面向中國市場的H20芯片在性能上大幅縮水了八成，但仍然銷售了100萬張，狂攬171億美元。由于市場反響熱烈，甚至有經銷商加價30%，依然被企業搶購一空。

NVIDIA的這種生態優勢也延伸到了智能駕駛技術領域。企業使用CUDA生態來訓練智能駕駛技術，在部署到汽車上時，自然會選擇兼容性更好的NVIDIA智駕芯片orin-X，而不是國產芯片。這主要是因為NVIDIA提供了完善的開發工具，早在十多年前就開始布局AI芯片領域。而當時，AI還只是一個概念，直到近年來openAI的ChatGPT橫空出世，AI芯片才真正受到廣泛關注，NVIDIA也因此迅速崛起，成為全球市值最高的芯片企業之一。

由于NVIDIA在AI芯片領域的領先地位，其他企業難以在短時間內跟上其步伐，推出相應的開發工具。因此，即使AI企業想要使用其他芯片替代NVIDIA，也面臨著開發工具匱乏的問題。特別是對于時間緊迫的初創企業來說，更是難以承受這種轉換帶來的成本和風險。

在自動駕駛技術中，視覺識別技術已經成為主流。美國的谷歌等企業曾嘗試過同時利用激光雷達和視覺識別技術的智能駕駛方案，但始終無法完全跟上完全依賴視覺識別的特斯拉。隨著特斯拉開始采用全新的端到端技術，視覺識別在智能駕駛技術上已經遙遙領先。而NVIDIA的GPU芯片基于顯卡而來，在圖像識別技術方面處于領先地位。盡管NVIDIA的AI芯片在識別圖像方面曾經歷過一些挫折，但最終成功解決了這一問題，并積累了豐富的經驗。

在國內，關于激光雷達和視覺識別技術的爭論也從未停止過。然而，從眾多企業紛紛推出完全依靠視覺識別的智能駕駛方案來看，視覺識別似乎正在逐漸占據上風。這又進一步增強了NVIDIA在智能駕駛芯片領域的話語權。因此，盡管許多企業都聲稱要盡可能采用國產AI芯片替代NVIDIA的orin-X芯片，但在實際行動中，它們還是更傾向于選擇NVIDIA的智駕芯片。這也導致NVIDIA的智駕芯片銷量幾乎翻倍，增速遠超新能源汽車市場的整體增速。