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芯片的成本可以分為裸晶制造、封裝、流片、研發（包括外購IP）四個主要部分。其中：
裸晶制造主要是在晶圓代工廠生產芯片并做KGD測試；
封裝是指裸晶生產完畢送到封裝廠進行測試后封裝；
流片是芯片設計公司第一次驗證性質的生產，把電路轉刻到光罩（又叫掩膜），從RTL網表到芯片，芯片流片過程至少持續三個月（包括原料準備、光刻、摻雜、電鍍、封裝測試），一般要經過1000多道工藝，生產周期較長，因此也是芯片制造中最重要最耗錢的環節，并且這個費用是一次性的，如果流片失敗，還需要重新來過，費用翻倍；
研發成本中很大一項是外購IP，一般是ARM的架構IP，大公司是徹底買斷，小公司則是買一個License，每做一個芯片就要買一個License。
封測包括封裝和測試，車載芯片為了通過AEC-Q100，封裝成本較其他芯片要高，功率越高，封裝成本越高，大概能占到芯片制造成本的40%，再加上大約10%的測試以及物流，合計封裝成本占到芯片制造成本的一半。順便說一下，全球最大的汽車芯片封裝廠家是AMKOR，2022年其汽車領域收入達29億美元。
數據來源：臺積電
上表是臺積電的晶圓代工到芯片的成本分析，三星的代工價格會比這個低得多。對芯片來說，芯片面積即Die Size是與成本關聯度最高的指標。
Die Size越大，每片12英寸晶圓切割的數量就越少，而每片12英寸晶圓的成本是固定的，同時Die Size超過800平方毫米后，良率會迅速下降，成本會大幅度增加。
Die Size主要取決于制造工藝，制造工藝越先進，晶體管密度就越高，同樣晶體管數量成本就低，但是進入5納米后晶圓成本的上漲抵消了密度提高帶來的紅利，成本不僅沒有降低，反而略有上漲，另一方面也取決于芯片廠家的設計，比如GPU和FPGA，因為單元（cell）規整程度很高，很難做線路優化，同樣密度下Die Size會遠比傳統SoC要大。
目前，自動駕駛芯片主要有高通的SA8540P+SA9000B，英偉達的Xavier、Orin和Thor，特斯拉的一代和二代FSD。
高通的SA8540P+SA9000B，即高通Ride 3.0平臺。
圖片來源：高通
高通Ride 3.0版，內部代號Cetus。圖上可以看出開發平臺有16路攝像頭輸入，12路車載百兆以太網輸入，4路車載千兆以太網輸入。高通Ride3.0參考硬件包括Cetus V1主板，MCU為英飛凌TC397，MakenaAU SIP承載卡即SA8540P的承載卡，Qranium卡即SA9000P。GMSL的攝像頭輸入板，對應安森美AR231攝像頭，帶散熱器的PCIe交換器板，基于英特爾芯片的視頻卡，千兆以太網卡?；A軟件包括Ubuntu 20.04，QNX的SDP 7.1.0，QNX PCIe交換庫，高通英飛凌AURIX 2.0.8，高通CDT即QDrive 3.0，還有高通QDrive ES4.3。高通平臺使用CDT（Configure Data Table）來存儲平臺信息和內存參數，CDT默認以數組方式存放在boot_images的源文件中，并最終編譯到sbl1中；CDT也可以保存到UFS或eMMC中，在啟動過程中加載。
根據https://www.volza.com/p/hsn-code-90304000/export/中進出口代碼的判斷10 PW172 011S DTP TOP ASSEMBLY ADP STAR KIRKWOOD MAIN CARD V2 SA8295P-SA8540P MAKENAAU V1 PMM8295AU V1 RCM DESIGNING TE，基本上可以確定高通的SA8540P與SA8295P相差無幾，兩者的ADP即汽車開發平臺屬同一個名稱下，MakenaAU也對應了高通Ride 3.0板中的MakenaAU。兩者又都是5納米工藝。
圖片來源：毫末智行
單顆SA8295P的CPU算力也是200k DMIPS，不難推斷，SA8295P與SA8540P基本相差無幾。
根據https://www.phoronix.com/news/Qualcomm-QAIC-Cloud-Accelerator，AI100和SA9000P的Linux驅動完全一致，不難推斷兩者差別很小，高通也僅有這一款加速器，于2021年下半年量產。谷歌搜索qranium qualcomm，頭條也是高通的AI100。
圖片來源：高通
高通AI100有多個版本，主要差別是內核數量和SRAM。頂配采用16核設計，每核配備9MB的SRAM，SA9000P也是144MB的SRAM，可能為了降低功率，頻率有所降低，AI100頻率是2.1GHz，SA9000P可能降低至1.9或2.0GHz，算力也略微降低至360TOPS。在高通開發平臺介紹中，參考硬件的算力只有200TOPS，可能是8核設計。SA9000P實際也有兩個版本，高配版為SA9000P-B，低配版為SA9000P-A，算力就是200TOPS。
高通開發硬件平臺的PCIe連接，兩片SA8540P的載板（與SA8195P/SA8295P載板一致）與SA9000連接，同時還有M.2 SSD接口（就是實際上車的UFS）和萬兆車載以太網。核心元件是Microchip的PCIe交換機，型號為PM43028B1-F3EI，價格比較高，約100美元一片，比SA8155P還貴。
SA8295的公開信息是有的。
SA8295P的車載開發平臺，圖片來源：高通
根據SA8295P的公開介紹，可以發現SA8295P與高通筆記本電腦用的8cx Gen3代完全一致，僅在NPU上算力略高1TOPS，是30TOPS。
下圖是有關高通8cx Gen3的介紹。
圖片來源：推特
這個與高通手機用的驍龍888比較接近，驍龍888采用5nm制程，1 * 2.84GHz Cortex X1，3 * 2.4GHz Cortex A78，4 * 1.8GHz Cortex A55，8cx Gen3、SA8295、SA8540P是4個2.84GHz Cortex X1，4個1.8GHz Cortex A55，SA8295少了5G Modem，但它是4個X1超大核，NPU和GPU也略強，因此Die Size與驍龍888應該沒差別，甚至可能更大。
根據SA9000P-B的算力以及高達144MB的SRAM緩存，估計其成本大約在250-300美元。
圖片來源：特斯拉
上圖是特斯拉第一代FSD芯片，采用三星14納米工藝，流片成本估計不高，1000萬美元左右，有60億晶體管，260平方毫米，這在當時算是很大的芯片了。假設FSD生命周期內出貨量為100萬片，每片分攤流片成本大約10美元，估計FSD一代芯片包括購買IP的開發成本2億美元，每片分攤成本為200美元。晶圓制造成本大約20美元每片，車載封測成本比較高，大概占晶圓制造的一半，也就是10美元，合計240美元，如果出貨量為50萬片，那成本就大幅增至440美元，所以特斯拉不急著推HW4.0。
圖片來源：特斯拉
7納米芯片一次性流片成本大約3000萬美元，也就是大約2億人民幣。如果二代FSD出貨量達到10萬片，每片分攤的成本大約300美元；出貨量30萬片的話，每片分攤成本100美元；出貨量100萬片，每片分攤的成本大約30美元。其die尺寸看起來與英偉達Orin差不多，估計晶圓制造成本和封裝成本為150美元。特斯拉2022年銷量131萬輛，按FSD選裝率20%計算，按30萬套計算，研發成本按900萬美元，每片分攤30美元，成本大約為280美元；如果15萬片的出貨量，那么成本大概是410美元；如果10萬片的話，那么成本是540美元。
二代FSD代工應該還是三星，三星的報價只有臺積電的1/3甚至1/4，這也是臺積電的營業利潤率是三星5倍的主要原因。選擇三星就不大可能選擇不成熟的5納米工藝，應該還是成熟的7納米工藝，2023年中期，在特斯拉家門口的三星德州儀器奧斯汀廠就能量產7納米芯片了。
英偉達芯片Die Size一向很大，即將在2025年量產的Thor有770億個晶體管，面積估計有800平方毫米。英偉達的A100，有540億個晶體管，面積有826平方毫米，不過是臺積電7納米工藝制造的，GH100是臺積電4納米工藝，有800億個晶體管，面積有814平方毫米。
圖片來源：英偉達
高通和英偉達都有分攤研發成本的辦法，高通有龐大的手機芯片出貨量，可以共用很多IP，按驍龍888出貨量2500萬片計算，流片成本就幾乎可以忽略不計算，研發成本也可以分攤到很低。英偉達的Thor與英偉達GH100共用大部分IP，研發成本可以大幅度降低，GH100主打服務器領域，ChatGPT讓30萬美元一臺的DGX-H100供不應求，里面主要的芯片就是GH100。
圖片來源：中航證券
先進制程對應的開發成本，這里只是大概估計，軟件的成本非常難以估計，各種芯片之間差異巨大，上圖主要是說明先進工藝很貴，這里的Verification可能指的是流片，因為IC設計公司用EDA工具做驗證幾乎不花什么成本。5納米流片的成本大概5000萬美元，3納米估計1億美元。
主要自動駕駛芯片成本分析，數據來源：各公司資料及作者估算
英偉達和高通的芯片毛利率都很高，英偉達毛利率達65%，而高通整體毛利率為58%，不過專利授權部門的毛利率是超過70%的，估計芯片的毛利率大概是50%，這個成本未計入分攤流片的成本。當然價格和采購量也關系很密切，這里價格僅供參考。除此之外，都按100萬片的生命周期出貨量分攤成本。
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