Die Zukunft entschlüsseln: Rechenleistung in Elektroauto
Ein wesentlicher Aspekt von Elektrofahrzeugen ist ihre Rechenleistung, gemessen in TOPS (Tera-Operationen pro Sekunde).
In einem herkömmlichen Benzinauto dreht sich das Fahrzeugdesign um den Motor. Ein großvolumiger Motor ist das Markenzeichen eines hochwertigen Fahrzeugs. In intelligenten Elektrofahrzeugen ist die Herstellung eines leistungsstarken Motors jedoch viel einfacher als bei einem gleichwertigen Verbrennungsmotor. Dadurch wird es schwierig, Fahrzeuge nur anhand ihrer Leistung zu unterscheiden.
Hier kommt die Rechenleistung ins Spiel. In intelligenten Autos wird die Fahrzeugarchitektur zunehmend auf den Chip ausgerichtet, und das Maß an Rechenleistung wird zu einem Standard, um den Intelligenzgrad des Fahrzeugs zu messen.
Um das besser zu verstehen, sollten wir zu den Grundlagen zurückkehren:
Denken Sie, dass die Kosten eines Autos durch den Wechsel von Benzin- zu intelligenten Elektrofahrzeugen gestiegen oder gesunken sind? Hier sind einige Zahlen. Laut Forschung haben die Materialkosten eines L3-Autonomiefahrzeugs einer Luxusmarke im Jahr 2025 um 6.000 US-Dollar höher als bei einem L1-Fahrzeug mit Assistenzfunktion im Jahr 2019. Wenn Automobilhersteller also Elektroautos zu wettbewerbsfähigen Preisen anbieten wollen, müssen sie andere Wege finden, um die Kosten zu senken.
Neben den Hardware-Materialien besteht ein bedeutender Bereich zur Kostensenkung in den zahlreichen Chips des Fahrzeugs. Traditionelle Autos haben für jede Komponente eine elektronische Steuereinheit (ECU), die von verschiedenen Lieferanten bereitgestellt wird, was sie untereinander inkompatibel macht. Fehlt eine ECU, kann eine Fahrzeugfunktion ausfallen. Wenn jedoch ein zentraler Controller die Mittelkonsole, die Panoramakamera und das Infotainmentsystem steuert, wird die Anzahl der ECUs erheblich reduziert und die Kosten entsprechend gesenkt.
Untersuchungen zeigen, dass zentrale Controller die Materialkosten im Vergleich zu verteilten Controllern um fast 38 % senken können. Diese Kostenersparnis treibt die Automobilhersteller dazu, zentrale Controller zu übernehmen, die eine hohe Rechenleistung erfordern. Folglich ist die Kostensenkung eine direkte Motivation für die Hersteller, höhere Rechenleistung anzustreben.
Die Hardware und Software von Autos werden sich allmählich voneinander trennen. Was Benutzer erhalten, wird kein Produkt mit festen Funktionen sein, sondern eine Maschine, die sich kontinuierlich weiterentwickelt. Im Laufe seines Lebenszyklus muss die Hardwareplattform fortlaufende Software-Upgrades unterstützen, was bedeutet, dass von Anfang an ausreichend Rechenleistung erforderlich ist.
Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass Chips die digitalen Motoren von intelligenten Autos sind. So wie Automobilhersteller einst die Motorleistung schätzten, werden sie nun die Rechenleistung der Chips priorisieren.
Allerdings bestimmt die reine Rechenleistung, ähnlich wie die PS-Leistung eines Autos, nicht allein die Leistung. Effiziente Leistung hängt von den Software-Algorithmen ab. Unterschiedliche Prozessoren haben verschiedene Stärken: CPUs erledigen grundlegende Berechnungen, GPUs bewältigen parallele Aufgaben, und ASICs beschleunigen spezifische Aufgaben.
Viele Elektroautos verwenden inzwischen NVIDIAs Chips für autonomes Fahren, die 254 TOPS pro Chip bieten und mit bis zu vier Chips auf 1016 TOPS kommen. Trotz dieser beeindruckenden Zahlen liegt die reale Recheneffizienz von GPU-dominierten Chips bei etwa 30 %. Teslas FSD-Chips, die stärker auf ASICs setzen, erreichen etwa 55 % Effizienz im autonomen Fahren. Daher kommt es bei der Chip-Leistung nicht nur auf die rohe Rechenleistung an, sondern auch auf die Synergie zwischen Hardware und Software. Hohe Rechenleistung ohne gute Software ist vergeudet.
Angesichts des exponentiellen Wachstums des Datenverarbeitungsbedarfs haben Automobilhersteller einen starken Anreiz, eigene Chips zu entwickeln. Maßgeschneiderte Chips, die auf ihre firmeneigenen Algorithmen abgestimmt sind, können die Recheneffizienz im Vergleich zu Standardlösungen erheblich verbessern. Mit der Weiterentwicklung ihrer Algorithmen für autonomes Fahren werden Automobilhersteller voraussichtlich die Entwicklung eigener Chips vorantreiben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bewertung eines Elektrofahrzeugs aus der Perspektive der Rechenleistung durchaus sinnvoll ist – außer vielleicht bei Tesla.
In einem herkömmlichen Benzinauto dreht sich das Fahrzeugdesign um den Motor. Ein großvolumiger Motor ist das Markenzeichen eines hochwertigen Fahrzeugs. In intelligenten Elektrofahrzeugen ist die Herstellung eines leistungsstarken Motors jedoch viel einfacher als bei einem gleichwertigen Verbrennungsmotor. Dadurch wird es schwierig, Fahrzeuge nur anhand ihrer Leistung zu unterscheiden.
Hier kommt die Rechenleistung ins Spiel. In intelligenten Autos wird die Fahrzeugarchitektur zunehmend auf den Chip ausgerichtet, und das Maß an Rechenleistung wird zu einem Standard, um den Intelligenzgrad des Fahrzeugs zu messen.
Um das besser zu verstehen, sollten wir zu den Grundlagen zurückkehren:
Denken Sie, dass die Kosten eines Autos durch den Wechsel von Benzin- zu intelligenten Elektrofahrzeugen gestiegen oder gesunken sind? Hier sind einige Zahlen. Laut Forschung haben die Materialkosten eines L3-Autonomiefahrzeugs einer Luxusmarke im Jahr 2025 um 6.000 US-Dollar höher als bei einem L1-Fahrzeug mit Assistenzfunktion im Jahr 2019. Wenn Automobilhersteller also Elektroautos zu wettbewerbsfähigen Preisen anbieten wollen, müssen sie andere Wege finden, um die Kosten zu senken.
Neben den Hardware-Materialien besteht ein bedeutender Bereich zur Kostensenkung in den zahlreichen Chips des Fahrzeugs. Traditionelle Autos haben für jede Komponente eine elektronische Steuereinheit (ECU), die von verschiedenen Lieferanten bereitgestellt wird, was sie untereinander inkompatibel macht. Fehlt eine ECU, kann eine Fahrzeugfunktion ausfallen. Wenn jedoch ein zentraler Controller die Mittelkonsole, die Panoramakamera und das Infotainmentsystem steuert, wird die Anzahl der ECUs erheblich reduziert und die Kosten entsprechend gesenkt.
Untersuchungen zeigen, dass zentrale Controller die Materialkosten im Vergleich zu verteilten Controllern um fast 38 % senken können. Diese Kostenersparnis treibt die Automobilhersteller dazu, zentrale Controller zu übernehmen, die eine hohe Rechenleistung erfordern. Folglich ist die Kostensenkung eine direkte Motivation für die Hersteller, höhere Rechenleistung anzustreben.
Die Hardware und Software von Autos werden sich allmählich voneinander trennen. Was Benutzer erhalten, wird kein Produkt mit festen Funktionen sein, sondern eine Maschine, die sich kontinuierlich weiterentwickelt. Im Laufe seines Lebenszyklus muss die Hardwareplattform fortlaufende Software-Upgrades unterstützen, was bedeutet, dass von Anfang an ausreichend Rechenleistung erforderlich ist.
Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass Chips die digitalen Motoren von intelligenten Autos sind. So wie Automobilhersteller einst die Motorleistung schätzten, werden sie nun die Rechenleistung der Chips priorisieren.
Allerdings bestimmt die reine Rechenleistung, ähnlich wie die PS-Leistung eines Autos, nicht allein die Leistung. Effiziente Leistung hängt von den Software-Algorithmen ab. Unterschiedliche Prozessoren haben verschiedene Stärken: CPUs erledigen grundlegende Berechnungen, GPUs bewältigen parallele Aufgaben, und ASICs beschleunigen spezifische Aufgaben.
Viele Elektroautos verwenden inzwischen NVIDIAs Chips für autonomes Fahren, die 254 TOPS pro Chip bieten und mit bis zu vier Chips auf 1016 TOPS kommen. Trotz dieser beeindruckenden Zahlen liegt die reale Recheneffizienz von GPU-dominierten Chips bei etwa 30 %. Teslas FSD-Chips, die stärker auf ASICs setzen, erreichen etwa 55 % Effizienz im autonomen Fahren. Daher kommt es bei der Chip-Leistung nicht nur auf die rohe Rechenleistung an, sondern auch auf die Synergie zwischen Hardware und Software. Hohe Rechenleistung ohne gute Software ist vergeudet.
Angesichts des exponentiellen Wachstums des Datenverarbeitungsbedarfs haben Automobilhersteller einen starken Anreiz, eigene Chips zu entwickeln. Maßgeschneiderte Chips, die auf ihre firmeneigenen Algorithmen abgestimmt sind, können die Recheneffizienz im Vergleich zu Standardlösungen erheblich verbessern. Mit der Weiterentwicklung ihrer Algorithmen für autonomes Fahren werden Automobilhersteller voraussichtlich die Entwicklung eigener Chips vorantreiben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bewertung eines Elektrofahrzeugs aus der Perspektive der Rechenleistung durchaus sinnvoll ist – außer vielleicht bei Tesla.