苏箐：车载Al计算芯片的设计复杂度在急剧提升。实际如果我们观察历史，每个行业都有类似进化过程，从全硬化设计和简单实现开始，然而随着系统自身理论的成熟带来的复杂度急剧增加，倒逼底层的计算芯片也迅速走向通用化架构和复杂度爆炸。不仅仅是自动驾驶芯片，历史上的CPU、GPU、ARM核，无不经历这个过程。这给了很多人两个错觉:1、似乎可以设计一个硬化计算架构去PK掉通用计算架构;2、SoC很简单，我也行。实际上这正是芯片工业的两大陷阱

这是有所指吗？

问了下GPT5.5，以下为GPT的回答，非本人观点：

“硬化计算架构”，可以理解成：为了某类模型、某类算子、某类数据流，把芯片做得非常专用。最近几家新势力里，理想 M100 的公开叙事最符合“硬化架构 PK 通用架构”这个靶点。

“以为 SoC 很简单，车企自己也能轻松做。” SoC 不是只堆 NPU TOPS。它还包括 CPU、ISP、视频编解码、内存控制器、PCIe、以太网、功能安全、车规可靠性、软件工具链、编译器、调度系统、量产验证、良率、成本控制。苏箐在另一段访谈里也强调，芯片是一代至少三年的长周期投资，要贴着物理边界做，同时还要尊重系统集成规律。

一句话概括：

这段话表面在讲芯片工业规律，实际最像是在点理想马赫 M100；小鹏图灵也在射程内，蔚来神玑相对没那么像。核心批评的是：车企容易把“定制化效率优势”误读成“能替代通用计算平台的架构胜利”。