华为乾崑5.0这轮“换脑”所要拼的就是一套可以自行运转起来的系统，并不是一颗芯片跑得有多快。
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云端训练算力由2023年底的2.8 EFLOPS增加到60 EFLOPS，增加了29倍以上。研发预算也随之提高，年初确定的180亿元，在9月底的时候靳玉志亲自确认上调到了将近200多亿，仅算力一项就花费了七八十亿元。
60 EFLOPS放在整个行业内又是什么样的地位呢？特斯拉的云端算力储备超过230 EFLOPS，小鹏“云端模型工厂”的算力则是10 EFLOPS左右，而理想汽车的训练算力只有5.39 EFLOPS。
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单纯从数据上来看的话，并没有达到最高级别的水平。但是靳玉志算得很清楚：全栈自研的成本很高，对于大部分车企来说并不是最优的选择。
乾崑的底牌并不是比谁的云更大，而是把车端和云端整合起来，在路上收集数据，在云端训练模型，并将结果通过OTA方式传回车辆中去，这样一套闭环自己给自己的东西才是“换脑”真正的含义。
钱投入进去之后，里程数和载重量也会上升。到2026年7月份为止，乾崑累计辅助驾驶的里程已经达到了128亿公里，搭载的数量达到190万辆，第二个100万搭载量只用了12个月的时间就完成了。
靳玉志把L3的时间表也确定下来了：2027年开始规模化商用，L4在2028年的时候在城区内低速试运行。这些数字并不是在发布会上喊出来的，而是一公里一公里地跑出来的、一台一台地装出来的。
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被质疑算力落后的情况下，用60 EFLOPS云端加190亿研发把“车云协同”做成了体系，这条路就是笨功夫。
单点拼不过的时候就拼系统，芯片比不过的时候就拼谁的数据闭环转得快、谁的责任兜底敢先签。自主研发真正有价值的地方，在于别人在算力表上比数字的时候，你手中握有一套可以迭代和兜底的闭环。
60 EFLOPS的乾崑5.0，你觉得够用吗？还是必须继续往上卷到千EFLOPS才算数呢？欢迎大家在评论区发表自己的看法。
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作者：心向远方
编辑：心向远方