随着AI的应用，汽车需要处理大量的感知数据、决策和控制任务，因此对算力的要求急剧增加。在行业人士看来，进入AI的竞争时代，车企必须要在算力、芯片、算法上形成核心竞争力。
中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟指出，“要完成端到端智能驾驶的研发和训练，起步的算力是1 EFLOPS，算力上要投入巨资，而且要持续投入，围绕着数据、算力、算法形成规模化的队伍。进入AI时代后，汽车行业最缺乏的是智能计算的基础设施，而不是生产能力。没有几千或者是上万张卡的算力集群，没有几千上万的算法团队，企业很难在新的赛道上形成竞争力。”
数据显示，国内车企现有的算力都在10 EFLOPS以下，到2024年底，中国移动、中国电信、中国联通的规划算力分别是17 EFLOPS、21 EFLOPS和15EFLOPS，三大运营商合计53 EFLOPS，但围绕“端到端”大模型，一家企业需要的理想算力就高达100 EFLOPS。相比之下，特斯拉拥有的算力水平是100 EFLOPS，是所有车企所拥有算力的总和。
在张永伟看来，未来应该从四方面加强算力共建共享，提升资源利用效率，一是算力集中，提高模型迭代效率；二是基础模型共享，减少资源重复利用；三是软硬协同，提升软硬件适配；四是生态共建，完善软件开发生态。除了建设本土的算力之外，还要加快解决国内算力不成熟、配套工具链、生态能力较弱的问题，减少算力在硬件上被“卡脖子”的风险。
