На прошедшем 13 июня 2026 года автомобильном форуме China Automotive Chongqing Forum вице-президент компании Nio Ма Линь раскрыл подробности стратегии по снижению зависимости от внешних поставщиков электроники. В последние годы Nio активно закупала решения Nvidia, при этом пиковые ежегодные расходы на эти цели достигали 300 миллионов долларов.
Руководство Nio пришло к выводу, что, несмотря на высокую стоимость НИОКР, разработка собственных процессоров — это стратегически выгодная инвестиция. Учитывая ежегодный рост продаж компании на 40–50%, отказ от сторонних поставок в долгосрочной перспективе позволит избежать критического раздувания расходов на компоненты.
Ма Линь подчеркнул эффективность чипов собственного производства Shenji в сравнении с прежними конфигурациями, где использовалось сразу четыре процессора Nvidia Orin на одно транспортное средство. Переход на фирменное решение позволил оптимизировать себестоимость производства каждого автомобиля примерно на 10 000 юаней (около 1500 долларов), что существенно отразилось на росте валовой прибыли компании.
Расширение экосистемы Shenji
В рамках выступления в Чунцине Ма Линь также подтвердил расширение сферы применения фирменных процессоров. Чип Shenji теперь используется не только в флагманских автомобилях Nio, но и с текущего года начал устанавливаться в модели дочернего бренда ONVO. По мнению представителя компании, такое снижение себестоимости в масштабах всей экосистемы имеет фундаментальное значение для рынка.
Напомним, что Nio официально анонсировала свой первый высокопроизводительный чип для интеллектуальных систем управления автомобилем — Shenji NX9031 — еще в 2023 году. Изделие выполнено по передовому 5-нм техпроцессу.
Рост эффективности разработок
Помимо интеграции в модели марки Ledao, компания Nio уже начала лицензировать собственные полупроводниковые технологии сторонним организациям. Финансовые показатели подтверждают правильность выбранного курса: в первом квартале 2026 года расходы Nio на НИОКР составили 1,885 млрд юаней (около 278 млн долларов). Этот показатель на 40,7% ниже уровня прошлого года, что прямо указывает на повышение эффективности внутренних исследовательских процессов.
