История Tesla о беспилотных автомобилях идет по кругу.
Новое важное объявление попадает в прессу, и инвесторы начинают опасаться, что «ров» сужается. Затем разговор возвращается к трудоемкому процессу вывода автомобилей на дороги, и Tesla возвращается к исходной точке.
Этот цикл начался снова после выставки CES 2026, где многие крупные технологические игроки, такие как Nvidia, сделали комментарии, имеющие важные последствия для будущего года.
Nvidia активно продвигала «физический искусственный интеллект», заявляя, что автономные автомобили и роботы станут следующим большим достижением после центров обработки данных, что поможет Nvidia заработать 115,2 миллиарда долларов за весь 2025 финансовый год.
По сути, Morgan Stanley сообщает инвесторам, что это объявление не является краткосрочным изменением того, как все работает.
Аналитик Morgan Stanley Эндрю Перкоко выразил это просто.
Когда я пишу о компаниях, производящих микросхемы, и электромобилях, я часто вижу, как инвесторы приходят в замешательство. Хотя новые инструменты могут заставить основной доклад звучать как «перезагрузка», настоящими победителями становятся те, кто может управлять интеграцией, проверкой и затратами.
У Nvidia есть такая возможность, но фактическое тестирование состоится в 2026 году.
Уолл-стрит наблюдает за последними инициативами Nvidia.
Фото Анадолу, Getty Images
Что на самом деле делают инструменты Nvidia Autonomy
Основное внимание Nvidia сосредоточено на Alpamayo, который компания называет «открытым портфолио», которое позволит беспилотным автомобилям, основанным на рассуждениях, двигаться быстрее.
Это означает не только сопоставление с образцом, но и системы, которые могут более надежно решать редкие и запутанные крайние случаи.
В комплект поставки входят:
Alpamayo 1, модель «видение-язык-действие» (VLA), которая фокусируется на рассуждениях и решает «длинные» проблемы вождения. AlpaSim, платформа, которую каждый может использовать для моделирования разработки наборов данных AVsOpen для физического ИИ, имеющих данные о вождении более 1700 часов.
Вот что это значит простыми словами, без «автономного жаргона»:
Модель VLA — это программа, которая может видеть дорогу, понимать ситуацию и инструкции, а также выбирать, что делать (тормозить, перестраиваться или уступать дорогу). Ситуации «длинного хвоста» — это ситуации, которые возникают нечасто (например, странная конструкция, непредсказуемые водители или необычные перекрестки), но могут повлиять на безопасность. Моделирование — это способ быстрее обучать и тестировать, но это всего лишь один шаг к автономному вождению, надежному в реальном мире.
Nvidia также связывает эту работу с реальными установками OEM. Несколько источников на выставке CES сообщили, что этот стек будет доступен в автомобилях Mercedes-Benz в определенные сроки, а это означает, что это не просто исследовательская демонстрация.
Уолл-стрит видит преимущество, но не скачок
Percoco считает, что то, как работает Nvidia, не имеет значения. Это аддитивный способ, то есть для автопроизводителей это более быстрый способ добавить более совершенную помощь при вождении без необходимости сразу же делать свои автомобили полностью автономными.
Причина в том, что действительно тормозит автономность:
Соединение датчиков, компьютеров, проводки, управления теплом и резервных копий. Валидация: доказательство того, что вождение безопасно в самых разных ситуациях. Экономика: поиск цены, которая устраивает многих людей, покупающих автомобили. Время: сбор полного набора и подготовка его к производству.
Связанный: Большие перемены на Уолл-стрит просто изменили повествование о Regeneron
По этой причине Morgan Stanley считает, что это скорее история «быстрого последователя», чем прорывное событие. Nvidia может ускорить некоторые первоначальные работы, но на их выполнение все равно уйдут годы.
Перкоко также говорит, что комментарии Nvidia не сильно меняют его мнение о Tesla, поскольку ее базовый сценарий уже предполагает, что такие функции, как автономные транспортные средства, со временем станут обычным явлением в отрасли.
Данные о автопарке Tesla все еще дают дыру
Аргумент Morgan Stanley основан на хорошо известном, но важном преимуществе: наличии большого количества реальных данных.
Каждый день множество автомобилей Tesla ездят по дорогам, собирая сигналы движения. Вы можете использовать эти данные, чтобы ускорить процесс внесения изменений, быстрее находить режимы сбоя и повышать производительность в ситуациях, когда у автономных систем возникают проблемы.
Ещё Нвидиа:
Проблема китайских чипов Nvidia — это не то, что думает большинство инвесторовДжим Крамер выносит строгий вердикт из пяти слов по акциям NvidiaВот как Nvidia удерживает клиентов от переключенияBank of America делает неожиданный звонок в отношении акций, поддерживаемых Nvidia
Именно поэтому инвесторы могут не понимать автономию. Nvidia может предоставить вам отличные инструменты, но эти инструменты не накапливают мили автоматически. Мили важны, поскольку на реальных дорогах случаются экстремальные случаи.
Другими словами, Nvidia может помочь автомобильным компаниям построить более прочную основу, но у Tesla есть преимущество, поскольку она годами собирает исходный материал (данные о вождении из автопарка).
Nvidia хочет стандартизировать стек автономности
План Nvidia ясен. Их цель — не только управлять будущим, но и выровнять правила игры.
Nvidia могла бы сделать следующее при создании моделей и инструментов с открытым исходным кодом:
Привлеките больше OEM-производителей и поставщиков к его использованию. Создайте экосистему, которая поможет автономному развитию Nvidia. Продавайте больше «полноценных» продуктов, включая программное обеспечение, полупроводники и средства моделирования.
На выставке CES комментарии Хуанга представили Алпамайо как прыжок «рассуждения», сосредоточенный на самых сложных частях автономии. Роботаксис стал одним из первых крупных победителей.
Вот почему люди, владеющие акциями Tesla, обращают на это внимание. Если Nvidia станет стандартным набором инструментов автономности для многих автомобильных компаний, разрыв может сократиться. Однако в Morgan Stanley не верят, что это произойдет немедленно.
В конце концов, Nvidia могла бы помочь автопроизводителям быстрее наверстать упущенное, но лидерство Tesla в данных дорожных испытаний — это то, что ни один основной доклад не может быстро изменить.
Связанный: Брэд Герстнер выделяется из толпы благодаря акциям AI
