Teslan tarina itseohjautuvista autoista kulkee ympyrää.
Lehdistölle osuu uusi tärkeä ilmoitus ja sijoittajat alkavat pelätä “vallihaudan” kapenemista. Sitten keskustelu palaa vaivalloiseen prosessiin, jossa autot laitetaan tien päälle, ja Tesla on palannut alkuun.
Tämä sykli alkoi uudelleen CES 2026:n jälkeen, jossa monet suuret teknologian toimijat, kuten Nvidia, esittivät kommentteja, joilla oli merkittäviä vaikutuksia tulevaan vuoteen.
Nvidia painotti kovasti “fyysistä tekoälyä” sanoen, että autonomiset autot ja robotit olivat seuraava iso asia palvelinkeskusten jälkeen, mikä auttoi Nvidiaa tuottamaan 115,2 miljardia dollaria koko vuoden 2025 tilikaudelle.
Pohjimmiltaan Morgan Stanley kertoo sijoittajille, että ilmoitus ei ole lyhytaikainen muutos asioiden toiminnassa.
Morgan Stanleyn analyytikko Andrew Percoco ilmaisi asian yksinkertaisesti.
Kun kirjoitan siruyrityksistä ja sähköajoneuvoista, näen usein sijoittajien hämmentyvän. Vaikka uudet työkalut voivat saada pääpuheen kuulostaa “uudelleenkäynnistykseltä”, todellisia voittajia ovat ne, jotka voivat hallita integraatiota, validointia ja kustannuksia.
Nvidialla on tämä ominaisuus, mutta varsinainen testi tapahtuu vuonna 2026.
Wall Street katselee Nvidian uusinta julkaisua.
Kuva: Anadolu Getty Imagesista
Mitä Nvidia Autonomy Tools todella tekee
Nvidian pääpaino on Alpamayossa, jota yhtiö kutsuu “avoimeksi portfolioksi”, joka saa “päättelyyn perustuvat” itseajavat autot kulkemaan nopeammin.
Tämä ei tarkoita vain kuvioiden sovittamista, vaan myös järjestelmiä, jotka voivat luotettavammin ratkaista harvinaisia ja sotkuisia reunatapauksia.
Pakettiin sisältyy:
Alpamayo 1, vision-language-action (VLA) -malli, joka keskittyy päättelyyn ja käsittelee “pitkähäntäisiä” ajo-ongelmia.AlpaSim, kehys, jonka avulla kuka tahansa voi simuloida AVsOpen-tietojoukkojen kehitystä fyysiselle tekoälylle, jossa on yli 1700 tuntia ajodataa.
Tässä on mitä se tarkoittaa yksinkertaisin termein ilman “itsenäistä ammattikieltä”:
VLA-malli on ohjelma, joka voi nähdä tien, ymmärtää tilanteen ja ohjeet sekä valita mitä tehdä (jarruttaa, vaihtaa kaistaa tai perääntyä). “Long tail” -tilanteet ovat tilanteita, joita esiintyy harvoin (kuten outo rakenne, arvaamattomat kuljettajat tai epätavalliset risteykset), mutta jotka voivat vaikuttaa turvallisuuteen. Simulointi on tapa opettaa ja testata nopeammin, mutta se on silti vain yksi askel kohti autonomista ajamista, joka on luotettava todellisessa maailmassa.
Nvidia yhdistää tämän työn myös todellisiin OEM-asennuksiin. Useat CES:n lähteet sanoivat, että pino on saatavilla Mercedes-Benz-autoissa tietyllä aikajanalla, mikä tarkoittaa, että se ei ole vain tutkimusesittely.
Wall Street näkee etua, mutta ei hyppyä
Percoco uskoo, että Nvidian tapalla ei ole merkitystä. Se on lisäaine, mikä tarkoittaa, että se on nopeampi tapa autonvalmistajille lisätä edistyneempää ajoapua ilman, että heidän tarvitsee tehdä autoistaan heti täysin autonomisia.
Syynä on se, mikä todella hidastaa autonomiaa:
Antureiden, tietokoneiden, johdotuksen, lämmönhallinnan ja varmuuskopioiden kokoaminen Validointi: todistetaan, että ajaminen on turvallista monissa eri tilanteissa Taloustiede: monelle autoa ostavalle sopivan hinnan löytäminen Aika: kokonaisen pinon kokoaminen ja valmisteleminen tuotantoajoille
Aiheeseen liittyvä: Suuri muutos Wall Streetillä muutti juuri Regeneronin tarinan
Morgan Stanley uskoo, että tämä on enemmän “nopeamman seuraajan” tarina kuin läpimurto tästä syystä. Nvidia voi nopeuttaa alkutyötä, mutta kaiken tekeminen kestää silti vuosia.
Percoco sanoo myös, että Nvidian kommentit eivät muuta hänen mielipidettään paljon Teslasta, koska sen perustapauksessa oletetaan jo, että ominaisuudet, kuten autonomiset ajoneuvot, yleistyvät alalla ajan myötä.
Teslan laivastotiedot antavat sille edelleen aukon
Morgan Stanleyn argumentti perustuu hyvin tunnettuun, mutta tärkeään etuun: suuren määrän reaalimaailman dataa.
Joka päivä monet Tesla-autot ajavat teillä keräten ajosignaaleja. Näiden tietojen avulla voit nopeuttaa muutosten tekoa, löytää vikatilat nopeammin ja parantaa suorituskykyä tilanteissa, joissa autonomisissa järjestelmissä on ongelmia.
Lisää Nvidiaa:
Nvidian China Chip -ongelma ei ole se, mitä useimmat sijoittajat ajattelevat.Jim Cramer antaa vahvan viiden sanan tuomion Nvidia-osakkeista. Näin Nvidia estää asiakkaita vaihtamasta Amerikan pankki tekee yllätyspuhelun Nvidian tukemille osakkeille
Tästä syystä sijoittajat eivät ehkä ymmärrä autonomiaa. Nvidia voi tarjota sinulle upeita työkaluja, mutta työkalut eivät automaattisesti tuota maileja. Kilometrit ovat tärkeitä, koska ääritapauksia tapahtuu oikeilla teillä.
Toisin sanoen Nvidia voi auttaa autoyrityksiä rakentamaan paremman perustan, mutta Teslalla on etu, koska se on kerännyt raaka-ainetta (ajodataa kalustosta) vuosia.
Nvidia haluaa standardoida autonomiapinon
Nvidian suunnitelma on selvä. Heidän tavoitteenaan ei ole vain ajaa tulevaisuutta, vaan myös tasata pelikenttä.
Nvidia voisi tehdä seuraavan luodessaan avoimen lähdekoodin malleja ja työkaluja:
Hanki lisää OEM-valmistajia ja toimittajia käyttämään sitä. Rakenna ekosysteemi, joka auttaa Nvidian itsenäistä kehitystä. Myy enemmän “täyden pinon” tuotteita, mukaan lukien ohjelmistot, puolijohteet ja simulaatiot.
CES:ssä Huangin kommentit saivat Alpamayon näyttämään “päättelyn harppaukselta”, joka keskittyi autonomian vaikeimpiin osiin. Robotaxis oli yksi ensimmäisistä suurista voittajista.
Siksi Teslan osakkeita omistavat ihmiset kiinnittävät siihen huomiota. Jos Nvidiasta tulee monien autoyritysten standardi autonomiatyökalusarja, ero saattaa kaventua. Morgan Stanley ei kuitenkaan usko, että tämä tapahtuu heti.
Loppujen lopuksi Nvidia voisi auttaa autonvalmistajia kuromaan kiinni nopeammin, mutta Teslan johtoasema tietestattujen tietojen suhteen on jotain, jota mikään pääpuhe ei voi muuttaa nopeasti.
Aiheeseen liittyvä: Brad Gerstner erottuu joukosta tekoälyosakkeella