Nici autorul, Tim Fries, nici acest site, The Tokenist, nu oferă sfaturi financiare. Vă rugăm să consultați politica site-ului nostru înainte de a lua decizii financiare.
La Mostra de Electronica de Consumator (CES) din Las Vegas, Nvidia a prezentat progrese în trei categorii principale: gaming & grafică, vehicule autonome și inteligență artificială & centru de date. Mai devreme, am acoperit cum Nvidia a ajuns în vârf cu o blocare ireversibilă în domeniul IA, poziția companiei fiind acum și mai consolidată cu noul platformă Vera Rubin. De data aceasta, examinăm eforturile lui Nvidia de a transforma mașinile fără șofer în realitate. Și cum se compară acest efort cu progresele în domeniul autonomei din China?
Controlul de la capăt la capăt al stivalei AV de către Nvidia
Așa cum Nvidia oferă o stivă AI completă pentru desfășurarea în centrele de date, același lucru este adevărat și pentru cursa conducerii autonome. Și în același mod în care Nvidia depinde de fabricile TSMC pentru a produce cipurile sale proiectate, alte companii, cum ar fi Waymo de la Alphabet și Tesla, devin din ce în ce mai dependente de Nvidia ca furnizor cheie de componente pentru conducerea autonomă.
Până la CES 2026 care s-a încheiat vineri, Nvidia a dezvoltat următoarele piloni ai conducerii autonome:
Nvidia DRIVE AGX Hyperion Platform – Oferind constructorilor auto o arhitectură de senzor și calcul pregătită pentru producție și certificat pentru siguranță. De la camere la lidar, aceste componente pre-calificate reduc costurile constructorilor auto
Nvidia DRIVE AGX Thor Compute – Ca o îmbunătățire față de Orin, Thor folosește arhitectura GPU Blackwell cu un motor AI generativ, care este de 4-8 ori mai performant din punct de vedere al calculului. Thor unifică infotainmentul, funcția cockpit și conducerea autonomă într-un singur model Viziune-Limbaj-Acțiune (VLA) pentru autonomia L4.
Nvidia Halos Safety System – Colaborând cu parteneri precum Bosch, Wayve, Omnivision, Continental, ANAB și alții, Halos este cadrul de siguranță cu stivă completă al Nvidia, acoperind designul cipului până la desfășurare, inclusiv un laborator de inspecție acreditat și un program de evaluare certificat.
Nvidia Omniverse – Un set de biblioteci care face posibilă simularea condițiilor ca un gemene digital al lumii fizice, validând eficient abordările de conducere autonomă pentru antrenament. Având în vedere miliardele de cazuri marginale care ar putea exista, omniverse le permite constructorilor auto să le ia în considerare în orașe virtuale precise din punct de vedere fizic care rulează vehicule, senzori, pietoni, vreme, trafic și alți factori.
Pe scurt, Nvidia urmărește abordarea Google care a funcționat atât de bine pentru a prolifera Android, dar la un nivel de infrastructură mai profund. Așa cum Google a standardizat API-urile și instrumentele pentru OEM-uri precum Samsung pentru a se diferenția, Android a câștigat jocul sistemului de operare mobil, având în prezent o cotă de piață de aproximativ 71%.
De asemenea, Nvidia a devenit deja substratul AI implicit care standardizează simularea, antrenamentul și desfășurarea pentru vehiculele autonome (AV-uri). Și nu doar că există un întreg stivă software cu Omniverse/DRIVE/CUDA, ci și o stivă hardware care completează perfect software-ul și certificarea.
Însă, înrădăcinarea Nvidia este mult mai profundă, deoarece validarea autonomiei de la zero ar fi prohibitv de costisitoare. Odată intrat în acest ecosistem, schimbarea ar fi irațională. Mai mult, nicio altă companie unică nu oferă un asemenea set cuprinzător de servicii. Ultimul anunț AV de la CES 2026 confirmă doar această traiectorie.
Alăturați-vă grupului nostru Telegram și nu ratați nicio poveste de breaking news despre active digitale.
Nvidia abordează problema cutiei negre de AI
Până acum, Nvidia a furnizat GPU-uri pentru antrenament, Omniverse pentru simulare, DRIVE pentru inferență și instrumente de siguranță pentru validare. Deși deja impresionant, această stivă îi lipsește un avantaj. La CES 2026, Nvidia a anunțat modelul open source Alpamayo pentru a o aborda.
În primul rând, care este problema fundamentală pentru conducerea autonomă?
Când oamenii folosesc modele de limbaj mari (LLMs), pot avea impresia că interacționează cu entități raționale. Cu toate acestea, sub această iluzie (abordată de Apple) se află un model de învățare automată probabilistic care calculează probabilitatea fiecărui cuvânt următor posibil din dicționar. Cuvântul următor este selectat pe baza modelelor în timpul antrenamentului.
LLMs sunt doar parțial deterministe în sensul că pot construi output bazat pe căutări pe internet sau atunci când rezolvă o problemă de programare. Cu alte cuvinte, dacă AI întâlnește o problemă care nu este suficient reprezentată în datele de antrenament, cum ar fi conducerea în condiții ambientale noi, de obicei confabulează un răspuns.
Chiar și percepând obiecte degradate, oamenii pot observa indicii subtile pentru a le identifica corect. În contrast, AI poate detecta modele de pixeli nealiniate pentru ceea ce ar trebui să constituie un semn de „oprire” și să o interpreteze greșit în întregime.
Cu alte cuvinte, a nu ști ce este de fapt un semn de oprire, așa cum fac oamenii, constituie o problemă de „cutie neagră” pentru AI. Până acum, abordarea prin forță brută a fost folosită în principal pentru a o aborda, cerând costuri de calcul în continuă creștere și dezvoltarea centrelor de date.
Următorul pas în rezolvarea problemei cutiei negre a AI, în scopul conducerii autonome, este noua familie de modele AI Alpamayo de la Nvidia, instrumente și seturi de date. Ca un model mare de viziune-limbaj-acțiune (VLA), Alpamayo 1 nu doar că reacționează la modele, ci oferă și raționamente de lanț de cauzalitate pentru fiecare acțiune efectuată.
Împreună cu AlpaSim open source și seturile de date Open AI Fizic, constructorii auto au mai multe instrumente ca niciodată pentru a face conducerea autonomă cât mai sigură și robustă posibil.
„Alpamayo creează oportunități noi și interesante pentru industrie pentru a accelera AI-ul fizic, a îmbunătăți transparența și a crește desfășurările sigure de nivel 4.”
Sarfraz Maredia, șeful mobilității autonome și livrării la Uber
CEO-ul Nvidia, Jensen Huang, a numit lansarea Alpamayo „momentul ChatGPT pentru AI-ul fizic”. Cu toate acestea, spre deosebire de OpenAI, care se confruntă cu mulți concurenți, este sigur să spunem că Nvidia se află într-o poziție superioară în continuare, având în vedere stiva de infrastructură software/hardware.
Poate China să amenințe stiva AI a Nvidia?
Conform datelor Counterpoint din decembrie pentru Q3 2025, Grupul Geely Holding din China este cel mai dominant furnizor de EV-uri din lume, cu o cotă de piață de 61%. BYD Auto din China este la 16%, lăsând Tesla cu o cotă de piață globală de 13%.
Interesant, Waymo de la Alphabet folosește platforma Zeekr EV, ca una dintre subsidiarele din cadrul Geely Holding Group. Anterior, am ajuns la concluzia că Tesla este mai probabil să câștige cursa robotaxi datorită unei abordări mai unificate și a controlului platformelor.
Cu toate acestea, este clar că China a stăpânit economia de scară, suplimentată de faptul că nu își consumă energia pe conflicte rasiale care afectează Occidentul. Caz în punct, investitorii ar trebui să țină cont de ratele criminalității urbane atunci când consideră expunerea la companii precum Serve Robotics (SERV).
Lipsind o astfel de fragmentare socială, este corect să spunem că China este mai concentrată și mai eficientă. Până în 2024, peste 60% din mașinile noi vândute pe continentul chinez au avut deja un anumit nivel de capacitate de conducere autonomă.
În ciuda controalelor la export pentru cipurile AI, China și-a construit de asemenea industria autonomă pe Nvidia. Cu toate acestea, ostilitatea geopolitică presupusă face ca sectorul autonom al Chinei să fie mai diversificat, în timp ce soluțiile elaborate trebuie să fie adoptate pentru a obține cipuri AI mai puternice, cum ar fi Blackwell.
În totalitate, furnizorii de AI cu stivă completă din China provin de la următoarele companii:
Baidu oferă hărți de înaltă definiție, algoritmi și sistemul de operare DuerOS pentru mașini, care oferă atât capacități conversaționale AI, cât și o unificare mai largă a conducerii autonome. Baidu colaborează strâns cu Geely, Chery și GAC pentru a-și construi flota de robotaxi Apollo Go. Până la mijlocul anului 2025, Baidu a desfășurat peste 1.000 de robotaxi, făcându-le ușor înaintea atât a Waymo, cât și a Tesla.
Pe partea hardware, Huawei lucrează pentru a scoate China din ecosistemul Nvidia cu procesoare AI Ascend și Sistemul de Conducere Autonomă (ADS), care este un substitut pentru FSD-ul Tesla. Pe deasupra, Huawei a dezvoltat chipset-ul Balong 5000 5G pentru comunicațiile V2X și sistemele LiDAR. Răspunsul Huawei la cadrele Nvidia este MindSpore open source, dar este probabil să fie destinat Chinei.
Dintre alte companii notabile, Pony.AI și WeRide se concentrează pe stive software complete pentru desfășurarea autonomă de nivel 4 pentru atât transportul pasagerilor, cât și al mărfurilor. Complementându-le este Horizon Robotics cu procesorul său NPU (Neural Network Processor), precum și Hesai Technology și RoboSense pentru senzori LiDAR.
Deși mai diversificat, ecosistemul autonom al Chinei colaborează strâns la toate nivelurile. Acesta este probabil un artefact al clasei politice a națiunii fiind deasupra clasei comerciale, așa cum este demonstrat de absența prelungită din lumina publicului a fondatorului Alibaba, Jack Ma.
Când vine vorba de scalarea pe termen lung, ADS chinezesc este similar cu Waymo în sensul că se bazează pe lidar și pre-mapping. În consecință, cele mai multe rapoarte arată că abordarea FSD (doar viziune) a Tesla este mai bună în gestionarea scenariilor diverse, în timp ce ADS-ul Huawei este mai bine adaptat pentru medii urbane localizate acoperite de hărți de înaltă precizie și lățimi de bandă localizate mai dense.
Prin urmare, aceasta ar face ca Tesla să fie mai bine adaptată la nivel global, așa cum am concluzionat anterior.
Linia de bază
În concluzie, în timp ce cipurile Ascend ale Huawei sunt comparabile cu cipurile H100 mai vechi ale Nvidia, China încă ține pasul cu Blackwell, în timp ce Nvidia deja se îndreaptă mai departe cu Vera Rubin. Pe lângă acest decalaj hardware, platforma CUDA a Nvidia are peste două decenii de loialitate și optimizare din partea dezvoltatorilor.
Odată cu lansarea open source Alpamayo, MindSpore de la Huawei, de asemenea open source, este puțin probabil să aibă un impact semnificativ chiar și în cadrul firmelor AI deținute de chinezi. În întregime, acest lucru face ca fosele hardware și software ale Nvidia să fie substanțiale și consolidate.
Având în vedere că economia robotaxi și de conducere autonomă abia începe să se dezvolte, este probabil ca Nvidia să vadă evaluări mult peste 5 trilioane de dolari până în 2030.
Declinare de responsabilitate: Autorul nu deține și nu are o poziție în niciunul dintre titlurile discutate în articol. Toate prețurile acțiunilor au fost citate la momentul redactării.
Postarea Cum Nvidia își întărește controlul asupra stivei vehiculelor autonome a apărut prima dată pe Tokenist.