Kluczowe punktyNvidia ogłosiła nowe ogłoszenie związane z autonomią, które przyciąga uwagę. Tesla wciąż ma wbudowaną przewagę, której konkurenci nie dorównują szybko. Morgan Stanley nie traktuje tego wydarzenia jako punktu zwrotnego w najbliższej przyszłości.
Historia Tesli o samochodach autonomicznych zatacza koła.
W prasie pojawia się nowy ważny komunikat i inwestorzy zaczynają obawiać się, że „fosa” się zwęża. Potem rozmowa wraca do żmudnego procesu wypuszczania samochodów na drogi, a Tesla wraca do punktu wyjścia.
Cykl ten rozpoczął się ponownie po targach CES 2026, podczas których wielu głównych graczy technologicznych, takich jak Nvidia, przedstawiło uwagi mające poważne konsekwencje dla nadchodzącego roku.
Nvidia mocno naciskała na „fizyczną sztuczną inteligencję”, twierdząc, że autonomiczne samochody i roboty to kolejna wielka rzecz po centrach danych, która pomogła Nvidii wygenerować 115,2 miliarda dolarów za cały rok finansowy 2025.
Zasadniczo Morgan Stanley mówi inwestorom, że ogłoszenie to nie oznacza krótkoterminowej zmiany sposobu działania.
Analityk Morgan Stanley, Andrew Percoco, ujął to prosto.
Skupienie się na AV i Alpamayo wzbudziło pewne obawy związane z konkurencyjną fosą FSD/robotaxi TSLA. To powiedziawszy, uważamy, że Tesla o wiele lat wyprzedza swoich konkurentów pod względem autonomiczności, mając wyraźną przewagę w zakresie danych i skali.
Kiedy piszę o firmach produkujących chipy i pojazdach elektrycznych, często widzę, że inwestorzy są zdezorientowani. Chociaż nowe narzędzia mogą sprawić, że myśl przewodnia będzie brzmieć jak „ponowne uruchomienie”, prawdziwymi zwycięzcami są ci, którzy potrafią zarządzać integracją, walidacją i kosztami.
Nvidia ma taką możliwość, ale faktyczny test nastąpi w 2026 roku.
Nvidia koncentruje się głównie na Alpamayo, które firma nazywa „otwartym portfolio”, dzięki któremu autonomiczne samochody „oparte na rozumowaniu” będą działać szybciej.
Oznacza to nie tylko dopasowywanie wzorców, ale także systemy, które mogą bardziej niezawodnie rozwiązywać rzadkie i chaotyczne przypadki brzegowe.
Pakiet zawiera:
Alpamayo 1, model wizji, języka i działania (VLA), który koncentruje się na rozumowaniu i rozwiązuje problemy związane z jazdą „długiego ogona” AlpaSim, platforma, której każdy może używać do symulacji rozwoju AV Otwarte zbiory danych dla fizycznej sztucznej inteligencji, które zawierają ponad 1700 godzin danych dotyczących jazdy
Oto, co to oznacza w prostych słowach, bez „autonomicznego żargonu”:
Model VLA to program, który widzi drogę, rozumie sytuację i instrukcje oraz wybiera, co robić (hamowanie, zmiana pasa lub ustąpienie pierwszeństwa). Sytuacje „długiego ogona” to sytuacje, które zdarzają się rzadko (takie jak dziwna konstrukcja, nieprzewidywalni kierowcy lub nietypowe skrzyżowania), ale mogą mieć wpływ na bezpieczeństwo. Symulacja to sposób na szybsze nauczanie i testowanie, ale to wciąż tylko jeden krok w kierunku autonomicznej jazdy, która jest niezawodna w prawdziwym świecie.
Nvidia łączy także tę pracę z rzeczywistymi instalacjami OEM. Wiele źródeł na targach CES podało, że zestaw będzie dostępny w samochodach Mercedes-Benz w określonym czasie, co oznacza, że nie będzie to tylko prezentacja badawcza.
Wall Street widzi przewagę, ale nie skok
Percoco uważa, że sposób, w jaki Nvidia robi pewne rzeczy, nie ma znaczenia. Jest to rozwiązanie addytywne, co oznacza, że producenci samochodów mogą szybciej dodać bardziej zaawansowane wspomaganie prowadzenia pojazdu bez konieczności natychmiastowego zapewniania swoim samochodom pełnej autonomiczności.
Powodem jest to, co naprawdę spowalnia autonomię:
Montaż czujników, komputerów, okablowania, kontroli ogrzewania i kopii zapasowych. Walidacja: udowodnienie, że można bezpiecznie prowadzić pojazd w wielu różnych sytuacjach. Ekonomia: znalezienie ceny, która będzie odpowiednia dla wielu osób kupujących samochody. Czas: złożenie kompletnego stosu i przygotowanie go do serii produkcyjnych.
Z tego powodu Morgan Stanley uważa, że jest to bardziej historia „szybszego naśladowcy” niż przełomowe wydarzenie. Nvidia może przyspieszyć niektóre początkowe prace, ale wykonanie tego wszystkiego zajmuje lata.
Percoco twierdzi również, że komentarze Nvidii nie zmieniają zbytnio jego opinii na temat Tesli, ponieważ jej podstawowy scenariusz już zakłada, że funkcje takie jak pojazdy autonomiczne z czasem staną się powszechne w branży.
Dane dotyczące floty Tesli wciąż dają lukę
Argument Morgana Stanleya opiera się na dobrze znanej, ale ważnej korzyści: posiadania dużej ilości danych ze świata rzeczywistego.
Każdego dnia po drogach jeździ wiele samochodów Tesli, zbierając sygnały drogowe. Możesz wykorzystać te dane, aby przyspieszyć proces wprowadzania zmian, szybciej znaleźć tryby awarii i poprawić wydajność w sytuacjach, w których systemy autonomiczne mają problemy.
Więcej Nvidii:
Z tego też powodu inwestorzy mogą nie rozumieć autonomii. Nvidia może zapewnić Ci świetne narzędzia, ale nie generują one automatycznie mil. Mile są ważne, bo na prawdziwych drogach zdarzają się skrajne przypadki.
Inaczej mówiąc, Nvidia może pomóc firmom samochodowym w budowaniu lepszych fundamentów, ale Tesla ma przewagę, ponieważ od lat gromadzi surowiec (dane dotyczące jazdy z floty).
Nvidia chce ujednolicić stos autonomii
Plan Nvidii jest jasny. Ich celem jest nie tylko kształtowanie przyszłości, ale także wyrównanie szans.
Podczas tworzenia modeli i narzędzi typu open source Nvidia może wykonać następujące czynności:
Zdobądź więcej producentów OEM i dostawców, aby z niego korzystali. Stwórz ekosystem, który pomoże w autonomicznym rozwoju Nvidii. Sprzedawaj więcej produktów „full stack”, w tym oprogramowanie, półprzewodniki i symulacje.
Na targach CES komentarze Huanga sprawiły, że Alpamayo wydawało się przeskokiem „rozumowania”, który skupiał się na najtrudniejszych aspektach autonomii. Robotaxis był jednym z pierwszych wielkich zwycięzców.
Dlatego zwracają na to uwagę ludzie posiadający akcje Tesli. Jeśli Nvidia stanie się standardowym zestawem narzędzi zapewniających autonomię dla wielu firm motoryzacyjnych, różnica może się zmniejszyć. Morgan Stanley nie wierzy jednak, że stanie się to natychmiast.
Ostatecznie Nvidia mogłaby pomóc producentom samochodów nadrobić zaległości, ale przewaga Tesli w danych z testów drogowych to coś, czego żadna myśl przewodnia nie jest w stanie szybko zmienić.
O autorach
Faizan Farooque jest pisarzem zajmującym się rynkiem finansowym z prawie dziesięcioletnim doświadczeniem w zakresie akcji i makrotechnologii. Współpracował z TheStreet, MT Newswires, GuruFocus i InvestorPlace, dostarczając najświeższe informacje, raporty o wynikach i analizy akcji oparte na danych odbiorcom detalicznym i instytucjonalnym. Faizan jest specjalistą, który regularnie pisze na temat technologii, akcji konsumenckich i ekonomii. Wcześniej pracował w S&P Global jako analityk danych, doskonaląc swoje podstawy i okazjonalnie publikując wiadomości. Jego obecna praca koncentruje się na zyskach przedsiębiorstw, trendach wyceny i strategii aktywów cyfrowych, łącząc rygorystyczne badania z przejrzystymi raportami w stylu AP.
Celine jest autorką i redaktorką z ponad 20-letnim doświadczeniem, która omawiała różne wiadomości, artykuły, tematy akademickie/dochodzeniowe i prawne. W TheStreet.com Celine jest starszym redaktorem z doświadczeniem w handlu detalicznym, giełdzie, inwestowaniu, finansach osobistych, technologii, ekonomii i podróżach.
