エヌビディアはまたいつもの手口を使っている。オープンソースソフトウェアでハードウェアをロックインする。賢いのは賢いが、息苦しく感じる
自社開発vs依存は、結局のところギャンブル。自分がプラットフォーム事業者の反復速度に追いつけるかどうかの賭け。絶対に安全な選択肢はないような気がする
Tesla FSDは確かに圧倒的にリードしているが、エヌビディアがこんなふうに介入すると、後発企業のプレッシャーはハンパない。チップにもまた金を注ぎ込まなくちゃならない
ロングテール問題をマスターすれば確かに戦える。でも誰が自分の自社開発の方向性が間違っていないことを保証できる？このギャンブルはなかなか大きい
2026年CES上、英伟达はキーノートで自動運転ソフトウェアソリューションAlpamayoをオープンソース化することを発表しました。これにはAlpamayoシリーズのAIモデル、AlpaSimなどのシミュレーションツール、大規模なデータセットが含まれます。このソリューションは自動運転の長尾問題に対応して設計されており、L2++からL4レベルまでの自律能力をサポートします。
ただしハードウェア面（DRIVE AGX Thor SoC）は依然として独自のもので、パートナーにのみ提供されています。オープンソース部分はHugging FaceやGitHubに公開されており、世界中の開発者に扉を開いています。
これは何を意味するのでしょうか？中小車企業や伝統的なブランドにとって新たなチャンスです。従来は技術的な壁によって門前払いされていたプレイヤーも、今では英伟达のチップを購入することで自動運転能力を迅速に向上させることが可能です。短期的には、これにより自社開発に多額を投資してきたトップメーカーにプレッシャーがかかるでしょう。
一部の意見ではTesla FSDが依然としてリードしているとされていますが、本質的には英伟达はチップを販売しているに過ぎません。付随するソリューションはますます完成度を増し、エコシステムも成熟しています。「物理AIのGPT時刻」という表現は非常に刺激的に聞こえますが、実現にはまだ距離があります。
華為（Huawei）、理想（Li Auto）、小鹏（Xpeng）などの企業にとっての示唆は何でしょうか？一つは全て自社開発のFSDに注力する道、もう一つはプラットフォームソリューションに完全に依存する道です。後者はより手間が省けるように見えますが、プラットフォーム側もいずれ追いついてくるでしょう。技術的なリードを維持し続けなければ、これまで投資してきた研究開発費が無駄になる可能性もあります。これは避けられない選択の問題です。