На CES 2026 року, NVIDIA у своїй ключовій промові оголосила про відкриття вихідного коду рішення для автоматичного водіння Alpamayo, яке включає серію AI-моделей Alpamayo, інструменти емуляції, такі як AlpaSim, та великі набори даних. Це рішення розроблено для вирішення довгого хвоста проблем автоматичного водіння і підтримує автономність від рівня L2++ до L4.
Однак апаратна частина (DRIVE AGX Thor SoC) залишається власною і доступна лише для партнерів. Відкритий код вже доступний на Hugging Face та GitHub, відкриваючи двері для розробників по всьому світу.
Що це означає? Малі та середні автомобільні компанії і традиційні бренди отримали нові можливості. Ті, хто раніше були відкинуті через технічні бар’єри, тепер можуть швидко підвищити свої можливості автоматичного водіння, купуючи чіпи NVIDIA. У короткостроковій перспективі це створює тиск на провідних виробників, які інвестували великі кошти у власні розробки.
Деякі вважають, що Tesla FSD все ще лідирує, але по суті NVIDIA продає чіпи — рішення стають все більш комплексними, а екосистема — зрілішою. Ідея про "GPT-момент фізичного AI" звучить дуже захоплююче, але реалізація ще попереду.
Які уроки для Huawei, Li Auto, Xpeng та інших компаній? Один шлях — повністю інвестувати у власне FSD, інший — повністю покладатися на платформні рішення. Другий варіант здається простішим, але платформа рано чи пізно наздожене. Якщо ти не підтримуєш технологічну перевагу, попередні інвестиції у R&D можуть виявитися марними. Це невід’ємне питання вибору.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TokenDustCollector
· 01-09 23:44
Нвіда знову грає в ту саму стару гру — закриває апаратне забезпечення за допомогою відкритого програмного забезпечення. Розумно, звичайно, але відчуття трохи задушливе.
Самостійна розробка проти залежності — по суті, це ставка, чи зможете ви обіграти швидкість ітерацій платформи. Немає абсолютно безпечного варіанту.
Tesla FSD дійсно далеко попереду, але через таку ситуацію з Нвіда, тиск на інших виробників дуже великий, і чіпи знову доведеться витрачати багато грошей.
Проблема довгого хвоста, якщо її правильно зрозуміти, дійсно може бути вирішена, але хто може гарантувати, що власний напрямок розробки не піде не туди? Ця ставка трохи велика.
Переглянути оригіналвідповісти на0
NestedFox
· 01-07 11:24
Знову ця гра з розділенням м’якого та жорсткого, сутність блокування чіпів залишилась незмінною
---
Цей хід NVIDIA досить геніальний, відкритий код привертає увагу, але апаратура все ще залежить від мене
---
Говорячи просто, це щоб більше людей використовували чіпи Thor, екосистема розвивається — чипи продаються краще
---
Можливість для малих і середніх автопідприємств зловити момент, але довгостроково вони зачинені в екосистемі NVIDIA, чи вигідна така угода?
---
Самостійна розробка та залежність від платформних рішень — без виходу, якщо ти справді не зможеш створити диференціацію
---
Ця закрита система Tesla справді має щось особливе, інші гравці, що копіюють, стикаються з тією ж проблемою
---
Це підвищення рівня для збору урожаю, ніхто не зможе втекти
---
Зараз шлях самостійної розробки чіпів Huawei виглядає досить мудрим
---
Відкритий код, приватне обладнання — це справжній хід, що поєднує відкритість і захист інтелектуальної власності
---
L4 ще далеко, не хвалімося "часом GPT фізичного AI"
Переглянути оригіналвідповісти на0
SatoshiSherpa
· 01-07 08:51
Кажучи просто, NVIDIA знову збирає прибутки, чіпи — це справжнє королівство
Закриття апаратного забезпечення, відкритий софт — цей прийом вони добре знають...
Ну, тепер у традиційних автопромисловців справи йдуть краще, самостійна розробка — це шлях вперед
Відкритий код — це лише приманка, потрібно купувати їхні чіпи, це класика жанру
Потрібно, щоб компанії, як Xpeng і Huawei, зрозуміли, що ставка зроблена неправильно, інакше гра закінчиться
Не дозволяйте соблазнити себе фразами на кшталт "фізичний AI GPT-час", ще зарано
Залежність від платформи — це добре, але відчуття, коли тебе заважають, набагато гірше...
Ось чому самостійна розробка не може зупинятися, інакше тебе швидко "застрягнуть"
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVHunterLucky
· 01-07 08:51
Відкритий код — це лише приманка, справжні гроші все ще в чіпах... знову старий хід NVIDIA
Обмеження апаратного забезпечення — вічна істина
Переглянути оригіналвідповісти на0
wrekt_but_learning
· 01-07 08:46
По суті, це все ще Nvidia збирає врожай, відкритий код — лише прикриття, а чіпи — справжні гроші.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockImposter
· 01-07 08:44
Цей хід NVIDIA щодо відкритого вихідного коду, по суті, спрямований на те, щоб залучити більше автомобільних компаній до купівлі чіпів... Мудро.
Зараз самостійники справді відчувають тиск, але не радійте занадто рано, в кінцевому підсумку все залежить від здатності до впровадження.
На CES 2026 року, NVIDIA у своїй ключовій промові оголосила про відкриття вихідного коду рішення для автоматичного водіння Alpamayo, яке включає серію AI-моделей Alpamayo, інструменти емуляції, такі як AlpaSim, та великі набори даних. Це рішення розроблено для вирішення довгого хвоста проблем автоматичного водіння і підтримує автономність від рівня L2++ до L4.
Однак апаратна частина (DRIVE AGX Thor SoC) залишається власною і доступна лише для партнерів. Відкритий код вже доступний на Hugging Face та GitHub, відкриваючи двері для розробників по всьому світу.
Що це означає? Малі та середні автомобільні компанії і традиційні бренди отримали нові можливості. Ті, хто раніше були відкинуті через технічні бар’єри, тепер можуть швидко підвищити свої можливості автоматичного водіння, купуючи чіпи NVIDIA. У короткостроковій перспективі це створює тиск на провідних виробників, які інвестували великі кошти у власні розробки.
Деякі вважають, що Tesla FSD все ще лідирує, але по суті NVIDIA продає чіпи — рішення стають все більш комплексними, а екосистема — зрілішою. Ідея про "GPT-момент фізичного AI" звучить дуже захоплююче, але реалізація ще попереду.
Які уроки для Huawei, Li Auto, Xpeng та інших компаній? Один шлях — повністю інвестувати у власне FSD, інший — повністю покладатися на платформні рішення. Другий варіант здається простішим, але платформа рано чи пізно наздожене. Якщо ти не підтримуєш технологічну перевагу, попередні інвестиції у R&D можуть виявитися марними. Це невід’ємне питання вибору.