Isso significa o quê? Pequenas e médias empresas automóveis e marcas tradicionais têm novas oportunidades. Os jogadores que antes eram impedidos pelas barreiras tecnológicas agora podem acelerar a capacidade de condução autónoma comprando chips da Nvidia. A curto prazo, isso cria pressão sobre os principais fabricantes que investiram pesadamente em desenvolvimento próprio.
Há quem diga que a Tesla FSD ainda lidera, mas essencialmente a Nvidia está vendendo chips — as soluções complementares estão cada vez mais completas, e o ecossistema está a tornar-se mais maduro. A ideia de uma "hora GPT de IA física" soa empolgante, mas ainda há distância para implementação.
Que lições podem tirar empresas como Huawei, Li Auto e Xpeng? Uma é apostar tudo no desenvolvimento próprio de FSD, outra é depender completamente de plataformas. A segunda parece mais conveniente, mas as plataformas eventualmente vão alcançá-lo. Se não mantiver uma liderança tecnológica contínua, os investimentos em P&D feitos anteriormente podem ser desperdiçados. Esta é uma questão de escolha inevitável.
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NestedFox
· 01-07 11:24
Mais uma vez, o enredo de separação de software e hardware, a essência de bloquear a chipagem não mudou
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A jogada da Nvidia é um pouco genial, abrir o código atrai atenção, mas o hardware ainda depende de mim
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Resumindo, é para que mais pessoas usem o chip Thor, a ecologia prospere e os chips vendam melhor
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Uma oportunidade para pequenas e médias empresas de carros aproveitarem, mas a longo prazo ficam presas no ecossistema da Nvidia, essa negociação compensa?
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Tanto o desenvolvimento próprio quanto a dependência de plataformas não têm saída, a menos que você realmente consiga criar uma diferenciação
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O sistema de ciclo fechado da Tesla realmente tem algo de especial, outros jogadores que seguem a tendência enfrentam a mesma dificuldade
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Isso é uma elevação de nível para colher os frutos, ninguém consegue escapar
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A estrada de chips autodesenvolvidos da Huawei agora parece um pouco mais inteligente
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Código aberto, hardware proprietário, é realmente genial, assim parece aberto e garante a vantagem competitiva
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L4 ainda está longe, não exagere no momento "GPT do AI físico"
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SatoshiSherpa
· 01-07 08:51
Resumindo, a Nvidia está mais uma vez a colher os frutos, chips são o caminho principal
Hardware bloqueado, software de código aberto, essa estratégia é realmente habilidosa...
Droga, agora as empresas tradicionais de carros realmente têm uma chance, os que desenvolvem internamente precisam se esforçar
O código aberto é apenas um isco, ainda precisam comprar os chips deles, é clássico
Pessoas como Xpeng e Huawei precisam pensar bem, apostar na direção errada e o jogo acaba
Não se deixem enganar por essa história de "Momento GPT de IA física", ainda é cedo
Depender da plataforma é bom, mas a sensação de estar preso é ainda pior...
É por isso que o desenvolvimento interno não pode parar, uma vez parado, fica preso
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MEVHunterLucky
· 01-07 08:51
Open source é apenas isco, o verdadeiro dinheiro está nos chips... mais uma jogada antiga da Nvidia
O gargalo do hardware, a verdade eterna
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wrekt_but_learning
· 01-07 08:46
Resumindo, é mesmo a Nvidia a colher os lucros, o código aberto é apenas uma fachada, os chips são o verdadeiro ouro em prata
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BlockImposter
· 01-07 08:44
A jogada da Nvidia de abrir o código-fonte, na verdade, é para fazer mais fabricantes de automóveis pagarem pelos chips... inteligente
Agora, a pressão sobre os que desenvolvem internamente realmente aumentou, mas também não se devem alegrar demasiado cedo, pois no final ainda se trata de capacidade de implementação
2026年CES上,英伟达在keynote中宣布开源了自动驾驶软件解决方案Alpamayo,包括Alpamayo系列AI模型、AlpaSim等模拟工具和大型数据集。这套方案针对自动驾驶的长尾问题而设计,支持从L2++到L4级别的自主能力。
不过硬件层面(DRIVE AGX Thor SoC)仍保持专有,只提供给合作伙伴。开源部分已上线Hugging Face和GitHub,为全球开发者打开了大门。
Isso significa o quê? Pequenas e médias empresas automóveis e marcas tradicionais têm novas oportunidades. Os jogadores que antes eram impedidos pelas barreiras tecnológicas agora podem acelerar a capacidade de condução autónoma comprando chips da Nvidia. A curto prazo, isso cria pressão sobre os principais fabricantes que investiram pesadamente em desenvolvimento próprio.
Há quem diga que a Tesla FSD ainda lidera, mas essencialmente a Nvidia está vendendo chips — as soluções complementares estão cada vez mais completas, e o ecossistema está a tornar-se mais maduro. A ideia de uma "hora GPT de IA física" soa empolgante, mas ainda há distância para implementação.
Que lições podem tirar empresas como Huawei, Li Auto e Xpeng? Uma é apostar tudo no desenvolvimento próprio de FSD, outra é depender completamente de plataformas. A segunda parece mais conveniente, mas as plataformas eventualmente vão alcançá-lo. Se não mantiver uma liderança tecnológica contínua, os investimentos em P&D feitos anteriormente podem ser desperdiçados. Esta é uma questão de escolha inevitável.