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英偉達未來會怎麼進一步佈局自動駕駛業務？

前不久，我們跟英偉達汽車事業部副總裁 Danny Shapiro 進行了獨家交流，其中談到了有關自動駕駛業務發展、端到端技術、市場競爭等話題。

他認為，自動駕駛是一個長期主義的業務。同時，面對自動駕駛芯片廠商之間的競爭，Danny Shapiro 認為這是一件好事，並表示了英偉達在硬軟件、數據中心以及數據閉環建構的優勢，且擁有很好的潛在增長機會。

以下是我們在與 Danny Shapiro 交流過程中談到的關鍵信息，我們做了不改變原意的編輯。

Q：NVIDIA 如何看待來自其他自動駕駛芯片公司的競爭？

A：競爭是一件好事，這説明我們選擇了一個好賽道。NVIDIA 做的事情本身，就是尋找有挑戰性的機會，並創造此前從未存在的解決方案。

對我們來説，競爭本身不僅僅是關乎芯片，也包括軟件。這些還只是車內。而數據中心同樣也是人工智能的重要組成部分。我不知道，在 NVIDIA 之外，是否還有其他公司在車輛人工智能和數據中心人工智能方面進行合作。而從數據處理的角度，收集、訓練、測試、驗證和部署，這個過程將不斷持續下去，也是我們的優勢。

我們不僅僅是一家涉足汽車業務的企業。我們服務於各種市場，所以我們有實力投入數十億美元的鉅額研發預算，這比一般的汽車業務相關企業多得多。

另外，我們不僅僅要看規格，還要看技術在車輛中的實際表現。這包括軟件優化，以及進行開發、培訓、測試、模擬的整個過程——對於汽車製造商來説，持續迭代的速度也是非常關鍵的。

Q：NVIDIA 的整體營收很強，但自動駕駛業務板塊的營收並不大，你們將如何提升這個業務板塊的營收？

A：好問題。從財報來看，我們這個業務板塊的營收確實很小。但其實，如果計算我們從汽車產業獲得的營收，包括我們從主機廠的數據中心業務中獲得的營收，還是非常大的。

我們把這塊業務看做一個長線業務，它需要大量投資，而且它的增長曲線是相對緩慢的。接下來 6 年，我們預計將獲得 140 億美元的汽車軟硬件營收。

我們的產品也在持續進化，將會更有競爭力，而且我們在汽車、卡車、Robotaxi 等業務板塊的營收也將增長。所以我們有很多機會——當然目前我們還處於一個將自動駕駛技術帶入到汽車產業的早期階段。

Q：英偉達為什麼選擇與聯想就 DRIVE Thor 進行合作？

A：我們沒有選擇給誰獨家，所以我們需要很多的 Tier 1。而恰好很多企業也希望參與到汽車產業中來，所以我們有博世和大陸這樣的合作伙伴，也會有一些新加入的 Tie 1 合作伙伴。DRIVE Thor 是我們的下一代平台。我們後續將會公佈一些關於它的重大更新，敬請關注。

Q：關於汽車業務板塊的營收，黃仁勳的態度是什麼？

他每天都在給我施壓。NVIDIA 的文化基本上是要求每個人去追求極限。所以，我們的團隊也是不斷被施壓，這家公司已經成立很多年，但依舊是創業者心態。

Q：你們會採取什麼方式降低產品的成本？

A：我們一直在採取各種方式降低成本。在汽車行業，無論是哪個環節，實際上都要面臨降本的壓力。在我們看來，降本的本質，不是在參數層面降低晶體管數量之類，而是將芯片與軟件整合起來。這是完全不同的模式。

我們認為，在我們向客户提供的軟件中，包含着巨大的價值。另外，我們還提供了中央計算平台，它可以讓車企去掉很多不必要的 ECU，所以這可能也是一種具備成本效益的方式。

Q：在 NVIDIA 看來，更高算力還是實現自動駕駛的要素嗎？

A：我們的芯片提供了不同的版本，不同版本有不同的算力。所以用户可以選擇。

但真相是，算力往往與安全性直接相關。比如説蔚來在每輛車上搭載了 4 顆 DRIVE Orin 芯片，算力高達 1000 TOPS。其實擁有更強的算力基礎的關鍵目的，是擁有在未來升級的能力——也就是説，在汽車交付之後，它依然有足夠的空間增加新功能。

因為在這個時代，很多事情正在快速變化。手機上每天都在誕生新的應用程序……同樣的事情也會發生在汽車應用方面，而生成式 AI 也將成為未來每項工作的一部分。

Q：在你看來，中國汽車市場與歐洲汽車市場的區別是什麼？

中國汽車市場的發展令人興奮，包括投資、基礎設施、政府對創業公司的支持等。你也能感覺到德國有多緊張。我們在中國有很多客户，在歐洲同樣有很多。寶馬的工廠已經數字化，而且通過我們的 NVIDIA Omniverse 平台做實體工廠的模擬，這裏面有很多是 NVIDIA 的技術。

Q：對於特斯拉採用的全面垂直整合模式，NVIDIA 是如何看待的？

A：馬斯克説過，他會購買每一顆 NVIDIA GPU。所以實際上特斯拉是我們的最大客户之一，它的數據中心可能是整個汽車行業規模最大的其中一個。當然，它也在打造自己的芯片並且在做垂直整合，但它的數據中心是基於 NVIDIA 的（至於 Dojo，我並不清楚它的運行狀況，但特斯拉還在買我們的 GPU）。

在我們看來，打造芯片是非常困難的，目前我們在用 AI 去打造我們的芯片。但更加困難的，是通過軟件來管理堆滿了 GPU 的數據中心並使之正常運行。所以 NVIDIA 的優勢在於，我們有大量的研究者、工程師致力於實現包括涵蓋汽車行業的 AI 技術。

Q：你如何看待端到端在自動駕駛領域的應用？

A：我認為需要冗餘和多樣性。汽車內部有重疊的系統。端到端只是眾多技術之一。它需要有特定的 DNN，因為如果你只有一個黑匣子，它不一定是可重複的，它是不可量化的。所以我們要做各種不同的檢驗和制衡。

Q：對於自動駕駛業務，黃仁勳究竟會有多大的耐心？

A：自動駕駛業務對 NVIDIA 來説是非常重要的。黃仁勳非常有耐心。實際上，在看到實際的營收回報之前，他已經在 AI 領域投資了超過十年的時間。所以在自動駕駛業務上，他無疑將會繼續投入——這個業務板塊還很小，但它擁有非常好的潛在增長機會。

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