テスラの自動運転車に関する話は今も広まっている。
重要な新たな発表がメディアで報道され、投資家は「外堀」が狭まりつつあるのではないかと懸念し始める。その後、会話は車を道路に走らせるという困難なプロセスに移り、テスラは振り出しに戻ります。
このサイクルは CES 2026 後に再び始まりました。CES 2026 では、Nvidia のような多くのトップ テクノロジー企業が、来年に重要な影響を与えるコメントを発表しました。
Nvidiaは、自動運転車とロボットがデータセンターの次の目玉であると述べ、「物理AI」への取り組みを強化しており、これによりNvidiaは2025年度通期で1,152億ドルの収益を得ることができた。
モルガン・スタンレーは基本的に、今回の発表は物事の進み方を短期的に変えるものではない、と投資家に伝えている。
モルガン・スタンレーのアナリスト、アンドリュー・パーココは次のように簡潔に述べています。
半導体企業やEV企業について書くと、投資家が混乱していることによく気づきます。新しいツールを使用すると、基調講演が「リセット」のように見えるかもしれませんが、真の勝者は、統合、検証、コストを管理できるツールです。
NVIDIA はこの機能を導入していますが、実際のテストは 2026 年に行われる予定です。
ウォール街はNVIDIAの最近の取り組みに注目している。
写真提供: Getty Images より Anadolu
Nvidia の Autonomy ツールが実際に行うこと
Nvidiaが主に焦点を当てているのは、「推論ベースの」自動運転車をより高速化できる「オープンポートフォリオ」と同社が呼ぶAlpamayoだ。
これは、まれで面倒な例外ケースやパターン マッチングをより確実に解決できるシステムを意味します。
パッケージ内容:
Alpamayo 1AlpaSim、推論に焦点を当て、「ロングテール」運転問題を解決するビジョン・言語・アクション (VLA) モデル。誰でも AV 開発をシミュレーションするために使用できるフレームワーク。 1,700 時間以上の運転データを含む物理 AI 用のオープン データセット。
「自律用語」を使わずに、簡単な言葉で私が言いたいことは次のとおりです。
VLA モデルは、道路を見て、状況と指示を理解し、何をすべきか (ブレーキ、車線変更、道を譲る) を選択できるようにするプログラムです。 「ロングテール」状況（例: 奇妙な構造物、予測不可能なドライバー、異常な交差点など）はめったに発生しませんが、安全に影響を及ぼす可能性があります。シミュレーションは教育とテストをより迅速に行う方法ですが、現実の世界で信頼性の高い自動運転に向けた一歩にすぎません。
Nvidia は、この取り組みを実際の OEM 設置にも結び付けています。 CESの複数の関係者は、このスタックは特定のスケジュールに従ってメルセデス・ベンツ車に搭載されると述べており、これは単なる研究展示ではないことを意味している。
ウォール街は限界を感じているが、飛躍はしていない
Percoco 氏は、Nvidia の慣行は無関係であると信じています。これは追加です。これは、自動車メーカーにとって、すぐに車を完全自動運転にすることなく、より高度な運転支援を追加するためのより迅速な方法を意味します。
そのため、自律性は実際には遅くなります。
センサー、コンピューター、配線、熱管理、バックアップの統合 検証: さまざまな状況で運転が安全であることを証明する 経済: 車を購入する多くの人にとって適切な価格を見つける 時間: スタック全体を構築し、生産サイクルに向けて準備する
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こうした理由から、モルガン・スタンレーは、これは離陸イベントというよりは「ファスト・フォロー」のストーリーであると考えている。 Nvidia は初期作業の一部を高速化できるかもしれませんが、タスク全体を完了するにはまだ数年かかります。
パーココ氏はまた、エヌビディアのコメントはテスラに対する自身の意見を大きく変えるものではないとも述べた。それは、彼の基本ケースが、自動運転車のような機能が時間の経過とともに業界で一般的になることをすでに想定しているためです。
テスラの車両データは依然として堀を提供している。
モルガン・スタンレーの主張は、多くの実データを持っているという、よく知られているが重要な利点に基づいている。
毎日、数百台のテスラ車が道路を走行し、運転信号を収集しています。このデータを使用すると、変更プロセスを高速化し、障害モードをより迅速に発見し、自律システムに問題がある状況でのパフォーマンスを向上させることができます。
NVIDIA の詳細:
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これが投資家が自主性を理解していない理由でもあります。 Nvidia は優れたツールを提供しているかもしれませんが、それらのツールは自動的にマイルを獲得しません。実際の道路では極端なケースが発生するため、マイルが重要です。
言い換えれば、Nvidia は自動車メーカーがより良い基盤を構築できるよう支援できるが、Tesla は何年にもわたって原材料 (車両からの運転データ) を収集してきたため、有利な立場にある。
Nvidia は、自律性スタックを標準化したいと考えています。
NVIDIA の計画は明らかです。これは、未来を前進させるだけでなく、平等な競争条件を作り出すことも目的としています。
Nvidia は、そのモデルとツールをオープンソース化しているため、次のことが可能です。
より多くの OEM やサプライヤーに利用してもらいましょう。 Nvidia の初の自律開発をサポートするエコシステムを構築します。ソフトウェア、半導体、シミュレーションを含む「フルスタック」をさらに販売しましょう。
CESでのファン氏の発言は、アルパマヨが自律性の最も困難な部分に焦点を当てた「合理的な」前進であるかのように見せた。 Robotaxis は最初の大きな勝者の 1 つでした。
テスラ株を保有する人々が注目しているのはこのためだ。 Nvidiaが多くの自動車メーカーにとって標準の自動運転ツールキットになれば、その差は縮まる可能性がある。しかしモルガン・スタンレーは、これがすぐに起こるとは考えていない。
最終的には、Nvidia が自動車メーカーの追いつきを早める可能性があるが、路上試験データにおける Tesla のリードは、どのような基調講演でもすぐに変えることはできない。
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