NVIDIAऑटोमोटिव डिवीजन के प्रमुख शिनझोउ वू ने हाल ही में एक बम गिराया है जो एआई बूम की वास्तविक लागत को उजागर करता है – यहां तक कि उनकी अपनी टीम कंपनी के अंदर जीपीयू कंप्यूट एक्सेस के लिए साप्ताहिक लड़ाई लड़ती है। पर एक स्पष्ट साक्षात्कार में द वर्ज का डिकोडर पॉडकास्टवू ने खुलासा किया कि चिप दिग्गज की ऑटोमोटिव महत्वाकांक्षाएं पूरे उद्योग को समान संसाधन संकट का सामना कर रही हैं, जबकि स्तर 4 की स्वायत्तता का वादा पांच साल से कम समय में उपभोक्ता कारों को प्रभावित करेगा। प्रवेश कैसे पर्दा उठाता है NVIDIA – अब दुनिया की सबसे मूल्यवान कंपनियों में से एक – अपनी एआई मारक क्षमता को आज पैसा छापने वाले रेड-हॉट डेटा सेंटर व्यवसाय और कल स्वायत्त वाहन भविष्य पर अरबों का दांव लगाने के बीच आवंटित करती है।
NVIDIA बस उस बात को स्वीकार किया जो स्वायत्त वाहन उद्योग में कोई भी ज़ोर से नहीं कहना चाहता – सेल्फ-ड्राइविंग कारों के निर्माण के लिए आवश्यक चिप्स और गणना तक पहुंच प्राप्त करने का मतलब है तकनीक की सबसे लोकप्रिय कंपनियों में से एक के अंदर स्क्रैप के लिए लड़ना।
जब शिनझोउ वू से पूछा गया कि क्या वह जीपीयू संसाधनों के लिए संघर्ष करता है, तो उसने हंसते हुए कहा, “हां, विश्वास करें या न करें।” “यहां तक की NVIDIA गणना के लिए जीपीयू की सीमित आपूर्ति है।” वू, जो प्रमुख हैं NVIDIAहजारों इंजीनियरों के साथ ऑटोमोटिव डिवीजन ने बताया द वर्ज वह प्रशिक्षण, परीक्षण और विकास के लिए गणना को विभाजित करने के लिए “लगभग साप्ताहिक आधार पर” सहकर्मियों से मिलते हैं। कभी-कभी सीईओ जेन्सेन हुआंग को हस्तक्षेप करना पड़ता है और रेफरी बनना पड़ता है।
यह रहस्योद्घाटन दिल के तनाव को उजागर करता है NVIDIAकी रणनीति. जबकि इसके डेटा सेंटर व्यवसाय – एआई बूम को शक्ति देने के लिए जीपीयू की आपूर्ति – ने इसे दुनिया की सबसे मूल्यवान कंपनियों में से एक बना दिया है, ऑटोमोटिव डिवीजन एक स्वायत्त भविष्य पर एक बड़ा दांव लगा रहा है जिसका भुगतान वर्षों तक नहीं होगा। यह एक अजीब आंतरिक गणना बनाता है: कितना NVIDIAक्या सीमित फैब क्षमता और जीपीयू आपूर्ति उन ग्राहकों को आवंटित की जाती है जो आज शीर्ष डॉलर का भुगतान कर रहे हैं बनाम एक ऐसा बाजार जो कल साकार हो सकता है?
“राजस्व स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण है, लेकिन यह भी NVIDIAजैसा कि आप जानते हैं, एक बहुत ही रणनीतिक कंपनी है,” वू ने समझाया। “हम उसे महत्व देते हैं जिसे जेन्सेन कभी-कभी शून्य ट्रिलियन डॉलर का व्यवसाय कहते हैं। हम नए अवसरों की तलाश कर रहे हैं जो हर समय एक ट्रिलियन-डॉलर का व्यवसाय बना सकते हैं।” वू का मानना है कि स्वायत्त वाहन का अवसर बिल्कुल उसी तरह का चंद्रमा है – जो मनुष्य द्वारा सालाना 13 ट्रिलियन मील की दूरी तय करने वाले हिस्से को लक्षित करता है।
लेकिन NVIDIA अब केवल वाहन निर्माताओं को चिप्स नहीं बेच रहा है। वू का दृष्टिकोण कहीं अधिक महत्वाकांक्षी और संभावित रूप से आकर्षक है। कंपनी एक पूर्ण स्वायत्त ड्राइविंग स्टैक का निर्माण कर रही है जिसे कहा जाता है एनवीडिया ड्राइवसिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षित हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म से लेकर फाउंडेशन मॉडल तक सब कुछ पेश करता है। वाहन निर्माताओं के लिए अपील: आपको एक अरब स्वायत्त मील जमा करने की आवश्यकता नहीं है वेमो या टेस्ला. बस प्लग इन करें NVIDIAका पारिस्थितिकी तंत्र.
“किसी भी व्यक्ति के लिए जो संलग्न होता है और बन जाता है एनवीडिया ड्राइव साझेदार, हम अपने मौजूदा कार्यक्रम के माध्यम से डेटा साझा करते हैं, जिसके माध्यम से हम लाखों घंटे का डेटा एकत्र करते हैं, “वू ने कहा। कंपनी वास्तविक दुनिया के ड्राइविंग परिदृश्यों के अनगिनत बदलाव बनाने के लिए सिंथेटिक डेटा पीढ़ी का उपयोग करके प्रतिदिन 5 मिलियन सत्यापन परीक्षण चलाती है। वह डेटा ओईएम भागीदारों के बीच साझा किया जाता है – नेताओं के साथ पकड़ने के लिए एक सामूहिक दृष्टिकोण।
वू द्वारा वर्णित तकनीकी वास्तुकला विज्ञान कथा जैसी लगती है। NVIDIAअगली पीढ़ी के मॉडल आपकी कार चलाते समय वस्तुतः भाषा के माध्यम से तर्क करेंगे। जब वू से पूछा गया कि क्या एआई खुद से बात करता है, तो उसने पुष्टि की, “संक्षिप्त उत्तर हां है।” मॉडल आंतरिक रूप से प्रक्रिया कर सकता है “मुझे वहां एक कार दिखाई दे रही है। मुझे बाहर निकलने के लिए तैयार होने के लिए लेन बदलने की जरूरत है।” पर जीटीसी ताइवान, NVIDIA लगातार बातचीत का एक वीडियो दिखाया – जिसे वू ने स्वीकार किया “काफ़ी कष्टप्रद हो सकता है।”
लेकिन यहाँ सुरक्षा पकड़ है: NVIDIA समानांतर में दो सिस्टम चलाता है। एंड-टू-एंड एआई मॉडल ड्राइविंग को संभालता है, जबकि एक “क्लासिकल स्टैक” – आईएसओ 26262 जैसे पारंपरिक ऑटोमोटिव सुरक्षा मानकों पर बनाया गया है – जिसे वू “बिग ब्रदर” कहता है। प्रत्येक फ्रेम पर, क्लासिकल स्टैक सत्यापित करता है कि एआई का प्रस्तावित प्रक्षेपवक्र ज्ञात सुरक्षा मानकों को पूरा करता है। “यह एक सुरक्षा रेलिंग है,” वू ने समझाया। इसे राजमार्ग पर 55 मील प्रति घंटे की रफ्तार से चलते समय चैटजीपीटी पल होने वाले एआई के खिलाफ बीमा के रूप में सोचें।
वू द्वारा निर्धारित समयरेखा आक्रामक है। 2026 के अंत तक, NVIDIA प्रौद्योगिकी पूरी तरह से ADAS पक्ष पर लागू होगी मर्सिडीज पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका में वाहन और कुछ अन्य भागीदार भी।” अधिक नाटकीय रूप से, वू ने मुख्यधारा स्तर 4 स्वायत्तता की भविष्यवाणी की – जहां कार मानव हस्तक्षेप के बिना खुद चलती है – उपभोक्ता वाहनों में “पांच साल से कम समय में” पहुंच जाएगी।
टूटे वादों से भरे उद्योग में यह एक साहसिक दावा है। ईवी संक्रमण है संयुक्त राज्य अमेरिका में रुका हुआ. सेल्फ-ड्राइविंग किनारे के मामलों के “अंतिम 20 प्रतिशत” को सुलझाने में लगातार अटकी हुई लगती है। और जैसे-जैसे उपभोक्ता अपनी कमर कसते हैं, कारें और अधिक महंगी होती जाती हैं।
वू का प्रतिवाद: हार्डवेयर लागत कम हो रही है। उन्होंने कहा, “यहां तक कि अपने करियर में, मैंने देखा है कि 15 वर्षों में रडार की कीमतों में शायद कम से कम चार या पांच गुना गिरावट आई है।” और जबकि स्वायत्त ड्राइविंग में गणना की ज़रूरतें हर दो साल में 10 गुना बढ़ रही हैं – पारंपरिक मूर के कानून मानकों के अनुसार “पागल” – NVIDIA का मानना है कि यह किफायती कीमतों पर वह प्रदर्शन प्रदान कर सकता है।
टेस्ला प्रश्न बड़ा है. जब इस पर दबाव डाला गया कि क्या टेस्लापूर्ण स्व-ड्राइविंग के लिए केवल-दृष्टिकोण वाला दृष्टिकोण लिडार के बिना लेवल 4 की स्वायत्तता प्राप्त कर सकता है, वू एक कूटनीतिक रस्सी पर चला। “बुनियादी L2++ तकनीक के लिए, एलोन शायद हर किसी से आगे है,” उन्होंने स्वीकार किया। लेकिन लेवल 4 के लिए? “यह अधिक खुला है।” NVIDIAकी स्थिति: लिडार सभी परिचालन डिजाइन डोमेन में वास्तविक स्तर 4 के लिए आवश्यक है, हालांकि सैद्धांतिक रूप से कोई “बड़े पैमाने पर लाभ” के साथ अन्यथा साबित कर सकता है।
वू की टीम ने लिडार के साथ सीधे तौर पर चर्चा नहीं की है टेस्ला अधिकारी – “मैं उस बातचीत के लिए उत्सुक हूं,” उन्होंने कहा – लेकिन NVIDIA के साथ काम करता है टेस्ला क्लाउड साइड पर, मॉडल को अनुकूलित करने में भी मदद करता है टेस्ला अपने स्वयं के अनुमान चिप्स बनाता है।
चीन कारक जटिलता की एक और परत जोड़ता है। वू ने पांच साल बिताए XPengजिससे उन्हें अग्रिम पंक्ति की सीट मिली कि कैसे चीनी वाहन निर्माताओं ने विरासती खिलाड़ियों को पीछे छोड़ दिया। उन्होंने कहा, “2018 से 2023 तक केवल पांच वर्षों में पूरा उद्योग इस बड़े बदलाव से गुजरा।” चीनी ओईएम के पास कम विरासती बोझ और सरकारी सब्सिडी थी, जिससे उन्हें पहले दिन से ही सॉफ्टवेयर-परिभाषित आर्किटेक्चर के साथ ईवी डिजाइन करने की सुविधा मिली।
अब NVIDIA अमेरिकी निर्यात प्रतिबंधों और आगे बढ़ रहे चीनी बाज़ार के बीच एक कड़ी रस्सी पर चलता है। वू ने पुष्टि की NVIDIA अभी भी चीनी ओईएम को इन-कार इंट्रेंस चिप्स की आपूर्ति करता है – वे निर्यात नियंत्रण सीमा से नीचे हैं – और ओपन-सोर्स मॉडल पर सहयोग करते हैं जैसे ब्रह्मांड और अल्पामायो। क्षेत्रीय डेटा नियमों का मतलब है कि मॉडल वेरिएंट अलग-अलग बाजारों में अलग-अलग व्यवहार करेंगे, लेकिन वू जोर देते हैं NVIDIA कोशिश करता है कि “जितना हम कर सकते हैं, उतना ज्यादा खर्च न करें।”
बिजनेस मॉडल भी उतना ही महत्वाकांक्षी है। NVIDIA प्रत्येक स्वायत्त मील में कटौती चाहता है – चाहे रोबोटैक्सिस में या निजी स्वामित्व वाले वाहनों में। सालाना 13 ट्रिलियन मील की दूरी तय करने और वर्तमान में केवल 0.006% स्वायत्तता के साथ, वू इस अवसर को खरबों डॉलर में मापता हुआ देखता है। हाइपीरियन मंच, हैलोस सुरक्षा ओएस, और ओपन-सोर्स अल्पामायो मॉडल एक पूर्ण स्टैक बनाता है जिसे ओईएम अपनी क्षमताओं के अनुरूप किसी भी स्तर पर अपना सकते हैं।
“की सुंदरता NVIDIA ऑटोमोटिव पक्ष पर बिजनेस मॉडल यह है कि हमारा प्लेटफॉर्म पूरी तरह से खुला है,” वू ने जोर दिया। टेस्ला अपने स्वयं के अनुमान चिप्स का निर्माण कर सकते हैं और NVIDIA अभी भी क्लाउड में उनके साथ काम करूंगा। मर्सिडीज टर्नकी समाधान चाहता है? NVIDIA टियर-वन सप्लायर की तरह “हाथ से हाथ” जाएगा। वू ने कहा, “हम विजेताओं को नहीं चुन रहे हैं,” हालांकि 80% बड़े पैमाने पर उत्पादन वाले ओईएम अब हाइपरियन पारिस्थितिकी तंत्र में हैं।
वू द्वारा वर्णित आंतरिक संसाधन युद्ध सुझाव देते हैं NVIDIAकी ऑटोमोटिव महत्वाकांक्षाएं बहुत वास्तविक हैं, भले ही वे वर्तमान में कठिन संघर्ष कर रहे हों। जेन्सेन हुआंग की “शून्य ट्रिलियन डॉलर व्यवसाय” के प्रति प्रतिबद्धता का मतलब है कि वू की टीम को डेटा सेंटर राजस्व के करीब कुछ भी उत्पन्न नहीं करने के बावजूद गणना और फैब क्षमता मिलती है। लेकिन घड़ी उस रणनीतिक धैर्य पर टिक-टिक कर रही है।
मुख्यधारा स्तर 4 की स्वायत्तता के लिए वू की पांच साल से कम की समयसीमा या तो दूरदर्शितापूर्ण है या अत्यधिक आशावादी है। यदि वह सही है, तो GPU संसाधनों के लिए साप्ताहिक झगड़े एक सौदेबाजी की तरह लगेंगे। अगर वह ग़लत है, NVIDIA एक स्वायत्त वाहन प्लेटफ़ॉर्म बनाने में अरबों खर्च किए होंगे जबकि इसके प्रतिस्पर्धियों ने एआई प्रशिक्षण से पैसा कमाया। ऑटोमोटिव उद्योग ने पहले भी साहसिक भविष्यवाणियाँ सुनी हैं – वू दांव लगा रहा है NVIDIAकी प्रतिष्ठा और संसाधन इस बार अलग हैं।
स्वायत्त वाहन दौड़ को अभी एक स्पष्ट स्कोरकार्ड मिला है। NVIDIA अरबों का दांव लगा रहा है कि इसका ओपन-प्लेटफॉर्म दृष्टिकोण – ओईएम में डेटा साझा करना, शास्त्रीय सुरक्षा रेलिंग के साथ एआई मॉडल चलाना, और प्रति स्वायत्त मील राजस्व को लक्षित करना – ट्रिलियन-डॉलर के अवसर को अकेले जाने की तुलना में तेजी से अनलॉक करेगा। आंतरिक संसाधन लड़ाइयों के बारे में वू की स्पष्ट स्वीकारोक्ति से उस रणनीति की वास्तविक लागत का पता चलता है: यहाँ तक कि NVIDIAएआई बूम के खिलाफ स्वायत्त वाहन ऑक्सीजन के लिए लड़ रहे हैं। मुख्यधारा स्तर 4 की स्वायत्तता के लिए पांच साल से कम की समयसीमा एक तरह की साहसिक भविष्यवाणी है जो या तो करियर बनाती है या एक सतर्क कहानी बन जाती है। वाहन निर्माता यह सुनकर थक चुके हैं कि पूर्ण स्वायत्तता हमेशा के लिए पाँच साल दूर है, वू का वादा वजनदार है क्योंकि NVIDIA अपने चिप्स डाल रहा है – शाब्दिक रूप से – जहाँ उसका मुँह है। सवाल यह नहीं है कि NVIDIA तकनीक है. यह है कि क्या ऑटोमोटिव उद्योग वू की समयसीमा को पूरा करने के लिए पर्याप्त तेजी से आगे बढ़ सकता है, या क्या वे साप्ताहिक संसाधन आवंटन बैठकें अंततः डेटा सेंटर कैश मशीन की ओर झुकेंगी।
