Kimihiko 評論了股票 · 01/05 17:36

機器人大戰：英偉達對陣特斯拉

人工智能機器人很有可能成爲下一個主要的技術前沿。
英偉達和特斯拉都在拼命地爭奪這個潛力巨大的市場。
英偉達和特斯拉都有優點和缺點，但從長遠來看，英偉達的方法可能會更成功。
儘管英偉達處於相對強勢的地位，但在成爲傑出的人工智能機器人公司的道路上仍然面臨重大挑戰。

英偉達（納斯達克： NVDA ）和特斯拉（納斯達克： TSLA ）在半導體和電動汽車的相應領域佔據主導地位。因此，懷疑論者認爲這些成熟的市場限制了兩家公司的上行空間。這種觀點忽略了兩家公司正在爭奪人工智能機器人市場的控制權這一事實。這個市場很可能是世界上最大的市場之一。機器人和嵌入式人工智能正在以令人眼花繚亂的速度發展，英偉達和特斯拉處於領先地位。簡森·胡安和埃隆·馬斯克將 AI 機器人視爲公司的未來這清楚地表明，他們正在盡一切可能奪取對這個市場的控制權。
兩家公司都將人工智能機器人視爲未來，但他們的願景卻大不相同。Nvidia 植根於廣泛的模擬、基礎模型和深度集成的軟硬件解決方案他們建立了一個生態系統，並刻意避免了與創建獨特機器人相關的複雜性和成本。相比之下，特斯拉使用仿人機器人和純淨視覺進行自動駕駛已經採用了以它爲中心的更專業的方法。特斯拉在擎天柱和Robotaxi等主要項目中使用先進但範圍較窄的人工智能架構。
爲什麼現在要使用人工智能機器人？
強大的人工智能算法、高性能計算和先進傳感器的融合使人工智能機器人成爲可能。將Nvidia的Omniverse與高端GPU以及特斯拉的真實傳感器數據與仿人擎天柱相結合，已經證明機器人繁榮所需的所有工具和計算都已準備就緒。我們現在正處於一個臨界點，我們可以將軟件 2.0 與 HPC 相結合，在以前不可能的水平上實現體力勞動的自動化。
本文探討了每家公司戰略背後的科學和經濟學，並揭示了爲什麼Nvidia的方法可能會在長期內取得成功。這場機器人大戰是行業歷史上最賺錢的市場之一，極大地增加了獲勝者成爲主導者的機會。方舟 Invest 的看漲預測無論你相信，還是相信到2030年代，通用機器人市場將「在全球帶來超過24萬億美元的收入機會」，高盛都遠不止於此我相信看跌的預測無論你是否相信仿人機器人市場將達到「到2035年全球380億美元」 TAM，很明顯，人工智能機器人市場正在成爲最雄心勃勃的科技巨頭的下一個主要戰場。
方舟投資的預測是埃隆·馬斯克的預測它非常相似你可以看到這些科技巨頭如何看待人工智能機器人的機會。如果這些預測稍微準確一點，人工智能機器人市場將遠遠超過當今最大的行業。

Nvidia 的整體機器人方法
Nvidia 對機器人的願景來自三個關鍵數據源。第一個是互聯網規模的存儲庫（文本、圖像、視頻）。第二個是 Nvidia 的全能宇宙它是一個運行的合成環境。第三個是來自已部署機器人平台的真實日誌。在線資源可以幫助提供一般背景信息。同時，Omniverse 的高精度「數字雙胞胎」循環進行無數次機器人實驗以發現邊緣案例，而實際的機器人日誌則確保了仿真驅動的課程在現實世界中發揮作用。
該機器人人工智能管道的核心是基礎模型，它是一種針對多步推理和跨域功能進行了優化的大規模架構。結合 Nvidia 的 GPU，這些基礎模型神經網絡可以證明快速訓練和高效推理所需的計算能力。雷神等專有芯片家族和布萊克韋爾和魯賓等尖端架構與InfiniBand等專業網絡相結合，以支持大規模的多 GPU 部署。只有 Nvidia 憑藉其無與倫比的供應鏈能力，能夠加速模擬、訓練和實時推理，才能實現這種協同作用。
Nvidia 現在能夠通過仿真捕捉現實的本質。英偉達的首席研究員Jim Fan我們認爲，「大多數隱身代理都是在模擬中誕生的，一旦準備就緒，它們就會轉移到現實世界中。」

財務實力、開放的生態系統和廣泛的合作伙伴關係
Nvidia 越來越強大什麼是資產負債表它目前的季度收入爲315億美元，自由現金流爲168億美元。結果，該公司得以像大棒一樣使用資本，投資數十億美元用於長期的人工智能研發，收購戰略參與者，併爲其平台的開發人員提供支持。同時，人工智能芯片的壓倒性領先優勢已成爲穩定且快速增長的收入來源。
關鍵區別在於，Nvidia已決定與多家機器人公司合作，而不是大量投資開發自己的人形生物。這種協作方法可能是特斯拉最大的仿人機器人競爭對手與 Figure 合作如圖所示。Figure 使用 Nvidia 的 Omniverse Issac Sim 進行合成數據，在 Nvidia GPU 上訓練生成人工智能模型，然後在 Nvidia 的加速計算模塊上進行實時推理。
通過賦予像 Figure 這樣的合作伙伴權力，Nvidia 可以利用硬件和軟件生態系統，而無需向其仿人機器人投入巨額資金。這種策略使Nvidia能夠專注於其核心市場，同時在機器人行業建立堅實的立足點。這種協同作用是無縫的，Nvidia 處理端到端的人工智能，合作伙伴可以專注於物理設計和製造。
英偉達首席執行官黃簡森自豪地推出了其他公司的人形機器人。它們都使用英偉達平台。

特斯拉以人爲本的機器人方法
模仿學習和擎天柱
特斯拉的人工智能機器人的抱負是什麼我們專注於擎天柱，這是特斯拉專爲以人爲本的環境設計的人形機器人。特斯拉正在開發形狀像人類的擎天柱，因此無需進行重大修改即可將其集成到現有的工作流程中。爲了實現這一目標，特斯拉依靠通過遙控、動作捕捉和基於虛擬現實的演示進行模仿學習。這種方法使機器人能夠自然地理解爲人類設計的任務，從家務勞動到操作機器。
埃隆·馬斯克認爲，人形生物很容易適應專爲人類設計的空間，但需要權衡取捨。如果市場需要更專業或更高效的機器人外形，Optimus 可能無法達到預期。此外，除非特斯拉在高級通用人工智能上投入大量資金，否則模仿學習可能會由於未知任務而失敗。這條路可能與特斯拉目前的技術不完全匹配。
特斯拉將其方法重點放在模仿學習等技術上。

端到端變壓器、機器人出租車和關鍵風險
特斯拉正在爲實時視頻機器人部署端到端變壓器管道。在此流水線中，將視頻幀輸入到模型中，併爲每個令牌生成運動命令。這種設計還用於特斯拉的自動駕駛系統，指導擎天柱如何實時「看到」和響應。擎天柱和特斯拉自動駕駛之間的協同作用可能會在特定環境中產生強勁的效果，但它缺乏跨域適應能力和像Nvidia這樣的大型開發者生態系統。
除了人形生物之外，特斯拉對機器人出租車產品的宏偉抱負仍然存在風險，風險和回報前景黯淡。如果能夠引入數百萬輛用於叫車服務的自動駕駛電動汽車，特斯拉的機器人研發將得到加強。但是，監管瓶頸、安全驗證、消費者接受度和競爭無疑將是特斯拉的主要障礙。實際上，Waymo 已經在多個地區推出機器人出租車服務它正在運營，預計會有激烈的競爭。
比較分析：英偉達與特斯拉
數據策略和模擬的廣度
Nvidia 的 AI 管道集成了大量在線數據集、高級模擬、真實日誌等，可創建適用於各種應用的靈活模型。特斯拉基於模仿的方法可以創造自然的運動，但不能廣泛推廣。由於通用方法可能會佔據整個人工智能機器人市場的更大比例，因此Nvidia的方法可能會在未來獲得更大的價值。
硬件生態系統和合作夥伴關係
Nvidia正在投資GPU、專用網絡和開放的開發者生態系統，但它並不專注於自己建造機器人。取而代之的是，他們與Figure等機器人公司合作，將Nvidia龐大的AI堆棧集成到機器人設計中。目前，我們正在認真考慮進入機器人領域即使是像OpenAI這樣的人工智能巨頭最終也將嚴重依賴Nvidia的開發平台。這種協作方法在不同的形態、職能和行業之間創造了廣泛的協同效應。同時，特斯拉正在採用更加集成的內部機器人方法。
當然，英偉達和特斯拉的目標市場在短期內略有不同。儘管Nvidia的目標是向更廣泛的市場提供服務，使每個人都能從倉庫機器人到各個行業的專業工作，但特斯拉的目標是工廠勞動力的超專業化市場。實際上，該公司已經在其工廠中部署了Optimus，並開始收集更多的真實數據。
誤差幅度
Nvidia 多樣化的人工智能收入和自由現金流使該公司能夠爲多年的努力提供資金，抵禦採用緩慢的局面，同時支持衆多機器人企業。同時，特斯拉嚴重依賴電動汽車收入來源來爲其機器人雄心壯志提供資金。如果電動汽車銷量由於各種原因（從消費者疲勞到中國的競爭）下降，那麼該公司幾乎將失去爲其機器人抱負提供資金的能力。
爲什麼 Nvidia 最終會獲勝
基礎模型驅動的人工智能可以快速重複使用，使其成爲結合人工智能的機器人的理想之選。從危險工業任務到家務勞動，各種任務都受益於 Nvidia 不斷改進的大規模 AI 模型。通過根據不同的用例量身定製大型模型，Nvidia 實現了特斯拉人形生物所缺乏的靈活性。此外，基礎模型的速度通常非常快它已得到改進。
Nvidia 平台，例如艾薩克·西姆（建立在 Omniverse 平台上）支持大規模、經濟實惠的模擬。特斯拉的仿真功能強大，但範圍狹窄，保真度可能不如Nvidia高。Nvidia 還爲合作伙伴提供強大的 AI 堆棧，讓他們能夠在各種外形規格和任務中進行創新。Nvidia 已經開發了自己的尖端芯片，因此它們可以無縫集成到這些仿真平台中。這爲Nvidia提供了特斯拉永遠無法與之競爭的硬件優勢。
最後，Nvidia的豐富資源使其能夠更積極地投資於研發，從Omniverse增強到專業推理芯片。電動汽車收入有限的特斯拉正在向具有純視覺的人形生物和自動駕駛注入資源，但兩者都不是一項可靠的技術。
這裏有無數仿人機器人正在Nvidia的Isaac Sim上進行虛擬訓練。只有 Nvidia 才能創建如此高保真度的虛擬環境。在現實世界中訓練這個仿人機器人要貴一個數量級。

NVIDIA 仍面臨重大風險
NVIDIA對人工智能機器人部門的大部分研發預算取決於GPU業務的持續成功。由於 NVIDIA 高端 GPU 的利潤率是天文數字，因此 AMD (AMD）和博通（諸如（AVGO）之類的競爭對手正試圖改變其業務方向，以便在該領域更有效地競爭。至於NVIDIA，像博通這樣的公司已經有了自己的優勢開始抓取我開始看到它發生了。
此外，亞馬遜（ AMZN ）、微軟（ MSFT ），字母（ GOOG )( 谷歌超大規模公司（例如）都在努力通過設計自己的自定義GPU來減少對Nvidia的依賴。畢竟，這些公司開始在Nvidia GPU上花費數百億美元以保持在人工智能競賽中的地位。這些超大規模的公司在內部設計自己的芯片這是有道理的。這有兩個目的：提高與Nvidia的議價能力，以及使這些超大規模公司能夠通過垂直整合節省成本。

結論
特斯拉以其仿人機器人和自動駕駛吸引了投資者。但是，在快速增長的人工智能機器人競爭中，Nvidia是一個風險較低、利潤更高的投資目的地。英偉達的估值爲3.36萬億美元，預期市盈率爲46。乍一看，這個市盈率可能看起來很高，但與Nvidia的GPU業務增長率預測幾乎一致。但是，如果Nvidia能夠壟斷人工智能機器人市場，那麼考慮到市場上龐大的TAM，Nvidia相對便宜。
相反，特斯拉目前的1.4萬億美元估值和173倍的預期市盈率看起來遠不那麼穩定。如果特斯拉沒有在自動駕駛和機器人市場獲得重要份額，那麼這種令人難以置信的高市盈率預測就更沒有意義了。鑑於目前的狀況，在人工智能硬件市場和綜合機器人平台中佔據強勢地位的Nvidia是一個更安全的選擇。最終，兩家公司的目標是通過配備人工智能的機器人改造社會。對於投資者而言，Nvidia基於生態系統的戰略、HPC的實力和持續的研發費用有望在快速擴展的人工智能機器人領域獲得更可靠的回報。

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