Nvidia parie qu'elle peut transformer l'autonomie en un cycle de produit — et non en un projet ambitieux — et que sa pile peut accueillir tous les constructeurs automobiles intéressés.
Photo courtesy of Nvidia
Nvidia $NVDA est partout. Son logo est devenu le filigrane de l'informatique moderne. Il se trouve sous l'ère de l'IA, l'infrastructure cloud, les graphiques PC et l'automatisation industrielle qui transforme discrètement les usines. Alors pourquoi ne voudrait-il pas prendre le volant dans la poussée globale des véhicules autonomes ?
Mais Nvidia ne poursuit pas vraiment les « voitures autonomes ». Nvidia fait quelque chose de plus proche de la poursuite de l'autonomie en tant que pile industrielle — un ensemble de puces, de modèles, d'outils de simulation et de systèmes de sécurité que d'autres entreprises peuvent brancher, itérer et expédier, sans parier leur entreprise entière sur un moonshot robotaxi. Ce cadrage semble sémantique jusqu'à ce que vous vous assoyiez dans l'un des véhicules de démonstration de Nvidia et écoutiez la direction automobile de l'entreprise parler comme s'ils construisaient une chaîne d'approvisionnement, pas un futur de science-fiction.
Maintenant, le premier grand jalon « dans les voitures » de Nvidia a un pilote : le logiciel Drive AV de l'entreprise est lancé dans la toute nouvelle berline Mercedes-Benz CLA, avec un système d'assistance au conducteur point à point de niveau 2 amélioré (Nvidia l'appelle L2++) que Nvidia prévoit d'atteindre les routes américaines cette année. Mercedes vend la technologie, qu'elle appelle MB.DRIVE ASSIST PRO pour 3 950 $ pour trois ans aux États-Unis, avec des prix mensuels et annuels encore à venir ; Tesla $TSLA, quant à elle, vend son « Full Self-Driving » pour 8 000 $ par an ou 99 $ par mois. C'est une excellente affaire pour Mercedes, mais cela dit quelque chose de plus grand sur le paysage AV en évolution. Ce que Nvidia lance, c'est le genre d'autonomie qui pourrait réellement être déployée à grande échelle : une assistance au conducteur qui suppose toujours un humain derrière le volant — mais avec une technologie que Nvidia dit pouvoir améliorer au fil du temps grâce à des logiciels ; la conception de MB.OS est construite pour permettre des mises à jour par voie hertzienne pour les futures améliorations et fonctionnalités.
Lors d'une récente démonstration à San Francisco liée à la démonstration de Mercedes-Benz, les dirigeants de Nvidia ont présenté l'effort automobile de l'entreprise comme un effort complet : l'ordinateur embarqué, les modèles, la boucle de validation et l'infrastructure d'entraînement à l'échelle industrielle derrière.
Xinzhou Wu, qui dirige le groupe automobile de Nvidia, a déclaré lors de la démonstration que le partenariat dure depuis plus de quatre ans, un jalon complet et pluriannuel pour cette approche de marché de masse. Sous le capot — littéralement — Wu a décrit ce que Nvidia utilise dans les véhicules de démonstration : une « pile hybride » qui associe un modèle de bout en bout avec une pile plus traditionnelle, « classique », déjà déployée dans les véhicules Mercedes en Europe. Le couplage est le point : le modèle de bout en bout offre une sensation plus humaine ; la pile classique fournit un filet de sécurité avec un « moniteur de sécurité » choisissant la trajectoire la plus sûre.
L'IA physique, a déclaré Wu, est « un problème profond à résoudre pour la prochaine décennie. » Ce cadre positionne Nvidia comme le seul fournisseur déjà construit pour fournir les trois couches — informatique véhiculaire, informatique de centre de données, simulation — et il recadre la course aux armements de l'autonomie comme un problème d'informatique et d'outillage plus qu'un problème de cartes et de capteurs. Dans cette vision du monde, les gagnants sont les entreprises qui peuvent compresser la boucle : s'entraîner plus rapidement, simuler plus de cas extrêmes, déployer plus en toute sécurité et continuer à améliorer le système sans rompre le contrat de confiance avec les conducteurs.
Le PDG Jensen Huang dit à Xu que son travail est « de rendre tout ce qui bouge autonome. » C'est un début crucial.
L'initiative AV de Nvidia est conçue pour évoluer grâce à des partenariats comme celui avec Mercedes — l'entreprise fournissant l'infrastructure lourde en calcul et les outils, et le constructeur automobile possédant le véhicule, la marque et la relation client. Lors du test de conduite de la CLA, Ali Kani, vice-président de l'automobile chez Nvidia, a décrit le système de la manière la plus Nvidia possible : comme quelque chose conçu de bout en bout, formé sur l'infrastructure Nvidia, testé dans le cloud et contrôlé par le processus.
Lors d'un briefing séparé, Kani a élargi la perspective à une prophétie Nvidia complète. « Tout ce qui bouge sera finalement entièrement autonome », a-t-il déclaré, encadrant également le changement d'ère vers « l'IA physique », avec les véhicules autonomes comme l'une des trois catégories de « robots » qui comptent. La rhétorique est grande — peut-être trop grande à une époque où les gens ne font pas encore totalement confiance à cette technologie — mais elle correspond à la stratégie sous-jacente : l'autonomie devient un autre domaine où Nvidia peut fournir... tout.
La version à court terme, cependant, reste ancrée dans la réalité des voitures particulières : assistance au conducteur, superposition de sécurité prudente et un modèle de partenariat conçu pour évoluer. L'entreprise n'essaie pas de prendre le contrôle du volant, mais plutôt de construire le système qui rend davantage la conduite automatique — puis de construire la boucle de calcul qui permet à cette capacité de s'améliorer. L'initiative AV mondiale a beaucoup de prétendants à la recherche de la vedette. Le mouvement de Nvidia est plus silencieux, plus infrastructurel et donc peut-être plus dangereux de la manière dont les jeux de plateforme ont tendance à l'être.
Si le lancement de la Mercedes CLA est le point de preuve « dans les voitures » de Nvidia, Alpamayo est la partie où Nvidia essaie de transformer l'autonomie en un écosystème — et de garder la main sur les outils qui déterminent qui prendra le volant ensuite.
Alpamayo est présenté comme une famille de modèles open-source, d'outils de simulation et de jeux de données destinés à la conduite autonome « sûre et basée sur le raisonnement » — spécifiquement les cas rares et laids de « longue traîne » qui brisent encore les systèmes d'une manière qui n'apparaît jamais dans une boucle de démonstration brillante. La tentative de Nvidia de faire du « raisonnement » une couche de produit en autonomie et de standardiser la chaîne d'outils en amont qui améliore les systèmes au fil du temps. L'argument est que les architectures d'autonomie traditionnelles séparent la perception et la planification de manière à limiter l'évolutivité lorsque quelque chose d'étrange se produit ; l'apprentissage de bout en bout a avancé la balle, mais les cas limites exigent encore des modèles capables de raisonner sur la cause et l'effet lorsque la situation échappe à l'expérience d'entraînement.
Alpamayo introduit des modèles de vision-langage-action (VLA) basés sur le raisonnement "chaîne de pensée" conçus pour réfléchir à des scénarios nouveaux étape par étape, avec une meilleure explicabilité qui est "cruciale pour l'échelle de la confiance et de la sécurité", selon l'entreprise, et l'ensemble de l'effort est "soutenu par le système de sécurité NVIDIA Halos." Le PDG Jensen Huang s'engage pleinement dans le moment-langage, le qualifiant de "moment ChatGPT pour l'IA physique", et affirmant qu'Alpamayo peut aider les véhicules à "réfléchir à des scénarios rares" et "expliquer leurs décisions de conduite," comme "la fondation pour une autonomie sûre et évolutive."
Nvidia dit que les modèles Alpamayo sont des modèles enseignants, "plutôt que de fonctionner directement dans le véhicule," destinés à être affinés et distillés dans les bases d'exécution complètes des piles AV. Cela donne à Alpamayo l'impression d'être moins une "nouvelle fonctionnalité venant dans votre Mercedes" et plus comme Nvidia essayant de standardiser la façon dont l'autonomie est construite — le même instinct de plateforme, ciblé sur la couche de formation/simulation où Nvidia sait déjà comment gagner.
L'autonomie a passé des années comme une promesse ; Nvidia veut qu'elle se comporte comme une infrastructure. L2++ permet à Nvidia d'intégrer de vraies voitures sans exiger un acte de foi, et Alpamayo pousse les problèmes les plus difficiles en amont dans les modèles et la simulation — où l'avantage de Nvidia est déjà industriel. Si ce jeu fonctionne, l'entreprise d'autonomie la plus importante ne sera pas celle avec la plus grande flotte. Ce sera celle qui fait que l'autonomie de tout le monde soit livrée.
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