Bugün, Nvidia'da otomotiv müdürü olan Xinzhou Wu ile konuşuyorum.
Nvidia, AI patlaması nedeniyle sürekli haberlerde yer alıyor — dünyanın en değerli şirketlerinden biri, çünkü AI endüstrisi şirketin GPU'larından yeterince yararlanamıyor.
Ancak Nvidia aynı zamanda otomobil endüstrisinin önemli bir tedarikçisidir. Yıllardır otomobillerde çipler vardı ve Xinzhou, otomobil üreticilerinin kullanabileceği eksiksiz bir otonom sürüş sistemi inşa etmede etkili oldu. Örneğin, birkaç kez bahsettiğini duyacağınız gibi, daha yeni Mercedes EV'lerde zaten var.
Bu yüzden, otomobil endüstrisinin kendi kendini süren elektrikli araçlara büyük geçişi nasıl ele aldığına dair bakış açısını gerçekten öğrenmek istedim. Her otomobil üreticisi ve tedarikçisinin size geleceğini söyleyeceği hedef budur, ancak belki de 2026 'da her zamankinden daha uzak görünüyor. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki EV benimseme döngüsütamamen raydan çıktıkendi kendine sürüş, durumların son yüzde 20 'sini çözmeye çalışırken sonsuza dek sıkışmış gibi görünüyor ve tüketiciler enflasyonun sıkışıklığını ve artan enerji fiyatlarını hissederken bile arabaların kendileri daha pahalı olmaya devam ediyor.
Xinzhou'nun otomobilin kendisinin temel doğasını yeniden icat etmede şaşırtıcı bir ilerleme olduğunu söylediğini duyacaksınız — endüstrinin düzinelerce hatta yüzlerce bağımsız elektronik kontrol ünitesi veya ECU yerine sadece bir avuç güçlü bilgisayar tarafından kontrol edilen "yazılım tanımlı araç" olarak adlandırdığı bir şey. Eğer birKod çözücüdinleyici, birçok otomobil üreticisinin ECU'lardan uzaklaşma ihtiyacı hakkında konuştuğunu duydunuz; Xinzhou, o anın temelde burada olduğunu söylüyor.
Çin otomobil endüstrisi ve benzinli otomobillerden ve tüm bu ECU'lardan uzak bir geçişi yönetmek zorunda kalmak yerine EV mimarileri ve platformları üzerine inşa etmeye başladığı için esasen nasıl bir avantaj elde edebildiği hakkında çok konuştuk. Xinzhou, Çinli bir orijinal ekipman üreticisinde (OEM) çalışıyordu, bu yüzden orada oldukça fazla içgörüye sahip.
Ayrıca Nvidia'da çalışmaktan bahsettik. Jensen Huang'da benzersiz bir lideri olan benzersiz bir şirket ve Xinzhou, şimdiye kadar orada geçirdiği üç yılın hızlı bir öğrenme deneyimi olduğunu söyledi. Şirketin gelişen yapay zeka işine karşı kaynaklar ve kapasite için rekabet etme ihtiyacı gerçeğinden çekinmedi. Özellikle müşterileri otomobil üreticileri kadar yavaş ve maliyetten kaçınan müşteriler olduğunda, bu argümanları neyin kazandığına dair açıklaması büyüleyiciydi.
Tabii ki, yapay zekayı ve Nvidia'nın özerkliğe yaklaşımının Xinzhou'nun “klasik” yığın olarak adlandırdığı şeyi ve arabayı çalıştırmak için modelleri akıl yürütme yeteneğini nasıl bir araya getirdiğini tartışmak zorunda kaldık. Burada, hem inanılmaz derecede ilginç hem de inanılmaz derecede komik bulduğum, arabanızı nasıl kullanacağınızı bulmak için kelimenin tam anlamıyla kendi kendine konuşan bir yapay zeka modeline sahip olacağınız fikri de dahil olmak üzere birçok şey var.
Ve elbette, Elon Musk ve Tesla'dan bahsetmeden ABD'deki elektrikli arabalar veya araç özerkliği hakkında konuşamazsınız. Bu yüzden Xinzhou'ya doğrudan Tesla'nın tam otonom sürüşünün Elon'un lidar kullanmadan yapabileceğini iddia ettiği şeyi yapıp yapamayacağını sordum. Cevabının işe yarayacağını düşünüyorsan söyle.
Okay: Xinzhou Wu, Nvidia'da otomotiv müdürü. İşte başlıyoruz.
Bu görüşme, uzunluk ve netlik için hafifçe düzenlenmiştir.
Xinzhou Wu, Nvidia'da otomotiv müdürüsünüz. Hoş geldiniz.Kod çözücü.
Beni ağırladığınız için teşekkürler.
Seninle konuşacağım için gerçekten heyecanlıyım. Bir arabanın doğası gereği kapılmak için hazırmış gibi hissettiriyor. Otomotiv endüstrisi, neredeyse otomobilin birkaç yıl boyunca bir ürün olarak nerede kalacağına dair bir his varmış gibi, devasa bir yeniden hizalanma dönemindeymiş gibi hissediyor ve bunun nedeni EV geçiş zorlukları, ABD - Çin ticaret savaşı zorlukları.
Tüm bunlar her zamankinden daha karmaşık görünüyor. Birçok otomobil üreticisi geri çekiliyor ve Nvidia'daki konumunuz size otomobil endüstrisinde neler olup bittiğine dair oldukça geniş bir görüş sunuyor, çünkü hemen hemen her ülkedeki büyük otomobil üreticilerinin çoğunu tedarik ediyorsunuz.
O yüzden oradan başlayalım. Hem özerkliğe hem de elektrifikasyona giden bu uzun ve dolambaçlı yolda otomobil endüstrisinin nerede olduğuna dair görüşünüz nedir?
Bu mükemmel bir soru. Qualcomm'daki kariyerimden başlayarak muhtemelen 15 yıldır otomotiv sektöründe çalışıyorum. Bir süre Qualcomm otomotiv ekibinin başındaydım. Ve açıkçası, “yazılım tanımlı araç” ifadesini duyduk. "Şu anda yapay zeka teknolojisiyle, esasen" yapay zeka tanımlı araç "dediğimiz bir sonraki aşamaya geçiyoruz.
Bu devasa teknolojik yeniliklerle, otomobil endüstrisi son on yılda oldukça hızlı bir şekilde değişti. Bildiğiniz gibi, otonom sürüş ekibine başkanlık ederek beş yıl boyunca bir Çinli OEM'in bir parçası olarak da çalıştım.
Şimdi Nvidia'dayım. Yani 15 yıllık kariyerim boyunca gördüğüm şey, bu büyük değişime tanık olma fırsatı. Araba, diyelim ki, çoğunlukla mekanik ve elektrikli makinelerden, havadan (ota) yazılım yoluyla yeteneği oldukça hızlı bir şekilde yükseltebileceğimiz bazı şeylere geçti. “Yazılım tanımlı araç” dönemi dediğimiz şey budur. Şimdi, üretken yapay zekaya doğru ilerleyen teknoloji ile, arabadaki yazılımların çoğunu yeniden yazmak için yapay zekayı kullanıyoruz. “Yapay zeka tanımlı araç” dediğimiz şey budur.
Bu aynı zamanda bir yandan araç kapasitesinin gelişim hızını da hızlandırdı. Öte yandan, “araç” ı tanımlama şeklimizi de değiştirdi. Yapay zeka tüm sektörü her düzeyde etkiliyor. Bu yeni teknolojik yeniliklerle dünyanın buradan nasıl evrileceğini görmek gerçekten heyecan verici.
Orada bazı terimleri ayırmama izin verin. Onları programa çıkmayı ve bana arabalara ne olacağını anlatmayı seven otomobil üreticilerinden çok duyuyorum. Ama bence bu terimlerin bazıları kenarlarda biraz bulanık.
Yani “yazılım tanımlı araç” dediniz. "Bu oldukça belirsiz bir terim. Bence buradaki fikir, şu anda çok sayıda ve çok sayıda farklı sistemi kontrol eden bir arabadaki tüm ECU'lardan kurtulmamız. Ve tüm bu bileşenleri bir arabada belki bir veya iki büyük bilgi işlem merkezinde merkezileştireceğiz. Tesla bunu yaptığı için çok ünlüdür. Rivian bu konuda büyük bir iddiaya girdi. Rivian'dan Wassym Bensaidsadece şovdabundan bahsediyorum.
Diğer eski otomobil üreticileri bunu yapmaya çalıştı. Bizşovda GM vardı"Bak, bunu yapmamıza gerek yok. Biz iyiyiz. Bunu kendi yolumuzla yapacağız ." Fordbunu yapmaya çalıştımbüyük yollarla. Bir skunkworks kurmak ve gurur duydukları bir araba yapmak için tamamen yeni bir yol inşa etmek zorunda kaldılar. Bu çabadan bir süre sonra bir kamyonun çıkacağı söylendi.
Endüstrinin oraya ulaştığını sanmıyorum. Temel olarak söylediğim şey bu. Startup otomobil üreticileri, otomobilde her sistemi kontrol eden bir veya iki büyük bilgisayarın olduğu yazılım tanımlı bir araca sahip olduklarını iddia edebilecekleri bir noktaya geldiler. Eski otomobil üreticileri çoğunlukla henüz başarılı olamadı.
Üzerine bir yıldız koyacağım. Belki Ford bu yeni kamyonla başarılı olacak ama henüz bilmiyoruz. Endüstrinin genel olarak yazılım tanımlı araçlara ulaşacağını mı yoksa eski otomobil üreticilerinin oldukları yerde kalacağını mı düşünüyorsunuz?
% 100. 2018 'den 2023' e kadar Çin'de olanlara tanıklık etme fırsatım oldu. Tüm endüstri sadece beş yıl içinde bu büyük değişimden geçti. Orada sadece yeni otomobil OEM'leri değil, eski OEM'ler de uyum sağlamak zorunda. Herkes tek bir merkezi hesaplama türüne adapte oluyor, çünkü bu şekilde rekabet ediyorsunuz.
Dünyanın geri kalanında da — örneğin ortağımız Mercedes ile Drive and Drive otonom araç (AV) işbirliği sayesinde ortaklarımız var. Mevcut nesilleri temel bilgisayar tabanlı mimaridir. Tüm araçlarında olacak. Diğer temel OEM'ler için hepsiyle çalışıyoruz ve mimariyi bir veya iki bilgisayar rotasına dönüştürmelerine veya yükseltmelerine yardımcı olmaya çalışıyoruz, çünkü bilgi - eğlence olacak, temel sürüş veya gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS), ECU olacak. Ama bence dünya aslında bu yönde oldukça hızlı ilerliyor.
Bazıları belli ki daha yavaş olacak. Bazıları daha hızlı olacak. Bu işin doğası budur. Ancak dünyanın temelde bu yönde geliştiğinden şüphem yok.
Aslında geçmişini merak ediyorum. Çinli bir otomobil üreticisi olan XPeng'de çalıştınız. Amerika Birleşik Devletleri'nde oturduğum yerde otururken ve uzun süredir bir otomobil hayranı olarak, Çinli otomobil üreticilerinin büyük küresel otomobil üreticileri olmadıkları için oldukça benzersiz bir avantaja sahip olduklarını hissediyorum. Büyük ölçekte çalışmıyorlardı. Elektrifikasyon geldi. Tesla açıkçası Çin'de araba yapmak için bir sürü yetenek inşa etti. Hepimiz Çin üretim ekosisteminin nasıl çalıştığını biliyoruz ve sıfırlamaları gerekiyor. Eski Amerikan otomobil üreticilerinin endişelenmesi gereken bir sürü şey hakkında endişelenmek zorunda kalmadan, temelde Amerika Birleşik Devletleri'ndeki startup otomobil üreticilerinin yaptığı gibi EV'ler olarak bir sürü araba tasarlamaları ve tamamen yeni bir temelden küresel olarak rekabetçi arabalar inşa etmeleri gerekiyordu. Ve sonra, Çin hükümeti açıkçaSübvansiyonhem de büyük oranlarda.
Orada çalıştınız. Deneyiminiz bu muydu? Temel olarak yeni bir başlangıç yapmaları böyle mi oldu?
Bence bu sadece bir tarafı. Kesinlikle daha az mirasları, endişelenecek daha az yükleri var ve bu bir avantaj. Ancak gördüğüm şey sadece yeni OEM'ler değil, oradaki küresel oyuncuların bile Çin hızına uyum sağlaması gerektiği. En azından orada öğrendiklerimden, herkes o hızda ilerliyor. Yine, rekabet edebilmek istiyorsunuz.
Ama dediğiniz gibi, dalga… Yazılım tanımlı araçlar uzun zamandır orada ve gerçekten tam üretime götüren Tesla. İlki olduklarından emin değilim, ama kesinlikle büyük ölçüde. Dünyanın geri kalanındaki OEM'lerin de bunu takip edeceğinden şüphem yok.
Bence şu anda her OEM bunu yapmak zorunda çünkü bu şekilde rekabet ediyorsunuz, hayatta kalmak için yapmanız gereken şey bu. Özerklik, tüm OEM'lerin araçlarında bulunması için neredeyse bir zorunluluk haline gelecektir. Hepimiz o geleceğe inanıyoruz. Ve oraya ulaşmanın tek yolu… Her şeyden önce, çok sayıda gizli ECU'ya sahip olmadan yazılım güncellemelerini sağlayan tanımladığım mimari var. Aslında, son zamanlarda insanların buna karşı çıktığını duymadım. Belki farklı bir şey duydunuz ama bence bu herkes için gerekli bir adım. Bu aşamada, gelecek neslin mimarisi için adeta bir masa kazığı gibidir. Açıkçası çok sayıda OEM ile konuşuyoruz, ancak bu sektörün ilerlediği bir fikir birliği.
Oradaki yolu merak ediyorum, çünkü birçok insanın bunun son durum olduğunu ve bundan sonra gelecek her şeyi mümkün kıldığını söylediği konusunda size katılıyorum. Bu, sektörün beklediğinden çok daha engebeli bir yol gibi görünüyor. Bunun bir kısmı, bilmiyorum, Trump yönetiminin elektrikli araçlardan hoşlanmaması. Böylece EV satışları ve buradaki vergi kredileri ortadan kalktı ve belki de tüm bu talep arttıkça EV satışları arttı ve belki de herkes şimdi bir benzinli araba istiyor. Ve belki de tüm bunlar, tüm bu sistemlere sürekli olarak güç sağlayabilecek dev bir bataryaya sahip olmadığınızda daha zordur ve aslında 12 voltluk bir bataryaya sahip olmak yerine tüm bu sistemlere güç sağlamak için motoru çalıştırmanız gerekir.
Ya da belki de Çinli otomobil üreticileri o kadar rekabetçi ve o kadar sübvanse edilmiş ki, eski otomobil üreticileri için bunu yapmanın maliyetinin üstesinden gelmek zor, çünkü Amerika Birleşik Devletleri'nde ilgilenecek eski altyapıya ve bayi ağlarına sahipler ve biz sadece bunu erteleyeceğiz. Arabanın bu kararlaştırılmış gelecekteki durumuna giden yolda, olacağını düşündüğümden veya son 5 yılda dizideki herhangi birinin olacağını söylediğinden daha zor görünen bir şey var. Senin bakış açından merak ediyorum. Siz tedarikçisiniz, vizyonu satmaya çalışıyorsunuz, çipleri tüm arabalara koymaya çalışıyorsunuz. Sizin bakış açınıza göre, bu yolu zorlaştıran nedir?
Eh, epeyce şey söyledin.
Otomobil endüstrisi çok ağır. Büyük tedarik zincirlerini ve birçok şirketi, birçok çalışanı içerir. Ve mimaride bir değişiklik yapmak için ve ne zaman bir araba çıkarsanız, onu 10 -15 yıl desteklemeniz gerekir. Bir tedarikçi olarak Nvidia, yonga setleri, diğer platformlar ve AV teknolojimiz de dahil olmak üzere tedarik ettiğimiz her teknoloji için müşterilerimize benzer bir taahhütte bulunuyor. Mevcut çip nesli için bile 10 -15 yıl boyunca aynı nesli destekleme taahhüdümüz olacak. Bunu bir Silikon Vadisi sağlayıcısı perspektifinden düşünürseniz, neredeyse delice. Ama otomobil işinin doğası budur. İşin doğası gereği işleri biraz yavaşlatacak. Ve bu bir şey.
Diğer bir şey de, teknoloji daha önce bildiğimiz otomotivden ve yazılım tanımlı araca, yapay zeka tanımlı araca çok hızlı ve çok farklı bir şekilde değiştiği için, şirketi uygun bir şekilde kurabilmek ve bu yeni teknoloji yenilikleri dalgasına uyum sağlayabilmek için farklı bir yetenek havuzundan geçmek zorundasınız. Bu yüzden Nvidia gelip yardım edebilir. Çünkü teknolojinin ilerlediğine inanıyoruz — açıkçası burada esas olarak otonom araçtan bahsediyoruz. Teknoloji bir olgunluk seviyesine ulaşıyor. Bu teknolojiyi seri üretime geçireceğiz ve bir tedarikçi gelebilir.
Bu nedenle sadece AV teknolojisini sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda bir çipten başlayarak tüm platformu, işletim sistemlerine, açık kaynaklı bir modele vehalo dediğimiz şey, OEM'in bu yeni dünyaya daha hızlı uyum sağlamasına yardımcı olan güvenlik işletim sistemi.
İşin doğası, herkesin aynı hızda koşamamasıdır. Bu nedenle, bu endüstrinin ağırlığı nedeniyle, herkesin bitiş çizgisine ulaşması biraz zaman alacaktır. Ama yine de, Nvidia'daki işim, herkesin özerk olacak her şeye ulaşmasına, bu vizyona mümkün olan en kısa sürede ulaşmasına yardımcı olmaya çalışmak.
Şimdi Nvidia'daki rolünüzü sorayım, çünkü bence bu biziKod çözücüsorular. Bence programı dinleyen herkes muhtemelen Nvidia'nın yapay zeka ile yaptığı çalışmaya çok aşinadır.en değerli şirketlerden biridünyada. Nvidia'nın yapabileceği her GPU hesaba katılıyor. Nvidia Otomotiv'de kaç kişi çalışıyor?
Aslında otomotiv ekibinde binlerce kişilik oldukça büyük bir ekibimiz var. Çünkü tüm platform üzerinde çalışıyoruz, donanım, yazılım, model ve altyapı var. Oldukça büyük bir ekip. Nvidia'nın diğer ekiplerden de yararlanabileceğimiz birçok şeyi var. Örneğin, hakkında bir şeyler duyduğunuzdan oldukça eminimCosmosVeNemotronBunlar temel açık kaynak temel modellerimizdir. İşten de onların tarafından büyük ölçüde yararlanıyoruz.
Ekibiniz nasıl organize oluyor? Donanım, yazılım ve modelleriniz olduğundan bahsettiniz. Ekibin temel yapısı bu mu yoksa farklı şekilde mi organize ediliyor?
Evet. Mühendislik tarafında belli ki ürünümüz var, stratejimiz var, perde arkasında bir şeyimiz var. Bazen onlara isimsiz kahramanlar diyoruz. Örneğin, üst düzey özerklik yolları olan L3, L4 için hala çok kritik olan Map ekibi. Ve veri altyapısı.
Kelimenin tam anlamıyla navigasyon haritaları, bahsettiğin şey bu.
HD harita da var. Yani kabaca, ekibimi bu şekilde bölüyorum. Evet.
Ve sonra hepsi küresel mi? Bu daha çok Amerika Birleşik Devletleri'nde mi? Bu nerede bulunuyor?
Çoğunlukla Amerika Birleşik Devletleri'nde, ancak Çin ve Avrupa'da da varlığımız var. Açıkçası, küresel bir ürün, küresel bir platform inşa ediyoruz, bu yüzden her yerde bir destek ekibine ihtiyacımız var.
Nvidia'nın daha geniş çapta geliştirdiği bazı temel modellere güvendiğinizi belirttiniz. Ekibiniz Nvidia içinde nasıl yapılandırıldı? Yapay zeka stratejisine uyuyor mu? Ayrıldı mı? Daha mı yalnızsın? Bu nasıl işliyor?
Ah, bu harika bir soru. Nvidia'da, diyelim ki GPU'muzdaki donanım yol haritasından, CPU'dan, tüm yonga seti stratejisinden ve ürünleştirmeden sorumlu merkezi bir donanım ekibimiz var. Merkezi bir yazılım ekibimiz de var. Otomotiv ekibi, donanım ekibimizin ve yazılım ekibimizin çalışmalarından yararlanmak ve otomobile uyum sağlamak için otomotiv platformunu inşa etme misyonuyla çok daha otomotiv odaklı ayrı bir organizasyondur. Model ekibimiz de var.
Nvidia'nın sanal ekiplerden oluşan bir kültürü de var. Örneğin, Nemotron ve Cosmos için açık kaynaklı modelimiz, hepsi araştırma ekibimizin, yazılım ekibimizin ve donanım ekibimizin karşısındadır. Ancak bunlar, bu açık kaynaklı temel modelleri üzerinde çalışan sanal ekiplerdir. Bu çalışmadan yararlanabilir ve daha sonra otomotiv organizasyonunda, AV endüstrisinin üzerinde çalışabileceği güçlü bir açık kaynak modeline sahip olmasına yardımcı olacak bir model oluşturabiliriz.
Dediğim gibi, temelde Nvidia'nın üretebileceği her GPU bir şekilde hesaba katılıyor. Bu şu anda yapay zeka endüstrisinin doğası. Bir yerlerde neo - buluta girecekler. Hızla ve büyüdüğü ölçekte büyüyen bu işletmeye karşı kaynaklar ve dikkat için savaşmak zorunda mısınız?
ister inanın ister inanmayın.[Güler]Nvidia bile bilgi işlem için sınırlı bir GPU kaynağına sahiptir. Dahili bir önceliğimiz var ve bazen eğitim için, bazen test için veya şirketteki farklı bir iş dizisi için kaynakları nasıl bir kenara bırakacağımıza karar vermek için meslektaşlarımla neredeyse haftalık olarak çalışıyorum. Ve bazen Jensen'in [Huang, Nvidia CEO'su] yardımına ihtiyacımız var, ama evet.
Bu nasıl işliyor? Bu tartışma neye benziyor? Bu bir yatırım getirisi tartışması mı? "Bu kadar parayı yatırırsak, müşterilerimizden bu kadar parayı alabiliriz "? Pazar büyüklüğü tartışması mı? Konuşmanın parametreleri nelerdir?
Tahmin edebileceğiniz gibi yukarıdakilerin hepsi. Gelir elbette önemlidir, ancak bildiğiniz gibi Nvidia da çok stratejik bir şirkettir. Jensen'ın bazen sıfır trilyon dolarlık iş olarak adlandırdığı şeye değer veriyoruz. Her zaman trilyon dolarlık bir iş yaratabilecek yeni fırsatlar arıyoruz. Bu nedenle, gittiğimiz yeni yönde şirketler içinde belirlediğimiz stratejik önceliklerin olması gerekiyor. Muhtemelen bir pazar payı şirketi olmadığımızı da biliyorsunuzdur. Temel olarak parayı şu anda getiren şey ile geleceği yaratabilecek şey, şirket için gelecekte fırsat yaratabilecek şey arasındaki dengedir.
Nvidia çok benzersiz bir şekilde işletilen bir şirkettir. Bahsettiğiniz gibi, Jensen her şeye derinden dahil.röportajonunla bire bir toplantıları olmadığını söylediği yerde. Herkesle aynı anda buluşur ve herkes bunu çözer. Bu nasıl bir şey?
Üç yıldır Nvidia'dayım. Dürüst olmak gerekirse, çok benzersiz. Ve belli ki herkes aynı anda değil. Farklı gruplar. Hepimizin Jensen ile iş incelemelerinin farklı bir parçası olan teknik bir strateji ürünü var. Bu benim için çok heyecan verici, aslında, stratejik düşünmesinden ve bir ürün hakkında nasıl düşündüğünden, bir strateji hakkında nasıl düşündüğünden öğrenilecek bir deneyim. Ayrıca teknik olarak benzersiz bir derinliğe sahip. Teknik açıdan ne kadar güncel olduğunu görmek de oldukça ilham verici bir deneyim. Bu, Jensen'den bir şeyler öğrenebilmem için hayatta bir kez yaşanabilecek bir deneyim ve fırsat diyebilirim.
Wözerklik fırsatını tanımladığınızda, özellikle gelecekte, bu büyük bir bahis gibi görünüyor. "Nvidia'nın bilgi işlem mükemmelliğini ve yapay zekanın gücünü arabalara taşıyacağız ve kendi başlarına sürmelerini sağlayacağız." Bu gelir modeli neye benziyor? Otomobil üreticilerine sadece çip ve yazılım satıyor gibi mi görünüyorsunuz? Tüketiciler bir abonelik ödüyor ve bunun bir kısmı size geri dönüyor gibi mi görünüyor? Trilyon dolarlar nereden geliyor?
Bu da mükemmel bir soru. Şu anda hareket eden her şeyin özerk olacağına inanıyoruz. Gelecekte otomobilin kat edeceği her kilometre otonom olacak. Eğer bakarsanız, tüm arabalar arasında, yılda 13 trilyon mil sürüyoruz. Şu anda, sürülen tüm kilometreler arasında otonom millerin yüzdesi muhtemelen göz ardı edilebilir. Bence % 0,006 ya da onun gibi bir şey. Yani önümüzdeki fırsat bu. Nvidia'nın görüşü, çiplerden işletim sistemlerine ve ardından Halo dediğimiz şeye kadar tüm temel teknoloji parçalarını tekrar sağlayarak ekosisteme en kısa sürede birlikte yardımcı olacağımız yönünde. Halo işletim sistemi gerçekten önemlidir, çünkü yalnızca SDK ve API'leri insanların donanımımız üzerinde modeller geliştirmeleri için sağlamakla kalmaz, aynı zamanda geliştiricilerin üzerine bir model koymaları için güvenlik korkulukları sağlar.
Ayrıca ne dediğimizi de tanımlarızHyperionSaturn' s moon Iapetusdonanım platformu olarak. Bu, bilgisayar kaynağını, ECU'ları ve ayrıca sensör paketini içeren üretime hazır bir platformdur. Farklı bir özerklik seviyesine ulaşmanın gerekli olduğunu düşünüyoruz. Bunun yanı sıra,Alpamayo, eğittiğimiz açık kaynaklı bir model. Sadece model mimarisinde değil, aynı zamanda platformumuzdaki modelde ince ayar yapmak için kullanabileceğiniz parametrelerde ve verilerde de açık kaynaklıdır. Bunun yanı sıra ihtiyaç duyulan tüm altyapıyı da sağlıyoruz. Örneğin, simülasyon şu anda AV geliştirmek için gerçekten önemlidir. Genellikle AV probleminin üç bilgisayarlı bir problem haline geldiğini söylüyoruz. Eğitim bilgisayarı var, simülasyon bilgisayarı var ve bir de arabadaki çıkarım bilgisayarı var. Tüm bu teknoloji parçalarını ekosisteme Nvidia Drive olarak adlandırdığımız bir platformda sunmak istiyoruz, böylece insanlar bu teknolojiyi platformumuzun üstünde geliştirebilirler.
Gelecekte özerk olarak yönlendirilen her kilometreden ekosistemin elde edebileceği gelirin bir yüzdesini alabileceğimizi umuyoruz. Trilyon dolarlık fırsatın gelebileceği yer burasıdır.
Yani, mil başına gelir. Bu, takip ettiğiniz temel metriklere benziyor. Bir kullanıcı için mil başına gelir nereden gelir? Araç kullandığımda abonelik ücreti öder miyim? Yoksa her yerde robot ekseni olduğunu ve yolculuk başına para kazanıldığını mı düşünüyorsunuz? Mil başına gelir nereden geliyor ve bu sayı nasıl artıyor?
Bu doğru. Bence dünya her iki modeli de benimseyecek. Biri robotaksis Gördüğünüz gibi, Çin'de, ABD'de ve dünyada oldukça başarılı olanlar var. Bu yolda ilerlemeyi daha umutlu göreceğiz. Araçta şoför olmadan sizi A noktasından B noktasına götürmenin keyfini çıkarabileceğiniz taksi benzeri bir filomuz olacak.
Yolcu filosunun da uzun süre var olmaya devam edeceğini düşünüyorum çünkü seyahat sırasında hala özel bir alanı tercih eden birçok insan var. Sanki birçok insan hala bir daire kiralamaya kıyasla evlerine sahip olmayı tercih ediyor. Bunun arkasında da bir ekonomi var. Her iki modelin de gelişeceğini düşünüyoruz. Bu nedenle, Nvidia'dan farklı teknoloji parçaları tedarik ederek onlara yardımcı olmak için hem robotaxi şirketleri hem de diğer OEM'lerin yanı sıra AV yazılım geliştirici şirketleri ile birlikte çalışıyoruz.
Son beş yılda, en azından elektrifikasyon kısmındaki ilginç dinamiklerden biri, eski otomobil üreticilerinin sigorta şirketleri ve finansman şirketleri haline geldiklerini ve tedarikçilerinin otomobilleri ürettiğini fark etmeleriydi. Araba tasarımının kontrolünü büyük ölçüde kaybettiler. Büyük otomobil üreticilerinin birinci kademe tedarikçileri, birçok yönden otomobillerin büyük alt sistemlerinden sorumluydu. Havadan güncelleme yapmak istediklerinde, bunu yapmak için 15 farklı tedarikçiyle konuşmak zorunda kaldılar. Bu şikayeti programda onlarca kez duydum. Ve hepsi bir şekilde, “Arabanın mühendisliğini geri almamız gerekiyor. Aracın platformunu çok daha sıkı bir şekilde kontrol etmemiz gerekiyor ."
Özerklikte, çeşitli nedenlerden dolayı, Nvidia çok çeşitli otomobil üreticilerinin ana tedarikçisi olma fırsatını görüyor gibi görünüyor. Açıkçası, “Arabanın kontrolünü ele geçirmemiz gerekiyor." Tesla Nvidia çiplerini kullanıyor olabilir, ancak bu kodun her satırını yazdıkları gerçeğiyle gurur duyuyorlar ve bu onların platformu ve teknoloji bahislerini yaptılar. Rivian, bence Wassym o platform şirketinden sorumlu olduğu için çok gurur duyuyor ve o platformu inşa edecek. RJ [Scaringe, Rivian CEO'su]kesinlikle çok gururluyumrivian'ın böyle bir şirket olduğu gerçeğinden.
Oradaki dinamik nedir? Çünkü her otomobil üreticisi teknoloji bahsini kaldırabilecek ve gelirin karşılığını alacağı umuduna yatırım yapabilecek gibi görünmüyor. Hazır bir platform ve iş modeliyle ortaya çıkmak için Nvidia gibi bir tedarikçiye ihtiyaçları olacak. Bu artık senin lehine mi dönüyor? O ormandan çıktık mı, yoksa hala havada mı?
Otomotiv tarafında Nvidia iş modelinin güzelliği bence platformumuzun tamamen açık olması. Birden fazla hizmet katmanı sağlıyoruz ve OEM veya robotik şirketlerinin neye ihtiyaç duyduğuna bağlıyız. Sizin de belirttiğiniz gibi Tesla için hangi katmana kadar bizimle çalışmak istediklerini seçebilirler. Bazı OEM'ler çok yeteneklidir. Hatta arabayı boyamak için kendi çıkarımlarını yapmak istiyorlar. Bunun için bile iyiyiz. Onlarla çalışmaya devam edeceğiz. Aslında Tesla ve bulutta kendi çıkarım çiplerini kullanarak üretim yapan birçok OEM ile çalışıyoruz. Hatta modellerini optimize etmeye yardımcı olmaya çalışıyoruz. Farklı OEM'lerle farklı işbirliklerimiz var, çünkü onlarla birlikte çalıştığımız altyapıda hala simülasyon bilgisayarına ve eğitim hesaplamasına sahibiz.
Bazı OEM'ler için daha anahtar teslimi bir çözüme sahip olmak istiyorlar. Onlarla çalışmaktan da çok mutluyuz. Bu durumda, sonuna kadar gideceğiz. El ele gitmek için kademe bir veya kademe 1.5 gibi çalışıyoruz. Bu, sürücümüz AV türündeki ortaklarımız, örneğin Mercedes. İstedikleri ürünleri tanımlamak için onlarla çok yakın çalışıyoruz ve ardından sürücü AV yığınımızı araçlarında sorunsuz çalışacak şekilde uyarlıyoruz. Her iki taraftan mühendisler, Mercedes tasarım DNA'sına ve sunmak istedikleri müşteri deneyimine iyi uyum sağlamak için oldukça yakın çalışıyorlar.
Bu bizim için gerçekten önemli. Kazananları biz seçmiyoruz. OEM'lere farklı seviyelerdeki yeteneklerine göre yardımcı olmaya çalışıyoruz. Açıklık, OEM'lerle etkileşim modelimiz için gerçekten önemlidir.
Bunu bu kadar merak etmemin sebeplerinden biri de eğitim modellerinden bahsetmiş olman. Diğer görüşmelerde, özerkliği farklı şekillerde eğitmek için sentetik veriler yaptığınızdan bahsettiniz. Bunu çok merak ediyorum. Sektöre bakınca aklıma geliyor. Waymo, otonom millerde bu devasa liderliğe sahip ve bununla gurur duyuyorlar ve bu, arabalarını bulundukları pazarlarda olduğu kadar başarılı hale getirmeye yardımcı oldu. Tesla'nın da büyük bir rakamı var çünkü sürülen gerçek arabalar üzerinde eğitim alıyorlar. Her otomobil üreticisi, sürülen bir milyar otonom mile nasıl ulaşacağını anlayamaz.
Evet doğru.
Onları en azından statükoya ulaştırmak için bazı üçüncü taraflara güvenmek zorunda kalacaklar. Nvidia üçüncü taraf olmaya hazırmış gibi geliyor. Otomobil üreticilerine yapılan satış konuşmalarının çoğu bu kadar mı? "Teknolojimizi istediğiniz açık kapasitede satın alabilirsiniz ve sizi hızlı bir şekilde rekabetçi bir duruma getireceğiz "?
OEM'lerin Hyperion ekosisteminde, Drive ekosisteminde Nvidia ile etkileşime girmeleri için tek zorlayıcı noktanın bu olduğunu söyleyebilirim. Çünkü Hyperion için en önemli tanımlayıcı şeylerden biri bilgi işlem mimarisi ve ayrıca sensör mimarisi veri paylaşımıdır. Nvidia Drive iş ortağı olan herkes için, milyonlarca saatlik veri topladığımız mevcut programımız aracılığıyla veri paylaşıyoruz. Farklı otomobil programları aracılığıyla, bu verileri farklı OEM'lerden de topluyoruz. Ve sonra, her şeyden önce, tüm bu verilerle eğitilmiş bir model oluşturabiliriz. En azından farklı araç programlarımızda toplanan verilerin OEM ile paylaşıldığından emin oluyoruz. Bu bir numara. İki numara yeni çağda, hesaplamanın da veri olduğuna inanıyoruz. Yani, bahsettiğiniz gibi, çok fazla sentetik veri var.
Nöro rekonstrüksiyon verileri var, bunaNuRecBu, sahadan veri topladığımız çok önemli bir teknoloji ve simülasyon parçasıdır, ancak bazen arka planı değiştirmek veya araba yörüngesini değiştirmek için verileri karıştırmak için nöro rekonstrüksiyonu kullanabiliriz. Aynı verilerin birçok varyantını oluşturabiliriz. Tüm bu veriler, bu on milyonlarca veri noktasını oluşturmak için bir bilgisayara ihtiyaç duyar. Ekosistemimize dahil olan herkesle paylaşabiliriz. Bu şekilde, Drive ekosistemine dahil olan tüm oyunculardan toplu olarak, çok önemli olan veri boşluğunu yakalayabiliriz.
Yani, bu sentetik veri, değil mi? Bir sürü gerçek dünya sürüş örneği toplayacaksınız. Bir simülatöre koyacaksınız. Simülatör daha sonra verileri bulanıklaştıracaktır. Sanırım verdiğinizi duyduğum örnek, ortaya çıkan bir yaya vardı ve yayayı erteleyebilir ve o kişiyi daha sonra dışarı çıkarabiliriz ve araba buna gerçekmiş gibi tepki vermek zorunda kalacak.
Bu doğru.
Ve aynı verilerin birçok farklı varyasyonuna karşı çok sayıda antrenman yapacaksınız. Bu benim için büyüleyici. Tüm otomobil üreticilerinin neden buna inandıklarını anlıyorum. Veri paylaşımını neden satın alsınlar? Toplu olarak yetişme şanslarının daha yüksek olduğunun kabulü mü? Sadece parayı ödemek istemedikleri için mi? Daha ucuz mu? Rakipleriyle neden bu tür bir veri paylaşımı düzenlemesine katılsınlar?
Her ikisi de kesinlikle doğrudur. Aslında, maliyet tasarrufu çok büyük. Büyük bir filo işleten veri toplama, bunu yapmak isteyen herkes için büyük bir sermaye harcamasıdır. Aynı zamanda tekrarlayıcıdır. Örneğin, Drive platformunda veya Drive ekosisteminde sağladıklarımızı bulabilirseniz, müşterilerimizden çok fazla çaba ve para tasarrufu sağlayabilir.
Bunu merak ediyorum çünkü fikir şu ki, bir şeyleri eğiteceksiniz ve sonra arabada bir modeliniz olacak ve yapay zeka tanımlı bir arabamız olacak. Kendi kendine sürüşe klasik yaklaşım, soruna giderek daha fazla veri atacağımız ve sonunda arabanın her şeyi nasıl yapacağını bileceği, tüm yolları her şeyin üstünde haritalayacağıydı. Bir Cadillac EV'im var ve Super Cruise'un çalışma şekli, haritalanmış yollarda çalışıyor. Sonunda, daha fazla yol ve daha fazla şey haritalayacaklar ve araba daha yetenekli hale gelecek.
Nvidia'nın yaklaşımı, otomobilin haritalarla veya haritalar olmadan her şeyi yapabilecek kadar akıllı olması gibi görünüyor. Ve bu, veri toplamaya farklı bir yaklaşım, hesaplama için farklı bir yaklaşım ve daha sonra açıkça yapay zeka üzerine daha büyük bir bahis gerektirir. Bu bölünme gerçek mi? O atlayışı şimdi mi yaptın? Platformun geleceği bu mu yoksa siz mi ortadasınız?
L2+ olarak adlandırdığımız şey için şu anda benimsediğimiz yaklaşım, esasen haritasızdır. Doğru söylediğiniz gibi, model kesinlikle daha fazla veriye ve daha fazla köşe vakasını kapsamaya ihtiyaç duyacaktır. Ve biz konuşurken de model büyüyor, bu nesil için, gelecek nesil için. Daha fazla parametre içeren çok daha büyük bir model kullanacağız. Vakıf modelleri de burada büyük rol oynayacak. Bu modeli çok yetenekli hale getirebilmek için daha fazla veri çok, çok kritiktir. Ancak diğer yandan, halihazırda internet verileriyle eğitilmiş bir vakıf modelini kullanma eğilimi de yardımcı olabilir. Bu yüzden Nvidia içindeki vakıf modeli çabasıyla olan bağlantıyı birkaç kez vurguladım.
Akıl yürütme modeli ve temel model ile, sınır modeli perspektifinden yararlanabilir ve araca özgü veriler olmadan bile aracın daha iyi genelleme yapmasına yardımcı olmak için verileri ölçeklendirmek için internetten yararlanabiliriz. Bu, özellikle 4. Seviye olmak üzere daha yüksek bir özerklik seviyesine doğru bahis oynadığımız ana yöndür. Bu, şu anda odaklandığımız ana iş konularından biridir.
OEM'e dönersek, mevcut katılımla yaptığımız işbirlikleri ve sentetik veri kümeleri ve nöro rekonstrüksiyonu kullanarak veri üretme konusundaki muazzam yeteneğimiz sayesinde üzerine inşa ettiklerimizden yararlanabilmenin yanı sıra, daha genel verilerden eğitilen, ancak modelin daha iyi akıl yürütmesine, daha iyi genelleme yapmasına yardımcı olacak temel model yeteneğinden yararlanabileceğimizi düşünüyorum — bunlar müşterilerimize sunabileceğimiz şeylerdir.
Artık güvenlik hakkında soru sormam gerekiyormuş gibi hissediyorum. Bundan daha karmaşık olduğuna eminim, ama kendi kendine sürüş yoluyla akıl yürütme yapan bir temel modelinden bahsediyorsun. Ve kafamdaki tek şey ChatGPT'nin benden özür dilemesi, çünkü araba kaza yaparken yanlış anladı ya da modelin yanlış yöne gittiği ve bunu fark ettiği korkunç uzun gecikme döngülerinden biri. Ve sonra düşünce zincirine bakabilirsiniz ve sanki, oh, tamamen yanlış anlamış gibi. Anthropic'in Claude'un kötü hissettiğine inanması kötü hissettiriyor. Bunların hiçbiri, araba kullanmanın gerçek zamanlı doğasıyla uyumlu görünmüyor. Bu boşluğu nasıl kapatırsınız? Gecikme, arka planda bu büyük modellerden birine sahip olma ihtiyacı, modellerin devam edebileceği türden akıl yürütme teğetleri. Bu, araba kullanmakla nasıl uyumludur?
Güvenlik bizim için çok önemlidir ve AV endüstrisi için de çok önemlidir. Teklifimizin farklı katmanlarına yaklaşarak sorunuzu cevaplayayım. Güvenliği ele almak otomobil endüstrisi için yeni bir şey değil ve yazılımın güvenli olduğunu kanıtlayabilmek için çok sofistike bir geliştirme protokolü ve ayrıca bir doğrulama protokolü geliştirdik. Buna ISO 26262 denir. Aslında donanım ve işletim sistemi (OS) seviyesi yazılımımızı ve uygulama seviyesi yazılımımızı en yüksek güvenlik standardına göre geliştiriyoruz, bu da aracı sürmek için her şeyi konuşlandırabilmek için çok önemli ve kritik. Bu bir numara.
İkincisi, bu alandaki bazı oyunculardan biraz farklı bir yaklaşım benimsiyoruz. Aslında L2++ veya ADAS fonksiyonumuz için bile yedekli bir yığınımız var. Bunun dışında, temelde piksel girişi, yörünge çıkışı olan uçtan uca modeldir. Ayrıca, bildiğimiz şekliyle bu güvenlik standardına dayalı olarak daha gelişmiş klasik bir istifimiz var. Temel olarak bir bileşendir. Birçok bileşene sahip bir yığındır ve her bileşen bu bilinen standart kullanılarak doğrulanabilir. Klasik yığın olarak adlandırdığım şey budur. Ve paralel çalışan iki yığınınız olduğunda, klasik yığın bazen Big Brother dediğimiz gibi davranır, ancak aslında bir güvenlik korkuluğudur. Uçtan uca modeldeki tüm yörüngeleri doğrulamaya ve her karede güvenli olduğunu doğrulamak için bilinen güvenlik standardını kullanmaya çalışır.
Bu sahip olduğumuz çok önemli bir kavram. Ve sadece bir kavram değil, aynı zamanda yığınımızda sahip olduğumuz uygulama. Daha üst düzey özerklik için çok kritik olacak olan bunu ele alacağız, L4. Bu aynı zamanda sadece bir sensör seti olarak değil, bir yazılım mimarisi seti olarak da tam yedekliliğe sahip olduğumuz L4 yığınımızın temelidir. Bu ikinci nokta, güvenlik sorunuzu cevaplamaktır.
Üçüncüsü, modeli geliştirdiğimizde, modelin halüsinasyonu olabildiğince azaltmasını da sağlamaya çalışıyoruz. Bunu yapmanın yolu büyük bir doğrulama sürecinden geçiyor. Yayınladığımız her model için büyük simülasyon test verileri oluşturuyoruz. Şu anda programımızda her gün 5 milyon test yapmayı düşünüyoruz.
Kabaca her gün uçtan uca modelin 10 yinelemesine sahibiz. Tüm bu senaryolarda – bunu test edilen her test senaryosu gibi düşünebilirsiniz – modelin doğru yörüngeyi oluşturduğundan emin olmak için gerçekten büyük bir doğrulama yapıyoruz. Bu bizim için de çok kritik. Yani ürünümüzün güvenli olduğundan emin olmak için yaptığımız şey budur.
Sana gerçekten merak ettiğim aptalca bir soru sorayım. Model ve arabayı nasıl kullanacağı hakkında çok konuştunuz. Ve evet, klasik baca güvenlik korkuluğudur. Dildeki model muhakemesi diğer tüm modeller gibi midir? Arka planda oturup “Bir dur işareti görüyorum. Ne yapmalıyım? Dursam iyi olur. Ben gidip frene basacağım ," diye düşündüm, arka planda herhangi bir genel modelin dilde gerekçe göstermesi gibi mi?
Kısa cevap evet. Yeni nesil araçlarda konuşlandıracağımız yeni nesil modelimizde… Mevcut nesil az çok sınırlı bir bilgisayara sahip olduğu için yeni nesil SOAR tabanlı. Modeli dil gömülü olarak eğiteceğiz. Dil aracılığıyla akıl yürütebilmek çok önemlidir. Modelle de sohbet edebilirsiniz. Modele ne yaptığını sorabilir ve daha sonra bir modelden hızlanmasını veya yavaşlamasını ve şerit değiştirmesini isteyebilirsiniz.
Kelimenin tam anlamıyla araba sürerken, kendi kendine “Orada bir araba görüyorum. Birkaç mil sonra gelecek çıkışa hazırlanmak için şerit değiştirmem gerekiyor." Ve bunu arabayı kullanmak için dilde mi yapıyor?
Bence bu bir şeylerin birleşimi. Dil zaten modeli yerleştiriyor, ancak bildiğiniz gibi görüş sinyali de çok önemli.
Çok modelli demek istiyorum ama dil de bunun bir parçası. Bildiğiniz gibi model kara kutu. Tam olarak ne yaptığını bilmiyoruz, ancak bunu sorabilirsiniz ve model ne yapmaya çalıştığını cevaplayacaktır.
Saatte 55 mil hızla otoyolda umurunda olan bir sohbet robotu modelinin çıldırdığını görüyorum.
Aslında, GTC Tayvanbir video yayınladımodelin sürekli konuştuğunu gösterdi. Modelin akıl yürütmeye çalıştığı her şeyi gerçekten duymaya çalışırsanız oldukça can sıkıcı olabilir.
Bunun gecikme süresi nedir? Açıkçası sistemleri konuşlandırıyorsunuz, çalışıyor olmalı, ancak bunun gecikmesini azaltmak için bir girişim var mı? Araba sürmek için yapmanız gerekenlere kıyasla dilin doğal olarak yavaş olduğunu hissediyorum. Arabamı sürerken dil düşünemiyorum.
% 100. Bu yüzden çoklu model dedim. Ancak uçtan uca gecikmeyi azaltmak çok önemlidir. Aslında, arabayı bir modelle sürmenin en önemli avantajlarından biri budur. Çünkü eski yığını veya birden fazla bileşeni olan klasik yığını düşünürseniz, genellikle birkaç yüz milisaniye sürer. Ancak bir modelde, sadece çıkarım zamanı olduğu için, piksel ve yörünge olan girdiden ayrıdır. Açıkçası, sahip olduğunuz bilgisayar kapasitesine bağlı olarak gecikmeyi azaltabilirsiniz. Ancak mevcut nesilde bile, 100 milisaniye içinde olmasını kontrol ediyoruz, ki bu oldukça hızlı.
Dil muhakemesine gelince, düşünürseniz, bu insan beyni, değil mi? Düşünürseniz, bilgi oranının zaten soyutlanmış olduğunu söyleyebilirim. Bilgi oranı çok yüksek değil. Ve bu tür dil tabanlı akıl yürütme yeteneğini eğitmek için internet verilerini kullanıyoruz. Gecikmenin kontrol altında olduğunu düşünüyorum, şöyle söyleyeyim. Ve yine, arabayı sadece dil ile kullanmıyorsunuz. Bu önemli bir şey, dediğim gibi. Genellikle akıl yürütme kısmı, inanıyorum ki, daha yavaştır. Yine, modelin tam olarak ne yaptığını bilmiyoruz, ancak piksel kısmı, aracın temel anlık reaksiyonunu yönlendiren şeydir.
Evet. SorarsanAntropikClaude'un hisleri ve duyguları olduğunu ve korkabileceğini söyleyecekler.
Hı hı.
Bunu düşünüyor musun? Modellerinizin arabayı sürerken duyguları olduğunu düşünüyor musunuz?
Çok karamsar olmadığından emin olmak için korkuluğu kullanacağız.
[Güler]Sadece merak ettim. Yani dediğiniz gibi modellerin nasıl çalıştığını bilmiyoruz. Kelimenin tam anlamıyla modelin “Aman Tanrım, çok hızlı gidiyorum." Ama belki klasik sistem bunu azaltacaktır.
Evet, doğru.
Tüm bunlar arabada yerel olarak mı çalışıyor?
Hayır, hayır, hayır, hayır. Tüm bunlar çevrimdışı olarak doğrulanır. Ama güvenlik korkuluğu olan ikinci kısım, iki bacayı paralel çalıştırdığımızda, bu kesinlikle arabadadır. Ve her karedeki arabada, ADAS ECU'muzdaki yazılımda, modelin güvenli bir temel yörünge ürettiğinden emin olmak için hem klasik yığından hem de uçtan uca modelden gelen yörüngeyi karşılaştırıyoruz.
Peki arabalar sizin yaklaşımınızla otonom olmak için hızlı bağlantıya ihtiyaç duyuyor mu?
Mutlaka değil, ancak navigasyon bilgilerini ve bazı harita bilgilerini almak için bazı bağlantılara ihtiyacımız var. Bunların çoğu navigasyon haritalarıdır. Bu nedenle, sadece model tarafına ve klasik yığına yardımcı olmak için değil, dünyayı daha iyi anlamamıza yardımcı olmak için navigasyon haritalama bilgilerinden bazılarını kullanıyoruz.
Bunu soruyorum çünkü 5G ağlarının lansmanını çok detaylı bir şekilde ele aldım ve tüm telekom şirketleri bana 5G'nin otonom arabaları mümkün kılacağına dair söz verdi. Görünüşe göre yaklaşımınız bu şekilde düşük gecikmeli ağlara en çok yaslanacak yaklaşım.
Bu yanlış değil ama diğer yandan arabanın tamamen kör noktada da otonom olarak gitmesi gerekiyor. Gerçek zamanlı düşük gecikme süresi, içerik bağımlılığının bulutta bu bağımlılığa sahip olduğunu söyleyebilirim. En azından her yerde çalışması amaçlanan ADAS türü uygulamalar için - L2+ diyoruz - bu bağımlılığı oluşturmak iyi bir fikir değildir.
Evet. Seviye 4, Seviye 5'e ulaştığınızda, işte o zaman bağlantı bağımlılığınız olur.
Bu doğru. Evet. Evet.
Seviye 4 özerkliğinde bağlantıyı kaybettiğinizde ne olur? 5. Seviyeye ulaştığınızda ve artık direksiyonunuz kalmadığında ve bağlantınız kesildiğinde ne olur?
Seviye 4'te bağlantıyı bir tür sensör olarak düşünebilirsiniz. Temel sürüş yeteneğinin buna çok fazla bağımlılığı olamaz. Seviye 4 teknolojisini geliştirmenin temel konseptlerinden biri de sensör yedekliliğine sahip olmanızdır. Bu sadece GPS için değil aynı zamanda kamera, radar ve gördüğünüz her şey için de geçerlidir. Her bir arıza noktasında aracın güvenli bir şekilde sürülebilmesi gerekir. Sanki aniden GPS'inizi kaybetmişsiniz ama arabanın yerel bir algısı var, güvenli bir noktaya gelip kenara çekebilmesi gerekiyor. Bu, bir L4 sisteminin sahip olması gereken minimum gereksinimdir. Böyle bir sistemi geliştirebilmek için temel L4 prensibi budur.
Tüm sensör yığınlarının arabanın neresinde yaşadığını, arabada ne kadar bilgi işlem bulunduğunu, RAM fiyatlarının arttığı bir dönemde arabalara ne kadar RAM koymamız gerektiğini çok merak ediyorum. Tüm bunlar, giderek daha pahalı hale gelen ve tüketicilerin, en azından Amerika Birleşik Devletleri'nde, birçok yönden isyan ettiklerini düşündükleri arabalara katmak için çok fazla ekstra maliyet gibi görünüyor.
Bu doğru.
Kendi web sitemizin trafiğine bakabilirim; herkes isterbir Slate kamyonu satın al25.000 dolara ve radyosu bile yok. Bu sadece tekerlekli bir batarya. Arabanın tamamı bu. Boya işi bile yok. Maliyeti düşük tutmak için artık arabalardaki boya işlerinden kurtuluyoruz. Arabadaki çok fazla bilgi işlemden, çok fazla bağlantıdan, belki de modelleri yüklemek için bir sürü RAM'den bahsediyorsunuz.
Bu doğru.
Bu nasıl sonuçlanıyor? Bu sizi robotaksi modeline daha çok itiyor mu, yoksa insanların pahalı sürücüsüz arabaları mı satın alacağını düşünüyorsunuz?
Kesinlikle otonom otomobiller üretmek için çok fazla donanıma ihtiyaç var, ancak diğer bir trend ise teknoloji olgunlaştıkça donanım maliyetinin oldukça hızlı bir şekilde düşmesi. Örneğin radar. Kariyerimde bile, hacmin maliyetten çok daha fazla artması nedeniyle radar fiyatlarının muhtemelen 15 yılda en az dört veya beş kat düştüğünü gördüm. Kamera sensör fiyatlarının düştüğüne de şahit oldum. Daha fazla rakip var ve hacim büyüdükçe rekabet daha düşük fiyatlar getiriyor. Ölçek etkisi şu anda ADAS'ta kesinlikle mevcut ve tüm bileşenler çok daha olgunlaşmış ve bir miktar emtia haline gelmiş durumda.
Bildiğiniz gibi bilgisayar çok hızlı büyüyor. Bir süre önce yarı iletken endüstrisinde Moore Yasası'ndan bahsetmiştik ancak otonom sürüş segmentinde bilgisayar ihtiyacı gerçekten şaşırtıcı bir hızla artıyor. Yaklaşık olarak iki yılda bir 10 defadan bahsediyoruz. Bu delilik. Ve şu anda yapay zekanın ve tabii ki Nvidia'nın başarısıyla, bu tür devasa hesaplamaları uygun bir fiyata arabalara sunabileceğiz.
Bulutta mı yoksa arabada mı?
Arabada.
Size daha önce antrenman kapasitesi için mücadele etmeyi sormuştum. Fabrikasyon kapasitesi için de mücadele etmeniz gerekiyor mu?
Ah evet.
Çünkü bu maliyetler herkes için artıyor.
Evet elbette. Evet.
Merak ediyorum, Nvidia'nın talebi buherkesin maliyetini artırıyor. Peki Nvidia'nın diğer bölümleri herkesin talep ettiği oranları ödemeye hazırken nasıl muhteşem kapasite elde edeceksiniz?
Aslında bu sana verdiğim cevabın aynısı. Daha fazla söyleyebileceğim bir şey var mı bilmiyorum çünkü biz çok stratejik bir şirketiz ve otomotiv işimiz de iyi gidiyor, ancak tabii ki veri merkezi işimizin hızında değil. Ancak biz, Jensen'in kendisi de AV geleceğine güçlü bir şekilde inanıyoruz. Yalnızca dahili bilgi işlem tahsis ederek değil, aynı zamanda fabrika kapasitesiyle de bu teknolojiye ve bu geleceğe yatırım yapmaya devam ediyoruz. Bu kesinlikle araştırdığımız şeylerden biri.
Aslında herkesin alabileceği her çipe olan yoğun talep nedeniyle büyük olasılıkla çip fiyatının bile artması gerekecek. Olumlu tarafı, teknolojinin gerçekten iyiye gidiyor olmasıdır. Çip kısmından bahsettim ve sensör kısmından da biraz bahsettim. Ürüne hazır, bilgi işlem artı sensör türü bir platform olan Hyperion'dan bahsettim. Bu yüzden gerçekten maliyet ile yapabileceklerimiz arasında denge kurmaya çalışıyoruz. Yüksek düzeyde özerkliğe ulaşmak için yeterli gerekli sensör seti dediğimiz şeye bakıyoruz.
Örneğin Hyperion 10'da aslında iki versiyon sunuyoruz. Biri çoğunlukla kameralardan oluşan bir üs: 10 kamera, üç radar, lidar yok. L2++ ADAS türünde bir araç üretmenin oldukça uygun maliyetli bir yoludur. Öte yandan, üst uç için Hyperion High dediğimiz şey var: L4'ü çalıştırabilmek için yeterli sensör yedekliliğine sahip olmak için sanırım 14 kamera, üç lidar ve yedi radardan oluşan gerekli sensör setini sağlıyoruz.
ECU yedekliliğine de ihtiyacınız var. Yeni nesile, yani daha doğrusu, mevcut nesil SOAR tabanlı bilgisayar platformuna ihtiyacınız var. Gerçekten kendi başına gidebilen bir arabanız olduğunu hayal edin. Bu sensör seti ve bu bilgisayar mimarisiyle maliyeti karşılayabilecek düzeyde özerkliğe ulaşabileceğimize inanıyoruz.
Özerklik için belirlenen minimum sensör hararetle tartışılıyor. Uzun süredir hararetle tartışılıyor. BenceElon Musk'un söylediğiLidar'ın yıllar önce yerel bir maksimum olduğunu düşünmesi bu tartışmanın başlangıcıydı. Bu tartışma hiçbir şekilde, şekilde veya biçimde bastırılmadı. Seviye 4'ün lidar gerektirdiğini düşünüyor musunuz?
Kısa cevap evet. Lidar'ın Seviye 4 özerkliği için gereken güvenliği ve yedekliliği sağlayan önemli sensör olduğuna inanıyoruz. Ancak öte yandan bunun %100 gerekli olduğunu söylemek de zor. Bunun, Hyperion 10'un yüksek sensör yapılandırmasını temel alarak, hem gerçekten üst düzeyde şehir içi hem de karayolu Seviye 4 kapasitesine ulaşmak için oldukça uygun bir yol olduğuna inanıyoruz. Öte yandan teorik olarak insanlar büyük kilometreler kat ederek Lidar'ın gerekli olmayabileceğini kanıtlayabilirler. Ancak esasen ODD sınırlamasıyla birlikte gelecek.
Pardon, ODD sınırlaması nedir?
Operasyonel tasarım alanı (GARİP) temel olarak uygulanabilir bir alandır. Teknolojiyi dağıtabilirsiniz. Bu konuda epey bir analiz yaptık. Mevcut anlayışımıza ve bu analizi yapmak için kullandığımız çerçeveye dayanarak, bu L4 teknolojisini müşterilerimizin yararlanabileceği tüm ODD'lere dağıtmanın, Lidar'a sahip olmanın, sahip olmamaktan çok daha iyi olduğuna inanıyoruz.
BaktığınızdaTesla'nın nerede olduğuTamamen kendi kendine sürüş, araçları ve vizyona dayalı bir sistem olma konusundaki mutlak bağlılıklarıyla, şu anda sizden önde olduklarını düşünüyor musunuz? Sizce eşit durumdalar mı? Arkanda olduklarını mı sanıyorsun?
Bu sorunun iki düzeyde yanıtı vardır. Temel L2++ teknolojisi açısından Elon muhtemelen herkesin önündedir. Uzun zaman önce bir bölümü vardı ve teknolojiyi devasa bir filoda geliştirme ve test etme vizyonuna uzun süre sadık kaldı. Hiç kimse Elon'un ADAS pazarında herkesin önünde olduğunu ve aslında herkesin bir yetişme oyunu oynadığını iddia edemez. Aslında Elon'un bu kadar başarılı olmasından dolayı çok mutluyuz. Açıkçası Elon, GPU bilgisayar tarafında hem SpaceX hem de Tesla için bizim için de büyük bir müşteri. Başarılı olduklarından emin olmak için onu ve ekibini destekliyoruz.
Seviye 4 için daha açık olduğunu düşünüyorum. Waymo gibi kanıtlanmış, kullandıkları metodolojileri kullanarak müşterileri L4'ü gerçekten deneyimlemeye yönlendiren köklü oyuncular var. Tesla muhtemelen hala oradaki yolu bulmaya çalışıyor. Kazananları seçmeye çalışmıyoruz ancak herkesin bu teknolojiyi geliştirebilmesine yardımcı olmaya çalışıyoruz. Misyonumuz, AV ekosisteminin her kilometrede bu vizyona ulaşmasını sağlamak, hareket eden her şeyin otonom olmasını sağlamak. Bu tür bir vizyon gerçeğe dönüşüyor.
Lidar kullanımı konusunda Tesla yöneticileriyle görüştünüz mü? Hiçbir sebep yokken garip bir şekilde dini görünüyor, özellikle de sizin söylediğiniz gibi maliyetler düşüyorsa. Bir noktada, eğer daha iyi bir teknoloji çözümü oradaysa, herkesin onu kullanması gerektiği duygusuna kapılırız. Bu konuşmaları yaptınız mı?
Aslında hayır, ben değilim. Ekibim kesinlikle öyle. Onlarla bu konuşmayı yapmayı sabırsızlıkla bekliyorum. Bunların çoğu sadece temel bilim ve akıl yürütmedir. Onların da görüşlerini duymak güzel.
Belki de en az kontrolünüz altında olan bir şeyden bahsederek bitirmek istiyorum. Modeller daha iyi olmaya devam edecek, Nvidia çip üretmeye devam edecek, belki de müşteriler kendi kendine sürüş talep etmeye devam edecek. Bütün bunlar sanki elinde olan bir şeymiş gibi geliyor.
Ancak otomobil pazarı, otomobil pazarının son noktası Çin'de yaşanıyor. Sanırım bu konuda hemfikir olabiliriz. ABD'li tüketiciler TikTok'u açıp araba fenomenlerinin BYD araçları hakkında konuştuğunu görüyor ve yorumlarda o arabaları alamadıklarından şikayet ediyorlar. Çin'de bulunan bir Buick'in videosunu izledim. Bu, Amerika Birleşik Devletleri'nde bulamayacağınız bir Buick EV ve ABD'li müşteriler, Buick'in Çin'de burada ürettiklerinden daha iyi arabalar üretmesine öfkeliler.
Varçok sayıda ticaret engeliAmerika Birleşik Devletleri ve Çin arasında. Nvidia, ister otomobil parçalarının ithalatına uygulanan gümrük vergileri olsun, isterse de her türlü yolla bu mücadelenin ortasında yer alıyor.değişmez bloklarHangi çiplerin satılabileceği ve bu çiplerden elde edilen gelirin nereye gittiği. Siz otomobil pazarını ileriye taşımaya çalışırken, ABD-Çin ticaret kaosu buna nasıl etki ediyor? Bu düşündüğün bir şey mi? Sektörü yavaşlatan bir şey mi bu? Bu üstesinden gelinebilecek bir şey mi?
Politika yapıcıların, politikayı şu anda gördüğümüz gibi yapmak için kendi mantıkları ve mantıkları olduğuna kesinlikle inanıyorum. Nvidia olarak açık ekosistem oyuncusuyuz. Çin'de hala çok sayıda müşterimiz var. Yardım etmeye çalışıyoruz… Mesela hala araç içi çıkarım çipleri sağlıyoruz çünkü bunlar hala eşiğin altında.Hangi GPU'nun satılmasına izin veriliyor?Çin pazarında. Ayrıca tüm Çinli OEM'lerle de çalışıyoruz. Aslında hepsi olmasa da pek azı simülasyon araçları sağlayarak altyapı tarafında yardımcı oluyor. Onlarla açık kaynaklı modeller Cosmos ve Alpamayo üzerinde çalışıyoruz. Bir yandan modellerini daha iyi hale getirmelerine yardımcı olabiliriz. Öte yandan Çin pazarındaki rekabetten de ders alabiliriz.
Ayrıca dünyanın geri kalan OEM'leriyle de çok yakın çalışıyoruz ve başarılı olmalarına yardımcı olmak için tüm Nvidia platformlarını farklı OEM'lere farklı katmanlarda sağlamaya çalışıyoruz. Yine kazananları seçmiyoruz ve herkesle çalışmaya çalışıyoruz. Misyon son derece açık ve bu vizyonu mümkün olduğunca gerçeğe dönüştürmeye çalışıyoruz.
Modelleri daha iyi eğitmek ve onları daha yetenekli hale getirmek için OEM'ler arasında veri paylaşımından bahsettiğinizde, Çinli OEM'ler ile Amerikalı ve Avrupalı OEM'lerden veri paylaşımı arasında herhangi bir düzenleyici engel veya rekabet engeli var mı?
Ah evet elbette. Sadece Çin'de değil diğer bölgelerde de kısıtlamalar var. Mesela Avrupa'nın verilerle ilgili bazı düzenlemeleri var. Farklı bölgelerle uyumlu olduğumuzdan emin olmak için tüm yerel düzenlemelere uyuyoruz.
Bu, modellerin bölgesel çeşitlerinin farklı yeteneklere sahip olduğu veya farklı konularda daha iyi olduğu anlamına mı geliyor? Çünkü girdi verileri farklıysa çıktı da farklı olacak gibi görünüyor.
Kesinlikle. Peki öncelikle üretim modeli için elimizden geldiğince çatallamamaya çalışıyoruz ama temel bölgesel farklılıklar olacaktır. Model, girdiye bağlı olarak farklı bölgelerde farklı davranacaktır. Bazı şeyler ülke kodlu dediğimiz şeylerdir. Açıkçası, ABD ile karşılaştırıldığında Avrupa gibi farklı bölgelerde kurallar oldukça farklı. Bazı adaptasyonlar gereklidir ve bazı parametreler de farklıdır. Evet, teknolojiyi dünyanın farklı yerlerine ölçeklendirmeye çalışmak oldukça ilginç bir yolculuk.
Farklı düzenleyici yaklaşımlara, farklı veri yaklaşımlarına, farklı girdi verilerine, OEM'lerin farklı konfigürasyonlarına ve neye yatırım yapmaya istekli olduklarına, hükümetlerden gelen farklı sübvansiyonlara dayanarak Çin'in ana akım otonom sürüş deneyimi olarak Seviye 4'e ilk önce ulaşacağını düşünüyor musunuz? Çünkü eğer buna bakmam gerekseydi, Seviye 4'ün kendi kendine sürüşün ana akım deneyim olarak Amerika Birleşik Devletleri'nden çok önce Çin'de gerçekleşeceğine bahse girerim.
Aslında bunun doğru olduğunu düşünmüyorum. Bildiğiniz gibi Waymo, en azından San Francisco'daki belirli ODD'lerde halihazırda herkese L4 deneyimi yaşatıyor ve oldukça hızlı bir şekilde ölçekleniyorlar. Çin'in çok daha dinamik bir rekabet pazarı olduğu aşikar ve burada çok sayıda oyuncu var. Ama benim deneyimime göre hepsi Waymo olgunluğuna sahip, en azından San Francisco'da. Ekosistemdeki herkese yardım etmeye çalışıyoruz.
OEM açısından bakıldığında bu farklı bir rekabet ortamı, ancak OEM tarafında bile farklı bölgelerin farklı türde olduğunu düşünüyorum… Bir yandan Çin sokakları ABD sokaklarına kıyasla çok daha zorlu. Ve Seviye 4'e bazen sıfır-pne oyunu derdim. Ya sende var ya da yok. Bugün itibariyle, L4'ün şehir büyüklüğündeki bir bölgede sürücüsüz her müşteriye herhangi bir sınırlama olmaksızın güvenli bir şekilde dağıtılabileceğini gerçekten kanıtlayan tek kişinin hala ABD veya Çin olduğunu düşünüyorum.
Evet, bu Waymo. Waymo'nun bunların ana akım bir deneyim olarak tanımlandığını duymaktan gurur duyacağını düşünüyorum. San Francisco'daki bazı insan alt grupları için Waymo'nun ana akım bir deneyim olduğunu kabul edeceğim. Amerikalıların büyük çoğunluğu için öyle olduğunu düşünüyorumHenüz değil. Ve bu büyük dönüş, değil mi?
Waymo ne zaman olabilir?karda çalışmak? Bunları ne zaman dağıtacaklarChicago'da?
Ve New York'ta.
Uzun süredir Chicago'da bulunan biri olarak Chicago ve New York City'de işlerin nasıl gittiğini çok merak ediyorum. Aklıma takılan soru, ana akım deneyimin sanki sadece bir araba satın alıyormuşsunuz gibi hissettirip hissettirmediği ve Seviye 2 ADAS'ın artık arabalarda bir nevi ticari eşya haline gelip gelmediğidir. Seviye 4, otomobillerde ana akım bir ürün olacak. Düğmeye basıyorsunuz ve kendi kendine hareket etmeye başlıyor. Sizce bundan ne kadar uzaktayız?
Benim görevim de tam olarak bu; sektörün oraya ulaşmasına yardımcı olmaya çalışmak. Süre vermek gerekirse beş yıl değil, beş yıldan az derim.
Bu çok cesur bir tahmin. Sanırım bunu orada bırakacağız çünkü zamanı geldi. Gerçekten harikaydın, Xinzhou. Seninle tekrar konuşacağım için heyecanlıyım. Bu öngörüyü kontrol etmeniz için sizi beş yıl önce geri çağıracağız. Peki Nvidia'dan bundan sonra ne aramalıyız?
Planladığımız pek çok şey var. Öncelikle bu yılın sonuna kadar ADAS tarafındaki teknolojimizi Amerika Birleşik Devletleri'nin her yerinde tüm Mercedes araçlarında ve diğer bazı ortaklarımızda yaygınlaştırıyoruz. Önümüzdeki birkaç yıldan itibaren bu teknolojiyi dünyanın geri kalanına yaymaya çalışacağız. Bu arada, Uber gibi ortaklarımızla da yakın işbirliği içinde çalışıyoruz. GTC olarak önümüzdeki birkaç yıl içinde L4 hizmetimizi sunmaya çalıştığımızı duyurduk. Çok heyecan verici.
Üstelik yine bir ekosistem oyuncusuyuz. Hemen hemen tüm OEM’lerle çalışıyoruz. Şu anda seri üretim OEM'lerin %80'inin Nvidia'nın L4 için Hyperion ekosisteminde olduğunu söyleyebilirim. Bu geleceği herkesle birlikte inşa ediyoruz. Umarız ilerleyen zamanlarda bizden daha heyecan verici duyurular görürsünüz.
Dediğim gibi, seni yakında geri almamız gerekecek. Katıldığın için çok teşekkür ederimKod çözücü.
Beni kabul ettiğin için teşekkürler Nilay. Seninle sohbet etmek çok güzel.
Sorularınız veya yorumlarınız mı var? decoder@theverge.com adresinden bize ulaşın. Gerçekten her e-postayı okuyoruz!
