Nvidia входит в гонку robotaxi: $3 млрд на вызов Tesla и Waymo

Почему чипмейкер решил стать таксопарком

Nvidia, компания с квартальной чистой прибылью $26.4 млрд, объявила о запуске внутреннего проекта по разработке robotaxi-сервиса в США. Анонс прозвучал на внутреннем совещании компании в октябре 2025 года, согласно данным китайского издания 36Kr. Проект возглавит Ruchi Bhargava, старший директор, курирующая исследования в области автономного вождения.

Бюджет инициативы оценивается в $3 млрд — сумма, сопоставимая с половиной всех инвестиций Waymo за историю компании ($12 млрд до достижения текущего масштаба 700 автомобилей). Для Nvidia, чья рыночная капитализация превышает $3 трлн, это скорее исследовательский полигон, чем коммерческая ставка. «Можно рассматривать robotaxi-проект как тренировочную площадку Nvidia, — сообщил источник, близкий к команде. — В embodied intelligence большие модели признаны ключевой технологией. Но на практике их развертывание и тонкая настройка в автономных транспортных средствах остаются сложной задачей. Nvidia хочет усилить инженерную экспертизу».

Рынок robotaxi демонстрирует экспоненциальный рост: с $2.77 млрд в 2024 году до прогнозируемых $188.9 млрд к 2034-му (CAGR 52.54%), по данным Precedence Research. Только США покажут рост с $450 млн (2024) до $17.5 млрд (2030), CAGR 74.6%. Китай обгонит США по размеру рынка к 2035 году — $44.5 млрд против $36.5 млрд, согласно TrendForce.

Технологическая архитектура: Cosmos как фундамент

В основе проекта — end-to-end нейросетевая архитектура, где единая сеть обрабатывает сырые сенсорные данные напрямую в управляющие команды без промежуточных модулей. Подход схож с Tesla Full Self-Driving (FSD), но с ключевым отличием: Nvidia использует Cosmos — world foundation model, представленную в январе 2025 года.

Cosmos интегрирует текстовые, визуальные, видео- и сенсорные данные для генерации синтетического видео, соответствующего физическим законам. Модель предварительно обучена на более чем 20 млн часах данных, что эквивалентно 2,283 годам непрерывного видеопотока. Основное преимущество — способность создавать сложные сценарии вождения, трудновоспроизводимые в реальности: экстремальные погодные условия, редкие edge cases (матрац на дороге, катящийся мяч), нештатные действия пешеходов.

End-to-end архитектуры противопоставлены традиционным модульным системам (perception → prediction → planning → control), где информация теряется на стыках модулей. Единая сеть сохраняет контекст на всех этапах обработки, что теоретически улучшает качество решений. Tesla первой внедрила подход в массовое производство (FSD v12, 2024), китайские автопроизводители Li Auto и Xpeng разрабатывают собственные world models.

Конкурентный ландшафт: три противоположных подхода

Waymo демонстрирует наилучший дизенгейджмент-рейт (частота вмешательств водителя) — 0.05 на 1,000 миль по данным California DMV 2024. Tesla FSD требует 1-2 вмешательства на 500-600 км маршрута, согласно внутренним тестам Nvidia. Разница объясняется подходом: Waymo полагается на избыточность сенсоров (LiDAR может затормозить автомобиль, даже если камера не распознала объект), Tesla — на vision-only и программную обработку краевых случаев.

Nvidia находится в отстающей позиции по ключевым метрикам: глубина кадров (талант), production-grade алгоритмическая инженерия, накопление сложных данных, опыт дорожного тестирования. В 2024 году Mercedes-Benz провёл сравнительный тест систем Nvidia и Momenta на маршруте Лос-Анджелес — Сан-Франциско (1,000+ км). После четырёх лет разработки Nvidia система уступила Momenta, настроенной за один месяц. Результат: Mercedes заменил Nvidia на Momenta для ассистированного вождения в нескольких моделях для китайского рынка.

Конкурентные преимущества: чип, капитал, экосистема

Несмотря на технологическое отставание, Nvidia обладает тремя стратегическими преимуществами:

1. Вычислительная мощь Drive Thor
Чип Drive Thor предлагает 2,000 TOPS (tera operations per second) — достаточно для инференса тяжёлых end-to-end моделей в режиме реального времени. Для сравнения: Tesla FSD Computer (HW3) обеспечивает 144 TOPS, HW4 — 250 TOPS. Превосходство в 8-10 раз позволяет запускать более сложные модели с меньшей латентностью.

2. Финансовая устойчивость
Квартальная чистая прибыль Nvidia ($26.4 млрд, Q2 2025) почти в 2.2 раза превышает все инвестиции Waymo за историю ($12 млрд). В индустрии, где окупаемость измеряется десятилетиями, способность финансировать долгосрочные эксперименты критична. Для контекста: Cruise (дочка GM) потратила $8+ млрд до приостановки операций в 2023.

3. Экосистема обучения AI
Nvidia контролирует полный стек: DGX для обучения моделей в дата-центрах, Omniverse + Cosmos для генерации синтетических данных и симуляций, Drive AGX для бортовых вычислений. Замкнутый цикл learning → testing → deployment ускоряет итерации. Tesla обладает схожей экосистемой (Dojo supercomputer, fleet data, vehicle hardware), но Nvidia имеет преимущество в B2B партнёрствах: GM, Mercedes-Benz, Toyota уже используют Drive платформу.

Бизнес-модель: партнёрство вместо владения флотом

Nvidia вряд ли будет конкурировать с Waymo или Tesla как оператор флота — компания не производит транспортные средства и не имеет опыта в транспортной логистике. Вероятная стратегия: B2B-платформа для OEM и операторов. Прецеденты:

• Mercedes-Benz: Совместная разработка AI-архитектуры для автопилота и интеллектуальной кабины (партнёрство с 2020). Level 4-флот запланирован на 2025 (объявлено CEO Jensen Huang в мае 2025).
• Toyota: Интеграция Drive для следующего поколения автомобилей.
• General Motors: Cruise использовал Drive Orin до приостановки операций.

Robotaxi-проект может служить референсной имплементацией — демонстрацией возможностей Cosmos + Drive Thor в реальных условиях. Клиенты (автопроизводители, операторы ride-hailing, логистические компании) лицензируют технологию, адаптируя под собственные парки.

Рыночные сигналы поддерживают гипотезу:

• США планируют отменить требования NHTSA к наличию водителя и ручного управления в robotaxi к 2026 году — открывается возможность для радикально новых дизайнов транспортных средств.
• Waymo предоставляет 250,000+ платных поездок еженедельно (апрель 2025), расширяясь на Остин, готовя пилоты в Денвере, Фениксе, и шести других городах.
• Tesla robotaxi app загрузки в первый день запуска (сентябрь 2025, Остин + Bay Area) превысили Uber на 40%, в 6 раз — исторический пик Waymo.

Прогноз: 2026–2030 как окно возможностей

Nvidia объявляет проект в момент, когда индустрия переходит от пилотов к ранней коммерциализации. Ключевые временные точки:

2025-2026: Регуляторное открытие
NHTSA сократит срок рассмотрения исключений для автономных транспортных средств с лет до месяцев (заявлено 2025). ЕС ускоряет сертификацию через пилотные программы (Люксембург, Швейцария — старты Q4 2025–Q1 2026).

2027-2028: Масштабирование флотов
Waymo планирует расширение до 10+ городов США. Китайские операторы (Baidu Apollo Go, Pony.ai, WeRide) масштабируют парки до десятков тысяч транспортных средств. Unit economics улучшится: текущая стоимость robotaxi-поездки ~$2-3/милю против $1.50-2.00/милю для Uber/Lyft с водителем.

2029-2034: Консолидация и прибыльность
Рынок достигнет $50-80 млрд (промежуточная оценка), прибыльные операции в плотных городских кластерах. Nvidia может занять 15-25% рынка софтверных платформ (не флотов), что эквивалентно $7-15 млрд годовой выручки к 2034.

Риски остаются значительными:

• Технологический разрыв: внутренние тесты Nvidia показали, что Tesla FSD превосходит собственные решения компании. Догнать потребуется 2-3 года интенсивной разработки.
• Отсутствие производственного партнёра: Nvidia не производит автомобили. Потребуются соглашения с OEM (Toyota, Mercedes, китайские производители) или контрактными производителями.
• Конкуренция в софте: Waymo (Alphabet), Tesla, китайские стартапы (Pony.ai, WeRide) имеют многолетнее преимущество в данных и инфраструктуре.

Изучить подробнее