在智能驾驶领域，NVIDIA 正准备打一场「长期战争」。
前不久，在慕尼黑车展期间，NVIDIA 并没有通过在现场开设展台来刷存在感，却依旧派来了 NVIDIA 汽车事业部副总裁 Danny Shapiro 到梅赛德斯-奔驰的展台上做演讲——据了解，梅赛德斯-奔驰全球首发的 CLA 级概念车和全新梅赛德斯-奔驰模块化架构（MMA）平台，选定了 NVIDIA 的高性能芯片平台作为「大脑」。
这可以看做是 NVIDIA 在智能驾驶业务上的另一个小突破。
不过在现场，Danny Shapiro 在与我们交流时显得非常清醒。他非常明白，他所负责的这个业务板块是一项相对长期主义的业务，因此从合作谈成到转化为具体的营收，需要更长的时间周期。
实际上，从 NVIDIA 披露的最新一季财报来看，自动驾驶相关业务在 NVIDIA 整体营收的占比并不高，只有个位数的百分比——对此，Danny Shapiro 表示，自己每天都在感受到来自黄仁勋的压力，但同时，黄仁勋也非常有耐心，他把这项业务看做一项长线业务。
Danny Shapiro 相信，在自动驾驶领域，NVIDIA 拥有非常好的潜在增长机会。
另外，面对来自其他自动驾驶芯片厂商的竞争，Danny Shapiro 也显得信心满满。在与我们的交流过程中，他不仅仅强调了 NVIDIA 在软硬件结合方面的优势，也强调了自身在数据中心和数据闭环构建方面的独特优势。
他还表示，竞争是一件好事。
以下是我们在与 Danny Shapiro 交流过程中谈到的关键信息，我们做了不改变原意的编辑。
Q：NVIDIA 如何看待来自其他自动驾驶芯片公司的竞争？
A：竞争是一件好事，这说明我们选择了一个好赛道。NVIDIA 做的事情本身，就是寻找有挑战性的机会，并创造此前从未存在的解决方案。
对我们来说，竞争本身不仅仅是关乎芯片，也包括软件。这些还只是车内。而数据中心同样也是人工智能的重要组成部分。我不知道，在 NVIDIA 之外，是否还有其他公司在车辆人工智能和数据中心人工智能方面进行合作。而从数据处理的角度，收集、训练、测试、验证和部署，这个过程将不断持续下去，也是我们的优势。
我们不仅仅是一家涉足汽车业务的企业。我们服务于各种市场，所以我们有实力投入数十亿美元的巨额研发预算，这比一般的汽车业务相关企业多得多。
另外，我们不仅仅要看规格，还要看技术在车辆中的实际表现。这包括软件优化，以及进行开发、培训、测试、模拟的整个过程——对于汽车制造商来说，持续迭代的速度也是非常关键的。
Q：NVIDIA 的整体营收很强，但自动驾驶业务板块的营收并不大，你们将如何提升这个业务板块的营收？
A：好问题。从财报来看，我们这个业务板块的营收确实很小。但其实，如果计算我们从汽车产业获得的营收，包括我们从主机厂的数据中心业务中获得的营收，还是非常大的。
我们把这块业务看做一个长线业务，它需要大量投资，而且它的增长曲线是相对缓慢的。接下来 6 年，我们预计将获得 140 亿美元的汽车软硬件营收。
我们的产品也在持续进化，将会更有竞争力，而且我们在汽车、卡车、Robotaxi 等业务板块的营收也将增长。所以我们有很多机会——当然目前我们还处于一个将自动驾驶技术带入到汽车产业的早期阶段。
Q：英伟达为什么选择与联想就 DRIVE Thor 进行合作？
A：我们没有选择给谁独家，所以我们需要很多的 Tier 1。而恰好很多企业也希望参与到汽车产业中来，所以我们有博世和大陆这样的合作伙伴，也会有一些新加入的 Tie 1 合作伙伴。DRIVE Thor 是我们的下一代平台。我们后续将会公布一些关于它的重大更新，敬请关注。
Q：关于汽车业务板块的营收，黄仁勋的态度是什么？
他每天都在给我施压。NVIDIA 的文化基本上是要求每个人去追求极限。所以，我们的团队也是不断被施压，这家公司已经成立很多年，但依旧是创业者心态。
Q：你们会采取什么方式降低产品的成本？
A：我们一直在采取各种方式降低成本。在汽车行业，无论是哪个环节，实际上都要面临降本的压力。在我们看来，降本的本质，不是在参数层面降低晶体管数量之类，而是将芯片与软件整合起来。这是完全不同的模式。
我们认为，在我们向客户提供的软件中，包含着巨大的价值。另外，我们还提供了中央计算平台，它可以让车企去掉很多不必要的 ECU，所以这可能也是一种具备成本效益的方式。
Q：在 NVIDIA 看来，更高算力还是实现自动驾驶的要素吗？
A：我们的芯片提供了不同的版本，不同版本有不同的算力。所以用户可以选择。
但真相是，算力往往与安全性直接相关。比如说蔚来在每辆车上搭载了 4 颗 DRIVE Orin 芯片，算力高达 1000 TOPS。其实拥有更强的算力基础的关键目的，是拥有在未来升级的能力——也就是说，在汽车交付之后，它依然有足够的空间增加新功能。
因为在这个时代，很多事情正在快速变化。手机上每天都在诞生新的应用程序……同样的事情也会发生在汽车应用方面，而生成式 AI 也将成为未来每项工作的一部分。
Q：在你看来，中国汽车市场与欧洲汽车市场的区别是什么？
中国汽车市场的发展令人兴奋，包括投资、基础设施、政府对创业公司的支持等。你也能感觉到德国有多紧张。我们在中国有很多客户，在欧洲同样有很多。宝马的工厂已经数字化，而且通过我们的 NVIDIA Omniverse 平台做实体工厂的模拟，这里面有很多是 NVIDIA 的技术。
Q：对于特斯拉采用的全面垂直整合模式，NVIDIA 是如何看待的？
A：马斯克说过，他会购买每一颗 NVIDIA GPU。所以实际上特斯拉是我们的最大客户之一，它的数据中心可能是整个汽车行业规模最大的其中一个。当然，它也在打造自己的芯片并且在做垂直整合，但它的数据中心是基于 NVIDIA 的（至于 Dojo，我并不清楚它的运行状况，但特斯拉还在买我们的 GPU）。
在我们看来，打造芯片是非常困难的，目前我们在用 AI 去打造我们的芯片。但更加困难的，是通过软件来管理堆满了 GPU 的数据中心并使之正常运行。所以 NVIDIA 的优势在于，我们有大量的研究者、工程师致力于实现包括涵盖汽车行业的 AI 技术。
Q：你如何看待端到端在自动驾驶领域的应用？
A：我认为需要冗余和多样性。汽车内部有重叠的系统。端到端只是众多技术之一。它需要有特定的 DNN，因为如果你只有一个黑匣子，它不一定是可重复的，它是不可量化的。所以我们要做各种不同的检验和制衡。
Q：对于自动驾驶业务，黄仁勋究竟会有多大的耐心？
A：自动驾驶业务对 NVIDIA 来说是非常重要的。黄仁勋非常有耐心。实际上，在看到实际的营收回报之前，他已经在 AI 领域投资了超过十年的时间。所以在自动驾驶业务上，他无疑将会继续投入——这个业务板块还很小，但它拥有非常好的潜在增长机会。
