「輝達的自駕，特斯拉早在做！」馬斯克笑黃仁勳有理？電動車AI差異解析
6日輝達黃仁勳演講，提及和賓士合作的NVIDIA最新自駕平台Alpamayo讓外界驚喜，特斯拉（Tesla）美股股價更因此大跌4%多。馬斯克的全自動輔助駕駛（FSD），與輝達差異在哪？NVIDIA執行長黃仁勳在後續記者會當中，仍然大讚特斯拉才是領頭羊的理由在哪？他又為何強調，NVIDIA從未想要成為另一間自駕車公司？馬斯克隨後也指出，輝達在做的特斯拉老早就在做了！一文拆解眉角，這樣看才算行家。
當輝達與賓士聯手攻入自駕車，馬斯克的特斯拉FSD不行了嗎？Tesla股價未來將會倒車倒不停？
輝達黃仁勳於CES 2026展前演講，提出和賓士合作的NVIDIA最新自駕平台Alpamayo，自稱為全球首款具備「思考與推理能力」的自動駕駛AI大腦，結果讓特斯拉美股股價應聲大跌。
但是在演講後記者會上，黃仁勳仍給足對手讚美：「特斯拉的FSD是當今世界級的自駕技術代表，不論模型規模、系統設計、資料與訓練流程，都站在產業最前緣」。
輝達Alpamayo與特斯拉FSD本質有何不同？
但肯定之後，黃仁勳清楚劃出兩者分野，表示NVIDIA從來不是要成為特斯拉般另一家自駕車公司。
他指出，輝達是選擇站在更底層的位置，打造整個自駕與機器人產業共用的「汽車AI大腦」。
正是在這樣的定位差異下，NVIDIA的Alpamayo與FSD走上了截然不同的路徑，一個是車廠自有、端到端封閉優化的產品，而另一個則是橫跨訓練、模擬到車載運算、對全產業開放的平台。
黃仁勳也藉此說清楚，NVIDIA真正想解決的，不只是誰的自駕比較厲害，而是未來數億輛車與各式機器，究竟要靠什麼樣的技術底座，才能安全走向自主化。
在黃仁勳看來，外界之所以容易將Alpamayo與FSD放在同一條線上比較，關鍵在於兩者都採用了端到端AI模型。但他強調，真正的差異不在模型形式，而在「公司角色」。NVIDIA並不是自駕車製造商，而是自駕與機器人產業的技術平台供應者；相較之下，Tesla的FSD則是為自家車輛量身打造、持續封閉優化的產品。
黃仁勳說，NVIDIA真正想解決的，是未來數億輛車與各式機器，究竟要靠什麼樣的技術底座，才能安全走向自主化。盧佳柔攝
為了支撐整個產業發展，NVIDIA為所有「會移動的機器」打造三種關鍵運算系統：第一是用於模型訓練的AI Factory；第二是用於驗證與測試的模擬與數位分身系統；第三則是實際部署在車上或機器人上的運算大腦。這三層形成完整堆疊，車廠與開發者可以依需求全部採用，或僅選用其中一部分，自由組合。也正因如此，NVIDIA同時與多家車廠與自駕新創合作，角色橫跨訓練、模擬與車載運算，幾乎存在於整個自駕產業鏈中。
另一個關鍵差異，在於平台的開放性。黃仁勳指出，NVIDIA不只提供硬體，也開放模型與方法論，客戶可以直接使用NVIDIA訓練完成的模型，也可以在其平台上自行訓練，NVIDIA 則提供技術協助。
「我們不賣自駕車，」他直言，「我們的目標，是讓全世界的自駕產業能被建立起來。」
馬斯克：特斯拉FSD，比輝達更能解決這個問題
不過馬斯克隨後回應，特斯拉FSD比輝達發布的技術更能越過自駕車「最後一哩路」。
對於此次NVIDIA發布的AI大腦平台，馬斯克在社群平台調侃的說，「這項技術特斯拉早就在做了！」同時他也點出，在自駕系統的發展過程中，「達到 99％ 並不困難，但要解決分布中那個又長又棘手的尾端難題（long tail），才是真正超級困難的地方。」
總體來說，輝達與特斯拉的自駕AI不論在定位、布局與技術上都有差異。簡單一表如下整理：
輝達 vs 特斯拉自駕AI比較
比較項目 輝達 (NVIDIA Alpamayo) 特斯拉 (Tesla FSD) 商業模式 技術平台供應者
自駕車製造商
生態系策略 開放式平台
封閉式花園
技術架構 雙重冗餘架構
端到端 AI 模型
主要優勢 產業覆蓋廣
實測數據多
黃仁勳觀點 未來數億輛車與機器的通用大腦 解決特定車輛問題的領頭羊產品 馬斯克觀點 特斯拉早就在做的技術 唯一專注解決尾端難題的方案
資料來源:盧佳柔採訪｜資料整理：遠見編輯部
自駕車安全嗎？L4與L2的差異？
另一方面，外界最關心的安全與自駕等級問題，以業界來看關鍵差異在於「人機交接」。以SAE（國際自動機工程學會）分級標準來說，L2 等級是駕駛須隨時監控並準備接手；L4 則由系統全權負責，駕駛無需看路。黃仁勳強調，成熟的自駕不應有「交接危機」，若系統預判無法處理，就不該啟動，而非臨時將危險丟回給人類。
黃仁勳以目前部署在Mercedes-Benz車款上的NVIDIA自駕系統為例，指出這是全球少數具備「雙重冗餘」架構的AV系統。底層是一套高度工程化、充滿人類先驗的傳統安全系統，相當於在車上設置清楚的安全護欄；其上才是Alpamayo這套端到端AI推理模型，透過模仿與泛化人類駕駛行為學會開車。
這樣的設計邏輯，反映NVIDIA對自駕安全的核心思維。黃仁勳指出，只要底層安全系統足夠強，確保車輛不會進入危險狀態，AI 模型就能盡可能追求駕駛能力的最佳化；即使遇到無法處理的情境，系統也會選擇最保守策略，例如維持車道、減速停車或靠邊停車，始終以保護乘客為優先。
他說，現在真正卡住的其實不是技術，而是「你到底敢不敢讓車自己開」。關鍵不在模型有多厲害，而是在什麼路、什麼天氣、什麼狀況下，你有沒有足夠信心按下自駕鍵。也因此，NVIDIA才會選擇先從L2＋＋做起，把系統交到使用者手中，一邊實際上路、一邊測試與修正，慢慢把它能安全運作的範圍推開。
至於被視為L2＋＋最大痛點的人機交接問題，黃仁勳的答案相當直接：「不要有交接。」他認為，成熟的自駕系統，即使不對外宣稱已達L4，也必須具備接近L4的能力，追求「永遠不需要人類接管」。當車輛預期將進入無法安全處理的情境時，自駕功能就不應啟動。
無論如何，輝達在2025年的CES就已在大談自駕技術，2026年更攜手賓士，這場電動車AI大腦之戰，勢必會決定未來兩者供應鏈的出貨趨勢，值得長期關注。