“AI已成為利潤引擎，也是GDP引擎。”6月1日，英偉達創始人兼CEO黃仁勛一襲黑夾克站上臺北GTC的主舞臺，語出驚人。

面對臺下數千名開發者與合作伙伴，他用90分鐘完成了一場英偉達的身份升維：從一家“數據中心芯片公司”正式轉變為“AI時代全棧基礎設施提供商”。股市為這場演講給出了最直接的反饋，6月1日收盤，英偉達股價大漲超6%，市值突破5.4萬億美元。

在汽車行業的語境下，黃仁勛釋放了三個清晰的信號：中國主流車企集體出現在Hyperion生態的點名名單中；L4 Robotaxi全球化落地加速；英偉達已轉型為基礎設施企業，實現角色升維。

而值得全行業深刻反思與關注的是——當英偉達不再滿足于賣芯片，而是輸出“AI工廠+推理模型+開源生態”的全棧能力時，中國車企是擁抱這個生態系統，還是需要在開放合作與自主可控之間做出權衡？

生態擴張，中國車企集體“上車”

演講現場，黃仁勛展示了英偉達自動駕駛平臺的最新進展，一頁PPT在汽車圈引發廣泛關注：比亞迪、吉利、極氪、小米以及小馬智行等中國主流車企和自動駕駛公司赫然在列，被介紹為已采用或正在基于NVIDIA Hyperion平臺開發智能駕駛。

這不是一份靜態的合作清單，而是一個正在快速擴張的“朋友圈”。幾乎在同一時期，奇瑞汽車也與英偉達達成全球戰略合作，在輔助駕駛、座艙AI、機器人三大領域共同布局物理AI。英偉達方面披露，已簽約采用Hyperion的車企涵蓋比亞迪、現代、日產、吉利、奔馳、豐田、通用等，覆蓋全球主要汽車市場。

在眾多合作伙伴中，吉利與英偉達的合作深度尤其值得關注。2026年3月，吉利汽車集團CTO李傳海在NVIDIA GTC 2026大會上正式宣布，吉利將與NVIDIA在物理AI、企業AI、工業AI三大領域持續深化戰略協同，圍繞智能駕駛、智能座艙、智能制造與研發、云端與AI基礎設施等核心板塊全面合作。這一合作框架意味著什么？不是簡單的芯片采購，而是從車端智能到云端算力、從前端制造到后市場服務的全鏈條AI重構。

在車端，吉利將行業首發由NVIDIA與聯發科共同開發的天璣汽車座艙平臺旗艦芯片C-X1，基于NVIDIA Blackwell GPU針對大語言模型和視覺語言模型推理進行了專門優化；在robotaxi領域，吉利將與生態伙伴一起使用NVIDIA DRIVE AGX Hyperion架構進行開發和商業化。吉利還與階梯星辰、千里科技聯合打造超級Eva+千里浩瀚G-ASD 4.0，極氪8X將首發搭載，打通智能座艙、智能輔助駕駛與數字生態。

在國產智駕方案（華為ADS、地平線、黑芝麻（參數丨圖片）等）同樣快速迭代的背景下，如此密集的“上車”選擇，折射出的不僅是技術領先性的考量，更是生態效應的疊加。

一位業內分析人士指出，Hyperion平臺提供的不僅是芯片，更是一套從數據采集、模型訓練到車載部署的端到端工具鏈。這種“全家桶”式交付大幅降低了車企的研發門檻和周期，但與此同時，生態切換的成本也在被不斷推高。

模型破局，自動駕駛的“黑箱”正被打開

如果說Hyperion平臺是英偉達汽車戰略的“地基”，那么在此次大會上發布的開源AI模型“Alpamayo 2 Super”，則是這座大廈的“智能中樞”。

Alpamayo 2 Super是一款擁有320億參數的視覺語言動作（VLA）開放推理模型，專為L4級自動駕駛出租車研發設計。黃仁勛稱其為“這是汽車安全推理的轉折點”。該模型將于今年夏季在GitHub開放推理代碼、Hugging Face開放模型權重。

它的技術突破集中體現在可解釋性上，這也是自動駕駛行業長期面臨的“信任困境”。傳統的端到端模型雖然能夠實現駕駛功能，但其決策過程如同一個“黑箱”，消費者不敢把安全托付給一個無法解釋的系統，監管機構也難以完成合規審核。Alpamayo 2 Super通過自然語言接口，讓車輛能夠實時解釋每一步駕駛決策，以支撐安全驗證與合規監管的要求。

與此同時，英偉達還發布了多款配套工具，構建了從真實場景數據采集、閉環訓練到車載部署的全流程支持。AlpaGym閉環強化學習訓練平臺，用于適配道路實車部署的模型迭代需求；OmniDreams可生成逼真駕駛場景的世界模型，能夠大規模仿真各類罕見的長尾駕駛場景；Omniverse NuRec覆蓋真實場景數據采集到車載部署的完整管線。

這套工具包的價值在于，企業過去需要自行搭建的感知模型、仿真環境、訓練平臺和部署管道，英偉達現在打包成一套開放方案一次性交付。在“物理AI數據工廠”藍圖框架下，汽車制造商可以大規模生成合成駕駛數據，特別是那些罕見的“長尾場景”。這相當于為自動駕駛系統提供了一個“無限題庫”，使其在上路前就能“體驗”到所有潛在的危險情況。

有分析認為，對車企而言，Alpamayo 2 Super的開放策略是一把雙刃劍。一方面，它免去了企業從零搭建自動駕駛核心基礎設施的環節，大幅加速L4研發進程；另一方面，業界普遍認為，該模型與NVIDIA DRIVE AGX Thor等車載平臺高度適配，這將在無形中強化車企對NVIDIA算力生態的依賴。

全球擴張，L4 Robotaxi加速落地

在技術生態之外，英偉達還密集推進了多區域的L4級自動駕駛出租車布局，其中富士康和VinFast是兩個最具代表性的樣本。

英偉達宣布，正與富士康擴大戰略協作，從高雄開始開發并部署符合L4級自動駕駛標準的自動駕駛出租車車隊，并計劃擴展至亞洲其他地區。富士康是全球最大的電子產品代工廠，擁有強大的系統集成和供應鏈管理能力，與英偉達形成了“制造能力+算力平臺”的互補組合。此外，富士康還在試點NemoClaw系統，為其諾拉機器人與康達醫生平臺提供算力支持。

另一個合作方向指向東南亞。在COMPUTEX 2026期間，VinFast與NVIDIA及Autobrains宣布戰略合作，基于NVIDIA DRIVE Hyperion平臺為東南亞市場開發下一代L4級機器人出租車項目。根據協議，VinFast將基于DRIVE Hyperion 10計算系統結合Autobrains開發的Agentic AI軟件構建L4機器人平臺。Agentic AI的特點是按照多個專門的AI智能體按需激活來處理特定駕駛任務，在復雜交通環境中更靈活高效地完成L4級自動駕駛任務。

東南亞路況復雜、交通參與者多元、基礎設施參差不齊，被普遍視為自動駕駛的商業化“地獄難度”。但也正因為如此，它成為技術能力的天然“煉金石”。若VinFast項目驗證成功，將為英偉達Hyperion平臺在其他新興市場的推廣提供可復制的范本。

值得注意的是，富士康和VinFast的合作不僅意味著英偉達在歐洲（Uber已在慕尼黑推進部署）、中東（沙特HUMAIN）之外進一步擴展了L4出租車版圖，更標志著Hyperion平臺正在從“技術平臺”進化為“全球化運營的出行基礎設施”。這一轉變對中國的Robotaxi玩家如小馬智行而言，既是更成熟的全球化技術支撐，也意味著更激烈的全球競爭。

角色升維，英偉達的全鏈條野心

英偉達的一系列動作背后，隱藏著怎樣的底層邏輯？

黃仁勛在演講中的一系列表述給出了答案。他指出，“如今，AI已成為利潤引擎，也是GDP引擎”，并明確表示英偉達已轉型為基礎設施企業，而不是單純的顯卡廠商或系統廠商。他同時宣布，AI基礎設施投資規模將達到萬億美元級別，AI工廠正從云端向企業、各行各業、基礎設施以及邊緣的數十億臺設備不斷延伸。

“基礎設施企業”這個定位，是理解英偉達汽車戰略的鑰匙。本次大會上，英偉達發布了NVIDIA DSX平臺，這是AI工廠的完整行動指南。黃仁勛的原話是：“借助DSX平臺，你可以在不花一分錢的情況下模擬整個工廠，在安裝一個機架之前驗證性能，并以生產級AI所需的可靠性運營。”DSX平臺免費提供AI工廠的方法論和參考設計，涵蓋芯片、服務器、網絡、軟件和設施等全棧內容。

傳統上，汽車行業對英偉達的認知是一家Tier 2芯片供應商，即主機廠和Tier 1購買Drive系列芯片，自行開發上層算法。但Alpamayo 2 Super模型、AlpaGym訓練平臺和OmniDreams世界模型的開放，以及DSX平臺的推出，正在重新定義這一關系。

對于主機廠而言，這意味著什么？從積極面看，英偉達的“AI工廠”理念大幅降低了智能駕駛的入門門檻。過去需要大量自研投入的模型、工具鏈和仿真環境，現在可以一鍵接入。對于資源有限的中小車企，這無疑是福音。

但從戰略面看，主機廠面臨的挑戰同樣不容忽視。當英偉達從“賣芯片”升級為提供“AI工廠方法論和參考設計”時，車企的角色正在被重新定義：從“定義智能汽車的主體”更多地向“集成和調用AI基礎設施的客戶”傾斜。

在AI定義汽車的時代，芯片供應商與主機廠之間的權力博弈遠未終結。但有一點已經明確：英偉達不再甘心做一個躲在幕后的供應商，它正在走向臺前，試圖成為汽車智能化的“總導演”。

汽車產業如何應對“NVIDIA時刻”？

回顧英偉達GTC臺北2026的信息框架，一個清晰的格局浮現出來：英偉達正在通過“芯片+模型+平臺+生態”的四層架構，系統性地重構汽車產業的智能駕駛研發模式、商業邏輯和供應鏈權力結構。

展望未來三年，汽車智能化大概率將形成“NVIDIA生態圈”與“自主可控生態圈”兩大陣營。多數中國車企可能采取“雙軌并行”策略，部分車型采用NVIDIA方案快速落地，高端車型或核心平臺則堅持自研道路。這種策略的本質，是在最大程度享受全球AI技術進步紅利與維持戰略自主權之間的現實平衡。

對汽車行業而言，比關注“誰上了英偉達的車”更重要的是：在AI定義汽車的十年長跑中，主機廠的核心競爭力究竟應該構建在哪里？是底層算力與模型的自主可控，還是上層場景理解與用戶體驗的差異？這個問題的答案，將決定未來10年中國汽車產業的競爭格局。而英偉達的AI工廠革命，只不過剛剛開啟了這個問題的序幕。