Alors que le CES 2026 vient de s’achever sur une démonstration de force de Nvidia avec sa plateforme Alpamayo, les analystes de Morgan Stanley tempèrent l’enthousiasme général. Selon la banque d’affaires, si Nvidia offre une « bouée de sauvetage » aux constructeurs traditionnels, Tesla conserve une avance structurelle quasi inattaquable.
Le mirage Nvidia Alpamayo
Lors du CES de janvier 2026, Nvidia a dévoilé Alpamayo, une architecture de « Physical AI » conçue pour permettre aux constructeurs comme Mercedes-Benz ou Lucid de rivaliser avec le Full Self-Driving (FSD) de Tesla. Alpamayo utilise des modèles de langage visuel (VLA) pour introduire un « raisonnement humain » dans la conduite, promettant une gestion fluide des scénarios complexes.
Pourtant, pour Andrew Percoco, analyste vedette chez Morgan Stanley, cette solution est à double tranchant. En adoptant Alpamayo, les constructeurs automobiles historiques s’assurent certes un système performant et plus rapide à déployer, mais ils acceptent de devenir des « suiveurs rapides » (fast followers). Ils perdent la souveraineté sur leur « cerveau » logiciel au profit de Nvidia, restant tributaires d’une plateforme tierce là où Tesla possède une intégration verticale totale.
Le mur des 10 milliards de miles
L’argument massue de Morgan Stanley ne repose pas sur la puissance brute des puces, mais sur la donnée réelle. Elon Musk a récemment rappelé une statistique vitale : pour atteindre une conduite autonome non supervisée (Niveau 4/5) réellement sécurisée, environ 10 milliards de miles de données d’entraînement sont nécessaires.
« La réalité possède une traîne de complexité extrêmement longue (long-tail problems). Résoudre les derniers 1% de sécurité est exponentiellement plus difficile que les 99% précédents. » — Elon Musk, Janvier 2026.
À ce jour, le fossé est vertigineux :
- Tesla : Plus de 7 milliards de miles cumulés par sa flotte FSD début 2026, avec une projection de franchir les 10 milliards d’ici l’été.
- Concurrence (via Nvidia/Waymo/etc.) : Bien que progressant, la collecte de données réelles reste fragmentée et ne bénéficie pas de l’effet de réseau d’une flotte de millions de véhicules particuliers circulant 24h/24.
L’avantage structurel de Tesla
Morgan Stanley souligne trois piliers qui maintiennent Tesla « des années devant » :
- La flotte active : Chaque Tesla vendue est un capteur qui alimente le réseau de neurones. Nvidia vend des outils, mais n’exploite pas sa propre flotte de millions de voitures pour capturer les « cas limites » (edge cases) du monde réel.
- L’infrastructure de calcul : Avec ses clusters de calcul massifs (Dojo et GPU Nvidia), Tesla est capable d’ingérer et de traiter cette donnée à une échelle industrielle.
- L’expérience du monde réel : Contrairement aux simulations ultra-poussées de Nvidia (AlpaSim), Tesla se confronte à l’imprévisibilité totale des routes mondiales depuis près de 10 ans.
Conclusion : Une course de fond, pas de vitesse
Pour Morgan Stanley, la conclusion est sans appel : « It’s not even close » (ce n’est même pas serré). Si Nvidia va réussir à transformer l’industrie automobile en fournissant une intelligence « prête à l’emploi » aux constructeurs à la traîne, Tesla reste le seul acteur à posséder à la fois le moteur de l’IA et le carburant (la donnée) nécessaire pour franchir la ligne d’arrivée de l’autonomie totale.
Le verdict de la banque d’affaires est clair : Nvidia gagne la guerre des composants, mais Tesla est en train de gagner la guerre de l’intelligence physique.
