因為特斯拉外洩的自駕程式原始碼，做的是人機介面，特斯拉特殊功能，與其車控系統的整合，其所用的自駕模式等底層程式，使用的是Nvidia所提供的自駕軟體開發套件（SDK）與AI晶片，其實特斯拉的自駕程式，跟其他使用Nvidia提供的自駕SDK與AI晶片的車廠所開發的自駕程式來說，Nvidia根本無法區分，也沒有理由去拒絕供貨，畢竟Nvidia願意提供自駕SDK，就是推銷它與之配套的AI晶片呀，現在有中國車廠要採購Nvidia的AI晶片（當然也使用了Nvidia的自駕SDK），Nvidia高興都來不及，為什麼要因為你特斯拉跟該車廠有洩密的訴訟在打，我就不提供呢？你馬斯克又沒有拿法院核發的禁制令或美國政府核發的禁止出口命令來，就要我Nvidia不供貨給中國廠商，你馬斯克是不是搞錯自己的身分地位了？誰理你呀！
至於特斯拉後來要開發自己的自駕AI晶片，我想主要原因並不是因為這個自駕程式洩密事件，而是因為馬斯克要擺脫對於Nvidia自駕SDK及AI晶片的依賴，使用自己開發的A I晶片，才能創造出特斯拉獨有的自駕體驗。這個思維跟特斯拉跟日本松下合資研發與製造其所特殊規格的4860鋰電池，而逐漸淘汰其原使用的市售規格2170鋰電池，是一樣的道理。
然後，這種自己做AI晶片（SDK）、AI模型、鋰電池、座艙系統等電動車的軟硬體整合，而且不提供外部廠商，以求取最佳的用戶使用體驗，而且因產品的差異化而賺得市占率與獲利率的手法，並不是馬斯克發明的，史提夫賈伯斯早在1980年代的蘋果公司就這樣做了。
結論：馬斯克在電動車上的行動，是試圖模仿史提夫賈伯斯在手機上的成功。
註1：「特斯拉起訴了前員工曹光植，他被控竊取特斯拉 Autopilot 程式代碼與神經網路資料，超過 30 萬份文件被上傳到了個人雲端空間，隨後赴任中國新創電動車品牌小鵬汽車自動駕駛職務。
曹光植是 2017 年入職特斯拉，在神經網路團隊中負責電腦視覺工作；起訴的原因很簡單，就是他被懷疑將竊取的資料帶入小鵬汽車，很有可能就是中國的一名商業間諜。」
那些是訓練資料，所用的AI模式都一樣，是Nvidia提供的，這些訓練資料本來就是各車廠各顯神通拿到的。小鵬汽車，因此直接取得最重要的訓練資料，也知道人機介面與車控系統的整合要怎麼做，當然能火速開發成功。總之，這個跟特斯拉要求Nvidia不能供貨，有什麼關係？
另外，這些訓練資料就是特斯拉特殊功能所植基的。小鵬汽車與其他中國廠商知道這些訓練資料是用來做什麼的之後，在中國的道路上他們就能夠到處與隨時都能取得更多的訓練資料（例如在高速公路上，有人在內線道停車，上廁所等）來優化自駕程式。
註2：Eric Lin：「AI模型必須要有演算法搭配，竊取訓練資料本來就不是重點，重點是資料格式，以及搭配的演算法，有了這套，才能另外配合自己的訓練資料來在地化。我的意思是，中國車廠從來就不是從無到有自己發展，他們從2017、18年開始推出的很多駕駛輔助能力都是從特斯拉或其他開源計畫的基礎上發展而來的。NV當初的自駕SDK也不完整，不如特斯拉自己開發的好用，特斯拉本來就有很高的動手能力，NV想要整套賣，太貴，特斯拉不需要，擺脫NV也可以創造平台屏障，畢竟平台不同，以後就算偷到原始碼，拿不到相同的硬體平台也不知道該怎麼用。」
這點我當然是同意的，開源軟體一直在那裡，特斯拉因為早期投入，當然能積累其改進，反應在訓練所得的參數資料庫/程式庫裡，中國車廠如果沒有剽竊取得這些特斯拉的原始訓練資料與所得的參數資料庫/程式庫，想要靠著研讀開源軟體，來追趕特斯拉，本來就有如登天之難。如果特斯拉改用自研的AI晶片，不但可以軟硬體結合得更順暢，當然還有徹底不怕再發生自駕程式原始碼洩漏事件的大優點，因為就算你能偷到使用特斯拉自駕程式的所有原始碼，但它們都是特別為特斯拉的AI晶片撰寫與編碼的，你拿不到特斯拉的AI晶片，也是完全無用。
曹光植是 2017 年入職特斯拉，在神經網路團隊中負責電腦視覺工作；起訴的原因很簡單，就是他被懷疑將竊取的資料帶入小鵬汽車，很有可能就是中國的一名商業間諜。」
那些是訓練資料，所用的AI模式都一樣，是Nvidia提供的，這些訓練資料本來就是各車廠各顯神通拿到的。小鵬汽車，因此直接取得最重要的訓練資料，也知道人機介面與車控系統的整合要怎麼做，當然能火速開發成功。總之，這個跟特斯拉要求Nvidia不能供貨，有什麼關係？
另外，這些訓練資料就是特斯拉特殊功能所植基的。小鵬汽車與其他中國廠商知道這些訓練資料是用來做什麼的之後，在中國的道路上他們就能夠到處與隨時都能取得更多的訓練資料（例如在高速公路上，有人在內線道停車，上廁所等）來優化自駕程式。
註2：Eric Lin：「AI模型必須要有演算法搭配，竊取訓練資料本來就不是重點，重點是資料格式，以及搭配的演算法，有了這套，才能另外配合自己的訓練資料來在地化。我的意思是，中國車廠從來就不是從無到有自己發展，他們從2017、18年開始推出的很多駕駛輔助能力都是從特斯拉或其他開源計畫的基礎上發展而來的。NV當初的自駕SDK也不完整，不如特斯拉自己開發的好用，特斯拉本來就有很高的動手能力，NV想要整套賣，太貴，特斯拉不需要，擺脫NV也可以創造平台屏障，畢竟平台不同，以後就算偷到原始碼，拿不到相同的硬體平台也不知道該怎麼用。」
這點我當然是同意的，開源軟體一直在那裡，特斯拉因為早期投入，當然能積累其改進，反應在訓練所得的參數資料庫/程式庫裡，中國車廠如果沒有剽竊取得這些特斯拉的原始訓練資料與所得的參數資料庫/程式庫，想要靠著研讀開源軟體，來追趕特斯拉，本來就有如登天之難。如果特斯拉改用自研的AI晶片，不但可以軟硬體結合得更順暢，當然還有徹底不怕再發生自駕程式原始碼洩漏事件的大優點，因為就算你能偷到使用特斯拉自駕程式的所有原始碼，但它們都是特別為特斯拉的AI晶片撰寫與編碼的，你拿不到特斯拉的AI晶片，也是完全無用。
後註：（2024/03/24）
原始訓練資料的蒐集與篩選才是AI訓練師的本事，由此決定餵以什麼樣的「原始訓練資料」，好藉以優化所得的「類神經網路」，這才是生成式AI的關鍵，特斯拉全部打掉重練是對的 。人工干預其生成過程是有害的，因為人類根本無法理解AI的運作，所謂微調，其實根本是搗蛋。
『到了今年，傳說中完全打掉重練的v12終於開始向大眾開放了。這個版本跟之前的FSD完全不同，是從頭到尾都用機器學習的方法「訓練」出來的。不像以前要靠工程師人工編寫很多「規則」進去FSD來處理真實世界各種複雜的情況，v12完全用Tesla之前累積的大量駕駛資料和影片來訓練神經網路。上路時，神經網路把車上所有的感測器和攝影機進來的訊號吃進去，然後直接控制車子的方向盤、加速、煞車來模擬人類駕駛的行為。』
