生成式人工智能时代 - 英伟达CEO黄仁勋在GTC 2025演讲中强调，AI技术已从意识AI（Perception AI）演进至生成式AI（Generative AI），目前进入代理式AI（Agentic AI）时代，未来将迈向物理AI（Physical AI）即机器人时代 [3] - 代理式AI正经历拐点，AI智能化程度和应用范围持续扩大，算力需求激增，需关注AI模型的训练与扩展，包括预训练扩展、训练后扩展及测试时间扩展（"长思维"） [5] 最新硬件与技术路线图 - 发布Blackwell Ultra AI工厂平台，专为AI推理设计，包含GB300（基于Arm的CPU）和B300（GPU）两个版本，带宽为前代GB200的2倍，内存速度提升1.5倍，2025年下半年出货 [8] - 公布2026-2028年数据中心路线图：2026年推出Vera Rubin芯片（NVLink 144技术加持，性能为GB300 NVL72的3.3倍），2027年推出Rubin Ultra（FP4推理能力达15EF，性能为GB300 NVL72的14倍），2028年推出Feynman架构芯片 [8][9] - 首次公开硅光芯片进展，具备高运算速度、低功耗和低时延特性，无需依赖极紫外光刻机（EUV） [10] 市场需求与行业进展 - Blackwell芯片推出一年内，全球前四大云服务商采购量从2024年的130万片Hopper架构芯片增至2025年的360万片Blackwell芯片，预计2028年数据中心建设支出达1万亿美元 [10] 机器人产业布局 - 黄仁勋称机器人产业"很可能是未来最大的产业"，发布全球首款开源人形机器人基础模型GR00T N1，并展示与谷歌、迪士尼合作的机器人Blue [11] - 开发开源物理引擎Newton（预计2025年完成），用于机器人模拟学习，迪士尼将首批应用该技术改进娱乐机器人 [13] - 推出机器人开发工具如Mega（测试大规模部署效果），支持现实数据导入进行模仿学习或强化学习 [13] - 与通用汽车合作开发自动驾驶车队，优化智驾体验及工厂设计 [13]

文章核心观点 - 全球智能硬件产业正迎来由AI驱动的颠覆性变革，但面临技术集成、交互体验、品牌构建等难题，需产业链协同破局，生态协同效率将决定硬件革命胜负 [1][4][11] AI重塑硬件产业 - 大模型创新推动AI从虚拟走向物理世界，硬件成为具备感知等能力的“新物种”，“物理AI”浪潮开启 [3] - 当前AI硬件面临技术集成门槛与中小企业研发资源、用户期待与产品体验、新品牌构建认知成本与流量红利消退三重矛盾，软硬件协同商业模式转变也给硬件厂商带来难题 [4] 从0到1突围VS传统硬件转型 - 传统硬件厂商采用“渐进式改造”，通过模块化方案降低试错成本，在存量市场找增量价值 [6] - 新品牌从垂直场景切入，聚焦细分痛点，用超预期体验建立认知壁垒，2023年87%全球AI硬件创业公司如此选择 [7] 生态链协同 - 火山引擎、英特尔等提供基础解决方案的厂商是破局关键，它们提供完整生态支持 [10] - 4月2日火山引擎联合英特尔将在深圳举办技术沙龙，各方将从多维度探讨AI硬件问题，分享相关内容并探讨未来趋势 [10]

GTC 2025大会前瞻 - 英伟达将在GTC 2025大会上推出Blackwell Ultra芯片（GB300），并可能披露Rubin平台的部分细节 [1] - 大会将聚焦AI硬件全面升级，包括高性能GPU、HBM内存、散热与电源管理技术以及CPO技术路线图 [1] - 人形机器人和物理AI预计成为大会亮点，相关产业链公司有望受益 [1][9] Blackwell Ultra芯片 - Blackwell Ultra（GB300）采用与B200相似的逻辑芯片，但在HBM内存容量和功耗方面显著提升 [3] - 该芯片的升级将带动电源、电池、散热、连接器、ODM和HBM等领域供应商受益 [3] Rubin平台 - Rubin GPU预计采用288GB HBM3e内存，热设计功耗（TDP）达1.4kW，FP4计算性能比B200高出50% [4] - 采用双逻辑芯片结构，配备8个HBM4立方体，总容量384GB，比Blackwell Ultra增加33%，TDP预计达1.8kW [5] - 可能采用1.6T网络架构，配备两个Connect X9网卡，Vera ARM CPU升级至N3工艺 [5] - 量产时间可能提前至2025年底或2026年初，大规模出货预计在2026年第二季度 [12] CPO技术 - CPO技术将提高带宽、降低延迟并减少功耗，但GPU级CPO仍面临散热、可靠性等挑战 [7][8] - CPO初期应用于交换机（Quantum和Spectrum系列），GPU端广泛应用预计在2027年Rubin Ultra时代 [8] 物理AI与人形机器人 - 英伟达可能发布多模态AI、机器人和数字孪生领域的新进展，Cosmos和GR00T平台或进一步升级 [9] - 机器人领域情绪升温将利好BizLink和Sinbon等供应链厂商 [10] AI资本支出展望 - 2026年全球AI资本支出仍有增长空间，受美国云厂商支出增长、中国CSP资本支出回暖及企业级AI需求推动 [2]

作 者丨陶力 实习生 胡梓杨 编 辑丨巫燕玲 金珊 昔日的华为天才少年"稚晖君"，又站到了聚光灯下。 上 周 五 ， " 稚 晖 君 " （ 智 元 机 器 人 联 合 创 始 人 兼 CTO 彭志辉 ） 的 官 宣 预 告 消 息 在 网 络 上 刷 屏。 这个大模型已部署到智元研发的多款机器人本体中。他透露，具身智能的AI研发是公司的战 略级投入。 截止到目前，智元机器人已完成了天使轮、A轮、A1轮等多轮融资，其创始人"稚晖君"彭志 辉于1 9 9 3年出生，毕业于电子科技大学信通学院。2 0 2 0年，他以"华为天才少年计划"加入华 为。 2 0 2 2年离职开启创业后，彭志辉创办的智元机器人已经率先在行业内完成了机器人大规模量 产，再用百万级别的数据，进行大模型自主研发。姚卯青表示，在五年后的未来，物理AI能 够真正落地家庭场景。随着模型的不断升级优化，机器人被带回家后，人们可以自己进行视 教，而不是通过数据采集。 机器人做家务可期 让 AI 在 虚 拟 世 界 生 成 完 美 图 片 容 易 ， 但 在 现 实 世 界 中 ， 教 机 器 人 稳 定 抓 取 鸡 蛋 却 很 难 。 因 此，当宇树机 ...

AGI三大要素与机器人定位 - 机器人现阶段代表AGI三大要素中的"数据"，可视为物理AI形式的资本开支(Capex)，与代表算力的NV和代表算法的DS/OpenAI形成互补 [2] - 预训练大模型面临互联网数据耗尽问题，机器人可采集人类行为中未数字化的"遗失数据"(如家务动作)，其数据量级可达现有互联网数据的10-100倍 [3] - 马斯克部署10万台工厂机器人的核心目的是数据采集，通过物理AI的scaling law补齐AGI数据短板，Figure公司"用机器人造机器人"本质是合成数据生产 [3] 机器人产业价值重估 - 机器人被重新定义为AIDC核心部件，与光模块/GPU/铜缆同属AI大模型资本开支范畴，10万台擎天柱机器人(单价100万)对应1000亿资本开支，预期2027-2028年全球100万台落地将带来5000亿-1万亿资本开支 [4] - 产业逻辑分两阶段：前五年定位为AGI资本开支(类比GPU地位)，后五年可能转化为服务C端的爆款产品，形成独特产业价值 [4] - 当前市场存在认知偏差，国内宣传侧重服务功能导致低估其数据采集价值，实际产业地位可比肩算力基础设施 [4] 当前市场异常现象 - 特斯拉股价腰斩但国内供应链公司创新高，与Apple/NV供应链历史规律背离，显示机构抱团特征 [5] - 行业质疑声集中于DS/Manus等企业，但机器人板块呈现罕见一致性看好，反映筹码高度集中 [5] - 25年专用大模型预期未被充分讨论，对比DS同类话题热度差异显著，表明当前定价权掌握在少数机构手中 [5] 其他产业动态 - 一体机产品存在未明确的技术或商业问题 [6] - 产业界优先选择NVIDIA解决方案，GC(推测为Google Cloud或竞品)采用意愿较低 [6] - AI落地存在强预期与弱现实的矛盾，实际应用场景面临挑战 [7] - H厂商封闭系统策略与行业"平权"趋势冲突，新兴GPU公司(如摩尔/mx)更受市场青睐 [7] - 互联网大厂在机器人领域布局存在差异，ZJ/TX展现后发优势潜力 [8] 全球资本流动影响 - 近期A股科技板块与港股高度联动，资金流动源于全球资本从美股向新兴市场转移，国会山股神佩洛西清仓美股被视为重要信号 [8] - A股需培育本土增量资金以避免过度依赖外资流动，恒生科技资金动向将持续影响科技板块走势 [8]

物理AI概念 - 物理AI是一种使自主机器能够在真实物理世界中感知、理解和执行复杂操作的技术[4] - 扩展了传统生成式AI 使其能够理解3D世界的空间关系和物理行为 生成内容更符合物理规律[5] - 将赋予机器人更强的环境感知、理解和交互能力 使其能根据物理规律做出反应[5] - 黄仁勋认为物理AI将彻底改变价值50万亿美元的制造业和物流业[6] 自动驾驶领域 - 高盛点名优步、小马智行、比亚迪、理想汽车、小米和百度[1][8] - 优步与Waymo合作 计划2025年在奥斯汀和亚特兰大推出自动驾驶网约车服务 未来行业将走向人机混合模式[9] - 小马智行预计2024-2027年实现27%复合年增长率 2030年EBITDA和净利润转正[9] - 比亚迪致力于普及高速NOA和代客泊车功能 巩固智能驾驶竞争优势[10] AI装备领域 - 高盛看好地平线机器人、Mobileye Global、瑞声科技和广达电脑[1][12] - 地平线机器人是中国ADAS/AV领域领导者 比亚迪关键供应商[12] - Mobileye Global在ADAS领域占据领导地位 有望扩大西方OEM市场份额[12] - 瑞声科技拓展高利润汽车业务 包括ADAS车辆镜头和摄像头[12] - 广达电脑计划2025-2026年为更多全球汽车OEM提供ADAS/AV控制器[12] 机器人自动化领域 - 高盛关注Harmonic Drive Systems、安川电机、三花智控和深圳汇川技术[1][14] - Harmonic Drive Systems是全球小型精密减速器市场领导者 产品用于人形机器人上半身[14] - 安川电机开发双臂机器人MOTOMAN NEXT提升自动化水平[14] - 三花智控有望成为人形机器人执行器总成业务重要参与者[14] - 深圳汇川技术利用伺服、逆变器优势开发人形机器人组件[14] 基础设施与支持领域 - 高盛看好百通、伟创力、捷普电子、泰科电子、安费诺、达索系统、普睿司曼和罗格朗[16] - 百通提供高利润解决方案 帮助客户统一运营并监控不同制造商机器[16] - 伟创力通过数据中心和EMS+战略推动增长和利润率提升[16] - 捷普电子与更多汽车OEM合作 满足AV、连接、电气化和软件定义汽车需求[16]