来源：环球网 【环球网科技综合报道】9月23日消息，据华尔街日报报道，英伟达与OpenAI达成里程碑式战略合作， 双方将联合建设全球规模最大的AI计算基础设施网络，涵盖至少10吉瓦（GW）的AI专用数据中心集 群，部署数百万块英伟达GPU，并配套构建自主可控的清洁能源供应体系。 据称，英伟达承诺为该项目提供至多1000亿美元投资，首阶段系统计划于2026年下半年通过英伟达新一 代Vera Rubin超级计算平台上线。 外媒分析称，对OpenAI而言，该协议解决了其从非营利组织转型为盈利性企业后的最大瓶颈——算力 成本。当前，训练GPT-5级模型的电费支出已占其总成本的35%，而自建数据中心可将长期运营成本降 低70%。此外，专属算力集群将支持OpenAI率先探索AGI（通用人工智能）的物理世界交互能力，例如 通过机器人集群实现全球物流自动化。 根据双方声明，首期Vera Rubin系统将于2026年第三季度在得克萨斯州达拉斯数据中心点亮，初始配置 包含50万块Blackwell Ultra GPU，算力规模相当于当前全球前50大超级计算机总和。英伟达与OpenAI计 划在未来6周内敲定股权分配、技术共享及数据 ...

Lightmatter Passage : A 3D Photonic Interposer for AI 光子通道：AI 用 3D 光子互连板 Over the past decade, the scale of AI models and their computational demands have grown exponentially—from early models with only a few million parameters to today's models with hundreds of billions or even trillions. For instance, training large language models such as GPT-3 and GPT-4 typically requires thousands of GPUs in scale-out distributed systems to complete within a reasonable time. However, this expansion approach faces signi ...

盘前市场动向 1. 9月17日(周三)美股盘前，美股三大股指期货涨跌不一。截至发稿，道指期货涨0.07%，标普500指数期货跌0.04%，纳指期货 跌0.07%。 | = US 30 | 45,792.50 | 45,816.00 | 45,718.00 | +34.20 | +0.07% | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | = US 500 | 6,604.10 | 6,614.40 | 6,593.60 | -2.70 | -0.04% | | 트 US Tech 100 | 24,256.90 | 24,303.80 | 24,207.80 | -17.30 | -0.07% | 2. 截至发稿，德国DAX指数涨0.04%，英国富时100指数涨0.23%，法国CAC40指数跌0.24%，欧洲斯托克50指数跌0.10%。 | 德国DAX30 | 23,333.91 | 23,476.41 | 23,285.33 | +9.44 | +0.04% | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 英国富时100 | 9.216 ...

这家美国科技巨头指出，到 2026 年底，合作公司将建成并运营人工智能工厂，为包括 OpenAI 在内的 各类领先人工智能模型提供服务，以助力英国实现其自主人工智能目标，即构建一个推动创新和发展的 平台。 智通财经APP获悉，英伟达(NVDA.US)表示，其正与 CoreWeave(CRWV.US)、微软(MSFT.US)、Nscale 和 OpenAI 合作构建英国的人工智能基础设施，以促进创新、经济增长和就业机会的增加。Nscale、 OpenAI 和英伟达正在共同建立英国版"星际之门"，该分支项目将于 2026 年前在 Nscale 的英国数据中 心内部署Blackwell Ultra GPU。 英伟达将与英国人工智能基础设施公司 Nscale 合作，在美国、葡萄牙和挪威的各类人工智能工厂中大 规模部署 30 万个英伟达 Grace Blackwell 图形处理单元(简称 GPU)，其中在英国将部署多达 6 万个 GPU。 英伟达、Nscale、CoreWeave以及其他公司计划在英国投资高达 110 亿英镑用于建设人工智能工厂，这 些工厂将配备多达 12 万块Blackwell GPU——这将是英国历 ...

公司历史表现 - 英伟达首款AI芯片Tesla P100于2016年4月5日发布 当时AI尚处早期阶段 主要应用于学术研究 [2] - 若在2016年以拆分调整后0.89美元股价投资1000美元 目前价值约131067美元 回报率超13000% [2][3] - 公司股价从P100发布至今涨幅超过13000% 最新收盘价达116.65美元 [1][3] 技术发展路径 - Tesla P100采用Pascal架构 集成150亿晶体管 芯片面积610平方毫米 晶体管数量达当时市场主流处理器三倍 [4] - 后续推出Hopper H100成为行业黄金标准 Blackwell样品已开始发货 [5] - 最新Blackwell Ultra GPU瞄准"推理时代" 其AI训练和推理需求预计将提升100倍计算能力 [6] 财务表现 - 2024财年Q4营收达393.3亿美元 超出分析师预期的380.5亿美元 调整后每股收益0.89美元 高于预期的0.84美元 [7] - 公司预计2025年Q1营收约430亿美元 同比增长65% Blackwell芯片预计将贡献主要收入 [7] 行业地位 - 英伟达GPU已成为AI训练的基础设施 推动公司市值大幅增长 [5] - 连续推出的Hopper和Blackwell等创新芯片驱动性能提升和市场采用 [1] - 强劲的Q4业绩和2025年指引显示公司在AI领域的持续主导地位 [1]

文章核心观点 - 英伟达CEO黄仁勋在GTC 2025大会演讲被赋予“股价保卫战”意义，他认为AI芯片需求持续增长，大会发布新产品和系统，搜狐汽车整理其试图回答的十大问题 [2][3] 生成式AI相关 - 人工智能过去十年进步惊人，先有感知型AI，后专注生成式AI，其改变计算模式，从检索型变为生成型 [3][4] AI发展方向 - 推出可与数字世界互动、代表用户执行任务的Agent AI，接下来是有望为人形机器人提供动力的物理人工智能 [5] 推理型AI相关 - 推理型AI可像人一样分步骤推理选最佳结果，通过强化学习和自监督学习发展，训练需处理数万亿级token，推动了模型发展 [6] - 推理型AI生成Token数量巨大，需提高系统计算速度十倍，意味着一百倍以上计算量，训练和推理服务所需计算资源过去一年爆炸式增长 [7] 数据中心业务 - 今年迄今Blackwell GPU已向四大云平台销售360万块，分析师预测全球数据中心资本支出到2030年达数万亿美元，建设规模1万亿美元时间点会更快到来 [8] - 数据中心业务增长动力是计算方式转型和从检索型计算到生成型计算转变，未来各行业公司将有AI工厂 [8][9] 边缘计算领域 - 英伟达与思科、T - Mobile和服务器ODC合作将AI带入边缘计算领域，利用无线电网络和通信数据中心资源，实现加速计算与AI融合，AI可优化通信效果 [10] 自动驾驶汽车领域 - 英伟达投入超十年，技术被广泛应用，与通用汽车在多领域合作，打造“Halos”安全体系，经安全评估且拥有超1000项专利 [11] - 通过Omniverse和Cosmos加速AI开发，采用模型蒸馏、闭环训练和合成数据生成等方法提升自动驾驶安全性和智能化 [12] Dynamo软件 - Dynamo是开源软件，可提高人工智能推理效率并降低成本，能让Nvidia Hopper平台为Meta的Llama型号提供服务的性能提高一倍，加速用户采用人工智能推理 [14][15] AI系统路线图 - Blackwell Ultra今年下半年上市，亚马逊AWS、谷歌云、微软Azure和甲骨文将首批提供支持服务 [16] - 下一代系统Vera Rubin预计2026年下半年推出，含144个独立Nvidia GPU；2027年下半年发布含576个GPU的Rubin Ultra，大幅提高AI计算能力和效率 [16]

文章核心观点 - 英伟达CEO预计到2028年数据中心基础设施资本支出将达1万亿美元或更多 若预测实现 其股价还有很大上涨空间 且当前股价估值有吸引力 是长期投资的好选择 [1][10][11] 更多增长可期 - 到2028年数据中心基础设施资本支出达1万亿美元 将加速该领域支出 对英伟达是好消息 其GPU是AI基础设施建设的支柱 [2] - 英伟达估计2024年数据中心基础设施支出约4000亿美元 戴尔奥罗集团估计达4550亿美元 英伟达目前占据该支出的25% - 30% [3] - 若英伟达保持当前市场份额 2028年仅数据中心基础设施收入就达2500 - 3000亿美元 公司计划在芯片和软件方面继续领先 [4] 芯片创新 - 英伟达推出新的Blackwell Ultra GPU 今年下半年开始发货 新芯片性能更强 适用于对时间敏感的服务 预计其收入远超早期Hopper架构 [4] - 公司将推出新的Vera Rubin芯片 结合GPU、下一代Rubin架构和定制CPU 其CPU速度是早期Grace Blackwell芯片中现成CPU的两倍 [5] - 公司计划在2027年下半年推出“Rubin Next”芯片 将当前Blackwell芯片中的GPU裸片数量从两个增加到四个 [5] 软件创新 - 英伟达推出新的开源软件系统Nvidia Dynamo 可提高推理吞吐量并降低成本 有助于协调和加速跨数千个GPU的推理通信 [6] 拓展新市场 - 英伟达推出Isaac GROOT N1 称“通用机器人时代已至” 该模型可训练人形机器人掌握任务 有望填补全球5000万个工作岗位的缺口 [7] - 英伟达将与通用汽车合作 帮助其开发自动驾驶系统 除供应GPU外 还将协助构建定制AI系统 通用汽车将用其GPU和软件训练AI制造模型 [8][9] - 英伟达上月与丰田达成协议 为其提供芯片和软件 以运行先进驾驶辅助功能 [9] 是否值得买入 - 英伟达是AI基础设施建设的大赢家 仍有很大机会 公司持续创新 不仅关注AI训练 还着眼于AI推理 并寻求数据中心以外的增长 [10] - 近期市场抛售使英伟达股价估值有吸引力 其远期市盈率低于26倍 市盈率相对盈利增长比率低于0.5 是长期投资的好选择 [11]

英伟达GTC 2025大会核心要点 硬件产品线更新 - 推出Blackwell Ultra GPU，采用台积电N4P工艺，搭配HBM3e内存显存提升至288GB，FP4精度算力达15PetaFLOPS，推理速度比Hopper架构提升2.5倍 [8][11] - 发布Blackwell Ultra NVL72机柜，含72颗GPU+36颗Grace CPU，显存20TB，总带宽576TB/s，推理性能比H100提升50倍，6710亿参数模型推理速度达每秒1000 tokens [13][14][16] - 预告2026年Rubin架构GPU及Vera Rubin NVL144机柜，FP4精度算力3.6ExaFLOPS，性能是Blackwell Ultra的3.3倍 [16][17] - 推出DGX Super POD超算工厂，含576颗Blackwell Ultra GPU，FP4算力11.5ExaFLOPS，支持生成式AI全流程 [18][22] 软件生态布局 - 推出开源推理加速软件Nvidia Dynamo，可使Llama模型性能翻倍，DeepSeek推理模型token生成提升30倍，支持千级GPU集群扩展 [36][38][41][46] - 发布48B参数Llama Nemotron模型，token吞吐量达Llama 3 70B的5倍，但训练效率低于DeepSeek V3 [47][49][51] - 推出AI Agent开发平台NVIDIA AIQ，集成RAG系统与多Agent工作流，支持企业数据智能分析 [53][54][59][60] 具身智能战略 - 发布世界基础模型Cosmos，含Transfer/Predict/Reason三模块，支持物理世界模拟与行为预测 [64][65][67] - 推出人形机器人基础模型Isaac GR00T N1，采用双系统架构，已应用于1X等头部机器人公司 [68][71] - 构建DGX训练计算机+AGX边缘计算机+Omniverse数据生成计算机的三位一体算力体系 [75][77] 市场数据与趋势 - 2024年美国四大云厂商采购130万颗Hopper芯片，2025年Blackwell GPU采购量预计达360万颗 [6] - 云厂商AWS/Google Cloud/Azure及服务器厂商Dell/HPE等15家制造商将成为Blackwell产品首批客户 [16] - 光电共封模块(CPO)交换机性能提升3.5倍，部署效率提升1.3倍，扩展弹性超10倍 [29][32]

文章核心观点 英伟达GTC2025大会围绕AI推理时代展开，发布了涵盖计算架构、企业AI应用、数据中心、机器人和自动驾驶等领域的技术，构建完整AI生态体系，有望推动企业和个人生产力变革，虽发布会后股价下跌，但大会或提振AI市场部分正面情绪 [28][30] 分组1：大会概况 - 当地时间3月18日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在英伟达GTC2025大会发表演讲，称其为“AI界的超级碗”，今年关键词是“推理”和“token”，AI叙事重心从训练转向推理 [1] - Forrester副总裁兼首席分析师戴鲲认为大会有三个方向值得关注，分别是面向后训练和推理的加速计算、面向企业级智能代理开发的Agentic AI、AI在物理世界中的应用 [3] 分组2：芯片家族 - 英伟达发布Blackwell Ultra系列芯片及下一代GPU架构Rubin，Vera Rubin NLV144计划于2026年下半年上线，Rubin Ultra NVL576将于2027年下半年面世 [5] - Grace Blackwell已全面投入生产，新平台强化推理能力，Blackwell Ultra在训练和测试时间缩放推理方面实现突破，被称为“AI工厂平台” [6] - Blackwell Ultra（GB300）包含GB300 NVL72机架级解决方案和HGX B300 NVL16系统，GB300 NVL72 AI性能提升1.5倍，使AI工厂收益机会相比Hopper平台提高50倍；HGX B300 NVL16推理速度提高11倍、计算能力提升7倍、内存容量扩大4倍 [8][9] - 瑞银报告指出，Blackwell系列需求强劲，GB200瓶颈解决，英伟达加快B300/GB300推出，预计第一季度提前量产，2025年第三季度大规模出货 [10] - 基于Blackwell Ultra的产品预计2025年下半年由合作伙伴推出，思科、戴尔等将率先推出相关服务器，预计到2028年数据中心投资超一万亿美元，暗示英伟达有增长空间 [11] 分组3：CPO交换机 - 英伟达推出全新NVIDIA Photonics硅光子技术，通过共封装光学取代传统可插拔光学收发器，可降低40MW功耗，提高AI计算集群网络传输效率 [13] - 推出Spectrum-X与Quantum-X硅光子网络交换机，Spectrum-X以太网平台带宽密度达传统以太网1.6倍，Quantum-X光子Infiniband平台AI计算架构速度较前代提升2倍，可扩展性增强5倍 [14] - 英伟达光子交换机集成光通信创新技术，较传统方式减少75%激光器使用，能效提升3.5倍等；摩根大通报告指出CPO应用于GPU最早可能2027年实现，且面临多项技术挑战，对基板供应商是利好 [15] 分组4：软件升级 - 英伟达关注机器人、自动驾驶等领域，生成式AI改变计算方式，计算机成为token生成器，数据中心演变成AI工厂 [17] - 英伟达新推出AI推理服务软件Dynamo，支持下Blackwell推理性能可达上一代Hopper的40倍，能最大化AI工厂token收益，采用分离式推理架构实现高效AI推理计算 [18][19] - 英伟达推出Llama Nemotron系列推理模型和AI - Q，支持企业和开发者构建AI Agent，提升推理能力，减少开发成本和部署难度 [20] - 英伟达核心护城河CUDA是强大软硬件体系，已拥有各领域AI工具 [21] 分组5：端侧AI和机器人 - 英伟达推出基于NVIDIA Grace Blackwell平台的全新DGX个人AI超级计算机系列，包括DGX Spark和DGX Station，将原本仅限数据中心使用的架构性能引入桌面环境 [23][24] - 英伟达正式发布全球首款开源、可定制的通用人形机器人基础模型Isaac Groot（GROOT N1），采用双系统架构，可适配多种任务，已被多家机器人制造商采用 [25] - 英伟达推出一系列模拟框架和方案，在机器人基础模型和体系化解决方案上再次升级，摩根大通预计其在Physical AI方面会有更多突破 [26] 分组6：市场情绪 - 过去一季度AI领域变化大，英伟达GTC2025大会发布众多技术，但发布会结束后股价下跌3.43% [28] - 摩根大通报告指出整体AI市场情绪偏空，GTC大会有望提振部分正面情绪，改善Blackwell系统供应状况，预计2026年AI数据中心资本支出继续健康增长 [29]

演讲核心观点 - 英伟达推出下一代Blackwell Ultra芯片，提升AI训练和推理能力，并规划至2028年的芯片路线图[7][11][16] - 公司提出"AI工厂"概念，强调数据中心将从检索计算转向生成计算，预计到2028年数据中心资本支出超1万亿美元[43][69][71] - 发布个人AI超级计算机DGX Spark和DGX Station，面向模型微调与推理市场[19][21] - 布局量子计算领域，设立加速量子研究中心(NVAQC)，推动量子计算与AI融合[23][25] - 推出人形机器人基础模型Isaac GR00T N1和开源物理引擎Newton，宣布"通用机器人时代已经到来"[31][33][165] 芯片与技术发布 - Blackwell Ultra芯片包含GB300 NVL72和HGX B300 NVL16两个版本，相比前代Hopper GPU，大语言模型推理速度提升11倍，算力增加7倍，内存容量扩大4倍[8] - 公布未来芯片路线图：2026年推出Rubin架构，2027年更新Rubin Ultra，2028年推出Feynman架构[11][14][16] - Rubin性能可达Hopper的900倍，Blackwell是Hopper的68倍[16] - 推出基于硅光子技术的Spectrum-X和Quantum-X交换机，能效提升3.5倍，信号稳定性提高63倍[28][30] AI与计算趋势 - 计算领域迎来拐点，AI增长加速，推理所需计算量比预期多100倍[43][63] - 从感知AI、生成式AI到自主式AI和物理AI的演进，每个阶段都带来新的市场机会[56] - 推出分布式推理服务库NVIDIA Dynamo，作为AI工厂的操作系统，并宣布开源[111][113] - 强调合成数据的重要性，需要生成万亿级token来训练AI模型[67] 行业应用与合作 - 与AWS、谷歌云、微软Azure等云服务商合作，将率先提供Blackwell Ultra实例[12] - 与戴尔、惠普、联想等服务器厂商合作，计划2025年底推出基于Blackwell Ultra的AI基础设施[12] - 与通用汽车(GM)合作构建未来自动驾驶车队，推出自动驾驶安全系统NVIDIA Halos[82][84] - 与思科、T-Mobile合作构建AI边缘计算无线网络堆栈[80] 机器人技术 - Isaac GR00T N1是全球首个开放且完全可定制的人形机器人基础模型，配套Isaac GR00T蓝图技术生成合成数据[31] - 开源物理引擎Newton由Google DeepMind和迪士尼共同开发，专为机器人设计[33] - 机器人Blue亮相，由Newton物理引擎驱动，展示具身智能技术进展[35][171] - 预测物理AI和机器人学将成为最大行业之一，机器人将作为数字工作者与人类并肩工作[148][165]