核心观点 - 英伟达创始人兼CEO黄仁勋在CES发表演讲，提出计算机行业正经历“双平台转移”的历史性变革，驱动全球约10万亿美元的计算基础设施向AI化转型，AI成为驱动所有产业升级的核心引擎 [1][3] 行业变革：双平台转移与AI转型 - 计算机行业正经历每10-15年一次的历史性变革，且首次出现“双平台转移”叠加 [3] - 一方面，应用程序全面构建于AI之上，开发者从编程转向训练软件，计算核心从CPU转向GPU [3] - 另一方面，软件的研发与运行逻辑被彻底重构，AI能够理解上下文并实时生成内容，取代传统预编译运行模式 [3] - 这一变革驱动着全球约10万亿美元的计算基础设施向AI化转型，数千亿美元风险投资涌入AI领域，价值100万亿美元的全球产业正将研发预算向人工智能倾斜 [3] 技术突破：四大关键领域 - 开放模型生态爆发：以DeepSeek R1为代表的开放模型下载量呈爆炸式增长，虽暂落后前沿模型6个月，但每半年迭代升级的速度使其持续逼近技术前沿 [6] - 公司通过NeMo库等开源工具链，将蛋白质合成、天气预测、开放世界理解等前沿模型全面开放 [6] - Agentic智能体普及：具备推理、研究、工具使用与规划能力的智能体系统已在2025年全面普及，公司内部使用的Cursor智能体已彻底改变软件编程模式 [6] - 这类智能体采用多模型、多模态架构，通过智能路由器匹配最优模型 [6] - 物理AI的“ChatGPT时刻”即将到来：公司推出的Cosmos世界基础模型已下载数百万次，能够理解物理定律并生成符合现实逻辑的模拟数据，为机器人、自动驾驶等场景提供核心支撑 [1][6] - 合成数据生成技术通过Omniverse模拟环境生成多样化训练数据，解决了物理AI训练的数据稀缺难题 [6] - 自动驾驶AI首次实现“思考式驾驶”：全新发布的Alpamayo自动驾驶AI采用端到端训练，从摄像头输入直接输出驾驶动作，不仅能自主决策，还能清晰解释行动理由与轨迹 [6] - 该系统搭载双Orin芯片，配备双重自动驾驶堆栈与安全评估器，已通过NCAP最高安全评级 [6] - 首款搭载公司技术的汽车将于第一季度在美国上路，第二季度在欧洲上路，下半年在亚洲上路 [6] 产品发布：Vera Rubin AI超级计算机 - 为应对AI模型规模每年10倍增长、推理Token量5倍提升的算力需求，公司正式发布Vera Rubin AI超级计算机 [6] - 该系统采用极端协同设计理念，整合6款定制芯片，包括性能翻倍的Vera CPU、浮点性能达Blackwell 5倍的Rubin GPU，以及ConnectX-9网卡、BlueField-4 DPU等核心组件 [6] - Vera Rubin单机架包含72个Rubin GPU，晶体管总量达220万亿，峰值训练性能较前代提升3.5倍，峰值推理性能提升5倍，而Token生成成本仅为Blackwell的十分之一 [6] 生态合作：与行业巨头深度融合 - 公司与西门子达成战略合作，将CUDA-X库、物理AI模型与Omniverse集成至西门子EDA、CAE及数字孪生工具，覆盖从设计、模拟到生产运营的全工业生命周期 [8] - 与Palantir、ServiceNow、Snowflake等企业平台整合，将智能体系统打造为新一代用户界面，取代传统命令行与表格输入 [8] - 与Cadence、Synopsys合作，将AI物理学融入芯片设计流程，实现芯片与系统的全数字化设计、模拟与测试 [8] - 公司的AI生态已覆盖机器人全场景，从LG消费级机器人、Caterpillar工业机器人，到Agility人形机器人、Franka手术机械臂，均基于Jetson计算平台与Isaac Sim训练环境构建 [8] 公司战略：全栈开放赋能 - 公司的核心使命是构建全栈AI平台，让每个企业、行业与国家都能参与AI革命 [9] - 公司已开放包括NeMo、BioNeMo、Clara NeMo在内的全套工具链，提供从数据处理、模型训练到部署的全生命周期管理支持 [9] - 推出的“蓝图”框架允许开发者轻松构建定制化AI助理，结合本地开放模型与前沿API，实现隐私保护与功能扩展的平衡 [9] - 开放模型与全栈工具的结合，将让AI创新从少数巨头走向全民参与 [9] - 未来10年，自动驾驶汽车、物理AI机器人、AI驱动的智能工业将成为常态 [9]

公司与英伟达合作 - 禾赛被英伟达选定为“NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10平台”的激光雷达合作伙伴 [1] - 该平台是一套参考计算与传感器架构，旨在帮助各类车型实现L4级自动驾驶 [1] - 该平台旨在助力汽车制造商和开发者构建安全、可扩展且由人工智能定义的高性能车队 [1] 产能扩张计划 - 禾赛在CES 2026上宣布，为满足ADAS及机器人领域日益增长的激光雷达需求，规划提升年产能 [1] - 公司年产能将由2025年的200万台提升至2026年的400万台 [1] - 产能实现翻倍增长 [1] 市场反应 - 禾赛-W(2525.HK)盘中一度涨8%报198港元 [1]

公司近期表现与市场定位 - 英伟达股价在2025年表现强劲，全年上涨39%，是标普500指数涨幅16%的两倍以上 [1] - 过去三年间，公司股价累计上涨了1200% [13] - 公司当前股价为188.03美元，市值达4.6万亿美元，最近一个交易日微跌0.43% [12] 市场竞争格局与公司优势 - 英伟达在数据中心GPU市场占据主导地位，市场份额高达92% [5] - 公司建立了强大的竞争护城河，其CUDA软件工具库被超过450万开发者使用，形成了强大的网络效应 [10][11] - 公司采用年度产品开发和发布周期，使得竞争对手难以追赶 [5] 主要竞争对手动态 - 亚马逊近期发布了自研的Trainium 3芯片，声称其速度比前代快4倍，内存多4倍，能效高40% [7] - 谷歌于去年底发布了第七代Ironwood TPU，其峰值性能是第五代的10倍，比第六代有4倍提升 [8] - 超微半导体去年发布了MI350处理器，性能比前代提升4倍，并计划在今年推出被其称为迄今最好的MI400系列机架级处理器 [9] 财务与估值分析 - 公司股票当前基于盈利的市盈率为46倍 [12] - 更适用的市盈增长比率显示其估值为0.78倍，通常低于1被视为股票估值偏低 [13] - 基于明年盈利预期的市盈率更为合理，为25倍 [13] - 公司毛利率高达70.05% [12] 未来增长前景 - 在截至2026年1月底的财年，公司预计收入将增长63%，每股收益将增长59% [14] - 华尔街预计公司在2027财年收入将增长50% [14] - 尽管面临竞争加剧，但公司强大的竞争地位、过往业绩记录和强劲的增长前景表明其股票在进入2026年时仍值得买入 [14]

英伟达推出开源自动驾驶AI模型Alpamayo - 英伟达在CES 2026上推出名为Alpamayo的开源自动驾驶AI模型，其CEO黄仁勋称其为“世界上首款能思考、能推理的自动驾驶汽车AI”，直接挑战特斯拉的FSD系统 [1] - 该模型被英伟达称为“物理AI的ChatGPT时刻”，旨在解决自动驾驶中导致系统失败的罕见“长尾问题” [5] - 旗舰产品Alpamayo 1是一个拥有100亿参数的视觉-语言-行动模型，采用“链式推理”方式，不仅能处理视频输入并生成行驶轨迹，还能用自然语言输出决策背后的逻辑 [5] 英伟达的开源生态与商业化策略 - 英伟达通过全面的开源策略切入市场，Alpamayo 1模型权重已在Hugging Face平台开放获取，并同步推出端到端仿真框架AlpaSim及涵盖1700小时复杂驾驶场景的物理AI开放数据集 [6] - 此举标志着英伟达以“自动驾驶领域的安卓系统”为定位，构建开放生态，与特斯拉的封闭FSD系统形成差异化竞争 [6] - 公司宣布该技术将自2026年第一季度起搭载于梅赛德斯-奔驰CLA车型，迈出商业化落地的重要一步 [6] 行业竞争与特斯拉的回应 - 特斯拉CEO埃隆·马斯克对英伟达的发布作出回应，称“这正是特斯拉在做的”，并指出达到99%的准确率相对容易，但解决剩余1%的“长尾问题”非常困难 [1] - 马斯克进一步表示，不会因为英伟达的竞争而失眠，并真心希望他们能成功 [3] - 马斯克的回应强调了自动驾驶行业的核心瓶颈，即攻克罕见但至关重要的“边缘案例”是技术安全落地的关键 [8] 行业技术路径与数据壁垒 - 马斯克指出，即便英伟达发布了推理能力更强的模型，在应对现实道路的极端复杂性时，仍难以绕过特斯拉通过大规模部署所建立的数据与工程壁垒 [8] - 特斯拉FSD系统已在全球数百万辆车上持续运行，积累了涵盖海量场景、尤其是“长尾问题”的真实道路数据与闭环优化经验，这构成了其在迭代效率和场景覆盖深度上的结构性优势 [8]

"好戏还在后头！" CES 2026上，美国超威半导体公司（AMD）董事会主席兼CEO苏姿丰说出了这句开场白。 苏姿丰的演讲环节接棒英伟达CEO黄仁勋，而这背后更大的意味是，AMD正在数据中心GPU领域全力 追赶英伟达。 图片来源：AMD直播截图 这是她的竞争宣言。 在今年CES上，英伟达已宣布Rubin架构提前全面投产，市场关心，AMD如何应对。 苏姿丰发布了AMD最新的AI计算机架Helios，定位为面向大规模AI训练的数据中心架构。该系统结合 了AMD的下一代Instinct GPU、EPYC CPU和高性能互联网络，单个机架预计可达到约2.9 exaFLOPS FP4计算性能，并为万亿参数规模的AI模型训练提供高带宽和高能效的数据通路支持。 她还首次展示了公司最新的MI455芯片。MI455的晶体管数量比MI355多70%，搭载432GB的超高速 HBM4内存，通过下一代3D芯片堆叠技术实现连接，较之MI355的性能提升高达10倍。 此前，市场即预计MI450系列芯片将在2026年下半年量产、出货，与英伟达新一代Rubin芯片放量时间 近似。同场竞技的情况下，客户的采购意愿和交付后反馈将成为关键。 此 ...

【环球网财经综合报道】1月6日，A股市场自动驾驶板块迎来强劲爆发，多只个股在极短时间内封死涨停板，显示出资金对该赛道的高度关注与抢 筹意愿。其中，合众思壮在开盘后短短5分钟内即被大单封死涨停，浙江世宝也在开盘6分钟内牢牢封住涨停板。此外，兴民智通、北斗星通等相关 概念股同样表现亮眼，纷纷涨停。 在美国拉斯维加斯举行的全球消费电子展（CES 2026）上，芯片巨头英伟达宣布推出Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集，专注于推理 型辅助驾驶与自动驾驶系统的研发。据悉，Alpamayo 1是一个拥有100亿参数的思维链视觉语言行动模型，其核心突破在于赋予了自动驾驶汽车"思 考"的能力，使其在面对罕见或复杂交通场景时，不仅能感知，更能进行逻辑推理并采取行动，同时还能解释自身的决策逻辑。为了配合这一模型 的研发与测试，英伟达还发布了AlpaSim开放模拟框架以及覆盖1700多小时多样化驾驶数据的物理AI开放数据集。与此同时，英伟达最新的Rubin平 台也如期而至，训练性能提升3.5倍，运行AI软件的性能更是提升了5倍，并计划于今年下半年发货。 英伟达创始人黄仁勋在展会上表示，Alpamayo为自动驾驶汽车带 ...

有分析称，该平台通过多芯片异构协同实现优化，对高端PCB与光模块等核心部件的性能与数量要求进 一步提升，有望促进上游供应链实现ASP与出货量的双重提升，激活算力板块景气周期。 1月6日午后，市场维持高位震荡，中证科创创业人工智能指数震荡反弹，截至14:10上涨0.7%，成分股 中，北京君正涨超8%，澜起科技、中科创达等涨超4%。科创创业人工智能ETF易方达（159140）盘中 净申购超1000万份。 2026年度国际消费电子展（CES）今日开幕，英伟达发布新一代Rubin AI平台，该平台通过六款新芯片 的集成设计，在推理成本和训练效率上实现大幅跃升，将于2026年下半年交付首批客户。 （文章来源：每日经济新闻） 中证科创创业人工智能指数从科创板和创业板中选取50只业务涉及人工智能基础资源、人工智能技术以 及人工智能应用领域的股票作为指数样本，反映两创板块中人工智能主题股票的整体表现，指数前五大 权重股为中际旭创、新易盛、澜起科技、寒武纪、金山办公，覆盖多只光模块和国产AI算力龙头。投 资者可通过科创创业人工智能ETF易方达（159140）等产品一键把握AI时代投资机遇。 ...

英伟达CEO在CES 2026的主题演讲核心观点 - 英伟达CEO黄仁勋在CES 2026开幕式上发表演讲，发布众多前沿新产品，并高度评价中国开源模型DeepSeek-R1，称其足以让世界感到震惊并引领开源模型领域 [1] 人工智能产业的根本性变革 - 演讲揭示了人工智能产业正经历根本性变革，主要体现在代理式系统崛起、开放模型生态爆发、物理AI落地突破以及产业赋能与生态协同 [3] - AI在开源模型等前沿科技加持下，已从单一应用升级为基础结构，具备驱动计算模式、产业形态与技术生态全方位重构的能力 [3] 开源模型的竞争优势与产业影响 - 开源模型相比闭源模型具备显著优势，例如DeepSeek R1通过开源吸引全球开发者参与，实现迭代周期迅速、技术突破快，易于形成“全民共建”的创新生态 [5] - 开源模型具有场景适配灵活性，企业可基于开源模型进行二次开发，例如医疗大模型开源后，基层机构能针对地方多发病定制解决方案，实现技术普惠 [5] - 开源模型在成本和效率上具有较大优势，其工具库降低了研发门槛，叠加模块化改造能力，例如分层模型可使营销物料复用成本趋近于零，大幅提升产业效率 [5] - 在AI竞争激烈的当下，开源模型被视为引领产业前进的核心力量，能以更低的研发门槛和更高的适配效率推动AI技术在各行各业落地，形成从技术突破到产业落地的完整闭环 [6]

全新Rubin AI计算平台发布 - 英伟达在CES 2026上正式发布下一代AI计算架构Rubin平台，该平台以天文学家薇拉・鲁宾命名，是继Hopper、Blackwell之后的又一重大升级[1][3][8] - Rubin平台由Vera CPU、Rubin GPU、NVLink6、ConnectX-9、BlueField-4、Spectrum-6六款协同工作的独立芯片组成，旨在实现推理成本的革命性下降[8] - 平台引入了五项关键创新，包括最新一代NVLink互连技术、Transformer引擎、机密计算和RAS引擎，以及NVIDIA Vera CPU，将加速智能体AI、高级推理和大规模混合专家模型推理[9] Rubin平台的性能与成本优势 - 与上一代Blackwell平台相比，Rubin平台的推理性能是Blackwell GB200的5倍，训练性能是其3.5倍[4] - Rubin平台生成推理token的成本比Blackwell平台降低高达10倍[4][9] - 训练混合专家模型所需的GPU数量比前代产品减少4倍[4][10] - 产品已进入全面生产阶段，预计将于2026年下半年通过戴尔、HPE、联想及云服务商等合作伙伴交付首批客户[5][12][13] 面向垂直领域的开源模型 - 为加速全行业AI开发，英伟达推出了四款针对不同垂直领域的开源模型：专注于逻辑推理的Nemotron、专注于物理规律的Cosmos、业界首个开源VLA自动驾驶模型Alpamayo，以及专用于生物医药与医疗影像的Clara[14] - 汽车被视作物理AI落地的首个大规模场景，公司对未来十年内自动驾驶或高度自动驾驶汽车的普及表示相当肯定[15][16] - 开源模型的崛起成为全球创新的催化剂，其性能正越来越逼近领先的前沿大模型，公司认为开源模型相比最前沿的AI模型大约落后6个月，但差距正在逐步缩小[17] 机器人与自动驾驶领域进展 - 展示了新一代人形机器人基础模型Isaac GR00T N1，该模型可在模拟环境中学习行走、抓取等技能并迁移到真实机器人[17] - 推出了面向L4/L5级自动驾驶的车载AI芯片DRIVE Thor，单芯片可同时运行自动驾驶、座舱AI及娱乐系统[17] - 介绍了Omniverse Cloud云平台，旨在通过连接数字孪生与物理设备，实现“在虚拟世界训练，在现实世界执行”[17] 行业影响与竞争格局 - 公司强调人工智能的竞争已经拉开帷幕，行业正在努力迈向更高阶段[7] - 开源模型彻底改变了人工智能，吸引了广泛参与，其中特别提到了包括Kimi K2、Qwen、DeepseekV3.2在内的中国开源模型，并指出Deepseek R1的出现意外推动了整个行业的变革[17]

公司战略与产品发布 - AMD推出新款AI芯片MI440X，旨在渗透企业级市场，专为较小的企业数据中心设计，允许客户在自身设施内部署本地硬件并保存数据[1][2] - 公司同时重点介绍了其顶级产品MI455X及相关系统，基于MI455X和新款Venice中央处理器设计的Helios系统预计将于今年晚些时候上市，旨在满足最苛刻的计算需求[1][2] - 公司预告了将于2027年推出的MI500系列处理器，承诺其性能将达到2023年首次推出的MI300系列的1000倍，展示了激进的技术路线图[1][3] 市场竞争与行业定位 - AMD正试图通过新芯片进一步打破英伟达在AI硬件市场的垄断地位，巩固其作为市场主要挑战者的角色[1] - 市场广泛视AMD为英伟达在AI芯片领域最接近的竞争对手，投资者期待其从英伟达垄断的数百亿美元订单中分得更大份额[1][3] - 过去几年中，AMD已成功利用AI芯片创造了数十亿美元的新业务，此次发布旨在维持这一增长势头[1] 市场需求与行业前景 - AMD首席执行官苏姿丰强调，当前AI创新速度惊人，市场对算力的需求远未得到满足，行业在该领域的布局才刚刚开始[1][3] - OpenAI联合创始人Greg Brockman现身支持双方合作伙伴关系，双方认为未来的经济增长将与AI资源的可用性紧密挂钩[1][3]