行业算力需求与挑战 - 行业面临显著的“算力焦虑”，AMD CEO预测未来几年需要将全球计算能力增加100倍，英伟达CEO指出AI模型规模每年增长10倍，推理输出每年增长5倍 [2] - 为匹配需求，英伟达最新架构芯片吞吐量是前一代的10倍，AMD则有望在4年内将AI芯片性能提升1000倍 [2] - 芯片性能提升面临物理极限挑战，仅依赖半导体工艺制程提升已无法满足需求，需要寻求芯片工艺之外的解决方案 [2] 英伟达的战略与技术创新 - 公司采取从芯片到整个计算机系统、数据中心的协同优化路径，通过协同设计覆盖CPU、GPU、存储系统、交换机等，以实现大幅性能提升 [3][7] - 公司推动芯片快速迭代，从Hopper到Blackwell架构，吞吐量提升10倍且成本降低10倍，计划在Rubin和Blackwell之间也实现10倍的吞吐量增长和10倍的成本下降，并努力保持此节奏 [5] - 公司发布新芯片架构Rubin，一次性推出包括GPU、CPU、NVLink 6交换机芯片等在内的6颗芯片，并已全部投入生产，为开发Rubin每年投入了1.5万名工程师 [8] - 公司致力于在存储领域创新，推出由BlueField-4 DPU支持的推理上下文内存存储平台，以应对AI工作负载对记忆量的快速增长需求，并可能成为全球最大的存储公司之一 [9] 性能提升与“新摩尔定律” - 公司通过产品迭代，实现每代产品吞吐量增加10倍而功率仅增加2倍，即能源效率提高5倍，这被视作另一个“摩尔定律” [6] - 在相同的电力消耗下，更高的效率能生成更多token，可直接转化为更高营收 [6] - 公司强调能源效率至关重要，需要更多形式的能源来支持AI发展 [5] 供应链、投资与生态布局 - 公司是世界上最大的内存采购商之一，直接向内存供应商采购，以应对供应链挑战 [10] - 公司的投资思路多样：一是建造世界上尚不存在的东西（如NVLink、Grace CPU）；二是投资生态系统，包括内存厂商、系统和技术合作伙伴；三是在供应链下游投资公司；四是投资生态系统的多个层面（从土地、电力到芯片、系统、应用） [10][11] - 公司通过收购（如获得Groq的知识授权并聘请其工程师）或合作来增强技术能力，但认为其下一代芯片平台Rubin仍是最佳方案 [11] - 公司的供应链向上有数千亿美元的承诺，向下覆盖全球几乎每个国家的云服务商、计算机制造商等 [10] AI模型生态与市场需求 - 开源模型（如DeepSeek-R1、Qwen）的兴起推动了需求，目前每4个token中就有1个由开源模型生成，这促进了公司在公有云中的需求增长 [12] - 2023年AI原生初创公司吸纳的投资达到1500亿美元，展现了业界对AI的热情，公司面临非常大的需求 [5] - 公司对2025年及2026年Blackwell和Rubin带来的收入预期超过5000亿美元，并因新进展（如Anthropic开始在其平台运行模型）而可能增加此期望 [12] 业务多元化：自动驾驶、机器人、游戏 - 在自动驾驶领域，公司DRIVE AV软件将用于梅赛德斯奔驰车辆，L4级自动驾驶预计很快实现，未来10年可能有数亿辆汽车具备强大自主能力，成为增长最快的技术领域之一 [13] - 在机器人领域，CEO预计机器人在运动能力方面将在今年达到人类水平，抓握能力将是下一个解决的问题，机器人革命将有助于应对劳动力短缺并推动经济增长 [14] - 在游戏领域，未来视频游戏中的每个角色都将拥有自己的AI并通过AI实现动画化，游戏真实性将在未来几年显著提升 [13]