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]

核心观点 - 英伟达在GTC大会上发布了新一代GPU路线图，包括Blackwell Ultra、Vera Rubin和Feynman架构，展示了其在AI计算领域的持续创新 [2][7][13] - 公司预计2028年数据中心资本支出规模将突破1万亿美元，美国四大云端龙头已订购360万个Blackwell芯片 [1] - 黄仁勋强调AI计算正经历根本性变革，从文件检索转向Token生成，数据中心建设向加速计算发展 [43][44] Blackwell Ultra平台 - Blackwell Ultra提供288GB HBM3e内存，比原版Blackwell的192GB提升50% [3] - FP4计算能力比H100提升1.5倍，NVL72集群运行DeepSeek-R1 671B模型仅需10秒，而H100需要1.5分钟 [4] - 单个Ultra芯片提供20 petaflops AI性能，DGX GB300 Superpod集群拥有300TB内存和11.5 exaflops FP4计算能力 [3] - 适用于代理式AI和物理AI应用，可自主解决复杂多步骤问题和实时生成合成视频 [6] 性能对比 - B300在FP4 Tensor Dense/Sparse性能达15/30 petaflops，比B200的10/20 petaflops提升50% [4] - FP64 Tensor Dense性能达68 teraflops，比B200的45 teraflops提升51% [4] - 与Hopper一代相比，HGX B300 NVL16在大型语言模型推理速度提升11倍，计算能力提升7倍，内存增加4倍 [5] Vera Rubin架构 - 计划2026年下半年发布，包含Vera CPU和Rubin GPU，性能比Grace Blackwell显著提升 [7][9] - Vera CPU采用88个定制ARM内核，NVLink接口带宽1.8 TB/s，比Grace CPU快两倍 [8] - Rubin GPU提供1.2 ExaFLOPS FP8训练性能，是B300的3.3倍，内存带宽从8 TB/s提升至13 TB/s [9][10] - NVL144机架配置提供3.6 exaflops FP4推理能力，是Blackwell Ultra的3.3倍 [11] 硅光技术 - 公司计划在Quantum InfiniBand和Spectrum Ethernet交换机中部署共封装光学器件(CPO) [17] - CPO技术使信号噪声降低5.5倍，功率需求减少3.3倍，可连接GPU数量增加3倍 [25][26] - 首款Quantum-X CPO交换机将于2025年下半年推出，提供144个800Gb/s端口 [27] - Spectrum-X CPO交换机计划2026年下半年推出，最高支持512个800Gb/s端口 [28] 行业动态 - OpenAI计划建设容纳40万个AI芯片的数据中心，Meta计划2024年底拥有60万个H100等效计算能力 [29][30] - 公司股价在发布会后下跌3.4%，反映市场对竞争加剧的担忧 [31] - 谷歌、Meta和亚马逊都在开发自研AI芯片，行业竞争日趋激烈 [30] 未来路线图 - 2027年下半年推出Rubin Ultra，采用NVL576配置，提供15 exaflops FP4推理性能 [12] - 2028年计划推出Feynman架构，进一步推动AI计算性能边界 [13] - 黄仁勋预计数据中心建设投资将很快达到1万亿美元，加速计算成为转折点 [42][43]

文章核心观点 - 尽管Datadog估值偏高且面临增长减速和技术变革风险，但因其GAAP盈利稳定、净现金资产负债表和高于市场的营收增长，仍是引人注目的选择，虽处公允价值区间高端，但可能获溢价估值，分析师将其评级上调至买入 [2][14] 公司概况 - Datadog是企业科技公司，以旗舰产品可观察性解决方案闻名，帮助客户分析数据识别和解决性能问题，被视为纯粹的数据崛起公司，生成式人工智能兴起使其主题更重要 [3] - 公司在竞争激烈领域运营，竞争对手包括Dynatrace [4] 财务表现 营收 - 最近一季度实现7.38亿美元收入，同比增长25%，超7.09亿至7.13亿美元预期，连续7个季度保持至少25%营收增长 [5] - 管理层预计第一季度收入同比增长21%，全年收入同比增长19%左右，2025年第一季度收入7.37 - 7.41亿美元，全年31.75 - 31.95亿美元 [10] 盈利能力 - 非GAAP营业收入为1.792亿美元，超1.63亿至1.67亿美元预期，已连续5个季度（净收入连续6个季度）按GAAP计算实现盈利 [8] 资产负债表 - 本季度末现金42亿美元，债务16亿美元，为强劲净现金资产负债表，债务由低息可转换债务组成，10亿美元票据2029年到期，今年赎回剩余部分 [9] 业务指标 - 美元净留存率最近几个季度有所下降，但仍徘徊在顶级的“110%左右”水平 [7] - 当前剩余履约义务（“cRPO”）以“20%左右”的速度增长，继续大幅减速，2024年第一季度cRPO增长率还在40%左右 [10] 估值情况 - 按最近价格计算，交易价格略低于今年销售额的11倍，市场预计未来几年两位数高增长 [11] - 股票交易价格高达今年收益的60倍，但预计收益增长快于收入增长，为2031年预期的14倍 [12] - 预计长期净利润率达35%，长期收益约为31倍，公允价值徘徊在1倍至1.5倍市盈率（“PEG比率”）左右，相当于每股63美元至100美元左右股价，该股交易价格处于该区间高端 [13] 风险因素 - 估值偏高，可能比同行更易受多重收缩影响，GAAP盈利能力或提供一定估值支持，但股价可能下跌25%后与同行持平 [14] - 收入增长可能因成本意识更强的环境比预期更快减速，生成式人工智能可能导致技术变革，颠覆公司，但目前判断其最终结果还为时过早 [14]

文章核心观点 - 全球信息技术产业正迎来以人工智能为核心的第四次革命，存储企业正引领存储技术价值重塑，长江存储表现瞩目，其有望通过持续创新与生态共建，引领全球存储产业进入价值增长新周期 [1][15] 从堆叠层数到设计范式的突破 - AI对存储技术需求为高性能、大容量、低功耗，存储厂商需平衡三者关系，行业竞争激烈 [3] - 长江存储推出Xtacking架构，将存储单元与逻辑电路分离设计，以混合键合技术集成，实现I/O速度3.6Gbps、单Die容量2Tb（QLC）的突破，缩短研发周期，提升存储密度48%，提高QLC寿命33% [3] - Xtacking技术发展到第四代，层数稳步上升，公司在混合键合稳定性方面进展显著，NAND的IO接口速度从800MT/s提升至3.6GT/s [4] - 基于Xtacking4.0的三款NAND产品：单Die容量512Gb的TLC闪存芯片，IO速度提升50%达3.6GT/s，存储密度提升超40%，2024年上半年量产；单Die容量1Tb的TLC闪存芯片，IO速度提升50%达3.6GT/s，存储密度提升36%，已大规模上市；Xtacking 4.0架构下的QLC闪存芯片，单Die容量2Tb，存储密度提升42%，IO速度3.6GT/s，数据吞吐量提升147%，寿命提升33% [4][5] 从终端到云端的全场景覆盖 - 长江存储解决方案涵盖嵌入式、消费级、企业级三个产品线，分别面向物联网设备、消费电子产品、云计算和数据中心 [9] - 嵌入式产品：UC420适用于高端AI手机，提供256GB至1TB容量选择，UFS4.1性能达行业标杆；UC341大规模量产，应用于国内次旗舰手机，单通道设计，性能提升，功耗低；UC260是业界首个512GB的UFS2.2产品，随机读写性能出色，能效比提升20% [10] - PC端产品：PC550采用PCIe5.0接口，性能10GB/s，兼容主流AI PC平台，4通道DRAM - Less架构优化续航和散热；PC450是PCle4.0 PC升级产品，4通道设计，实现带宽满速，DRAM - less架构低功耗；PC42Q是PCle4.0 QLC产品，性能达7000MB/s，高可靠性、长寿命、高能效比 [11] - 企业级产品：即将推出的PCle5.0产品PE511基于Xtacking4.0架构，预计今年晚些时候上市，性能提升100%，新增16TB、32TB大容量选项，耐久度提升20%，企业级SSD较传统机械硬盘优势显著 [12] 重塑存储价值，共筑AI未来 - 长江存储技术路线围绕AI时代本质需求，未来存储技术将成智能世界核心枢纽，中国企业有望引领全球存储产业进入价值增长新周期 [15]

公司股价与市场情绪 - 股价近几个月反弹主要由市场情绪而非基本面驱动 [1] - 2025年下半年增长预计加速但业绩预期被认为过于激进 [1] - 新产品可能提振公司但大环境可能变得不利 [1] 竞争格局 - Databricks年收入30亿美元同比增长60%现金流为正 [3] - Databricks SQL年收入6亿美元同比增长超150%估值620亿美元 [3] - 竞争对手技术复杂且成本高部分客户迁移节省超50%成本 [3] - Databricks在非结构化数据和生成式AI领域定位更强可能削弱公司业务 [4] - 公司职位空缺略有增加净客户增加和净留存率稳健表明业务健康 [4] 产品与技术发展 - 公司从云优化数据仓库转型为更广泛的数据平台 [5] - 开放数据格式快速采用约500个账户已采用Apache Iceberg [5] - Snowpark贡献3%收入新数据工程工作量带来2亿美元年化收入 [6] - 与微软和ServiceNow合作提高数据互操作性 [6] - 收购Datavolo以支持结构化和非结构化数据接入 [6] - Cortex受客户青睐超4000个账户使用AI/ML功能 [6] 财务表现 - 第四季度产品收入9.43亿美元同比增长28% [7] - 净收入留存率稳定在126%剩余履约义务同比增长33%至69亿美元 [7] - 预计第四季度产品收入9.55-9.6亿美元同比增长21-22% [7] - 全年产品收入预计42.8亿美元增长24% [7] - 非GAAP营业利润率约9%得益于经营杠杆和成本削减 [8] - 现金及等价物总额53亿美元 [10] 长期增长与估值 - 预计未来十年云计算支出年增15%达2万亿美元 [2] - 2026年收入预计44亿美元同比增长23% [11] - 2030年收入预计94亿美元同比增长18% [11] - 分析师预期每股收益15美元但预计仅10美元 [12] - 收入倍数与同行持平但软件股普遍被高估 [11]

美国半导体合资企业Tenstorrent进军日本市场 - Tenstorrent计划最早于2023年秋季在日本推出AI芯片服务，采用按实际处理数据量收费的模式，旨在降低AI开发商成本并扩大市场[1] - 公司与日本Rapidus合作开发技术和人力资源，目标是大规模生产尖端半导体设备[1] - 亚马逊创始人杰夫·贝佐斯是公司投资者之一[1] 商业模式与技术优势 - Unsung Fields将运营配备Tenstorrent AI芯片的数据中心，开发人员通过云端使用并按数据处理量付费[1] - Tenstorrent开发的AI芯片具有极佳节能效果，服务器价格仅为Nvidia同类产品的50%-33%[2] - 传统方式需要购买价格高达数千万日元（约68,000美元/1000万日元）的服务器，对初创公司负担较重[1] 日本市场拓展计划 - Tenstorrent计划在东京开设运营基地，目标2025年底拥有约40名设计师，最终组建100人开发团队[5] - 将专注于日本企业优势领域，包括自动驾驶技术和机器人控制芯片设计[5] - 预计对3纳米及下一代2纳米芯片需求将增长，考虑将大规模生产外包给Rapidus[5] 日本半导体行业现状 - 日本半导体工程师数量从1999年19.4万人下降60%至不足8万人[7] - 行业面临10万名工程师缺口（含原材料和设备领域）[7] - 尖端芯片应用有限，设计师缺乏先进半导体开发机会[6] 市场前景与行业趋势 - 全球芯片设计市场规模预计从2024年增长40%至2033年6020亿美元[7] - 日本仅有少数公司拥有先进芯片设计技术，如富士通和松下控股的Socionext[7] - Tenstorrent进入将为日本工程师提供更多尖端芯片设计机会[7]

元宇宙与虚拟人行业 - 生成式人工智能为虚拟人行业注入新活力 使创建不同虚拟身份更加容易 [1] - 虚拟人应用场景多样化 包括企业 会议 时尚 学习和创作者领域 [1] - 市场缺乏外观出众且具备个性化特征的高质量虚拟形象 [1] AvatarOS公司背景 - 创始人Isaac Bratzel曾在IPsoft Brud和Dapper Labs担任设计职位 拥有丰富行业经验 [2] - 公司于2022年成立 已完成700万美元种子轮融资 由M13领投 [2] - 投资方包括Andreessen Horowitz Games Fund HF0 Valia Ventures和Mento VC [2] 公司战略与定位 - 专注于打造3D空间中的高端虚拟形象 而非一键生成内容 [4] - 目标是创造能够积累长期价值的虚拟实体 如Lil Miquela案例 [4] - 差异化在于创造具有独特移动方式的虚拟形象 模仿人类多样化动作 [5] 产品与技术 - 正在开发基于机器学习的变形器 用于创造逼真动作 [6] - 提供API接口 允许客户将虚拟形象集成到网站中 [5] - 未来计划为客户提供更多创建和调整虚拟形象的工具 [5] 融资与投资方观点 - M13将本轮投资视为探索性机会 看好创始人的行业经验 [3] - 投资方通过与虚拟化身交谈完成部分尽职调查 [3] - 资金将用于团队扩张和技术开发 [2][6]

点击 上方 硬AI 关注我们 博通还表示，有三个超大规模客户大量采购XPU，预计2027财年带来600-900亿美元市场，另有四个合作伙伴打造定制 加速器，目前不纳入上述市场估算。 硬·AI 作者 |蒋紫涵 编辑 | 硬 AI 美东时间3月6日美股盘后， 博通发布第一季度财报 ，第一财季业绩、第二财季应收指引双双超出预 期，并且预计第二财季AI半导体营收将达到44亿美元，向投资者传递出AI计算支出仍然强劲的信号，刺激 公司股价盘后一度上涨17%。 第一财季，博通营收149.2亿美元，同比增长25%，高于分析师预期146.1亿美元。其中，半导体收入82亿 美元，同比增长11%，高于市场预期的81亿美元 以下为博通财报电话会要点总结： 公司2025财年第一季度总营收达149亿美元，同比增25%；调整后EBITDA为101亿美元，同比增41%。半 导体营收82亿美元，同比增11%；基础设施软件营收67亿美元，同比增47%。 第一季度AI营收41亿美元，同比增77%，因网络解决方案出货量增加超预期。预计第二季度AI营收44亿 美元，同比增44%。 博通的芯片业务既关注训练工作负载，也将推理作为独立产品线，两者共同构成 ...

文章核心观点 Intangible获400万美元种子资金支持，计划6月推出基于网页的无代码3D工作室，为跨行业创意专业人士及普通用户提供AI驱动创意工具 [1][4] 公司融资情况 - 由a16z Speedrun、Crosslink Capital和几位天使投资者领投400万美元种子轮融资 [1][2] - 筹集资金用于产品开发和招聘 [2] 公司团队情况 - 目前团队10人，包括曾在皮克斯和工业光魔工作的首席产品设计师Philip Metschan [2] - 计划今年将团队规模扩大一倍 [2] 公司使命与目标用户 - 使命是让创意过程对每个人开放 [3] - 目标用户包括电影制作人、游戏设计师等专业人士和普通用户 [3] 公司领导者与创立背景 - 领导者Charles Migos曾是苹果第一方iPad应用首席设计师，担任过Unity产品开发副总裁 [4] - 联合创始人Bharat Vasan曾共同创立可穿戴设备公司Basis，后被英特尔收购 [4] - Migos在Unity工作后萌生创立公司想法，想为创意人员打造利用生成式AI的工具 [4] 公司产品特点 - 无需学习复杂编码，通过文本提示创建3D世界概念 [1][5] - 3D画布编辑器有约6000个3D资源库，可拖放元素 [6] - 故事板功能可让电影制作人调整摄像机角度和组织场景 [7] - 可视化模式利用AI图像生成技术使场景渲染更生动，运用DeepSeek、Llama和Stable Diffusion等技术 [7] - 具备协作功能，团队可共享链接实时协作 [8] 公司产品现状与推出计划 - 目前处于封闭测试阶段，已吸引数百名创意人士关注 [8] - 6月正式推出，提供免费层级和每月15至50美元付费订阅选项，还可购买额外积分 [8]

TCL华星投资与融资需求 - 过去4年TCL华星新增固定资产投资达1080亿元，半导体显示产业累计投资达2700亿元 [1] - 半导体显示项目单笔投资通常超200亿元，集成电路项目超300亿元，当前权益性融资难以满足需求 [3] - TCL华星年经营现金流约200亿元，但大部分用于覆盖银行贷款、折旧和分红，剩余资金有限 [3] - 预测5年后TCL华星、京东方等企业将不再依赖资本市场融资，但未来3-5年仍需融资支持 [1][4] 科技制造业融资环境建议 - 建议放宽股权融资限制，提供创新资本市场服务以支持国内半导体显示等关键产业 [4] - 指出中国大陆集成电路制造业需足够融资支持才能追赶台积电、三星等国际巨头 [4] AI技术应用与算力规划 - 2018年TCL在欧洲设立人工智能研发中心，已应用AI于供应链管理、产品研发等领域 [7] - AI仿真实验将显示工艺开发周期从10-11天缩短，减少产线实际试验并提升效率 [7] - DeepSeek大模型推动公司计划未来2-3年大幅提升自有算力中心能力，原因是其算力架构使投资可承受 [7][8] 生成式AI监管建议 - 提出加强AI深度伪造欺诈管理，需加快出台可操作细则、明确处罚标准及技术标识规范 [8] - 强调深度伪造技术若被滥用可能引发社会问题，呼吁完善立法与国际合作机制 [8]