一、开放式生成式AI模型：要生态掌控，更要合规自立 近日，Gartner发布了《2025中国AI趋势》，这是Gartner第一次专门聚焦中国发布的AI趋势报告。 Gartner高级首席分析师费天祺对此进行解读。 本次报告的核心观点是：生成式AI正在深刻改变中国企业，它大幅提升了员工的能力（非技术人员也 能轻松用AI），催生了大量跨部门应用场景，同时也把AI治理推到了前所未有的高度。不过，挑战也 很明显：很多企业对AI的投资回报率（ROI）心里没底。我们的调研显示，只有13%的人对算清AI的 ROI"非常有信心"，36%甚至信心较低。问题不在于不相信AI本身，而是"说不清楚AI到底带来了多少价 值"。所以，如何衡量AI的价值，对企业至关重要。 十大关键趋势： 中国搞开源大模型，核心目标不是单纯技术领先，而是追求合规、自主可控和产业安全。DeepSeek年 初的开源就是标志性事件，它用优秀性能引领了全球开源浪潮，深刻改变了市场格局（以前主流模型都 私有、贵）。 开源和私有模型的差距在快速缩小！过去靠堆芯片、拼规模的优势在减弱，开源模型效果差不多，推理 成本还更低。在文本生成、网页开发、Copilot等任务上，开源 ...

文章核心观点 - AI和半导体行业正经历高速发展 大模型带动算力需求暴涨 AI芯片企业成为焦点 数据中心扩张 自动驾驶落地和智能终端升级持续推动芯片性能与能效极限[1] - 摩尔定律放缓使晶体管微缩变得困难 芯片设计复杂度与成本显著提升 传统设计方法难以跟上技术发展节奏[1] - Cadence提出代理式AI将芯片设计从"工具使用"带入"智能协作"时代 这将成为半导体创新的关键拐点[1] 软件定义的芯片时代 - 计算机芯片正彻底改变人类感知世界和互动的方式 "软件定义用户体验"驱动"软件定义芯片"成为重要趋势[2] - 非传统芯片企业如小米 阿里巴巴 字节跳动和滴滴已成为颇具规模的芯片制造商 这在20年前难以想象[2] - AI相关产业规模预测从9500亿美元大幅上调至1.2万亿美元 增长动力从数据中心AI计算向边缘端延伸[2] - EDA行业面临客户数量增长与传统软件难以适应变化的双重挑战[2] 3D维度整合技术 - 横向维度需要突破单一芯片局限 进行先进封装中的系统级验证 包括芯片到物理层面的机电 热学 流体仿真乃至整个数据中心模拟[4] - 技术维度利用AI提供新计算技术路径 解决传统方法难以攻克的问题[4] - 计算层支持x86 CPU ARM架构 GPU和专属加速器等多种运行环境[4] - 原理性方法 加速计算与AI三层技术结合形成"三层蛋糕"架构[4] AI在EDA工具的演进 - Cadence的AI探索始于2016年 受AlphaFold启发将机器学习融入工具 实现"AI优化"[5] - AI应用正从优化AI向虚拟工程师转型 工具支持自然语言交互 用户可通过对话获得帮助[5] - 未来模式将从"授权工具"转变为"授权虚拟人员" 包括虚拟物理设计师 虚拟验证团队和虚拟布局团队[5] - 超过50%的Cadence工具用户已使用AI优化功能 到今年年底所有产品都将支持直接与工具对话[6] JedAI平台特性 - JedAI平台支持客户自主选择功能模块 连接本地数据 所有数据存储在本地服务器 确保数据安全[7] - 平台提供自定义代理构建框架 支持整合代理[7] - 发展重点在于构建快速系统 使用提示工程和推理与工具交互 而非模型微调[8] - 通过检索增强生成技术降低幻觉风险 利用formal verification工具比对不同答案[8] 全自动化与数字孪生 - 完全由AI接管设计仍需时间 但未来两年内用户使用体验将接近与人交流[9] - 全流程数字化仿真将是巨大机遇 不仅适用于半导体领域 还将延伸至物理 化学和生物学等学科[9] - 数字孪生用仿真映射现实状态 AI介入能加速过程 如神经图形学中先用AI渲染低分辨率图像再上采样[9] - AlphaFold展示了AI提供全新科学突破的潜力 不仅加速仿真更解决传统算法长期无法攻克的问题[10] 产业需求与人才挑战 - 所有域的Cadence客户对AI都有同等兴趣 超大规模云服务提供商更倾向于使用自己的LLM[10] - AI不会取代芯片设计工程师 而是解决工程师数量不足的问题[10] - 人才需求可能是现有人数的十倍 全球各行业都面临人员短缺危机[11] - AI将使人类工程师效率提升十倍 人类与AI结合将放大生产能力[11]

全球半导体行业展望 - 全球半导体营收将从2024年到2030年几近翻番 规模超过1万亿美元 [1] - 短期关键驱动来自生成式AI在云端与部分端侧设备的基础设施建设 [1] - 长期从企业与消费应用中的代理式AI走向物理智能 推动自主机器人与车辆发展 [1] - 2025年AI驱下游增长 政策对供应链中断与重构风险持续升级 国产化持续推进 [1] - 二季度各环节公司业绩预告亮眼 三季度半导体旺季期建议关注设计板块存储/代工/SoC/ASIC/CIS业绩弹性 [1] 低空经济发展动态 - 全国首个低空经济共保体在重庆成立 发布首批专属产品"渝低空保" [2] - 19家低共体成员单位签署合作协议 与16家单位完成项目签约 风险保额达6115万元 [2] - 低空经济主要包括低空基础设施/低空飞行器制造/低空运营服务和低空飞行保障四个环节 [2] - 预计2026年低空经济规模突破万亿达10644.6亿元 2030年达2.5万亿元 2035年达3.5万亿元 [2] - 低空物流/低空旅游等应用场景先行 2025国际低空经济博览会推动产业链规模化发展 [2]

行业投资评级 - 推荐（维持）[4] 核心观点 - 英伟达FY26Q2业绩符合预期，营收467亿美元，同比+56%/环比+6%，数据中心业务保持高增长，网络产品同比+98%/环比+46%[1][2] - Blackwell架构产品环比增长17%，大型云服务提供商占数据中心营收约50%，中国大陆占比降至低个位数[2] - 指引FY26Q3营收中值540亿美元（±2%），同比+53.9%/环比+15.5%，毛利率指引73.5%（±0.5pct）[3] - 预计全球AI基础设施支出到本十年末达3-4万亿美元，中国大陆市场规模约500亿美元，CAGR约50%[8] - 若地缘政治问题解决，FY26Q3 H20产品发货收入预计20-50亿美元[3] 财务表现 - FY26Q2营收467亿美元，同比+56%/环比+6%，non-GAAP毛利率72.7%，剔除H20费用影响后为72.3%[1] - 数据中心营收411亿美元，同比+56%/环比+5%，其中计算产品营收338亿美元，同比+50%/环比-1%，网络产品营收73亿美元，同比+98%/环比+46%[2] - 游戏和AIPC营收43亿美元，同比+49%/环比+14%，专业可视化营收6.01亿美元，同比+32%/环比+18%，汽车和机器人营收5.86亿美元，同比+69%/环比+3%[2] - 运营费用同比增长6%，主要因计算和基础设施成本、薪酬福利支出增加[1] 产品与技术进展 - Blackwell架构产品环比增长17%，GB300开始批量出货，产能恢复至满产运行，预计25H2广泛市场供应[8][19] - GB300平台NVFP4 4位精度与NVLink72技术使每token能效较Hopper提升50倍[8][23] - Rubin平台芯片进入晶圆制造阶段，包括Vera CPU、Rubin GPU等六类芯片，计划明年批量生产[8][20] - RTX PRO服务器全面量产，产品线有望成长为价值数十亿美元的核心业务[8][25] - Spectrum-X以太网年化收入突破100亿美元，InfiniBand收入环比增长近一倍[27][28] 市场与需求驱动 - 大型云服务提供商占数据中心营收约50%，主权AI相关收入预计今年突破200亿美元，较去年增长逾一倍[2][27] - 代理式AI和推理模型推动计算需求增长数量级，头部云服务提供商Capex今年约6000亿美元[22][36] - 中国大陆是全球第二大计算市场，未被列入实体清单的企业已可获得H20销售许可，多家企业获得许可证[8][45] - AI原生初创企业去年获1000亿美元融资，今年未结束已录得1800亿美元，顶级企业营收从去年20亿美元增至今年200亿美元[52] 增长展望与指引 - FY26Q3营收指引中值540亿美元（±2%），同比+53.9%/环比+15.5%，未计入向中国客户发货的H20产品[3][33] - 预期本财年毛利率仍处于75%水平，运营费用率同比增长至40%（此前指引35%）[3][33] - 长期全球AI基础设施支出预计3-4万亿美元，英伟达产品在AI工厂成本中占比约35%[8][41] - 游戏业务受Blackwell架构产品爬坡及供应改善驱动，GeForce Now游戏库扩容至超4500款作品[30]

产品发布与性能 - 公司推出基于Blackwell架构的Jetson Thor机器人超级计算机 面向制造、物流、交通、医疗、农业和零售等行业提供算力支持 [1] - Jetson Thor较上一代Jetson Orin的AI算力提升7.5倍 能效提升3.5倍 [1] - 产品支持运行生成式AI模型包括Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen等通用模型及Isaac GR00T N1.5等机器人专用模型 [1] - Jetson Thor开发者套件定价3499美元 Jetson T5000模组批量购买单价2999美元 [1] - 产品具备2070 FP4 TFLOPS的AI算力和128GB内存 可在边缘端并行运行多模态模型 [7] 技术架构与创新 - Jetson Thor整合"大模型+实时传感+控制"到边缘端 显著降低云依赖与往返时延 [7] - 产品通过更大带宽处理多传感器数据 支持机器人在动态环境中高速移动和操作 [11] - 公司构建三类计算机体系：机器人本体嵌入式计算机、AI工厂训练计算机、仿真测试计算机 [10] - 技术实现从"会看、会说"到"会想、会做"的跨越 推动通用机器人发展 [11] 生态合作与应用场景 - 联影医疗、万集科技、优必选、银河通用、宇树科技等企业已率先使用Jetson Thor [1] - 银河通用G1 Premium人形机器人搭载Jetson Thor 在工业码垛、拆垛及搬运场景展现流畅作业 [8] - 产品适用于手术辅助机器人、智能牵引车、配送机器人、工业机械臂及视觉AI智能体等应用 [8] - 公司通过软硬件一体化模式构建竞争壁垒 提供完整NVIDIA AI软件栈支持 [7][8] 战略定位与市场前景 - 公司定位为机器人生态算力支持方 不直接制造机器人 [6] - 创始人提出"物理AI"为AI发展终极阶段 涵盖生成式AI、代理式AI后的第三阶段 [2] - 机器人业务成为公司重要业务线 在发布会中压轴出现 [1] - 产品迭代被视为新增长曲线 资本市场认可赛道长期潜力 [11] - 公司股价截至8月26日达181.77美元 市值44352亿美元 [2]

产品发布与性能 - 英伟达推出基于Blackwell架构的Jetson Thor机器人超级计算机 AI算力较上一代Jetson Orin提升7.5倍 能效提升3.5倍 [2] - Jetson Thor具备2070 FP4 TFLOPS的AI算力 支持128GB内存 可并行运行多模态模型 显著降低云依赖与延迟 [3] - 产品定价为开发者套件3499美元 T5000模组批量单价2999美元 已获联影医疗 优必选等企业采用 [2] 技术特性与应用场景 - 产品整合大模型 实时传感与控制功能 支持视觉-语言-动作等多模态模型 适用于代理式AI和高速传感器数据处理 [3][4] - 可应用于人形机器人 手术辅助系统 工业机械臂等场景 在工业码垛 物料搬运等复杂任务中展现流畅作业能力 [4][6] - 支持在边缘端为大规模复杂AI模型提供实时推理能力 覆盖制造 物流 医疗 农业和零售等行业 [2][4] 生态战略与行业影响 - 通过软硬件一体化模式构建竞争壁垒 提供完整NVIDIA AI软件栈 与CUDA技术和GPU芯片战略高度相似 [4] - 头部机器人企业如银河通用已搭载Jetson Thor 产品推动机器人从"会看会说"向"会想会做"演进 [4][6] - 英伟达定位为机器人生态提供计算平台 自身不制造机器人 但通过计算平台支持企业构建机器人 [3] 技术架构与设计理念 - 物理AI是公司核心叙事 要求模型在真实世界执行动作 需构建机器人本体 AI工厂和仿真三类计算机 [5] - Jetson Thor将算力从云端下沉至机器人本体 解决功耗 散热和实时计算挑战 支持更复杂推理任务 [5] - 产品具备更大带宽 可快速处理多传感器数据 使机器人在动态环境中实现高速移动和操作 [5] 市场前景与战略意义 - 机器人业务成为英伟达重要增长曲线 虽产业化早期面临周期长 成本高挑战 但赛道具备长期潜力 [6] - 产品推动通用机器人发展 通过统一软件栈与生态网络加速落地 是计算平台战略的自然延伸 [6] - 公司股价上涨1.02%至179.81美元 市值达4.39万亿美元 市场关注即将发布的第二财季财报 [2]

CadenceLIVE China 2025中国用户大会概况 - 大会将于2025年8月19日在上海浦东嘉里大酒店举办，是中国EDA行业覆盖技术领域全面且规模领先的技术交流平台 [1] - 现场参会报名通过扫描二维码或点击"阅读原文"注册 [4][22] 主题演讲议程 - **开场致辞**：Cadence市场与业务发展副总裁KT Moore将于9:30-9:40进行开场致辞 [3] - **AI技术专题**：Cadence资深副总裁Paul Cunningham博士将探讨"运用代理式AI应对智能系统设计挑战"(9:40-10:20) [7] - **芯片创新**：安谋科技CEO陈锋将发表《全球标准与本土创新双向融合，构建AI计算"芯"未来》(10:20-10:50) [10] - **人机交互**：灵伴科技周军博士分享"AI+AR眼镜：人机交互的探索、开发与应用实践"(10:50-11:20) [12] - **颁奖环节**：中兴微电子欧阳可青将主持最佳论文颁奖礼(11:20-11:30) [14] 技术分会场议程 定制模拟设计专题(Track 1) - **技术突破**：Cadence专家Zhong Fan将解析Virtuoso Studio和Spectre仿真平台的技术突破(13:00-13:30) [19] - **应用案例**：包括Sanechips展示Virtuoso原理图迁移应用(13:30-13:50)、展锐分享多音仿真内存优化方法(13:50-14:10) [19] - **GPU加速**：Sanechips介绍Spectre X GPU在大规模模拟电路仿真中的应用(14:10-14:30) [19] - **ML算法**：Sanechips展示基于ML的FMC SmartCorner项目应用(14:50-15:10) [19] AI驱动验证专题(Track 7) - **AI验证平台**：Cadence专家Rich Chang将介绍Verisium验证平台中的代理式AI技术(13:00-13:30) [20] - **自动化技术**：Sanechips分享基于SIM AI技术的自动化仿真回归方法(13:30-14:00) [20] - **形式验证**：展锐展示基于Jasper CONN的引脚复用形式验证签核方法(16:00-16:30) [21] - **芯片设计**：昆仑芯团队探讨利用Jasper C2RTL加速AI处理器矢量数据路径优化(16:30-17:00) [21]

物理AI与机器人产业链 - 英伟达CEO黄仁勋提出"物理AI"是人工智能的下一波浪潮，将触发机器人领域的"GPT时刻"，并高度评价中国机器人产业链的发展潜力 [2][11] - 物理AI（Physic AI）是专门赋能自主机器的技术，核心是让机器在真实物理世界中实现环境感知、理解物理规律和执行复杂操作 [2] - 英伟达整合Cosmos和Omniverse平台，形成业内第一个端到端"物理AI"平台，用于生成符合物理规律的视频数据与策略，以及构建精确仿真物理世界的3D场景 [8] 物理AI相关公司 - 滤量股份与英伟达合作运营智算中心，2025年AI算力业务营收占比超30%，近一周涨幅9.10%，今年以来涨幅63.05% [10] - 智微智能基于英伟达Isaac SIM开发机器人虚拟仿真训练和数据合成，近一周涨幅16.74%，今年以来涨幅52.34% [10] - 某公司为英伟达数据中心提供800G/1.6T光模块，支撑Omniverse云端算力需求，近一周涨幅24.33%，今年以来涨幅46.83% [10] 中国机器人产业链动态 - 中国移动1.24亿元人形机器人采购订单中，智元机器人中标7800万元，宇树科技中标4605万元，为国内迄今最大单笔全尺寸人形机器人订单 [12] - 智元机器人发布灵犀X2-N人形机器人，可在轮式/足式间切换并具备情绪交互能力，并以21亿元控股收购上纬新材 [12] - 宇树科技年度营收已超10亿元人民币，四足机器人与人形机器人的量产出货量全球第一，已开启上市辅导 [16] 机器人产业链相关公司表现 - 上纬新材被智元机器人以21亿元控股收购，近一周涨幅148.85%，今年以来涨幅404.61% [14] - 某公司为智元机器人提供行星减速器核心部件，近一周涨幅30.62%，今年以来涨幅172.55% [14] - 某公司已向宇树科技批量供货机器人关节用自润滑轴承及直线执行器丝杆，近一周涨幅16.78%，今年以来涨幅159.58% [15] 机器人产业链业绩增长公司 - 金力永磁预计扣非净利润上限2.65亿元，同比增长679%，近一周涨幅8.01%，今年以来涨幅50.33% [17] - 某公司预计扣非净利润上限1.80亿元，同比增长233.72%，近一周涨幅4.05%，今年以来涨幅18.95% [17] - 某公司预计扣非净利润上限5.51亿元，同比增长203.84%，近一周涨幅7.00%，今年以来涨幅27.19% [17]

多智能体AI科研团队的发展现状 - 美国斯坦福大学病理学家托马斯·蒙廷与6个AI驱动的"虚拟科学家"合作，模拟真实科研协作过程，生成长达一万多字的阿尔茨海默病治疗策略会议纪要 [1] - 谷歌旗下深度思维公司推出"AI联合科学家"软件，由6个AI代理组成，分别负责想法生成、反思、概念演进等职能，基于Gemini 2.0模型，在早期测试中两天内解决了困扰科学家十多年的科学谜题 [2] - 斯坦福大学"虚拟实验室"系统以GPT-4o为基础，默认配备"首席研究员"和"评论者"角色，用户可自定义添加更多专业代理 [2] - 上海人工智能实验室开发"VirSci"系统，专注于模拟科学家团队合作以推动科研创新 [2] 多智能体AI系统的技术特点 - 这些系统采用的大型语言模型(LLM)具备联网检索、执行代码、调用专业工具等功能，属于"代理式AI"系统 [3] - 多个AI代理可连续数小时专注解决复杂科学问题，不会走神或疲惫 [3] - 通过引入"评论者"角色，系统能有效筛除不合理内容，提升可靠性，斯坦福大学测试显示加入评论者后GPT-4o在科学测试中表现提高几个百分点 [4] - 谷歌评估显示人类专家更倾向于多个AI协作生成的回答，认为其更具新意和科研潜力 [4] 多智能体AI系统的应用效果 - 上海人工智能实验室发现"8个代理人×每人5轮发言"的设置下创造力最佳，而斯坦福大学认为超过3个专家后输出易冗余 [5] - 谷歌系统为斯坦福大学研究者提供3种肝纤维化治疗药物建议，其中2种在实验中疗效优于人工方案 [6] - 帝国理工学院测试中AI提出"移动遗传元件可跨细胞偷取噬菌体尾部"的新假设，与团队未公开实验结果一致 [7] - 目前这类系统主要作为科研助理，通过总结资料、激发灵感、提出新角度来提高效率，但能否产生颠覆性想法仍需验证 [7]

行业表现 - 香港银行业2024年展现稳健增长与营运韧性 总资产增长4 5%达24万亿港元 扣除减值前营运利润增长7 8%达3180亿港元 [1] - 行业面对贷款需求疲弱和净息差收窄的挑战 持续专注于成本控管与营运效率提升 [1] - 总贷款及垫款减少2 3% 客户存款总额增长4 1% [1] 风险管理 - 银行不良贷款比率从1 65%上升至2 15% 主要受商业地产及整体房地产行业挑战影响 [1] - 大部分银行积极推行风险管理措施 包括分散投资组合风险及利用数码工具加强前期风险预警能力 [1] 技术创新 - 香港银行加快采用人工智能技术 特别是代理式AI 以提升营运效率、风险管理及合规水平 [1] - 代理式AI发展速度超乎预期 香港银行业审慎应对潜在风险但普遍表现积极 [2] - 采用策略性及数据为本的代理式AI应用方法 有助于在市场竞争中保持领先地位 [2] 行业韧性 - 香港银行业在宏观经济环境挑战下展现强劲韧性 归因于审慎的风险管理、资本管理及数码转型投资 [1] - 行业灵活应对市场波动并保持国际竞争力 [1]