英伟达CEO黄仁勋访华核心观点 - 中国供应链系统复杂高效且极具制造优势，构成全球AI硬件和智能工厂建设的重要基础[3] - H20芯片已被重新批准销售，未来将推动更多Blackwell架构产品落地中国[3] - 中国在AI模型、工程人才与产业应用上全球领先，约50%的AI研究人员在中国[3][23] - 中国电动汽车是全球惊喜，小米等企业正在重塑全球竞争格局[3][32] - 华为在芯片、网络解决方案、光子技术等方面取得重大突破[3][49] 中国市场观察 - 中国供应链基础设施完善、生态系统成熟、技术先进、制造规模庞大[2][5] - 全球供应链高度相互依存，参展企业遍布全球技术生态[2][5] - 中国计算机科学和软件能力世界一流，移动支付等技术应用走在全球前列[29][34] - 中国教育系统培养了世界上最优秀的AI研究人员，科学和数学优势明显[23][64] 技术合作与竞争 - 不介意中国厂商开发CUDA兼容平台，CUDA本身比较开放[2][27] - 华为是值得学习的对象，其综合实力令人钦佩[3][49] - 竞争对手带来各种挑战，但竞争能让彼此更好[54] - 英伟达专注于全栈技术创新，从算法架构到芯片设计保持顶尖[50][51] 产品与技术布局 - H20内存带宽出色，适合训练大模型，RTX Pro专为数字孪生设计[14][61] - 推理AI将广泛应用于云端和边缘计算，分为感知、生成、推理和机器人四个阶段[38][40] - AI工厂将具备更强敏捷性和可重构性，结合机器人技术显著提升生产效率[41][47] - 现有算力已能训练出智能模型，AGI可能很快实现且无需根本性技术突破[40] 行业发展趋势 - AI是最伟大的技术平衡器，开放性让全球都能参与其中[28][59] - 算力需求远远不够，算力焦虑在未来十年内都不会消失[37][38] - 人形机器人发展恰逢其时，中国具备AI技术储备、机电一体化实力和应用场景优势[46][47] - AI将成为每个国家和行业的基础设施，市场规模可能达数十万亿美元[44][57] 人才与创新 - 年轻人进入AI行业不怕晚，关键在于保持对技术的热情[63][67] - 中国在开源AI领域贡献突出，DeepSeek R1是全球首个开源推理模型[28][39] - 英伟达员工流失率几乎为零，公司文化注重对员工的关注与尊重[65] - 日常使用多款AI工具进行交叉验证，代表未来发展方向[69]

公司融资情况 - 西班牙AI医学影像公司Quibim完成5000万美元（约3.6亿人民币）A轮融资，2024年下半年估值超3亿美元 [1] - 融资由Asabys Partners和Buenavista Equity Partners领投，新投资者包括UI Investissements、GoHub Ventures，现有投资者Amadeus Capital Partners等跟投 [2] - 资金将用于扩展产品管线、基础AI模型及加速全球商业化，重点布局美国医疗市场 [2] - 公司累计融资额达7000万美元，2020年曾获800万欧元融资（Amadeus Capital Partners领投） [12] 核心技术及产品 - 核心技术为AI驱动的医学影像分析，通过MRI、CT等数据提取成像生物标志物（如肿瘤体积、脑萎缩率、脂肪沉积量等） [1] - 旗舰产品QP-Prostate获FDA 510(k)、CE及UKCA认证，提升前列腺癌检测率，已应用于多国医疗机构 [3] - QP-Brain量化早期脑萎缩及病灶，辅助阿尔茨海默病、多发性硬化症等神经疾病诊断 [6] - QP-Liver自动化分析肝脏脂肪和铁含量，减少临床医生手动分割时间 [7] - QP-Insights平台管理超1亿医学影像，支持临床试验及真实世界数据研究 [10] 市场及客户 - 客户涵盖诺华、强生、默克、飞利浦等药企及全球170多家医院（包括斯坦福大学、麻省总医院） [1][12] - 产品覆盖肿瘤学、神经学、免疫学和代谢疾病领域 [3] - 计划开发"数字双胞胎"技术，模拟人体对治疗的反应以推动医学研究 [12] 创始人背景 - 创始人兼CEO Dr Ángel Alberich-Bayarri为生物医学工程博士，专攻MRI算法，获ICT领域最佳博士论文奖 [14] - 曾任职La Fe大学医院及Quirónsalud医疗集团，主导成像生物标志物研究 [14] - 发表100+篇SCI论文，H指数29，拥有6项影像AI专利（涉及肝脏铁定量等） [15] 投资者评价 - Asabys Partners认为公司AI+成像生物标志物技术解决肿瘤学、神经病学未满足需求 [16] - Buenavista Equity Partners称其技术为精准医疗典范，与默克、飞利浦合作验证价值 [16] - Amadeus Capital Partners肯定其放射组学与深度学习结合的标准化平台策略 [16]