报告公司投资评级 - 买入 [2][6][12] 报告的核心观点 - 生成式人工智能或正向服务式和物理式人工智能演进，CSP资本支出预计从2025年超3000亿美元增长到2028年的1万亿美元，英伟达参与垂直行业人工智能改造，展望未来垂直行业实体工厂都将有对应的“AI工厂” [2] - 英伟达延续每年更新产品，产品路线图显示性能较之前显著升级，若没有特别出口政策，中国内地客户或是2H25 Blackwell Ultra上市前Hopper的主要客户，维持对英伟达FY26/27调整后EPS 4.74/6.28美元的预测、买入评级和168美元目标价 [6] 相关目录总结 公司基本信息 - 收盘价115.43美元，目标价168.00美元，潜在涨幅+45.5% [1] - 52周高位149.43美元，52周低位76.20美元，市值2,816,492.00百万美元，日均成交量297.77百万，年初至今变化-14.04%，200天平均价130.91美元 [4] 财务数据 |项目|2024|2025|2026E|2027E|2028E| |----|----|----|----|----|----| |收入（百万美元）|60,922|130,497|211,723|270,548|311,585| |同比增长（%）|125.9|114.2|62.2|27.8|15.2| |净利润（百万美元）|32,312|74,265|117,514|155,099|180,404| |每股盈利（美元）|1.30|2.99|4.74|6.28|7.30| |同比增长（%）|288.2|131.1|58.2|32.6|16.3| |市盈率（倍）|89.1|38.6|24.4|18.4|15.8| |每股账面净值（美元）|1.72|3.20|6.77|11.91|18.05| |市账率（倍）|66.98|36.09|17.04|9.69|6.39| |股息率（%）|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0| [5] 产品升级 - 英伟达认为数据中心服务器内部Scale - up比服务器间的Scale - out更重要，通信与计算单元在机架分离成主流架构，发布新开源操作系统Dynamo，或成博通VMWare软件竞争对手 [6] - 数据中心加速芯片路线图：2H25推出Blackwell Ultra（GB300），2H26上市Vera Rubin，2H27上市Rubin Ultra，之后产品性能有明显升级，Feynman为2028年之后产品代号 [6] - 为应对Scale - out需求，交换机产品Spectrum - X和Quantum - X预计2H25和2H26上市，Quantum - X或首次使用光电混合封装CPO技术，台积电和内地光模块厂商或受益 [6] 产品性能对比 |GPU|NVL|GPU dies数量|机架数|token算力| |----|----|----|----|----| |H100|8|45K|1400|400M/s| |GB200|72|85K|800|12,000M/s| [7] 产品路线图 |系统|NVL|NVL带宽|上市时间|推理算力|训练算力|HBM型号|HBM带宽|Fast Memory| |----|----|----|----|----|----|----|----|----| |Blackwell Ultra|72|130 TB/s|2H25|1.1 EF FP4|0.36 EF FP8|HBM3e 288GB对应8TB/s| |40 TB| |Rubin|144|260 TB/s NVL6|2H26|3.6 EF FP4|1.2 EF FP8|HBM4|13 TB/s|75 TB| |Rubin Ultra|576|1.5 PB/s NVL7|2H27|15 EF FP4|5 EF FP8|HBM4e|4.6 PB/s|365 TB| [7] 交换机产品路线图 |产品|上市时间|面向标准|CPO|端口数|性能|主要技术协议| |----|----|----|----|----|----|----| |Spectrum - X|2H25|Ethernet|否|256 X 200G|1.6X对于传统Ethernet|RDMA/RoCE| |Quantum - X 800 (Q3400 - RA 4U)|2H26|Infiniband|是|144 X 800G|2X速度，5X延展性|SHARP v4| [8]

英伟达GTC大会核心发布 - 英伟达发布全新Blackwell Ultra AI芯片，代号GB300，接棒B200成为新一代最强AI芯片，性能参数包括20 petaflops AI算力、288GB HBM3e内存、1.1 ExaFLOPS FP4推理能力 [8][10][11] - 推出两款AI PC产品：DGX Station（配备784GB系统内存和800Gbps网络）和DGX Spark（每秒1000万亿次AI计算），支持本地大模型部署 [12][13][16] - 下一代AI芯片Rubin官宣，2026年推出，性能达Hopper的900倍，配备HBM4内存和NVLink6技术，FP4推理算力3.6 ExaFLOPS [17][19][20][21] - Rubin Ultra版本将于2027年推出，集成4颗GPU，每颗提供100 petaflops FP4算力和1TB HBM4e内存 [27][28] 技术突破与性能提升 - Blackwell Ultra在FP8训练任务中达1.2 ExaFLOPS，内存带宽14.4TB/s（前代2倍），快速内存40TB（前代1.5倍） [11] - Rubin芯片采用双GPU设计，支持288GB HBM4内存，推理算力50 petaflops（Blackwell的2.5倍） [23][24] - 网络技术升级：Spectrum-X以太网和Quantum-X InfiniBand交换机提供800Gb/s吞吐量，Quantum-X可扩展性达前代5倍 [12][30][32] - CPO光电集成技术显著提升交换机能效：传输效率提高、功耗降低30%、体积缩小50% [34][38] 行业应用与生态布局 - 提出"AI工厂"概念，推出专用操作系统Dynamo，具备GPU动态调度、智能路由、低延迟通信和内存管理功能 [36][39][42] - 发布全球首款开源人形机器人模型Isaac GR00T N1，采用双系统认知架构，支持工厂任务和家庭服务 [41][44][46] - 与Google DeepMind和Disney合作开发开源物理引擎Newton，现场展示交互机器人"Blue" [45][47] - 8块Blackwell GPU实现DeepSeek-R1模型全球最快推理：每秒30000 token，吞吐量较1月提升36倍，成本效率提高32倍 [49][50] 市场竞争与战略方向 - 行业重心从训练转向推理，强调推理成本效率而非单纯算力堆积，Blackwell架构使100MW工厂硬件需求减少 [4][6][56] - 面临Meta/Google自研芯片竞争，通过提升推理场景技术优势（如FP4精度吞吐量达前代3倍）对冲训练需求见顶风险 [58][59] - 产品迭代周期缩短至1年，同步布局量子计算领域，但未在主题演讲中重点提及 [52][53] - 软件生态建设加速：优化TensorRT-LLM等工具链，支持PyTorch/TensorFlow框架，推动算力向行业生产力转化 [50][54]