此前，英伟达最先进 GPU 的生产完全在台湾地区制造。 黄仁勋表示，九个月前，唐纳德・特朗普总统曾向他提出明确要求："把制造业带回美国。"他引述 道："特朗普总统对我说的第一件事就是'把制造业带回来'。因为这关乎国家安全，也因为我们希望创 造就业、振兴本土经济。" IT之家 10 月 29 日消息，在本周二于华盛顿举行的英伟达 GTC 大会上，公司首席执行官黄仁勋宣布， 其最新一代 Blackwell 图形处理器（GPU）—— 该公司最快的 AI 芯片 —— 已在亚利桑那州全面投产。 未来，诺基亚将在其基站设备中采用英伟达的新产品 Nvidia ARC，该集成方案结合了 Grace CPU、 Blackwell GPU 以及英伟达的网络组件。黄仁勋指出，借助下一代 6G 网络传输的 AI 能力，有望实现机 器人远程控制和更精准的天气预报。 此次会议选址华盛顿凸显了英伟达的战略意图：确立自身为"美国技术栈"的核心支柱。 黄仁勋长期主张，允许中国 AI 开发者继续使用英伟达等美国技术，比迫使他们自主研发更具战略优 势。这有助于维持美国在 AI 生态中的主导地位。 "英伟达是一家自豪的美国企业，正在建设支撑美国 A ...

公司产品与技术 - 公司正在开发一款基于开源RISC-V架构的中央处理器（CPU），代号为“Arbel”，旨在冲击由AMD和英特尔主导的数据中心服务器CPU市场，并与英伟达的HPC算力集群竞争 [1] - 公司的旗舰芯片产品是“Maverick-2”数据流加速器，其本质是一款非冯·诺依曼范式的“数据流/可重构”加速器，主计算阵列内嵌了多颗RISC-V内核以处理串行代码 [2][3] - Maverick-2加速器与即将量产的RISC-V架构CPU（Arbel）将组成“主机+加速器”的超算节点，公司声称该组合能在无需彻底重写软件代码的情况下，以更快速度和更低功耗执行英伟达GPU的同类计算工作，并带来优于英特尔与AMD组合的性价比与能效比 [4] - 公司计划推出的“Arbel” CPU是面向HPC场景的服务器CPU，目前仍处于测试芯片阶段，旨在与Maverick-2/3加速器紧耦合，服务超算中心与科学计算等数据中心负载 [4][5] 市场定位与竞争格局 - 公司开发的RISC-V架构CPU产品线，目标是与AMD和英特尔x86架构服务器CPU产品线、以及英伟达基于ARM架构的Grace CPU展开竞争 [1] - 公司试图利用英伟达将注意力转向人工智能等低精度大型计算任务的机会，切入由英伟达主导的精密科学计算领域（如核武器建模、超音速导弹）[2] - 公司推出的“主机+加速器”超算节点组合，被视为用于挑战当前主流的“x86架构+GPU”体系范式 [5] 行业技术趋势 - RISC-V作为一种完全开放的指令集架构，正被英伟达和博通等芯片巨头越来越大规模地采用，在芯片设计领域热度攀升，与ARM和x86架构形成鼎足之势 [2][5] - RISC-V架构由于其开放性和定制潜力，便于按研究室的庞大HPC需求扩展，开始被用于数据中心领域，未来可能蚕食x86与ARM架构的市场份额 [5][6] - 相比于传统的“x86+GPU”指令流组合，公司采用的RISC-V架构HPC优先与紧耦合架构能够减少指令与数据搬运开销，从而提升计算平台的能效与吞吐 [6] 公司进展与第三方评价 - 公司的新款CPU类型开源架构计算芯片正在接受美国国家实验室（桑迪亚国家实验室）的全面评估，该实验室三年来一直在评估由公司芯片构建的原型计算系统 [1][4] - 桑迪亚国家实验室高级科学家表示，公司芯片产品的性能结果令人印象深刻，显示出在不需要大量软件代码修改的情况下，大幅提升实验室复杂计算能力的潜力 [4] - 公司已筹集大约3亿美元融资，其Maverick-2及更先进的加速系列芯片已进入实际的量产阶段 [2][4]

公司概况与产品定位 - 总部位于以色列的芯片初创公司NextSilicon已筹集约3亿美元融资 [2] - 公司正开发一款基于开源RISC-V架构的中央处理器，旨在挑战由AMD和英特尔主导的数据中心服务器CPU市场 [1] - 公司旗舰芯片产品为"Maverick-2"数据流加速器，旨在加速精密科学计算任务，如核武器建模和超音速导弹 [2] - 公司计划推出的RISC-V架构服务器CPU代号为"Arbel"，目前仍处于测试芯片阶段，面向高性能计算场景 [5] 技术架构与竞争优势 - NextSilicon采用名为RISC-V的开源架构技术，该技术正被英伟达和博通等芯片巨头大规模采用 [2] - Maverick-2的本质是一款"数据流/可重构"加速器，其计算单元以运行时可重构的图/数据流方式工作，不同于传统CPU/GPU指令流架构 [3] - 芯片内嵌了多颗自研RISC-V内核，用于处理难以并行化但必须高速执行的串行代码 [3] - 公司声称其技术组合能够在无需彻底重写软件代码的情况下，以更快速度和更低功耗执行英伟达GPU的部分同类计算工作 [4] - 相比于x86+GPU的主流范式，NextSilicon的"HPC优先与紧耦合架构"能够减少指令与数据搬运开销，从而提升计算平台能效与吞吐 [6] 市场动态与行业影响 - 服务器CPU市场目前由英特尔和AMD全面主导 [2] - RISC-V作为一种完全开放的指令集架构，正加速渗透服务器领域，与x86和ARM架构形成鼎足之势 [5][6] - 由于英伟达将注意力转向人工智能等低精度大型计算任务，为NextSilicon等初创企业创造了市场机会 [2] - NextSilicon的"Arbel" CPU与Maverick-2加速器旨在组成"主机+加速器"的超算集群，以挑战x86架构+GPU体系的主流范式 [5] 客户验证与发展进展 - NextSilicon的新款CPU正在接受美国桑迪亚国家实验室的全面评估 [1] - 桑迪亚国家实验室已评估由NextSilicon芯片构建的原型计算系统长达三年 [4] - 该实验室高级科学家表示，NextSilicon芯片的"性能结果令人印象深刻"，显示出在不需大量软件代码修改的情况下大幅提升复杂计算能力的潜力 [4] - Maverick-2及更先进的加速系列芯片已进入实际量产阶段，而服务器CPU"Arbel"计划不久后大规模量产 [4][5]

公司核心动态 - 芯片初创公司NextSilicon正开发一款基于开源RISC-V架构的中央处理器，旨在向AMD和英特尔主导的数据中心服务器CPU市场发起冲击，并与英伟达的HPC算力集群竞争[1] - 公司已筹集大约3亿美元融资，其旗舰芯片产品"Maverick-2"数据流加速器旨在加速精密科学计算任务，如核武器建模和超音速导弹[2] - Maverick-2加速器芯片及其更先进的加速系列已进入量产阶段，公司声称其能在无需彻底重写软件代码的情况下，以更快速度和更低功耗执行英伟达GPU的部分同类计算工作[4] - 公司即将推出的RISC-V架构服务器CPU代号为"Arbel"，目前仍处于测试芯片阶段，计划与Maverick-2/3加速器紧耦合，服务超算中心和科学计算等数据中心负载[5][6] 产品技术特点 - Maverick-2是一款"数据流/可重构"加速器，采用非冯·诺依曼范式的智能计算架构，其主计算阵列内嵌了多颗RISC-V内核，用于处理难以并行化但需高速执行的串行代码[3] - Maverick-2的计算单元以运行时可重构的图/数据流方式工作，不同于传统的CPU/GPU指令流架构[3] - 由Maverick-2加速器与Arbel CPU组成的"主机+加速器"超算节点，据称能带来强于英特尔与AMD同类数据中心组合的性价比与能效比[4] - Arbel CPU采用HPC优先与紧耦合架构，能够减少传统CPU/GPU架构中的指令与数据搬运开销，从而大幅提升计算平台的能效与吞吐[7] 市场与行业影响 - NextSilicon的产品将对长期由英特尔和AMDx86架构主导的服务器CPU市场，以及英伟达基于ARM架构开发的Grace CPU构成新的竞争[1][2] - RISC-V作为一种完全开放的指令集架构，正加速渗透服务器领域，与ARM和x86架构形成鼎足之势，未来可能蚕食两者在各自擅长领域的市场份额[6] - RISC-V的开源特性和定制潜力使其便于按研究室的庞大HPC需求进行扩展[7] - 英伟达等芯片巨头正越来越大规模地采用RISC-V架构[2] 第三方评估与认可 - 美国桑迪亚国家实验室三年来一直在评估由NextSilicon芯片构建的原型计算系统[4] - 桑迪亚国家实验室高级科学家表示，NextSilicon芯片产品的性能结果令人印象深刻，显示出在不需要大量软件代码修改的情况下，大幅提升实验室复杂计算能力的潜力[4]

HBM4E技术规划 - 三星电子计划于2027年量产的第七代高带宽内存HBM4E目标带宽超过3TB/s，最高可达3.25TB/s [1] - HBM4E的每引脚速度目标提升至13Gbps以上，带宽是当前第五代HBM3E的2.5倍 [1] - HBM4E的能效目标是当前HBM3E（每比特3.9皮焦）的两倍以上 [1] HBM4E研发进展与竞争态势 - 三星电子在2025年国际固态电路会议上最初公布的HBM4E目标带宽为2.5TB/s（每引脚10Gbps），后于2025年开放计算项目全球峰会将目标提升25%至3.25TB/s [2][1] - 三星电子是三家内存制造商中首家提出超过3TB/s带宽目标的企业 [3] - 公司从HBM4研发初期就瞄准了比其他公司更高的带宽，旨在实现战略逆转 [3] HBM4技术规格与客户需求 - 根据JEDEC规范，HBM4的每引脚带宽为8Gbps，总带宽为2TB/s [2] - 英伟达要求内存制造商将HBM4的每引脚速度提升至10Gbps以上，以用于其下一代AI加速器"Vera Rubin" [2] - 三星电子将HBM4的引脚速度提升至11Gbps，SK海力士也实现了相应速度，美光已交付带宽为11Gbps的HBM4样品 [2] LPDDR6产品规格 - 三星电子介绍了下一代移动DRAM LPDDR6的规格，计划实现每引脚10.7Gbps的速度，总带宽达114.1GB/s [3] - LPDDR6的能效较现有LPDDR5X提升20% [3] 代工业务进展 - 三星电子暗示计划于今年年底量产的2纳米工艺（SF2）已完成进度 [4] - 公司与AI芯片初创企业Rebellions合作，其REBEL-Quad NPU将采用三星4纳米工艺生产，新增的CPU将采用2纳米工艺生产 [4] - 采用2纳米工艺制造的REBEL-CPU目标运行频率为3.5-4.0GHz，有望超过英伟达采用台积电4纳米工艺制造的"Grace" CPU的最高速度3.44GHz [4]

文章核心观点 - 对冲基金Coatue Management的基金经理Philippe Laffont大幅减持GPU制造商AMD和Nvidia的头寸，同时新建仓半导体公司Arm Holdings，认为其到2030年有巨大增长潜力 [2][4][8] - Arm Holdings凭借其节能芯片架构，在数据中心市场获得强劲增长动力，并展现出定价能力，但其当前估值较高 [9][11][12] Coatue Management的投资组合调整 - Coatue Management的公开股票投资组合在截至6月的三年期内表现超越标普500指数约95个百分点 [2] - 自2023年中达到峰值以来，该基金已减持GPU制造商AMD 89%的头寸 [3] - 自2023年初以来，该基金将其在Nvidia的持股削减了约77%，但在上一季度又增持了部分Nvidia股份，同时将其剩余的AMD头寸再削减53% [4] - 自6月底以来，AMD股价表现优于Nvidia，主要得益于与OpenAI达成的一项多年期购买高达6吉瓦AMD GPU的交易 [5] Arm Holdings的增长潜力与市场定位 - Arm Holdings的市值预计将从当前的约1790亿美元增长至2030年的7870亿美元，增幅达340% [8] - 公司不自行设计芯片，而是提供基础芯片架构供其他芯片设计商使用，其节能特性在智能手机市场取得成功，并正寻求在数据中心市场获取份额 [9] - 使用其数据中心芯片的企业客户数量达到7万家，自2021年以来增长了14倍 [10] - Nvidia使用Arm的知识产权为其Hopper和Blackwell服务器机架构建了Grace CPU，这展示了Arm为其他GPU制造商和超大规模供应商带来的价值 [10] - 第一季度授权费收入同比增长25%，这得益于其v9架构和其他授权IP的更高费率 [11] 行业动态与竞争格局 - AMD与OpenAI的交易是对其即将推出的MI450 GPU平台投下的信任票，AMD管理层称该平台在训练和推理方面的性能将超越Nvidia的Rubin平台 [6] - 数据中心市场的能源效率日益受到关注，能源供应可能成为扩展数据中心计算能力的限制因素，这为Arm的节能架构创造了机会 [9] - Nvidia与Intel近期的一项交易可能使GPU领导者的焦点转向Intel的x86架构 [10]

AI行业增长前景 - OpenAI很可能成为下一个万亿美元市值公司 是英伟达的重要合作伙伴 [1][3][4] - AI驱动收入将在5年内从1000亿美元增长至万亿美元级别 目前可能已达到该水平 [1][26][28] - AI将增强全球50万亿美元规模的人类智能经济活动 可能创造10万亿美元增量价值 [20][21][24] 计算范式转型 - 通用计算时代结束 全球数万亿美元计算基础设施将全面转向加速计算和AI计算 [3][17][18] - 传统超大规模计算模式（搜索 推荐 购物）正从CPU转向GPU驱动 形成数千亿美元市场 [18][28][34] - 数据处理市场（Databricks Snowflake Oracle SQL）目前主要使用CPU 未来将全面转向AI处理 [34] 英伟达竞争战略 - 通过"极致协同设计"实现系统级优化 年度发布周期使性能呈指数级提升（Hopper到Blackwell提升30倍） [3][41][47] - 即使竞争对手芯片免费 英伟达系统在总拥有成本（TCO）上仍具优势 因电力 数据中心等运营成本更低 [1][75][77] - 从GPU供应商转型为AI基础设施建设者 能整合各类ASIC满足多样化工作负载需求 [3][62][64] 技术发展路径 - AI规模定律从预训练 后训练扩展到"思考"推理定律 推理能力将实现百万倍至十亿倍增长 [3][7][8] - Token生成速度每几个月翻一番 驱动每瓦性能需持续指数级提升 电力消耗与收入直接相关 [22][24][43] - 年度发布周期包括2024年Hopper 2025年Grace Blackwell 2026年Vera Rubin 2027年Ultra 2028年Feynman [41][47] 生态系统建设 - 与OpenAI的Stargate合作涉及1000亿美元投资 帮助其建立自主AI基础设施 [3][10][11] - 推出NVLink Fusion等开源平台 整合英特尔 ARM等生态系统合作伙伴 [71][73][74] - 投资xAI CoreWeave等公司 但不与采购义务挂钩 属于机会性股权投资 [39][40] 市场容量分析 - 全球AI基础设施年资本支出可能达到5万亿美元 对应生成10万亿美元token价值（50%毛利率） [21][22] - 目前4000亿美元市场规模将增长4-5倍 阿里巴巴计划将数据中心电力容量增加10倍 [22][25] - 供应链已做好准备应对需求增长 实际需求持续超出客户预测 [31][32] 工作负载演进 - AI从单一语言模型发展为多模型系统 能同时运行 使用工具并进行研究 [9] - 传统"一次性"推理转向"思考型"推理 大幅增加单次使用的计算量 [11][13][33] - 视频生成 上下文处理等专业化工作负载需要特定芯片（如CPX） [62]

合作核心内容 - 英伟达宣布以每股23.28美元的价格收购英特尔普通股，总投资额高达50亿美元，交易完成后可能持有英特尔4%及以上的股份，成为其重要股东[2] - 双方将共同开发多代定制的数据中心和PC产品，以加速应用和工作负载的落地[2] - 在数据中心领域，英特尔将为英伟达定制x86处理器，集成至英伟达的AI基础设施平台；在个人计算领域，英特尔将推出集成英伟达RTX GPU芯粒的x86 SoC[2] - 合作将通过英伟达NVLink实现架构无缝互连，结合英伟达的AI和加速计算优势与英特尔的CPU技术及x86生态[2] 市场反应与竞争影响 - 消息公布后，英特尔股价在盘前交易中一度猛涨超30%，收盘涨幅达22.77%，报收30.57美元；英伟达股价也上涨3.49%[3] - AMD股价一度大跌超5%，后反弹收跌0.8%；Arm股价一度大跌7%，最终收跌4.5%[3] - 分析指出，x86 RTX SoC将直接与AMD的APU竞争，考虑到英特尔在PC和笔记本CPU市场约79%的份额和英伟达在图形GPU市场约92%的份额，两者结合将对AMD在集成显卡领域的优势形成威胁[3] - 对于AMD，其服务器产品也会受到影响，AMD的超算主机依赖的Infinity Fabric在连接速度和数据一致性方面相比英伟达的NVLink显得逊色，其主导的标准生态也可能失去主导位置[3] 技术整合与挑战 - 合作的关键在于NVLink技术的深度整合，但英特尔CPU与NVLink整合后的产品业务规模潜力具有不确定性[5] - 实现统一内存需要从操作系统到应用软件的全面配合，x86开放的软件生态要支持这样的变化需要较长时间[5] - 统一内存对于AI尤其是模型训练非常友好，业界有动力改造上层的操作系统和软件[5] - 通过NVLink技术，英伟达和英特尔可以实现GPU与x86处理器之间的直接连接，绕开传统PCIe连接的限制，优化内存访问结构以提升系统效率[7] 对英伟达自研Grace CPU的潜在影响 - 客观上，英特尔CPU + NVLink的组合会成为英伟达基于Arm架构的自研Grace CPU的竞争者[6] - Grace CPU的价值更多体现在其对GPU语义的打通，而非独立性能的优越性，在英伟达内部一直饱受争议，在DGX服务器中更多是主机控制的附属角色[6] - Grace所依赖的Arm架构在服务器应用软件生态上尚未完善，而x86架构在数据中心和企业市场拥有数十年的积累，软件、工具链非常完善[6] - 如果DGX服务器实现了与x86至强处理器的直接连接，其能扩展的用户群体将远超基于Arm Grace的系统[7] 英特尔代工业务现状 - 英伟达CEO黄仁勋被问及是否会选择英特尔作为代工厂时谨慎回应称一直在评估英特尔的制造技术，合作CPU将采用何种制程双方均未正面回答[9] - 2023年，英特尔代工部门亏损高达70亿美元，2024年亏损扩大到134亿美元，占公司整体亏损的71%[10] - 2025年第二季度，英特尔代工业务营收44亿美元，同比微增3%，但其中大部分收入依然来自英特尔自身的内部订单[11] - 分析认为，英伟达和英特尔的合作仅限于设计，协议中并未明确涉及代工业务，预计这项投资对英特尔的代工业务帮助有限[11] 合作历史与战略意义 - 早在2000年初期，双方就有过合作关系，2004年曾签署技术授权协议，但2008年因英特尔Nehalem处理器产生纠纷，2009年英伟达起诉英特尔，2011年和解，英特尔向英伟达支付15亿美元[14][15] - 此次合作对于英特尔，将更多利好其数据中心与人工智能事业部，使其能够实现x86服务器的CPU到GPU级互联，并借助NVLink技术重新融入AI数据中心市场[16] - 对于英伟达，合作使其有机会重新获得一些与x86相关的重要技术IP，进一步扩展其NV DGX/xGX服务器生态，这是英伟达多年来最为觊觎的领域[16] - 从财务投资角度出发，英伟达已经赚到，但英特尔作为科技公司想要真正翻身最终还是要靠技术和产品[16]

合作概述 - 英伟达与英特尔宣布达成合作 共同开发AI基础设施及个人计算产品 同时英伟达以每股23.28美元价格向英特尔普通股投资50亿美元 [2] - 合作包括三大领域：使用英伟达NVLink技术实现CPU与GPU无缝互联 英特尔为英伟达AI平台定制x86架构CPU 英特尔推出集成英伟达RTX GPU芯粒的全新x86 SoC面向PC消费市场 [6] 市场反应与估值影响 - 英特尔股价在合作宣布后瞬间拉升近30% 市值达到1295亿美元 今年涨幅47.53% [6] - 合作使英特尔获得AI产业链核心玩家的订单和生态背书 估值逻辑从传统CPU供应商跃升为AI基础设施重要参与者 [10][11] 战略意义与协同效应 - 对英特尔而言 50亿美元投资改善现金流 同时获得英伟达客户身份 直接嵌入英伟达产品体系 [10] - 英特尔将基于英伟达NVLink技术开发定制化数据中心CPU 可能成为英伟达系统级解决方案标配 [10] - 潜在代工合作机会：英伟达可能将部分CPU或GPU芯粒交由英特尔代工 分散供应链风险并为英特尔带来实质性订单 [11] - 对英伟达而言 可借助英特尔成熟x86生态在PC领域加速渗透 覆盖年营收近500亿美元的市场（数据中心CPU市场250亿美元 笔记本电脑年销售1.5亿台） [12] 技术整合与生态融合 - 合作重点包括基于NVLink技术实现CPU与GPU深度协同 针对数据中心和高端客户端市场优化 [14] - 英伟达通过合作将x86架构扩展到支持NVLink 72扩展（原仅支持PCIe接口） 实现GPU生态、Arm生态和x86生态交融 [16] - 英伟达明确表示不影响自有Arm产品路线图 包括下一代Vera CPU和基于Arm的Thor处理器、N1处理器开发 [16] 行业竞争格局影响 - 合作对AMD形成直接竞争压力 AMD原本凭借CPU-GPU协同方案在数据中心市场取得突破 [14] - Arm阵营在云计算和AI加速芯片领域面临新竞争 尽管云巨头自研芯片策略使市场竞争维度复杂化 [15] - AI基础设施竞争转向全栈整合 包括CPU、GPU、网络、内存及软件生态的综合较量 [16] 政府角色与投资背景 - 美国政府8月入股英特尔 但英伟达CEO黄仁勋强调特朗普政府未参与此项合作 合作只关乎技术与产品 [8]

交易核心信息 - 英伟达以50亿美元入股英特尔 每股价格23.28美元 获得2.15亿股 占英特尔总股本4.91% 成为第四大股东 [2] - 英特尔股价开盘暴涨近30% 收盘大涨22.77%至30.57美元/股 市值达1339亿美元 今年以来股价上涨超50% [2] - 英伟达股价上涨3.49%至176.24美元/股 [2] 技术合作内容 - 通过英伟达NVLink技术实现架构无缝互联 融合AI与GPU加速计算优势及x86生态 [4] - 英特尔为英伟达定制x86架构处理器 集成至NVIDIA AI基础设施平台 [4] - 推出集成英伟达RTX GPU芯粒的x86系统级芯片 用于驱动高端PC产品 [4] 历史背景与行业意义 - 双方自2009年授权纠纷后首次合作 当时英特尔支付15亿美元和解 [5] - 英伟达凭借AI计算成为超4万亿美元市值公司 英特尔因AI芯片竞争掉队及代工业务亏损股价暴跌60% [6] - 合作聚焦年营收约300亿美元的数据中心CPU市场及年销1.5亿台的笔记本电脑市场 [13] 战略定位与市场影响 - 合作使x86架构支持NVLink 72扩展 传统仅支持NVLink 8 ARM架构支持NVLink 72 [15] - 目标覆盖数据中心250亿美元年营收市场及消费PC大部分市场 [13] - 双方强调合作完全基于产品 与特朗普政府无关 未涉及芯片制造代工转移 [11][12] 管理层表态 - 黄仁勋称投资回报将非常可观 涉及年营收近500亿美元市场 [13] - 陈立武表示合作强化英特尔资产负债表 是战略性产品开发与市场推广 [14] - 技术团队已进行近一年方案设计 涉及GPU架构 CPU架构及服务器PC产品线三团队 [12]