报告公司投资评级 - 买入（维持）[1] 报告的核心观点 - 公司软硬件优势与下游算力建设高景气将继续持续，考虑到H20禁令影响，将FY2025 - 2027年预期Non - GAAP净利润由1141/1431/1783亿美元下调至1048/1364/1548亿美元，2025年6月3日收盘价对应PE分别为32/25/22倍，维持“买入”评级[10] 根据相关目录分别进行总结 财务数据 - FY2024A - FY2028E营业总收入分别为609.22亿、1304.97亿、2055.31亿、2522.13亿、2898.04亿美元，同比分别为125.85%、114.20%、57.50%、22.71%、14.90%；归母净利润分别为297.60亿、728.80亿、1048.35亿、1364.13亿、1547.80亿美元，同比分别为581.32%、144.89%、43.85%、30.12%、13.46%；EPS分别为1.22、2.99、4.30、5.59、6.34元/股；P/E分别为112.64、45.99、31.97、24.57、21.66 [1] - FY2026Q1实现营收440.6亿美元，同比+69.2%，环比+12.0%；Non - GAAP净利润198.9亿美元，同比+30.6%，环比 - 9.8%；Non - GAAP毛利率61.0%，剔除H20影响后毛利率71.3%，同比减少7.6pct，环比减少2.2pct [2] 业务情况 - FY2026Q1数据中心业务营收391.1亿美元，同比+73.3%，环比+9.9%，其中计算/网络业务收入分别为341.6/49.6亿美元，同比+76.1%/+56.3%，环比+4.9%/+63.9%；H20限售影响Q1收入约25亿美元，计提存货减值约45亿美元；Q1 Blackwell贡献近70%数据中心收入，推理需求推动算力客户部署B系列，微软已部署数万片B系列GPU，后续预计增长至数十万片，GB300已送样CSP，有望于FY26Q2量产交付[3] - 公司指引FY2026Q2营收450±9.0亿美元，中值对应同比+49.8%，环比+2.1%，低于一致预期的455.1亿美元；预计H20限售仍将影响Q2收入约80亿美元，中期出货量增长仍乐观；Non - GAAP毛利率72.0±0.5%，中值对应同比 - 3.7pct，环比+0.7pct，高于一致预期的71.7%；公司计划在今年年底达到75%左右[4] - FY2026Q1游戏及AIPC/专业可视化/汽车业务收入分别为37.6/5.1/5.7亿美元，同比+42.2%/+19.2%/+72.3%，环比+47.9%/ - 0.4%/ - 0.5%；游戏及AIPC业务推出搭载Blackwell架构的NVIDIA GeForce RTX 5060/5070显卡；专业可视化业务发布DGX Spark与DGX Station个人AI超级计算机，推出NVIDIA RTX PRO Blackwell系列产品；汽车业务与通用汽车合作开发新一代车辆、工厂与机器人系统，推出统一安全系统NVIDIA Halos，发布全球首个开放人形机器人基础模型NVIDIA Isaac GR00T N1 [5] 市场与基础数据 - 收盘价137.38美元，一年最低/最高价86.62/153.12美元，市净率39.98倍，流通市值与总市值均为3352072.00百万美元[8] - 每股净资产3.44美元，资产负债率36.24%，总股本与流通股均为24400.00百万股[9]

NetworkNewsWire Editorial Coverage NEW YORK, April 8, 2025 /PRNewswire/ -- As labor shortages persist and consumer expectations rise, service robots powered by artificial intelligence (AI) are transforming the hospitality and food service industries. Hotels, restaurants and cafes are rapidly adopting robotic solutions to improve efficiency, reduce costs and enhance guest experiences. With the market for hospitality robots projected to reach $65.4 billion by 2032 (https://ibn.fm/WxsRw), these innovations are ...

演讲核心观点 - 英伟达推出下一代Blackwell Ultra芯片，提升AI训练和推理能力，并规划至2028年的芯片路线图[7][11][16] - 公司提出"AI工厂"概念，强调数据中心将从检索计算转向生成计算，预计到2028年数据中心资本支出超1万亿美元[43][69][71] - 发布个人AI超级计算机DGX Spark和DGX Station，面向模型微调与推理市场[19][21] - 布局量子计算领域，设立加速量子研究中心(NVAQC)，推动量子计算与AI融合[23][25] - 推出人形机器人基础模型Isaac GR00T N1和开源物理引擎Newton，宣布"通用机器人时代已经到来"[31][33][165] 芯片与技术发布 - Blackwell Ultra芯片包含GB300 NVL72和HGX B300 NVL16两个版本，相比前代Hopper GPU，大语言模型推理速度提升11倍，算力增加7倍，内存容量扩大4倍[8] - 公布未来芯片路线图：2026年推出Rubin架构，2027年更新Rubin Ultra，2028年推出Feynman架构[11][14][16] - Rubin性能可达Hopper的900倍，Blackwell是Hopper的68倍[16] - 推出基于硅光子技术的Spectrum-X和Quantum-X交换机，能效提升3.5倍，信号稳定性提高63倍[28][30] AI与计算趋势 - 计算领域迎来拐点，AI增长加速，推理所需计算量比预期多100倍[43][63] - 从感知AI、生成式AI到自主式AI和物理AI的演进，每个阶段都带来新的市场机会[56] - 推出分布式推理服务库NVIDIA Dynamo，作为AI工厂的操作系统，并宣布开源[111][113] - 强调合成数据的重要性，需要生成万亿级token来训练AI模型[67] 行业应用与合作 - 与AWS、谷歌云、微软Azure等云服务商合作，将率先提供Blackwell Ultra实例[12] - 与戴尔、惠普、联想等服务器厂商合作，计划2025年底推出基于Blackwell Ultra的AI基础设施[12] - 与通用汽车(GM)合作构建未来自动驾驶车队，推出自动驾驶安全系统NVIDIA Halos[82][84] - 与思科、T-Mobile合作构建AI边缘计算无线网络堆栈[80] 机器人技术 - Isaac GR00T N1是全球首个开放且完全可定制的人形机器人基础模型，配套Isaac GR00T蓝图技术生成合成数据[31] - 开源物理引擎Newton由Google DeepMind和迪士尼共同开发，专为机器人设计[33] - 机器人Blue亮相，由Newton物理引擎驱动，展示具身智能技术进展[35][171] - 预测物理AI和机器人学将成为最大行业之一，机器人将作为数字工作者与人类并肩工作[148][165]

文章核心观点 NVIDIA宣布一系列助力人形机器人开发的技术，包括世界首个开放式、完全可定制的通用人形推理和技能基础模型Isaac GR00T N1，以及模拟框架、蓝图和开源物理引擎等，有望推动机器人行业变革[1][2][3] 分组1：GR00T N1模型介绍 - GR00T N1是NVIDIA将预训练并发布给全球机器人开发者的可定制模型家族中的首个模型，可加速受全球超5000万劳动力短缺挑战行业的转型[3] - GR00T N1具有受人类认知原理启发的双系统架构，“系统1”是快速思考的行动模型，“系统2”是用于深思熟虑决策的慢思考模型[4] - GR00T N1能跨常见任务进行泛化或执行多步骤任务，开发者和研究人员可针对特定人形机器人或任务用真实或合成数据对其进行后训练[6] 分组2：合作开发物理引擎 - NVIDIA与Google DeepMind和Disney Research合作开发开源物理引擎Newton，用于让机器人更精确地处理复杂任务[9] - Newton基于NVIDIA Warp框架构建，将针对机器人学习进行优化，并与多种模拟框架兼容，三家公司还计划让其使用Disney的物理引擎[10] 分组3：其他合作与进展 - Google DeepMind和NVIDIA合作开发的MuJoCo - Warp预计将使机器人机器学习工作负载加速超70倍，将通过Google DeepMind的MJX开源库和Newton提供给开发者[12] - Disney Research将率先使用Newton推进其机器人角色平台，NVIDIA、Disney Research和Intrinsic还宣布合作构建机器人数据工作流的OpenUSD管道和最佳实践[13][14] 分组4：数据解决方案 - NVIDIA Isaac GR00T蓝图可帮助解决机器人开发中数据集获取成本高的问题，基于Omniverse和NVIDIA Cosmos Transfer世界基础模型，能从少量人类演示中生成大量合成运动数据[16] - NVIDIA用蓝图的首批组件在11小时内生成780,000条合成轨迹，相当于6500小时或9个月的人类演示数据，结合合成数据和真实数据使GR00T N1性能比仅使用真实数据提高40%[17] - NVIDIA发布GR00T N1数据集作为更大的开源物理AI数据集的一部分，该数据集现可在Hugging Face上获取[18] 分组5：产品可用性 - NVIDIA GR00T N1训练数据和任务评估场景可从Hugging Face和GitHub下载，NVIDIA Isaac GR00T蓝图可在build.nvidia.com上进行交互式演示或从GitHub下载[19] - NVIDIA DGX Spark个人AI超级计算机为开发者提供扩展GR00T N1能力的交钥匙系统，Newton物理引擎预计今年晚些时候可用[20]

Now Available, Fully Customizable Foundation Model Brings Generalized Skills and Reasoning to Humanoid RobotsNVIDIA, Google DeepMind and Disney Research Collaborate to Develop Next-Generation Open-Source Newton Physics EngineNew Omniverse Blueprint for Synthetic Data Generation and Open-Source Dataset Jumpstart Physical AI Data Flywheel SAN JOSE, Calif., March 18, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- GTC -- NVIDIA today announced a portfolio of technologies to supercharge humanoid robot development, including NVIDIA Is ...