公司战略与技术创新 - 百事公司宣布与西门子和英伟达建立多年期合作，旨在通过数字孪生技术和人工智能实现其工厂与供应链的现代化 [2] - 该合作被描述为行业首创，即全球消费品包装企业首次使用数字孪生技术来重新构思制造和仓储站点的测试与规划方式 [2] - 公司正转向数字化优先的规划模式，团队将基于物理的数字孪生和AI智能体作为共同设计伙伴，在实体建造前于屏幕上测试和完善布局 [3] - 此举旨在利用AI驱动的模拟和数字设计工具改造现有设施，而非依赖缓慢、昂贵且难以随消费者需求变化而扩展的传统扩张方式 [3] - 作为推广的一部分，百事公司正在使用基于英伟达Omniverse库构建的西门子数字孪生编辑器，对美国工厂的升级进行模拟，并计划未来将这一方法推广至全球 [4] 公司领导层观点 - 百事公司董事长兼首席执行官Ramon Laguarta表示，公司业务从农场到货架的规模和复杂性是巨大的，因此正在整个运营中嵌入人工智能，以更好地满足消费者和客户日益增长的需求 [3] - 与西门子和英伟达的合作将有助于加速公司持续向一家具有敏捷性和前瞻性的未来适应性企业转型的进程 [3] 公司业务与市场地位 - 百事公司是食品和饮料行业最大的企业之一，旗下拥有众多知名品牌，生产和销售广泛的零食、饮料和方便食品 [4] - 百事公司被列入当前最值得投资的13支必需消费品股息股名单 [1]

文章核心观点 - 卡特彼勒公司与英伟达扩大合作 旨在通过下一代人工智能增强的客户解决方案和制造系统推动跨行业创新 此次合作将彻底改变卡特彼勒客户、经销商和员工的工作方式 [1] 合作背景与战略意义 - 公司CEO表示 人工智能正从数据处理扩展到重塑物理世界 为从工地、工厂到办公室的各个领域解锁新的创新机遇 公司致力于通过在其机器和业务的各个方面引领先进技术来解决客户最严峻的挑战 与英伟达的合作正在以前所未有的速度加速这一进程 [2] - 英伟达CEO表示 在人工智能时代 双方的合作涵盖从自动驾驶施工车队到为下一次工业革命提供动力的AI数据中心的整个领域 [2] - 双方合作旨在创建一个驱动工业创新的AI生态系统 改变机器、工地、工厂和供应链 为世界建设、运输和能源进步设定新标准 [7] AI赋能机器与设备 - 公司投资为其资产配备AI能力 NVIDIA Jetson Thor平台支持在卡特彼勒的工程机械、采矿和发电设备上进行实时AI推理 为下一代自动驾驶和智能驾驶室体验奠定基础 这些升级将确保资产为AI辅助乃至潜在的自动驾驶操作做好准备 [3] - 在2026年国际消费电子展上 公司首次推出了Cat AI Assistant 这是一个嵌入卡特彼勒数字产品和车载产品中的主动合作伙伴 旨在帮助客户采取自信的行动 该助手基于NVIDIA Riva开放语音模型构建 具有领先的准确性和逼真的语音 可回答有关设备、零件、维护等方面的问题并提供个性化建议 [3] - 在驾驶室内 该助手可通过语音激活进行设置、指导故障排除 并引导用户在卡特彼勒的应用程序和网站中找到正确的资源 它利用存储在Helios统一数据平台上的公司自有可信数据 为客户提供可靠、上下文丰富的信息 使日常工作更轻松 [4] 转型制造与供应链运营 - 为满足不断变化的行业需求 公司利用其NVIDIA AI Factory转型制造和供应链 以创建更安全、更精益、更具韧性的生产系统 公司的制造数字数据平台利用加速AI基础设施和NVIDIA AI库 实现重要制造流程的自动化和加速 包括预测和调度 [5] - 公司正在基于NVIDIA Omniverse库和OpenUSD构建其工厂的高精度物理数字孪生 利用这些数字孪生 团队可以在现实世界建造之前 对布局和生产流程进行设计、模拟和优化 [6] 公司业务与AI愿景 - 卡特彼勒公司2024年销售额和收入为648亿美元 是全球领先的建筑和采矿设备、非公路用柴油和天然气发动机、工业燃气轮机以及柴电机车制造商 [8] - 公司概述了其AI赋能的未来愿景 包括：驾驶室内AI功能 提供个性化洞察、实时指导、生产力提示和安全警报 大规模自动驾驶 配备AI驱动建议的工程和采矿机械 能够毫秒内处理数十亿数据点以应对复杂多变的工地条件 新水平的机器智能 由AI、机器学习、计算机视觉和边缘计算驱动的设备车队 实时处理传感器数据 充当客户工地的数字神经系统 [8]

AI需求从训练向推理的转变 - AI需求焦点正从训练转向推理 推理是训练好的AI模型处理新数据以产生洞察、预测或支持决策的阶段 处理每个提示（推理）都会产生代币并带来成本 [1] - 2025年4月 Alphabet旗下产品及API处理了480万亿个代币 是去年同期同月的50倍 代币量的激增反映了AI模型使用率和采用度的增长 预示着对算力和芯片的更大需求 [1] - 推理需求的增长也因新推理模型的推出而加速 推理模型旨在通过显式逻辑推理将复杂问题分解为更小、可管理的步骤来解决 它们在推理过程中需要显著更多的计算资源 [3] 超大规模资本支出与数据中心扩张 - 尽管面临关税和经济阻力 超大规模企业的资本支出仍在上升 2025年第一季度全球数据中心资本支出同比增长53% 连续第六个季度实现两位数年度增长 [2] - 微软、亚马逊和谷歌报告称 AI工作负载的需求持续超过可用基础设施容量 预计额外容量将在全年持续扩张 [2] - 亚马逊计划投资至少200亿美元在宾夕法尼亚州和130亿美元在澳大利亚 以扩展其AI和云服务的数据中心基础设施 Meta的资本支出可能在2026年进一步增加 因其正在建设多个千兆瓦级数据中心集群来推动其AI雄心 [2] 全球半导体市场增长与销售 - 人工智能继续是当今时代最具变革性的技术 半导体公司引领潮流 全球半导体市场在2024年因逻辑和内存芯片需求强劲复苏后 预计今年将增长15% 总价值达到7280亿美元 美洲和亚太地区预计将引领增长 [2] - 数据中心扩张继续推动显著增长 2025年6月全球半导体销售额为600亿美元 同比增长20% [2] AI智能体与推理模型的兴起 - AI智能体有望彻底改变组织运作方式 在生产力与运营效率上实现突破 它们是能够通过理解目标、制定决策并采取行动以实现预定目标的智能系统 [4] - 客户服务、销售与营销以及IT和网络安全是未来六个月内最常部署或计划部署AI智能体的三大业务职能 [4] - 推理模型与传统AI模型不同 专为展示其工作过程并遵循更结构化的思维过程而训练 这导致用户查询的计算时间更长 对复杂问题进行推理需要显著更多的推理计算 [3] 定制AI芯片与ASIC基础设施 - 超大规模企业日益关注ASIC基础设施以满足激增的AI需求 ASIC专为特定工作负载定制构建 能比高性能GPU更高效、成本更低地执行这些任务 [5] - 例如 2025年4月谷歌发布了其第七代张量处理单元Ironwood 专为推理工作负载设计 谷歌正在扩大其内部TPU的外部访问权限 以推动其云业务更快增长 [5] - Marvell Technology预计 定制计算设备市场将在2028年激增至554亿美元 是2023年规模的八倍多 [5] 高带宽内存技术需求强劲 - HBM是一种尖端内存技术 旨在提供更快的数据访问并降低能耗 这对AI处理性能至关重要 HBM在DRAM细分市场中的份额预计将从2024年的18%跃升至2030年的50%以上 [6] - 从下一代HBM4开始 基础芯片将采用逻辑工艺生产 从而实现更低的功耗和根据客户需求定制的功能 [6] - 作为英伟达的主要HBM供应商 SK海力士在2025年第二季度占全球HBM出货量的62% 该公司预计全球HBM市场到2030年将以每年30%的速度扩张 [6] 半导体行业指数表现 - 涵盖30家最大的美国上市半导体公司股票及ADR的纳斯达克PHLX半导体指数在过去三年实现了96%的总回报 表现优于NYSE半导体指数12个百分点 几乎是标普半导体精选行业指数回报的两倍 [7] - 截至2025年7月底 前十大成分股占指数权重的61.5% 根据ICB分类 79.8%的指数权重在半导体子行业 其余在生产技术设备子行业 [9] - 前七大持仓股在过去12个月均录得正总回报 前10家公司平均一年总回报为21% 前10大成分股中表现最佳与最差股票的一年总回报差异高达102个百分点 [11] 主要半导体公司表现与动态 - **英伟达**：作为SOX指数最大成分股 过去12个月上涨52% 是表现第三佳的成分股 于2025年7月成为历史上首家市值达到4万亿美元的上市公司 其技术优势依然明显 Blackwell芯片出货加速 除了AI 公司将机器人技术视为其最大的可及增长机会 [13] - **博通**：作为SOX指数第二大成分股 是表现最佳的指数成分股 截至2025年7月的一年总回报为85% 公司继续主导AI ASIC和AI网络半导体市场 与七大超大规模企业就定制硅产品进行合作 其基础设施软件部门上季度营业利润率为76% 高于一年前的60% [14] - **台积电**：作为全球最大的半导体合同制造商 是SOX指数第三大成分股 过去十二个月总回报为47% 其高性能计算部门净收入占比从一年前的52%扩大至60% AI驱动的需求仍是主要增长催化剂 7纳米或更先进的芯片在2025年第二季度占其晶圆总收入的74% [15]