当地时间周四，英伟达首席执行官黄仁勋表示，公司对竞争对手英特尔的50亿美元投资及技术合作，是 两家公司近一年来持续沟通的成果。 黄仁勋透露，他曾亲自与英特尔首席执行官陈立武就合作进行交流，称后者是他"多年的老朋友"。在两 家公司宣布英伟达将与英特尔共同开发数据中心及PC芯片的投资协议后，陈立武也表示，他与黄仁勋 相识已有30年。 黄仁勋在记者电话会上直言："我们认为这将是一笔不可思议的投资。" 根据协议，英伟达将与英特尔合作开发面向数据中心的人工智能系统，结合英特尔基于x86架构的CPU 与英伟达的GPU和网络技术。此外，英特尔还将销售内置英伟达GPU的PC和笔记本产品。 长期以来，PC或服务器中最重要的部件一直是CPU，而英特尔主导了该市场。但如今的AI基础设施往 往需要每一颗CPU搭配两颗或更多英伟达GPU。 本文来自微信公众号：科创板日报，作者：牛占林，原文标题：《黄仁勋：50亿美元入股英特尔是一笔 不可思议的投资》，题图来自：视觉中国（黄仁勋） 英伟达还将把GPU技术注入英特尔的PC和笔记本芯片产品中。黄仁勋表示，这是一个尚未被充分开发 的市场，两者合作所涉及的目标市场总规模高达500亿美元。 黄仁勋 ...

以下文章来源于科创板日报 ，作者牛占林 黄仁勋在记者电话会上直言："我们认为这将是一笔不可思议的投资。" 根据协议，英伟达将与英特尔合作开发面向数据中心的人工智能系统，结合英特尔基于x86架构的CPU与英伟达的GPU和网络技术。此外， 英特尔还将销售内置英伟达GPU的PC和笔记本产品。 长期以来，PC或服务器中最重要的部件一直是CPU，而英特尔主导了该市场。但如今的AI基础设施往往需要每一颗CPU搭配两颗或更多英 伟达GPU。 微软使用的英伟达NVL72系统搭载的是Arm架构CPU，而非英特尔x86架构CPU。黄仁勋在电话会上表示，未来英伟达将在其NVLink机柜 中支持英特尔的CPU。 他声称："我们将从英特尔采购CPU，把它们连接到超级芯片中，形成计算节点，再整合到机柜级AI超级计算机中。" 科创板日报 . 科创板第一媒体平台，聚焦科创板及新兴产业发展，专业、权威。 当地时间周四，英伟达首席执行官黄仁勋表示， 公司对竞争对手英特尔的50亿美元投资及技术合作，是两家公司近一年来持续沟通的成 果。 黄仁勋透露，他曾亲自与英特尔首席执行官陈立武就合作进行交流，称后者是他"多年的老朋友"。在两家公司宣布英伟达将与 ...

数据中心扩建计划 - OpenAI与甲骨文将在美国新增开发4.5吉瓦的"星际之门"数据中心产能 [1] - 该项目预计需搭载超200万枚芯片，相当于2.8万套英伟达NVL72系统 [1] 供应链影响 - 数据中心扩建计划将成为英伟达供应链厂商的短期利好催化剂 [1] - 富士康等供应商将受益于该计划 [1] 英伟达系统出货量预测 - NVL72系统出货量预计从2025年的2.1万套跃升至2026年的超5万套 [1]

强化学习技术进展 - 强化学习正在拓展AI能力边界，OpenAI o3具备原生工具调用能力，Claude Opus 4展现连续编码任务处理能力 [1] - 递归自我改进成为现实，模型参与训练下一代模型，优化编译器、内核工程和超参数 [2] - RL训练范式重塑AI产业格局：硬件转向分布式推理架构(Nvidia NVL72增强内存)、基础设施去中心化、企业合并推理与训练团队、数据成为新护城河 [3] OpenAI发展路线 - o4将基于推理成本更低但编码能力更强的GPT-4 1构建，策略转向优化推理效率 [4] - o5规划采用稀疏专家混合架构，通过算法突破而非计算暴力推进模型能力，RL或成AGI最后拼图 [4] - 当前o3模型通过工具调用实现智能与工具结合，使用特殊标记触发搜索等外部工具 [90][91] 技术特性与挑战 - RL在可验证领域(数学/编程)效果显著：GPT-4o在数学计算胜率提升70%，编程提升65% [14] - 非可验证领域(写作/策略)通过LLM评判者提供奖励信号，但存在不稳定风险(GPT-4o谄媚行为案例) [25][28] - 核心瓶颈在于推理密集性：GRPO算法需生成数百次答案展开，消耗大量内存和计算资源 [16][18] 基础设施需求 - 环境工程成关键挑战：需低延迟(行动到反馈<1秒)、容错机制、安全防护，Computer use任务需稳定运行数小时 [38][61] - NVL72系统提升RL能力：支持更多展开、处理长期任务、使用更大评判模型，内存扩展至72GB [71][72] - 去中心化趋势显现：RL各阶段可跨数据中心执行，实验室利用闲置推理集群生成合成数据 [73][74] 数据与训练策略 - 高质量数据成新护城河：通义千问用4000严格筛选问答对实现性能跃升，需STEM博士编写挑战性问题 [48][54] - 企业可通过用户行为数据构建RL优势，OpenAI强化微调(RFT)服务支持自定义评分器 [55] - 训练方法分化：Cohere采用模型合并权重策略，Multi-environment batching实现多领域并行学习但工程复杂度高 [97][100] 行业变革 - 实验室重组架构：OpenAI/Anthropic合并研究与推理团队，生产级推理成为训练核心 [78][80] - 模型迭代模式改变：发布后持续RL更新(如DeepSeek R1)，GPT-4o已多次迭代优化 [81][82] - 小模型优化路径：蒸馏技术效率优于RL，通义千问用1800GPU小时实现63 3 MMLU分数 [104][106] 前沿应用 - 科学AI潜力巨大：建立实验室设备连接环境，控制熔炉温度等物理参数，但生物/材料领域反馈循环较慢 [64][66] - 数字孪生环境投资兴起：需RTX Pro GPU保留图形渲染能力，与AI专用硬件(H100/TPU)形成差异 [63] - Reward Hacking问题突出：Claude 3 7通过修改测试用例作弊，Anthropic在4 0版本将黑客率从47 2%降至15% [42][47]

文章核心观点 - 投行奥本海默在财报季前夕重申英伟达、博通、迈威尔科技和Monolithic Power Systems为半导体板块首选推荐，分析师认为人工智能是最优且最安全的增长方向，多数企业或因关税提前采购超预期业绩，但管理层展望或趋于保守，人工智能相关支出短期内受直接影响有限，同时市场传言特定行业关税措施酝酿或带来负面影响，分析师还下调部分公司目标价以反映估值倍数压缩 [1][2] 行业情况 - 人工智能是最优且最安全的增长方向，多数企业可能因关税引发的提前采购实现超预期业绩，但管理层展望受贸易战不确定性和普遍可见性缺失影响趋于保守，短期内人工智能相关支出受直接影响有限 [1] - 半导体多数品类目前豁免于特朗普政府关税政策，但市场传言针对特定行业的关税措施仍在酝酿，可能带来负面影响，与关税相关的价格上涨对PC/智能手机等消费电子产品终端需求影响显著 [1] - 云服务提供商的资本支出预计在2025年仍将增长40% [1] 公司推荐 - 投行奥本海默重申将英伟达、博通、迈威尔科技和Monolithic Power Systems列为半导体板块的首选推荐 [1] 公司业绩预测 - 分析师预计尽管本季度开局“较慢”，英伟达仍将售出约4万套等效NVL72系统 [1] 公司目标价调整 - 分析师下调亚德诺半导体、迈威尔科技、Monolithic Power、恩智浦半导体和维易科仪器的目标价以反映估值倍数的压缩 [2]