Nvidia has set the release date of its earnings for Q3 of fiscal year 2026 as November 19. The company's results will, to some degree, reflect the state of the AI industry as a whole, as Nvidia is at the center of it. The extent of Nvidia's dominance in the AI space can be measured by its secured orders, and Jensen Huang stated that the company has already secured half a trillion dollars in orders for its AI chips over the next five quarters, according to The Financial Times. The company recently held it ...

Deutsche Telekom and Nvidia have announced the launch of the Industrial AI Cloud, a new €1bn ($1.2bn) AI infrastructure project that is set to become operational in early 2026. The platform, developed through a partnership between Deutsche Telekom and Nvidia, will provide organisations in Germany and throughout Europe with access to significant computing capacity for AI applications. According to companies, this initiative will offer approximately 50% more AI computing power within Germany. The project ...

公司战略合作 - 英伟达宣布与多家科技和电信公司建立新的合作伙伴关系，以推进人工智能基础设施并实现AI能力运营化 [1] - 公司与Palantir合作，将英伟达模型集成到Palantir AI平台核心的Ontology框架中，共同构建首个用于运营AI的集成技术栈 [2] - 该技术栈结合Palantir的AI驱动平台与英伟达CUDA-X加速计算及Nemotron开放AI模型，旨在为运行复杂工业和运营流程的AI应用及智能体提供动力 [3] 6G与通信网络 - 英伟达与Booz Allen、Cisco、MITRE、ODC和T-Mobile等通信公司合作，创建美国首个6G AI原生无线技术栈 [6] - 该技术栈基于英伟达AI Aerial平台，旨在实现突破性应用，如用于公共安全的多模态集成传感通信能力以及AI驱动的频谱敏捷性 [7] - 公司与诺基亚合作开发名为Aerial RAN Computer Pro的6G就绪计算平台，允许通信服务提供商在英伟达平台上部署AI原生5G和6G网络 [10] - T-Mobile US将参与合作测试AI-RAN技术，6G技术试验预计在2026年进行 [10] 制造业与供应链应用 - 家装零售商Lowe's成为首批采用Palantir与英伟达集成技术栈的公司之一，正创建其全球供应链网络的数字副本以实现AI优化 [6] - Belden、卡特彼勒、富士康、Lucid Motors、丰田、台积电和纬创等制造与机器人公司利用英伟达Omniverse构建工厂数字孪生，加速AI驱动制造 [14] 自动驾驶与交通网络 - 英伟达与优步合作，基于英伟达DRIVE平台将人类乘客与机器人司机整合到全球网约车网络中 [15] - 优步计划在2027年将其自动驾驶车队规模扩大至10万辆，这些车辆将由基于英伟达Cosmos平台共建的AI数据工厂提供支持 [15] - Stellantis、Lucid和梅赛德斯-奔驰等汽车制造商正合作开发与英伟达DRIVE平台兼容的L4级自动驾驶汽车 [16] - Aurora、沃尔沃和Waabi将L4级自动驾驶技术扩展至长途货运领域 [16]

英伟达AI生态系统扩张 - 公司与微软深化合作，专注于Azure和Blackwell平台的AI进步，旨在增强云端AI能力并加速生成式AI部署 [2] - 公司与Zoom合作开创定制企业AI新时代，利用Nvidia Nemotron模型和混合语言模型方法，提供更快速、更智能、可定制的AI解决方案 [4] - 公司通过与行业巨头如强生、礼来、Stellantis、优步和Lucid Group的新合作，显著扩展其AI生态系统，推动云计算、医疗保健、汽车和企业AI领域的进步 [7] 医疗保健领域应用深化 - 强生医疗科技公司使用公司的Isaac平台推进医疗机器人开发，创建模拟环境以优化临床工作流程和改进培训 [3] - 礼来公司与公司合作构建行业最强大的AI超级计算机，部署基于Blackwell的DGX Superpod，以加速药物发现和患者给药 [3] - 犹他大学和犹他州利用由HPE和公司支持的自主AI工厂，推动医学研究和区域经济发展 [3] 企业与政府应用整合 - Supermicro扩大与公司的合作，以增强美国本土AI制造（特别是政府应用）的合规性和数据完整性，并计划于2026年推出Vera Rubin平台 [4] - CoreWeave Federal进入美国联邦市场，为美国政府提供运行在公司GPU上的AI云服务 [4] - 埃森哲推出“Physical AI Orchestrator”新云解决方案，结合公司Omniverse和埃森哲AI代理，帮助制造商构建软件定义设施并创建实时数字孪生 [7][8] 汽车自动驾驶加速 - Stellantis通过与公司、优步和富士康的新合作推进其全球机器人出租车战略，旨在联合开发和部署L4级自动驾驶车辆，优步计划从美国开始部署5,000辆Stellantis自动驾驶车辆 [5] - Lucid Group计划交付首批消费者拥有的L4级自动驾驶电动车，利用公司的多传感器套件架构，并计划在其即将推出的中型车系中集成两个Nvidia Drive AGX Thor加速计算机以实现“脱眼、脱手、脱脑”能力 [6][7] AI基础设施大规模投资 - 公司与美国能源部国家实验室和甲骨文合作建造能源部最大的AI超级计算机Solstice，该系统将包含10万个Blackwell GPU；第二个系统Equinox将包含1万个Blackwell GPU，预计2026年可用，两个系统将提供合计2,200百亿亿次AI性能 [7][9] - OpenAI首席执行官Sam Altman概述了建设每周能生产1吉瓦计算能力的AI基础设施工厂的雄心计划，总承诺超过30吉瓦，估值约1.4万亿美元，目标是将每吉瓦五年生命周期成本削减至约200亿美元 [7][10]

谷歌云G4 VM产品发布 - 谷歌云平台宣布其G4 VM虚拟机正式全面商用，该产品由英伟达RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU提供支持，用于企业级人工智能应用开发与部署[1] - G4系列产品还采用了AMD的EPYC Turin服务器级CPU平台[1] - 新推出的NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU在多模态、生成式AI以及代理式AI智能体的高性能推理方面表现突出，并为计算机辅助工程、内容创建和机器人模拟等复杂视觉与工业仿真工作负载提供支持[1] G4 VM性能提升 - G4 VM在云平台综合性能上实现飞跃，其吞吐量最高可达此前G2平台实例的9倍[2] - 该产品能够大幅提升多模态与文本到图像生成模型等生成式AI应用与代理式AI智能体的工作负载效率，并改进大型语言模型在训练、微调与推理方面的用时[2] - G4 VM可处理广泛的物理AI工作负载，包括多模态AI推理、真实感设计、可视化计算以及基于NVIDIA Omniverse的机器人仿真[2] 英伟达GPU技术特点 - NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU是用于数字孪生、仿真与视觉计算等工作负载的数据中心GPU，结合第五代Tensor Core和第四代RT核心[3] - 第五代Tensor Core支持FP4等新数据格式，实现AI性能飞跃并以更低内存使用率实现更高能效比；第四代RT核心提供比上一代高两倍以上的实时光线追踪性能[3] - G4 VM原生集成Google Kubernetes Engine及Vertex AI等服务，简化容器化部署和物理AI工作负载的机器学习操作[3] 谷歌云AI平台战略 - G4 VM定位为“补齐谷歌云端AI产品金字塔的普惠层”，面向企业AI推理、微调、数字孪生及工业仿真等中等规模工作负载，降低AI算力供给门槛[3][5] - 在G4发布之前，谷歌云已提供基于英伟达B200/GB200算力集群的A4和A4X大型AI算力平台，承担大模型训练与超大规模推理的旗舰角色[3] - G4新机型将可用区扩展到中端用户区域，填补A系列超级计算机与G2性价比产品之间的空档，将Blackwell架构能力下沉给更广泛的企业用户[5] 物理AI生态布局 - 工业仿真、数字孪生和复杂视觉计算属于“物理AI”核心范畴，旨在让机器人在真实世界感知、推理并行动[4] - 英伟达的NVIDIA Omniverse和NVIDIA Isaac Sim两大数字孪生与机器人仿真平台已通过Google Cloud Marketplace以虚拟机映像形式向用户提供，为制造业、汽车业和物流业的AI驱动工作负载提供动力[2][5] - RTX PRO 6000 Blackwell同时具备Tensor Core和RT Core，天然契合企业级推理与实时渲染/数字孪生的复合场景，可承接30B至100B级别的AI推理与微调负载[5] 行业影响与市场前景 - 英伟达凭借GPU处理器系统及CUDA软件体系，在全球AI算力竞争中占据绝对领先位置，RTX PRO 6000 Blackwell入驻谷歌云将成为其新业绩增长点[6] - 华尔街机构如Cantor Fitzgerald、汇丰和摩根士丹利认为英伟达是万亿美元级AI支出的核心受益者，汇丰将其目标股价从200美元上调至320美元，华尔街平均目标价预示公司市值有望在一年内突破5万亿美元[7] - 全球AI算力基础设施投资浪潮规模有望达2万亿美元至3万亿美元，AI GPU、ASIC、HBM存储、液冷系统等板块的长期牛市逻辑得到强化[10]

文章核心观点 - 英伟达虽非纯粹国防科技股 但具备国防科技股特质 其AI芯片及技术将从全球国防支出增长及国防系统技术升级两大趋势中受益 [1][31] 全球国防支出激增趋势 - 欧洲及北约大幅增加国防投资 欧盟委员会主席强调"欧洲准备大规模增加国防支出" [6] - 北约成员国同意到2035年将年度国防支出提高至GDP的5% 较2024年非美国成员国平均2.02%的占比实现巨大提升 [7][8] - 美国2026财年国防预算申请达1.01万亿美元 较2025财年增长13.4% [10] - 国防承包商已受益于投资增长 德国莱茵金属2025年上半年国防收入同比增长36% 股价年内上涨189% 远超标普500指数9.9%的涨幅 [9] 国防系统技术升级趋势 - 国防支出优先投向尖端技术领域 包括人工智能、自主系统（含自主无人机）、天基系统及网络安全 [11] - 2024年全球国防科技公司风险投资达310亿美元 同比增长33% 其中人工智能领域投资120亿美元 自主系统及下一代通信网络各投资40亿美元 [15] - 特朗普签署"释放美国无人机主导地位"行政令 加速无人机生产及军事应用 [12] - 自主无人机依赖AI技术实现自主化 英伟达Jetson嵌入式AI计算平台可作为无人机"大脑" [13] 英伟达在国防应用领域的参与度 - 与美国公共部门系统集成商合作 包括四大国防承包商（莱多斯、洛克希德马丁、诺斯罗普格鲁曼、RTX雷神部门）及三家政府咨询公司（埃森哲、博思艾伦汉密尔顿、德勤） [18] - 与解决方案提供商合作 包括戴尔和慧与科技 为其服务器集成英伟达芯片并可能销售给政府 [19] - 与诺斯罗普格鲁曼建立深度长期合作关系 2024年5月达成"行业领先协议"获取英伟达AI软件组合 用于开发先进防御系统 2025年6月扩展至太空应用模拟及自主航天器操作 [21][22][23] - 与国防科技公司Mercury Systems合作超20年 为国防及航空航天领域提供加固版英伟达产品 [24] - 技术早于2012年应用于军事装备 包括F-22猛禽战斗机及美军坦克的数字仪表显示 [25][26][27] - 政府机构大量采购英伟达GPU工作站及Jetson平台 海军某机构明确要求采购250台英伟达RTX工作站 并强调其产品的"独特性"及"不可替代性" [28][29][30] 英伟达业务构成影响 - 消费者业务占比显著 2025财年第一季度游戏业务收入38亿美元 占总收入8.6% 公司可能为避免消费者反感而淡化国防相关宣传 [4][5] - 部分国防应用属于机密信息 无法通过新闻稿或管理层讨论公开 [3]

英伟达新产品发布 - 公司推出新芯片RTX pro，专为Nvidia Omniverse应用设计 [1] - 新产品主要应用于数字孪生和智能工厂领域 [1]

文章核心观点 通用汽车与英伟达深化合作，将人工智能引入现实世界，合作涉及制造、企业、车内应用三大AI领域，旨在革新生产、设计和模拟汽车的方式以及提升车内体验 [1][2] 合作宣布信息 - 英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋3月18日在圣何塞公司GTC大会主题演讲中宣布合作 [2] - 黄仁勋表示自动驾驶汽车时代已到来，期待在三个AI领域与通用汽车共同构建 [2] 合作框架及背景 - 交易意味着英伟达为通用汽车提供AI基础设施（主要是GPU），助其构建自己的AI [2] - 英伟达与汽车及自动驾驶行业有数十年合作，向特斯拉等公司提供GPU，还开发了自动驾驶平台 [2] 其他车企合作情况 - 丰田今年早些时候计划为下一代车辆配备由英伟达Drive AGX Orin超级计算机和DriveOS驱动的自动驾驶能力 [3] 通用汽车合作具体内容 - 利用英伟达Omniverse与Cosmos训练AI制造模型，打造下一代工厂与机器人技术，构建工厂及装配线数字孪生体，虚拟测试新生产流程，培训机器人平台 [4] - 使用英伟达Drive AGX作为车载硬件，用于未来高级驾驶辅助系统和车内增强安全驾驶体验 [5] - 停止商业无人驾驶出租车开发业务投资，转向Super Cruise免提高级驾驶辅助系统，整合自动驾驶汽车子公司Cruise，结合自身开发驾驶辅助功能努力，实现完全自动驾驶个人车辆 [5] 合作历史情况 - 通用汽车一直使用英伟达GPU训练AI模型用于仿真和验证，此次扩大协议还包括利用英伟达AI产品提升汽车工厂设计和运营 [5]

文章核心观点 人工智能正经历拐点，向智能体和推理模型发展，所需计算量大幅增长，英伟达认为未来GPU需求将因之更大，同时公司宣布多项合作并推出新产品、涉足新领域 [1][3][4] 人工智能发展趋势 - 人工智能正朝着智能体和推理模型发展，处于拐点阶段 [1] - 训练和推理这些模型所需计算量大幅增长，推理模型比传统大语言模型需更多算力和时间 [2] GPU需求情况 - 为使模型响应及时，计算速度需提高10倍，计算量将轻松增加100倍，未来GPU需求会更大 [3] - 此前初创公司DeepSeek用较少芯片训练模型的消息使英伟达市值一日蒸发近6000亿美元，市场曾质疑GPU需求 [3][4] - 英伟达旧款Hopper GPU销售高峰年向四大云计算公司发货130万片，最新Blackwell芯片首年发货360万片 [5] 技术演示 - 英伟达展示Meta的Llama开源模型与DeepSeek的R1推理模型对比演示，R1回答正确但耗时久、生成令牌多 [6] 行业挑战与应对 - 初创公司Inception Labs开发并行处理技术提高AI处理效率，减少GPU使用时间 [8] 英伟达合作动态 - 与通用汽车合作，用定制AI系统打造车辆、工厂和机器人，优化工厂和机器人，用于车辆高级驾驶辅助和安全 [8][9][10] - 与谷歌及其母公司Alphabet合作，加速机器人、医疗、制造和能源领域AI发展 [11] - 与GE HealthCare合作，用新平台开发自主X射线和超声应用，扩大成像技术普及范围 [12][13] 英伟达产品发布 - 推出Nvidia DGX品牌桌面超级计算机，包括DGX Spark和DGX Station，可用于本地或云端模型开发 [13][14][15] 英伟达新领域布局 - 宣布在波士顿创建Nvidia Accelerated Quantum Research Center，2025年运营，推动量子计算技术发展 [16]

文章核心观点 Nvidia因AlexNet成果决定全力投入自动驾驶汽车领域，与众多企业合作，其技术广泛应用于汽车行业尤其是自动驾驶领域 [3][4][6] 分组1：AlexNet相关情况 - AlexNet是一种神经网络架构，2012年在计算机图像识别竞赛中获广泛关注，由Alex Krizhevsky等人设计，在ImageNET学术竞赛中准确率达84.7% [2] - AlexNet的突破成果引发了对深度学习的兴趣复苏 [3] 分组2：Nvidia在自动驾驶领域的发展 - AlexNet促使Nvidia决定全力投入自动驾驶汽车领域，已研究超十年，其技术被几乎所有自动驾驶汽车公司使用 [3][4] - 公司与众多汽车制造商、供应商和科技公司建立合作，今日下午宣布与通用汽车扩大合作 [4] 分组3：Nvidia技术在汽车行业的应用 - 特斯拉等公司使用Nvidia GPU用于数据中心，部分公司利用Nvidia的Omniverse产品构建工厂“数字双胞胎” [5] - 奔驰等公司使用基于Nvidia Ampere架构的Drive Orin系统级芯片，丰田等公司采用其安全操作系统DriveOS [5]