卡特彼勒与英伟达的战略合作 - 卡特彼勒正通过与半导体巨头英伟达的合作，更深入地在其建筑机械车队中整合人工智能与自动化技术 [1] - 合作内容包括在卡特彼勒中型Cat 306 CR微型挖掘机上试点名为“Cat AI”的AI辅助系统，该系统基于英伟达的Jetson Thor物理AI平台构建，并在CES上进行演示 [1] Cat AI系统的功能与价值主张 - Cat AI系统由一系列AI智能体构建，能帮助机械操作员解答问题、获取资源、提供安全提示以及安排设备服务 [2] - 该技术的主要优势之一是系统能够收集并回传数据，为客户提供实时洞察，使其能在工作中直接采取行动，这对不常使用笔记本电脑、身处施工现场的客户至关重要 [2][3] - 卡特彼勒的机械每秒向公司回传约2,000条消息，这些数据将用于构建数字孪生和仿真 [3] 数字孪生与仿真技术的应用 - 卡特彼勒正利用英伟达Omniverse仿真资源库，试点建筑工地的数字孪生模型，以测试施工调度方案并更精确地计算项目所需建材量 [3] - 公司已在矿业领域拥有完全自动驾驶车辆，当前的试点项目是其在产品组合中推广更多自动化的重要下一步 [4] 合作背景与战略契合 - 卡特彼勒选择从该领域切入，是因为这是客户当前面临的实际挑战，且公司在此已有一定发展势头，能够较快推向市场，同时该技术也为公司奠定了可扩展的技术基础 [6] - 与卡特彼勒这类传统工业品牌合作，符合英伟达的物理AI战略，英伟达首席科学家在2025年表示，公司将物理AI视为其强大GPU的下一个前沿领域 [6][7] 英伟达的物理AI战略布局 - 在CES主题演讲中，英伟达阐述了其物理AI全栈生态系统计划，包括其Cosmos模型系列等开源AI模型、仿真工具和开发者套件 [8] - 英伟达对物理AI的定义广泛，认为当今所有公司都在构建机器人技术，物理AI是AI的下一波浪潮，英伟达正通过提供训练模型、仿真测试及将模型部署至机器人（无论是自动驾驶汽车还是卡特彼勒机械）的计算机来引领该领域 [8][9]

公司与技术合作 - 卡特彼勒正通过与半导体巨头英伟达的合作，在其建筑机械车队中深化整合人工智能与自动化技术 [1] - 合作的核心是卡特彼勒在其Cat 306 CR中型迷你挖掘机上试点名为“Cat AI”的辅助系统，该系统基于英伟达的Jetson Thor物理AI平台构建，并在CES上进行演示 [1] Cat AI系统的功能与价值 - Cat AI系统由一系列AI智能体构建，能够帮助机械操作员解答问题、获取资源、提供安全提示以及安排服务 [2] - 该技术带来的最大好处之一是系统能够收集并回传数据 [2] - 对于客户而言，能够在工作中实时获取洞察并采取行动至关重要，因为他们并非终日面对笔记本电脑，而是在现场作业 [3] 数据应用与数字孪生 - 卡特彼勒正在利用英伟达Omniverse仿真资源库试点建筑工地的数字孪生，以测试调度方案并更精确计算项目所需建筑材料量 [3] - 公司的机械设备每秒向公司回传约2,000条消息，这些数据将用于构建上述仿真模型 [3] 自动化战略与市场定位 - 卡特彼勒已在矿业领域拥有完全自动驾驶车辆，当前的试点项目是公司为其产品组合引入更多自动化的下一步 [4] - 选择从此处着手是因为这是客户当前面临的实际挑战，且公司在此领域已具备一定发展势头，能够较快推向市场 [5] - 该技术也为公司提供了可进一步构建的技术基础 [5] 英伟达的战略布局 - 与卡特彼勒这类传统工业品牌合作，符合英伟达的物理AI战略 [5] - 英伟达首席科学家在2025年表示，公司将物理AI视为其及其强大GPU的下一个前沿领域 [6] - 在CES主题演讲中，英伟达阐述了其物理AI全栈生态系统的计划，包括其Cosmos模型系列等开放AI模型、仿真工具和开发者套件 [6] - 英伟达对物理AI的定义非常广泛，认为如今每个人都在构建机器人技术，而不仅限于机器人公司 [7]

核心观点 - 英伟达AI芯片业务营收在截至10月的九个月内达到近1480亿美元，远超2023年同期的275亿美元，但公司向软硬一体化平台转型的关键尝试——Omniverse软件业务遭遇重挫，商业化进程严重滞后，暴露了其开辟第二增长曲线的艰难挑战 [1][2] 业务表现与现状 - Omniverse Cloud服务因自2022年推出以来需求“几乎不存在”，已于2025年8月关闭 [1] - 公司曾斥资数亿美元从甲骨文、谷歌和微软租赁数千个GPU以支持该项目，但大部分时间因缺乏外部客户而忙于在内部寻找用途以避免芯片闲置 [1] - 尽管CEO黄仁勋在CES上仍将其描绘为数万亿美元的“物理AI”机会，但公司内部对其进展缓慢感到沮丧 [1] 产品与商业化问题 - 软件平台被开发者普遍反映“难用”、功能不完整且极易崩溃，场景创建工具操作复杂且文档陈旧 [3] - 极少有客户真正签约使用Omniverse Cloud服务器进行大规模模拟，尽管客户名单包括宝马、西门子、富士康和波士顿动力等 [3] - 在去年11月的一次活动中，有英伟达代表承认软件尚未准备好满足特定需求，并建议客户转而使用竞争对手Unity的软件 [3] - 与宝马宣布的合作伙伴关系规模远小于最初预期，尽管宣称宝马全球有超过2万名规划人员使用该软件，但未详细说明实际销售额 [4] 内部管理与战略压力 - CEO黄仁勋多次批评团队浪费工程资源在“演示”而非“产品”上，并指责团队未实现盈利 [1][4] - 黄仁勋曾因团队增加人员开发新产品的请求愤怒斥责近一小时，强调现有人员已足够 [4] - 黄仁勋长期担心竞争对手会抢占先机，极力推动公司寻找新的收入来源 [4] - 公司通过让CEO的儿女加入该部门工作，以及投资新思科技和MetAI等公司，试图整合工具并推动生态系统建设 [6] 市场竞争与行业挑战 - 该领域面临Unity Technologies和开源模拟器Gazebo等强有力的竞争对手 [6] - 许多大型企业如特斯拉更倾向于开发内部模拟软件，而非依赖英伟达的通用平台 [6] - 行业特定的技术门槛构成挑战，例如Isaac Sim工具在处理如衣物等形状不断变化的复杂物体时并不实用 [6] - 成本效益是阻碍普及的因素，有行业人士指出租赁云端服务器在成本上并不划算 [6] - Omniverse目前被描述为一个供开发者构建的横向开放平台，而非完整的应用程序，意味着从无到有创造一个市场仍需漫长的培育期 [7] 长期愿景与类比 - 公司高管将Omniverse类比为CUDA，后者经历了十多年的投资才彻底改变了深度学习领域 [6] - 公司认为Omniverse是打开“物理AI”这一巨大市场的基础软件，长期愿景正通过机器人和汽车公司的采用而获得回报 [6]

文章核心观点 - AI行业的发展重心正从追求单点模型突破转向构建完整的工业化能力体系 英伟达CEO黄仁勋在CES上宣布计算行业每一层都需重写 强调AI的真正跃迁依赖于可复制、可部署、可验收且能规模化的工业化能力[1] - 英伟达通过发布完整的工业化体系 定义了AI竞争的新焦点 即从模型能力竞争转向工业化速度与体系的竞争[45] 应用架构变革 - AI应用构建方式发生根本转变 从“写软件”转变为“训练软件” 开发者角色从编程转向训练智能体理解如何做事[4] - 底层逻辑发生三大变化：从编程到训练、从CPU到GPU的加速计算、从调用单一模型到架构能调用多模型和工具的工作智能体[4] - 英伟达提出“AI蓝图”架构 这是一套可被复制和定制的通用方法 企业可基于此教AI专属技能 工程师可插入自有数据 使各行业能建立自主协作的AI[6][7][8][9] - AI应用的底座从软件架构转变为智能架构[10] 算力基建升级 - 决定AI能否广泛应用的关键是底层算力“发电厂” 英伟达发布Rubin AI平台作为核心引擎[11][12] - Rubin平台是一次全套计算方式的重做 包括六大芯片协同设计、物理结构彻底重构以及能效革命性提升 组装时间从2小时缩短至5分钟[13] - 推出Rubin旨在解决“Token通胀”带来的算力危机 模型规模年增10倍 推理Token生成量年增5倍 但Token价格年跌10倍[14] - Rubin平台相比前代Blackwell实现显著提升：训练10万亿参数模型所需系统仅为Blackwell的1/4 每瓦性能是Blackwell的10倍 Token生成成本是Blackwell的1/10[16] - 一个500亿美元、1吉瓦电力的数据中心使用Rubin可比使用Blackwell多产出10倍收入[16] - Rubin已全面投产 旨在为全行业提供标准化的算力底座[16] 物理AI与机器人工业化 - 机器人正成为AI工业化后第一批量产的实体产品 被归类为“Physical AI” 即能理解物理世界运作规律（如重力、摩擦）的AI[17][18][19] - 英伟达建立了完整的Physical AI训练体系 核心是使用“模拟计算机”在虚拟世界中反复演练 关键工具包括世界基础模型Cosmos和物理模拟平台Omniverse[22][23][24][30] - 自动驾驶AI系统Alpamayo是该方法论的验证 它是全球首个会推理的端到端自动驾驶系统 能解释行为原因以应对长尾场景[24][25] - Alpamayo的训练数据结合了人类驾驶里程、Cosmos生成的数十亿公里虚拟数据以及精细标注的边缘案例 并采用双堆栈安全设计[26] - 该系统计划于2026年Q1在梅赛德斯-奔驰CLA车型上路 且已开源[26] - 此工业化路径适用于各类机器人 英伟达展示的Groot人形机器人等均在Omniverse中训练 将部署于仓库、医院等多场景[27][28] 开源生态战略 - 英伟达通过开源模型、数据和工具链来降低AI门槛 旨在让每家公司都能构建自己的AI 其战略是做AI时代的“台积电” 专注于卖芯片和算力基础设施[31][34][40] - 开源对英伟达的好处包括：1) 扩大市场规模 激活需要自训练模型的成千上万家长尾企业需求[32] 2) 建立事实标准 通过开源Nemo工具链、Cosmos、Omniverse、Blueprint等 深度绑定其芯片生态[33][35][36] 3) 锁定生态 使合作伙伴如Palantir、西门子、Meta等形成依赖 增加切换成本[37][41] - 该战略对产业意味着：1) AI竞争从模型能力转向工业化能力（训练速度、部署成本、场景落地）[37][42] 2) 为创业公司创造机会 使其能基于开源模型和行业数据建立专属AI能力[38] 3) 促使云厂商在深度集成闭源模型与支持开源生态之间做出选择[39] - 英伟达的产业布局分为三层：开源模型与工具链降低门槛、Rubin芯片与算力基础设施锁定生态、Physical AI标准路径定义下一代产业[43][44]

过去两年里，英伟达因为AI芯片业务实现了惊人的增长。 从2023年前九个月的275亿美元营收跃升至2024年同期的近1480亿美元，这样的增长速度在科技行业历史上都算得上罕见。 然而黄仁勋并不满足于此。 他将英伟达的下一阶段押注在机器人和制造业上，于是就有了Omniverse。 但其结果不仅没有达到预期，甚至还让慈眉善目的黄仁勋"破防了"。 在今年拉斯维加斯的消费电子展上，他还向外界讲述这个价值数万亿美元的机会故事，展台上会有西门子CEO、敏捷机器人公司CTO等重 量级嘉宾站台。 但在这些光鲜的表面之下，隐藏着一个令人尴尬的事实。 四位现任和前任英伟达员工透露，经过四年的努力，Omniverse业务几乎没有取得实质性进展。 虽然英伟达对外公布了一长串使用Omniverse软件的公司名单，从宝马、西门子到富士康、波士顿动力，但真正签约在Omniverse Cloud服 务器上运行大规模模拟的公司寥寥无几。 开发者对Omniverse工具的评价也不尽如人意。使用过Omniverse场景构建和模拟工具的开发者经常抱怨软件难以使用，容易崩溃，功能感 觉不完整。 软件开发者Valentin Forager表示，Omni ...

文章核心观点 - 英伟达创始人黄仁勋认为，能源限制是当前AI发展的核心物理边界，公司当前的首要任务是打造更高能效的计算平台 [1][5] - 公司相信AI算法将持续创新，因此坚持通用计算平台策略，避免为特定架构过度定制化，以保持平台的灵活性和对未来的适应性 [2][6] - 英伟达的终极使命是构建能够预测未来的工具，即“时间机器”，其未来重点押注方向包括机器人、Omniverse与真实物理世界的融合，以及数字生物学和气候科学 [2][9][10][11] - 未来十年，AI将在特定领域远超人类，“学会与AI交互”将成为所有人的基本技能，AI将作为“外挂”或“导师”赋能个人，释放巨大生产力 [2][12][13][14][15] AI计算能效与物理边界 - 能源限制是AI发展的根本物理瓶颈，所有计算的上限最终受信息传输与比特翻转所需能量的约束 [1][5] - 提高AI计算能效是当前产业优先级，从2016年至今的八年里，AI计算能效提升了1万倍 [1][2][5] - 能效提升幅度巨大，类比于汽车或电灯泡在同样时间内提升1万倍能效，例如一个100瓦灯泡仅需0.01瓦就能达到相同亮度 [5] - 公司目标是“用更少的能量完成更多的工作”，以支撑构建更智能的系统 [5] 计算平台战略与创新信念 - 公司核心策略是坚持通用计算平台，不能为了优化特定AI架构（如Transformer）而牺牲平台的灵活性 [2][6] - 公司底层信念是Transformer并非AI算法的终点，AI研究尚未封顶，未来算法将持续演进和创新 [2][6] - 公司的根本任务是打造一个允许创新持续发生的计算平台，支持研究者探索如Flash Attention、分层注意力等新机制 [2][7] - 电脑的魅力在于能运行今天无法想象的程序，公司旨在构建让发明家畅游其中的平台，而非限制创新的框架 [6][7] 技术研发与产业链协作 - 公司虽不制造芯片，但内部拥有精通半导体物理的工程师，以具备与制造伙伴台积电相当的物理直觉，共同探索并突破物理极限 [2][8] - 公司在系统工程上深入参与，例如设计液冷系统的管道和风冷系统的风扇，甚至拥有空气动力工程师来优化气流与噪音 [8] - 通过与台积电的密切合作，公司持续推动半导体制造、冷却系统等技术的极限 [8] 未来重点发展方向 - 公司看好机器人方向，特别是人形机器人，并已开始构建专用的工具链、训练系统和人类演示系统，预计未来5年该领域将“相当精彩” [2][9] - 公司激动的新方向是“Omniverse（可视化仿真平台）与Cosmos（真实物理世界）的融合”，这是一个多元宇宙生成系统，将成为下一代机器人与物理系统的底座 [2][9] - 公司正进行数字生物学研究，旨在理解分子和细胞语言，构建人体“数字孪生体”，以预测身体系统的变化 [10] - 公司在气候科学领域应用AI，例如以公里级精度预测天气和模拟区域气候，具备重大社会意义 [10] - 公司终极目标是打造“时间机器”，即在各个领域构建预测未来的能力，从而塑造更好的未来版本 [11] AI的社会影响与人类技能演进 - 未来十年，AI不会在所有方面超越人类，但在特定任务上的表现将远超人类 [2][12] - AI将大幅减少重复性劳作，例如将原本需要一周完成的工作缩短至几秒，这将催生全新的经济系统，类似州际高速公路带动的新业态 [12] - “学会与AI交互”将成为所有人类的基本技能，就像上一代人必须学会使用电脑一样自然且必需 [2][15] - 掌握与AI（如ChatGPT、Gemini Pro、Grok）交互的“提问的艺术”至关重要，需要有方法、有逻辑地让其协助工作 [15] - AI降低了知识获取门槛，可作为个人导师，帮助人们在任何领域更快起步和深入掌握，赋能个人成为“带着外挂的人类” [13][14][16] - AI使电脑变得更易用，例如一个新手可以通过直接询问ChatGPT来学会如何使用它，展现了AI帮助自学的魅力 [16]

英伟达创始人子女的职业路径与公司战略 - 英伟达创始人黄仁勋的一双儿女黄胜斌与黄敏珊均在英伟达任职 这与硅谷科技富豪子女通常不进入自家企业的“潜规则”不同 [6] - 黄胜斌担任英伟达机器人业务产品线经理 黄敏珊担任Omniverse和机器人业务的产品营销高级总监 两人负责的业务均指向公司前沿战略重心 [8][9][15] 英伟达的业绩表现与市场地位 - 公司净利润从2023财年的43.68亿美元飙升至2025财年的728.80亿美元 [5] - 公司股价已涨至2023年初的12倍 截至12月15日总市值高达4.25万亿美元（30万亿元人民币） 居全球上市公司首位 [5] - 黄仁勋个人财富达1520亿美元（1.07万亿元人民币） 稳坐全球华人首富宝座 李嘉诚身家不到其三分之一 [5] 公司战略重心：机器人业务 - 黄胜斌负责的机器人业务具体包括面向人形机器人的通用人工智能基础模型GROOT 机器人开发工具OSMO 以及全生命周期技术平台Isaac [9] - 机器人业务被视为人工智能大潮下 英伟达未来押注的具体应用场景和增长引擎 [9] 公司战略重心：Omniverse业务 - 黄敏珊负责的另一核心业务Omniverse是英伟达于2019年推出的元宇宙开发平台 在AI浪潮前被视为GPU未来最重要的应用场景 [9][10] - 该业务在2020年黄敏珊加入时 是黄仁勋当时押注的未来 [10] 黄胜斌的个人背景与职业晋升 - 黄胜斌出生于1990年 拥有市场营销与文化研究双专业文学学士学位 曾在中国台湾经营酒吧八年 [11][12] - 他于2021年入读纽约大学斯特恩商学院MBA 2022年4月毕业后入职英伟达纽约办公室担任产品经理 [13] - 2023年AI爆发后 他于2024年4月调回硅谷总部升任机器人仿真与规模化高级产品经理 2025年3月升任机器人产品线经理 在英伟达工龄3年6个月 基本实现一年一晋升 [13][14] 黄敏珊的个人背景与职业晋升 - 黄敏珊出生于1991年 拥有烹饪艺术专业商业管理学士学位 以及法国蓝带厨艺学院的法式甜点文凭 [16] - 她曾在奢侈品巨头LVMH担任营销与发展经理3年9个月 未获晋升 [17][18] - 她于2019年入读伦敦商学院MBA 2020年6月以实习生身份入职英伟达 随后全职加入 [15][18] - 她在英伟达工龄5年7个月 担任过六个岗位 从企业营销活动经理起步 历经多次晋升 目前负责Omniverse与机器人两大核心业务的营销 [15] 子女培养模式与公司文化 - 黄仁勋对子女采取“先放后收”的培养轨迹 允许他们在青春阶段探索热爱的事业 再回归家族企业 [20][21] - 针对外界关于“裙带关系”的质疑 黄仁勋表示不介意员工子女任职 并相信父母不会推荐可能让自己难堪的孩子 且很多“英二代”员工表现比父母更出色 [21]

英伟达公司家族成员任职与业务布局 - 创始人黄仁勋的一双儿女均在英伟达担任要职，儿子黄胜斌为机器人业务产品线经理，女儿黄敏珊为Omniverse和机器人业务产品营销高级总监[7][14] - 子女所负责的机器人及Omniverse业务被视为公司的战略重心，代表英伟达将未来押注于人工智能的具体应用场景[13][14] - 黄胜斌负责的业务包括人形机器人通用AI基础模型GR00T、机器人开发工具OSMO以及全生命周期技术平台Isaac[14] - 黄敏珊曾策划黄仁勋在韩国与三星、现代高层会面的公关营销事件，并随同父亲会见韩国总统[23] 英伟达公司业绩与市场地位 - 公司净利润从2023财年的43.68亿美元飙升至2025财年的728.80亿美元[6] - 截至12月15日，公司总市值达4.25万亿美元（约30万亿元人民币），位居全球上市公司首位[6] - 公司股价已涨至2023年初的12倍[6] - 创始人黄仁勋个人财富达1520亿美元（约1.07万亿元人民币），为全球华人首富，身家超过李嘉诚的三倍[6] 黄胜斌个人背景与职业路径 - 黄胜斌现年35岁，拥有市场营销与文化研究双专业文学学士学位，并于2022年获得纽约大学斯特恩商学院MBA学位[17][18][20] - 在加入英伟达前，曾在中国台北经营一家名为R&D Cocktail Lab的酒吧长达八年[18] - 2022年4月MBA毕业后入职英伟达纽约办公室，担任产品经理，随后在2024年4月调回硅谷总部，并于2025年3月升任机器人产品线经理[20] - 截至文章发布时，其在英伟达工龄为3年6个月，基本实现一年一晋升[21] 黄敏珊个人背景与职业路径 - 黄敏珊现年34岁，拥有烹饪艺术专业商业管理学士学位，并在法国蓝带厨艺学院取得法式甜点文凭[24] - 职业生涯始于奢侈品巨头LVMH，担任营销与发展经理，工作时长3年9个月且未获晋升[24][26] - 2019年就读伦敦商学院MBA，并于2020年6月以实习生身份加入英伟达，随后转正[26] - 在英伟达工作5年7个月，担任过六个岗位，目前负责Omniverse和机器人两大核心业务的营销[23] 黄仁勋的家族管理理念 - 黄仁勋认为让子女进入公司历练是华人企业家的惯常选择，其子女的任职部门反映了公司的战略重心[13] - 对于外界关于公司“裙带关系”的质疑，黄仁勋表示不介意，并相信没有父母会推荐可能让自己难堪的孩子，且许多员工子女表现比父母更出色[30] - 黄仁勋与妻子婚姻已40年，其子女在经历各自探索后相继回归家族企业，这种“先放后收”的培养轨迹是其作为华人企业家的独特风格[28][29][31]

全球AI与机器人融合超级周期 - 全球经济正进入一个由人工智能（大脑）与机器人技术（身体）融合定义的超级周期[1] 行业发展阶段转变 - 行业正从2018年舞蹈机器人等病毒式视频所代表的投机炒作阶段，转向具有实际效用的时代[2] - 行业正超越令人印象深刻但预先编排的演示阶段，进入机器拥有“常识”和适应性的时代[2] - 过去30年，机器人行业由刚性自动化定义，机器体力强大但智力盲目，而2026年标志着具身AI的转折点[3] 关键技术突破 - 两大具体技术解锁推动转折：模拟到现实的训练和触觉灵巧性[3] - 英伟达等公司利用Omniverse等虚拟环境在机器人进入物理世界前进行广泛训练，大幅降低开发成本[4] - 先进的传感器赋予人形机器人安全处理易碎物品的能力，这种灵巧性是进入主流应用的关键[4] 实际应用与影响 - 转变已影响工业物流和交通领域[5] - Symbotic公司使用世界模型使仓库机器人能够动态导航，而非遵循固定轨道[5] - 交通领域的焦点正从用户体验转向资产利用率[5] - Joby Aviation等创新者将长达一小时的通勤转变为七分钟的飞行[5] - 特斯拉的自动驾驶愿景旨在将车辆从贬值的负债转变为创收资产[5] 劳动力市场影响 - 自动化并非为了取代工人，而是为了解决全球严重的劳动力短缺和人口老龄化问题[6] - 该技术正在拯救全球经济[6] 行业研究支持 - VettaFi的ROBO Global策略（如ROBO全球人工智能ETF [THNQ]和ROBO全球机器人及自动化指数ETF [ROBO]）得到战略顾问支持，包括Henrik Christensen博士、Wyatt Newman和Daniela Rus[7]

安得拉邦政府招商引资动态 - 安得拉邦信息技术和工业部长Nara Lokesh于12月10日在美国旧金山会见了Alphabet与谷歌首席执行官Sundar Pichai 双方审查了谷歌在维沙卡帕特南投资150亿美元的AI数据中心项目进展 并讨论了加速时间线 该项目是印度最大的外国直接投资项目之一 [1] - 部长邀请谷歌在该邦即将建成的无人机城探索建立无人机组装、校准和测试单元 并深化服务器制造生态系统 [2] - 部长会见了Adobe首席执行官Shantanu Narayen 邀请其在维沙卡帕特南建立全球能力/开发中心 并讨论了在无晶圆厂设计、研究以及利用该邦AMTZ和医药区进行健康科技和生命科学投资方面的更深层次合作 [2] 与半导体及计算技术公司的合作邀约 - 部长在圣克拉拉会见了英伟达企业及云销售副总裁Raj Mirpuri 呼吁其与安得拉邦合作开发AI技能、智能制造和未来技术 并请求英伟达建立使用Omniverse和Isaac Sim的智能工厂试点 同时寻求支持以吸引全球OSAT/ATMP合作伙伴到该邦投资 [3] - 部长在圣克拉拉与英特尔全球IT首席技术官Shesha Krishnapura举行讨论 邀请这家芯片巨头探索在安得拉邦建立ATMP（组装、测试、标记和封装）单元 [4] - 部长还与OpenAI首席技术官Srinivas Narayanan以及AMD副总裁Vamsi Boppana举行了讨论 以考虑在安得拉邦的投资 [4]