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04-24 16:12
比去年同期没有20%增幅,市场反应基本都是预期
英特尔Q1财报,狠狠打了华尔街的脸
财报全面碾压预期,英特尔盘后狂飙20%逼近80美元,狠狠“打脸”华尔街!暴涨源于马斯克与谷歌超级大单的硬核背书,以及AI推理引爆数据中心需求。市场对英特尔的逻辑已正式从“求生存”转向“大反攻”,机构的“认错”上调潮正酝酿新一轮价值重估。
英特尔Q1财报,狠狠打了华尔街的脸
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03-17
我有个问题,英伟达今年的硬件加速说提升5倍,那么去年花同样钱建造数据中心的客户怎么办?摊销15年,而5年后该数据中心的产能很可能从行业顶部跌到底部甚至淘汰,那么后10年又怎么摊销?400亿美元的投资要多少年才能收回成本?这是一个财务数学题,如果说不能在产能被淘汰前收回成本,那就注定是失败的投资,目前英伟达的技术突飞猛进,这对英伟达自己和全人类都是极其优秀的,但是对于企业投资人来说是好事吗?因为算力并不是个人用户,大多数时候无法用到性能的一半,就像买个苹果12,对大多数人来说也很棒很流畅
黄仁勋GTC演讲全文:推理时代到来,2027营收至少万亿美元,龙虾就是新操作系统
在GTC 2026大会上,英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者,称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。英伟达作为平台公司,拥有技术、平台和丰富的生态系统。目前,英伟达库的下载量正以惊人速度增长,且增速仍在不断提升。这一动态组合,使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时,持续压低计算成本,从而反过来推动新一轮增长。GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。全球每年生成的信息中,约90%都是非结构化数据。
黄仁勋GTC演讲全文:推理时代到来,2027营收至少万亿美元,龙虾就是新操作系统
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03-11
国际原油还有一波大的行情,一定会涨到150附近,至于原因太多他多了,这是一个综合原因的考量,但是!一定不会长,这个价格持续不会超过1周,所以目前是一个上车的好时机,到了150附近后,我建议反向做空,100附近下车,这是一波福利而非一波中期行情
过去六天,伊朗石油的出口量,比战前还多!
尽管霍尔木兹海峡受阻,伊朗原油出口反呈逆势增长。据Kpler数据,过去六天伊朗日均原油装载量达210万桶,高于战前2月200万桶的水平。与此同时,沙特等海湾邻国被迫削减供应,地缘分化效应显现。为规避封锁风险,伊朗已重启贾斯克码头探索绕道出口,但其运营效率远低于主枢纽哈尔克岛。摩根大通警告,若海峡持续封锁,全球供应将面临显著冲击。
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02-28
太棒了
比特币短线跳水,一度跌至6.3万美元!美以对伊朗发动联合打击,伊朗最高领袖办公室附近遭袭
以美联合突袭伊朗,德黑兰多处遇袭,最高领袖紧急转移。据央视,当地时间28日,以色列国防部长表示,以色列对伊朗发动了先发制人的打击,并宣布全国进入紧急状态。美国官员称,美国对伊朗的空袭正在进行中。央视称,截至目前共有大约30个伊朗境内目标遭到袭击,其中包括伊朗总统府和伊朗情报与国家安全部。据新华社,伊朗最高领袖办公室附近遭袭。伊朗方面消息称,伊朗最高领袖哈梅内伊目前不在德黑兰,已被转移至一处安全地点。
比特币短线跳水,一度跌至6.3万美元!美以对伊朗发动联合打击,伊朗最高领袖办公室附近遭袭
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02-26
$英伟达(NVDA)$
短期价格到230以上已是板上钉钉,今年有望破260,之后财报扑街那是后话
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02-26
什么是惊艳?我觉得你其中一句话已经说明了核心是什么,就是放眼当前同级别市值的公司,能达到如此利润率和增速的公司根本没有,就这一点已经足够惊艳了,市值已经可以再进一步破6万亿了,未来增速放缓市值跟随下跌那是后话了
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02-12
我要是奈飞就让派拉蒙先买走,他的业务量根本支撑不了这么高负债,到时候破产同样价格能买个派拉蒙➕华纳
派拉蒙加码收购华纳兄弟,承诺代付解约费以对抗奈飞
并将支付28亿美元的解雇费。
派拉蒙加码收购华纳兄弟,承诺代付解约费以对抗奈飞
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01-29
$奈飞(NFLX)$
80是底
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01-13
$纳斯达克(.IXIC)$
继续涨
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2025-11-25
所以所有人都忘了,年初时候李斌说今年盈利了?[笑哭] [笑哭] [笑哭] [笑哭]
蔚来三季度营收218亿元,交付量同比增长40.8%,净亏损大幅降低
第三季度共交付了87,071辆汽车。
蔚来三季度营收218亿元,交付量同比增长40.8%,净亏损大幅降低
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136亿,分析师预期124 亿,超出约 9.3%。调整后 EPS 0.29,预期0.01。Q2 营收指引中点 143亿,预期131 亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">三项核心指标全部大幅超预期,而且超出幅度不是边际性的,是系统性的——期权市场在发布前押注的隐含波动幅度是 9.3%,实际涨了两倍多,这意味着连对冲机构也被打了个措手不及。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/668b43ce1bae8d330d89bed84af0f98e\" tg-width=\"642\" tg-height=\"381\"/></p><p> </p><p style=\"text-align: justify;\">GAAP 口径下净亏损 37亿,非GAAP与GAAP之间约40 亿的差距,来自股权激励、折旧及重组费用。这些是英特尔代工转型正在承受的真实成本,不是会计噪音,但对市场来说也不是新信息——分析师早已将其折价在内。</p><h2 id=\"id_726094617\">24 家 Hold 机构在等什么</h2><p style=\"text-align: justify;\">Hold 共识背后,其实并不主要是估值问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">在过去两年英特尔连续失去制程领先地位、市场份额被 AMD 蚕食的过程中,华尔街对这家公司最深的疑虑是执行力:Lip-Bu Tan 讲的故事听起来不错,但英特尔已经讲过太多次"这次真的会好"了。所以即便 AI 代理的需求逻辑清晰、CPU 在推理层的价值重估故事成立,多数机构还是在等一个具体的证明,而不是押注在叙事上。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份财报给出的,正是这个证明——以合同的形式。英特尔宣布将为马斯克旗下 Terafab 工厂制造芯片,客户包括 SpaceX、xAI 和 Tesla;同一天,与谷歌签订多年合约,Xeon CPU 将为 Google Cloud 的 AI 推理和其他工作负载提供算力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这两笔合同在季报发布的同一天公布,不是巧合的时机安排,而是管理层在用白纸黑字告诉市场:<strong>我们说的需求不只是趋势判断,是已经锁单的收入</strong>。Q2 指引的底气也来自这里——138亿到148 亿,中点比共识高出 $12 亿,这是订单已在手的承诺。</p><h2 id=\"id_2563257334\">数据中心的逻辑变了</h2><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与 AI 业务营收 $51 亿,同比增长 22%,经营利润率 31%。</p><p style=\"text-align: justify;\">在 2023 年之前,这个部门被认为是 NVIDIA 碾压后的残局,但 AI 代理架构的大规模部署改变了需求结构。大模型训练用 GPU,但推理——尤其是面向企业的、延迟敏感的、中等规模的推理工作负载——对 CPU 的需求被严重低估了。</p><p style=\"text-align: justify;\">云厂商在 GPU 资源竞争白热化的同时,开始大量采购服务器 CPU 来处理这部分任务,而英特尔的 Xeon 是目前这个场景里供给最有保障的选项。Lip-Bu Tan 在电话会上提到,多家客户正"积极评估"下一代 18A 制程,这个措辞的分量——不是"有兴趣",而是"积极评估"——表明代工业务的商业化正在从意向阶段走向实质阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下,客户端计算业务营收 $77 亿,同比增长 1%。PC 端的"AI PC"概念已经讲了两年,英特尔也发布了 Core Ultra 系列,但这个换机周期还没有带来真正的需求拉动。这部分业务贡献了公司超过一半的收入,却几乎没有增长——是这份财报里最不性感的部分,也是最真实的风险之一。一旦数据中心的 AI 需求周期出现波动,CCG 几乎没有缓冲能力。</p><h2 id=\"id_1137924114\">代工:还有多长的路</h2><p style=\"text-align: justify;\">Intel Foundry Services 营收 54亿,同比增长1654亿,同比增长1624 亿,只比上一季度收窄了 $7200 万。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个收窄的速度,在投行分析师的报告里通常被描述为"进展符合预期",但换算一下——按这个节奏,IFS 要走到盈亏平衡,需要的时间以年计,而不是季度。</p><p style=\"text-align: justify;\">BNP Paribas 在财报前升级评级的核心理由之一,正是对 14A 节点(18A 的后续节点)更乐观的数据评估——如果 18A 量产顺利,14A 的客户吸引力将进一步提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这条路上的每一个里程碑,都是 Hold 机构观望的理由,也是真正的多头必须持续验证的东西。</p><h2 id=\"id_3038326763\">接下来的连锁反应</h2><p style=\"text-align: justify;\">24 家 Hold 机构现在面临的处境有点尴尬。平均目标价 55.33,股价盘后触及55.33,股价盘后触及80,这个缺口已经无法用"保持谨慎"来维持——当股价超出目标价超过 40%,分析师要么修正判断,要么承认自己跟丢了。</p><p style=\"text-align: justify;\">历史上每当出现这种集中性的机构滞后定价,后续的批量目标价上调本身也会成为行情的一个助推器:每一次发布新的研报,都是一次有媒体报道的看多信号。HSBC 在财报前已经给出了 $95 的 Street-high 目标价,如果接下来有更多机构陆续跟进上调,这个数字可能成为市场的新锚点。</p><p style=\"text-align: justify;\">两件事的进展值得持续跟踪。一是 18A 制程从"积极评估"到"合同签署"再到"规模量产"的节奏——这条时间线上的每一个具体进展,都会直接影响 IFS 亏损的收窄速度,也会影响英特尔对外部客户的代工吸引力。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是那 24 家 Hold 机构的重新定位,不是因为它们的判断决定股价走向,而是因为它们的集体调整会提供一个可观测的信号——当机构共识从"Hold 为主"转向"Buy 为主",通常意味着市场对一家公司的定性已经发生了根本性的转变。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份财报改变的,不是英特尔的季度表现,而是这个问题本身。过去两年,大家一直在问的是"英特尔能不能活下去";<strong>这份财报之后,这个问题基本上有了答案,新的问题变成了——能活到多好,以及多快。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英特尔Q1财报,狠狠打了华尔街的脸</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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55.33。而那时候英特尔的股价已经在66——也就是说,多数机构的判断不只是保守,是已经落在了现实后面。</p><p style=\"text-align: justify;\">一份大幅超预期的季报,不只是让股价涨了,更是把这个落差暴露出来了。这一轮盘后的 20%,某种程度上是市场在替机构完成了一次迟到的定价修正。</p><h2 id=\"id_2519579491\">全面超预期</h2><p style=\"text-align: justify;\">营收 136亿,分析师预期124 亿,超出约 9.3%。调整后 EPS 0.29,预期0.01。Q2 营收指引中点 143亿,预期131 亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">三项核心指标全部大幅超预期,而且超出幅度不是边际性的,是系统性的——期权市场在发布前押注的隐含波动幅度是 9.3%,实际涨了两倍多,这意味着连对冲机构也被打了个措手不及。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/668b43ce1bae8d330d89bed84af0f98e\" tg-width=\"642\" tg-height=\"381\"/></p><p> </p><p style=\"text-align: justify;\">GAAP 口径下净亏损 37亿,非GAAP与GAAP之间约40 亿的差距,来自股权激励、折旧及重组费用。这些是英特尔代工转型正在承受的真实成本,不是会计噪音,但对市场来说也不是新信息——分析师早已将其折价在内。</p><h2 id=\"id_726094617\">24 家 Hold 机构在等什么</h2><p style=\"text-align: justify;\">Hold 共识背后,其实并不主要是估值问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">在过去两年英特尔连续失去制程领先地位、市场份额被 AMD 蚕食的过程中,华尔街对这家公司最深的疑虑是执行力:Lip-Bu Tan 讲的故事听起来不错,但英特尔已经讲过太多次"这次真的会好"了。所以即便 AI 代理的需求逻辑清晰、CPU 在推理层的价值重估故事成立,多数机构还是在等一个具体的证明,而不是押注在叙事上。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份财报给出的,正是这个证明——以合同的形式。英特尔宣布将为马斯克旗下 Terafab 工厂制造芯片,客户包括 SpaceX、xAI 和 Tesla;同一天,与谷歌签订多年合约,Xeon CPU 将为 Google Cloud 的 AI 推理和其他工作负载提供算力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这两笔合同在季报发布的同一天公布,不是巧合的时机安排,而是管理层在用白纸黑字告诉市场:<strong>我们说的需求不只是趋势判断,是已经锁单的收入</strong>。Q2 指引的底气也来自这里——138亿到148 亿,中点比共识高出 $12 亿,这是订单已在手的承诺。</p><h2 id=\"id_2563257334\">数据中心的逻辑变了</h2><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与 AI 业务营收 $51 亿,同比增长 22%,经营利润率 31%。</p><p style=\"text-align: justify;\">在 2023 年之前,这个部门被认为是 NVIDIA 碾压后的残局,但 AI 代理架构的大规模部署改变了需求结构。大模型训练用 GPU,但推理——尤其是面向企业的、延迟敏感的、中等规模的推理工作负载——对 CPU 的需求被严重低估了。</p><p style=\"text-align: justify;\">云厂商在 GPU 资源竞争白热化的同时,开始大量采购服务器 CPU 来处理这部分任务,而英特尔的 Xeon 是目前这个场景里供给最有保障的选项。Lip-Bu Tan 在电话会上提到,多家客户正"积极评估"下一代 18A 制程,这个措辞的分量——不是"有兴趣",而是"积极评估"——表明代工业务的商业化正在从意向阶段走向实质阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下,客户端计算业务营收 $77 亿,同比增长 1%。PC 端的"AI PC"概念已经讲了两年,英特尔也发布了 Core Ultra 系列,但这个换机周期还没有带来真正的需求拉动。这部分业务贡献了公司超过一半的收入,却几乎没有增长——是这份财报里最不性感的部分,也是最真实的风险之一。一旦数据中心的 AI 需求周期出现波动,CCG 几乎没有缓冲能力。</p><h2 id=\"id_1137924114\">代工:还有多长的路</h2><p style=\"text-align: justify;\">Intel Foundry Services 营收 54亿,同比增长1654亿,同比增长1624 亿,只比上一季度收窄了 $7200 万。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个收窄的速度,在投行分析师的报告里通常被描述为"进展符合预期",但换算一下——按这个节奏,IFS 要走到盈亏平衡,需要的时间以年计,而不是季度。</p><p style=\"text-align: justify;\">BNP Paribas 在财报前升级评级的核心理由之一,正是对 14A 节点(18A 的后续节点)更乐观的数据评估——如果 18A 量产顺利,14A 的客户吸引力将进一步提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这条路上的每一个里程碑,都是 Hold 机构观望的理由,也是真正的多头必须持续验证的东西。</p><h2 id=\"id_3038326763\">接下来的连锁反应</h2><p style=\"text-align: justify;\">24 家 Hold 机构现在面临的处境有点尴尬。平均目标价 55.33,股价盘后触及55.33,股价盘后触及80,这个缺口已经无法用"保持谨慎"来维持——当股价超出目标价超过 40%,分析师要么修正判断,要么承认自己跟丢了。</p><p style=\"text-align: justify;\">历史上每当出现这种集中性的机构滞后定价,后续的批量目标价上调本身也会成为行情的一个助推器:每一次发布新的研报,都是一次有媒体报道的看多信号。HSBC 在财报前已经给出了 $95 的 Street-high 目标价,如果接下来有更多机构陆续跟进上调,这个数字可能成为市场的新锚点。</p><p style=\"text-align: justify;\">两件事的进展值得持续跟踪。一是 18A 制程从"积极评估"到"合同签署"再到"规模量产"的节奏——这条时间线上的每一个具体进展,都会直接影响 IFS 亏损的收窄速度,也会影响英特尔对外部客户的代工吸引力。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是那 24 家 Hold 机构的重新定位,不是因为它们的判断决定股价走向,而是因为它们的集体调整会提供一个可观测的信号——当机构共识从"Hold 为主"转向"Buy 为主",通常意味着市场对一家公司的定性已经发生了根本性的转变。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份财报改变的,不是英特尔的季度表现,而是这个问题本身。过去两年,大家一直在问的是"英特尔能不能活下去";<strong>这份财报之后,这个问题基本上有了答案,新的问题变成了——能活到多好,以及多快。</strong></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/c74be4c2a08964ef2daf32217f693b44","relate_stocks":{"LU0081259029.USD":"UBS (LUX) EQUITY FUND - TECH OPPORTUNITY \"P\" (USD) ACC","INTW":"2倍做多INTC ETF-GraniteShares","LU2543165471.USD":"E FUND (HK) GLOBAL QUALITY GROWTH \"A\" (USD) ACC","BK4554":"元宇宙及AR概念","BK4512":"苹果概念","LINT":"Direxion Daily INTC Bull 2X ETF","BK4543":"AI","BK4527":"明星科技股","LU0097036916.USD":"贝莱德美国增长A2 USD","BK4585":"ETF&股票定投概念","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4141":"半导体产品","LU0321505868.SGD":"Schroder ISF Global Dividend Maximiser A Dis 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07:05","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋GTC演讲全文:推理时代到来,2027营收至少万亿美元,龙虾就是新操作系统","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1122269827","media":"华尔街见闻","summary":"在GTC 2026大会上,英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者,称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。英伟达作为平台公司,拥有技术、平台和丰富的生态系统。目前,英伟达库的下载量正以惊人速度增长,且增速仍在不断提升。这一动态组合,使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时,持续压低计算成本,从而反过来推动新一轮增长。GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。全球每年生成的信息中,约90%都是非结构化数据。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>在GTC 2026大会上,英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者,称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”,强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent(智能体)将终结传统SaaS模式,未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。</p></blockquote><h2 id=\"95a028bc\">开场致辞</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持人: 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋,创始人兼首席执行官:</p><p style=\"text-align: justify;\">欢迎来到GTC。这是一场技术大会,看到这么多人一大早就排队入场,非常高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天我们将围绕三大平台展开讨论:CUDA-X平台、系统平台,以及全新的AI工厂平台。当然,最重要的是生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先,我要感谢我们的"赛前热身"主持人,他们表现出色:来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin(英伟达的第一位风险投资人),以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解,在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外,也感谢我亲自挑选的所有贵宾。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时,我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司,拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天,涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动,非常感谢。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次大会共设1,000场技术专题,汇聚2,000位演讲嘉宾,将覆盖人工智能"五层蛋糕"的每一层——从土地、电力与基础设施,到芯片、平台、模型,以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。</p><h2 id=\"cuda-20\">CUDA的20年历程</h2><p style=\"text-align: justify;\">今年是CUDA诞生20周年。</p><p style=\"text-align: justify;\">20年来,我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明:SIMT(单指令多线程),允许标量代码衍生为多线程应用,比传统方式更易于编程。近年来,我们还新增了Tiles(瓦片)支持,帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止,CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库,在开源社区中拥有数十万个公开项目,并已深度集成至每一个主流生态系统中。</p><h2 id=\"92798ce4\">飞轮效应与安装基础</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这张图,基本上描述了英伟达战略的全貌。</p><p style=\"text-align: justify;\">最难实现、也最具战略价值的,是底层的安装基础。历经20年,我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商,服务于几乎每一个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的安装基础,正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者,开发者创造新算法,新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场,新市场汇聚更多生态伙伴,进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前,英伟达库的下载量正以惊人速度增长,且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是,它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单:英伟达 CUDA能运行的应用范围极广,覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台,以及各类科学原理求解器,因此一旦安装英伟达 GPU,其使用寿命便极为可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构,其云端定价至今仍在上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时,随着我们持续更新软件,计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升,更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容,我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大,每次新优化所惠及的用户就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一动态组合,使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时,持续压低计算成本,从而反过来推动新一轮增长。</p><h2 id=\"cuda-ge-force\">CUDA的起点:GeForce</h2><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的旅程,实际上始于25年前的GeForce。</p><p style=\"text-align: justify;\">GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单,年复一年,直到有一天你们成长为出色的计算机科学家,成为真正的开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">25年前,我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器,也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索,5年后催生了CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">将CUDA从GeForce推广到每一台计算机,是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担,它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力,尽管初期艰辛,但经过20年、13代架构的坚守,CUDA如今已无处不在。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约8年前,我们推出了RTX,对架构进行了彻底重新设计,引入了两项当时全新的理念:硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器,从而点燃了AI的大爆炸——如今,AI也将反过来彻底革新计算机图形学。</p><h2 id=\"dlss-5\">神经渲染:DLSS 5</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天,我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合,这就是DLSS 5。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>(播放视频)</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">效果震撼,对吧?我们将可控的3D图形(虚拟世界的"结构化数据")与生成式AI(概率计算)融合在一起:一个完全可预测,另一个概率驱动却高度逼真。两者结合,生成的内容既美观、逼真,又完全可控。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化信息与生成式AI的融合,将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据,是可信AI的基石。</p><h2 id=\"5ab68cc7\">结构化数据与非结构化数据平台</h2><p style=\"text-align: justify;\">接下来这张图可能会让你们有些震惊,但请耐心听我说完。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox,以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框(Data Frame)。这些数据框本质上是巨型电子表格,承载着所有业务信息,是企业计算的"基准事实"。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI时代,这些结构化数据将被AI高速调用,因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。</p><p style=\"text-align: justify;\">非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息:向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中,约90%都是非结构化数据。过去,这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统,却无法检索、无法查询。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在,AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题,同样的技术可以读取PDF、理解其含义,并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此,英伟达创建了两个基础库:</p><ul style=\"\"><li><p>cuDF:用于数据框(Data Frame)和结构化数据加速</p></li><li><p>cuVS:用于向量存储(Vector Store)、语义数据和非结构化AI数据加速</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天,我们正式宣布多项合作:</p><ul style=\"\"><li><p>IBM(SQL的发明者)正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台</p></li><li><p>戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台,整合cuDF与cuVS,专为AI时代设计</p></li><li><p>Google Cloud:我们加速其Vertex AI和BigQuery平台;以Snapchat为例,我们帮助其将计算成本降低了近80%</p></li><li><p>AWS:我们加速EMR、SageMaker和Bedrock,并将把OpenAI引入AWS,推动其大规模云计算消费</p></li><li><p>Microsoft Azure:我们加速Azure AI Foundry,深度支持必应搜索,并扩展Azure区域部署</p></li><li><p>CoreWeave:全球第一家AI原生云,为GPU托管和AI推理而生</p></li><li><p>Oracle:我们是Oracle的第一位AI客户</p></li><li><p>Palantir + 戴尔:三方合作,可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台</p></li></ul><h2 id=\"nvidia\">英伟达的核心战略:垂直整合,水平开放</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">加速计算不是一个芯片问题,也不是一个系统问题,其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低,就必须深入理解应用、理解领域、理解算法,并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上,将其整合进计算平台,开放给全世界使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域,包括:</p><ul style=\"\"><li><p>自动驾驶</p></li><li><p>金融服务(本次GTC与会者中占比最大的行业,希望来的是开发者,不是交易员)</p></li><li><p>医疗健康(正经历其"ChatGPT时刻")</p></li><li><p>工业制造</p></li><li><p>娱乐与游戏</p></li><li><p>机器人(110台机器人参展,几乎每家机器人公司都在与英伟达合作)</p></li><li><p>电信(约2万亿美元规模的行业,基站将演变为AI边缘计算基础设施)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产,是激活计算平台、解决实际问题的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中最重要的库之一是cuDNN(CUDA深度神经网络库),它彻底革命性地改变了人工智能,点燃了现代AI的大爆炸。</p><h2 id=\"cfacaa36\">推理拐点的到来</h2><p style=\"text-align: justify;\">过去两年里,究竟发生了什么?三件大事推动了这一切:</p><p style=\"text-align: justify;\">第一:ChatGPT与生成式AI时代的开启(2022年底至2023年)。 AI不仅能感知与理解,还能翻译、创作,生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二:推理AI的崛起(o1及o3模型)。 推理AI使模型能够反思、规划,将复杂问题分解为可处理的步骤,让AI更加值得信赖,并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升,同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三:Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型,能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估,并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部,每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI经历了从"感知"到"生成",从"生成"到"推理",再从"推理"到"执行"的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理,都需要进行推断(Inference),Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间,单次工作的计算需求提升了约10,000倍,使用量提升了约100倍,计算总需求的增幅接近100万倍。</p><h2 id=\"5000-1\">从5000亿到1万亿美元</h2><p style=\"text-align: justify;\">去年GTC上,我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天,在GTC整整一年后,站在当下,我可以清晰地看到:至少到2027年,需求将达到1万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且,我确信实际计算需求将远高于此。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外,在AI生命周期的每个阶段都表现卓越,从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达,Meta SL也选择了英伟达。当前,开源模型已接近前沿水平,并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域,跨所有AI模型,覆盖边缘到云端全场景的计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们架构的"可迁移性(Fungibility)",使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时,你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台,无论是云端、本地还是任何国家。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前,我们60%的业务来自五大超大规模云服务商,另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用,而是一场真正意义上的计算平台转变。</p><h2 id=\"b4c058b7\">推理性能的突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们在推理优化上取得了根本性突破:</p><p style=\"text-align: justify;\">这是有史以来最全面的AI推理性能测评(来自Semi Analysis)。分析维度如下:</p><ul style=\"\"><li><p>纵轴(每瓦Token数):反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束,1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦,必须在有限电力内最大化Token产出。</p></li><li><p>横轴(推理速度/Token速率):反映交互性与AI"智能度"。速度越快,模型越大、上下文越长、思考越深——也就越"聪明"。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">结果令人震惊:</p><p style=\"text-align: justify;\">从Hopper H200到Grace Blackwell,摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升,但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元(摊销15年),无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统,才能实现最低的Token成本。这一点,目前无可匹敌。</p><p style=\"text-align: justify;\">以Fireworks AI为例:我们更新了他们的软件后,同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒,提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Token工厂的商业逻辑:</p><p style=\"text-align: justify;\">未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价:</p><ul style=\"\"><li><p>免费层:高吞吐、低速度</p></li><li><p>基础层:约3美元/百万Token</p></li><li><p>标准层:约6美元/百万Token</p></li><li><p>高级层:约45美元/百万Token</p></li><li><p>顶级层:约150美元/百万Token(高速、超长上下文、最大模型)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以Grace Blackwell为例:与Hopper相比,在最具商业价值的服务层级,其吞吐量提升了35倍,可大幅增加可变现容量,将整体数据中心收益提升约5倍。</p><h2 id=\"vera-rubin\">Vera Rubin:下一代架构</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>(播放视频)</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在,我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin专为Agentic系统设计,其核心逻辑非常清晰:</p><ul style=\"\"><li><p>大型语言模型将越来越大,需要生成更多Token、更快速地思考;</p></li><li><p>AI Agent将频繁访问内存(KV Cache)、结构化数据(cuDF)和非结构化数据(cuVS);</p></li><li><p>存储系统将承受巨大压力;</p></li><li><p>工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">为此,我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU,兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin系统的核心特性:</p><ul style=\"\"><li><p>100%液冷,所有线缆大幅简化</p></li><li><p>安装时间从两天缩短至两小时</p></li><li><p>使用45°C热水冷却,大幅降低数据中心冷却能耗</p></li><li><p>搭载第六代NVLink交换系统(全球唯一)——完全液冷,极难实现,我为团队感到无比自豪</p></li><li><p>全球首款CPO Spectrum-X交换机(共封装光学)已量产:光子直接集成至芯片,电子信号转换为光子,直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发,我们是全球唯一量产者,称为"CoOP",彻底革命性。</p></li><li><p>各系列CPU也进入量产,已确定将成为数十亿美元规模的独立业务</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra(超级版):</p><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra采用全新"Kyber"机架,支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入,NVLink交换机从背面通过中板连接,整体构成一台巨型计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在技术路线图方面:</p><ul style=\"\"><li><p>Blackwell(当前):Oberon系统,支持NVLink 72</p></li><li><p>Vera Rubin:Kyber机架(NVLink 144)+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576</p></li><li><p>Vera Rubin Ultra:Rubin Ultra芯片 + LP35(首次引入NVFP4计算结构)</p></li><li><p>Feynman(下一代):全新GPU + LP40 + Rosa CPU(Rosalyn简称)+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展</p></li></ul><h2 id=\"grok\">Grok收购与异构推理突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们收购了Grok的技术团队,并获得了技术授权,进行深度集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok处理器的核心特点:</p><ul style=\"\"><li><p>确定性数据流处理器,静态编译,由编译器调度计算</p></li><li><p>计算与数据同时到达,完全软件调度,无动态调度</p></li><li><p>拥有海量SRAM,专为推理这一单一工作负载设计</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">其局限在于:单颗Grok芯片仅有500MB存储(相比之下,单颗Rubin芯片有288GB),无法容纳大型模型的参数及KV Cache,限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">Dynamo:推理解耦框架</p><p style=\"text-align: justify;\">我们开发了Dynamo软件,将推理流程重新架构:</p><ul style=\"\"><li><p>预填充(Prefill)阶段:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)</p></li><li><p>解码(Decode)阶段的Attention计算:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)</p></li><li><p>解码阶段的前馈网络(FFN)/ Token生成:在Grok芯片上执行(需要大带宽、低延迟)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量,一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合,延迟降低约50%。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果:在最具商业价值的服务层级,性能提升35倍,同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok LP30由三星代工制造,目前已投入量产,预计2026年第三季度开始出货。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok的最优部署策略:</p><ul style=\"\"><li><p>若工作负载以高吞吐量为主:100% Vera Rubin</p></li><li><p>若有大量高价值代码生成或高速Token需求:建议将25%算力配置为Grok,其余75%保持Vera Rubin。</p></li></ul><h2 id=\"ai\">AI工厂规模与展望</h2><p style=\"text-align: justify;\">在一个吉瓦级工厂中,仅用两年时间,通过上述架构优化,Token生成速率将从2200万提升至7亿,提升幅度350倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放,让所有人共享这一成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI工厂规模急剧扩张,我们发现一个关键问题:数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触,各自独立开发,导致大量能源浪费。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此,我们创建了英伟达 DSX平台,基于Omniverse,让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真,并与电网实时互联,通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们相信,仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下,这是极其巨大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外,英伟达还将进军太空:Thor芯片已通过辐射认证,部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1,在太空中建设数据中心(需解决纯辐射散热的工程挑战)。</p><h2 id=\"open-claw-ai-agent\">OpenClaw:AI Agent的操作系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">现在谈谈一个重大新发现。</p><p style=\"text-align: justify;\">Peter Steinberger开发了一款软件,叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目,在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw是什么? 它是一个Agentic系统,能够:</p><ul style=\"\"><li><p>连接大型语言模型</p></li><li><p>访问工具和文件系统</p></li><li><p>执行调度和定时任务</p></li><li><p>将问题分解为逐步执行的子任务</p></li><li><p>生成并调用子Agent</p></li><li><p>支持多模态交互(文字、语音、手势等)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">换言之,OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能,OpenClaw使个人Agent成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">每家企业的关键问题已变为:你的OpenClaw战略是什么?</p><p style=\"text-align: justify;\">就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略,今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业IT的范式转变:</p><p style=\"text-align: justify;\">旧模式:数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具</p><p style=\"text-align: justify;\">新模式:每一家SaaS公司都将成为AaaS(Agentic as a Service)公司,提供专业化的Agent服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而,企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战:它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此,我们与Peter Steinberger合作,联合全球顶尖安全专家,开发了OpenClaw Enterprise版本,基于OpenShell安全技术,配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器,打造了企业级安全的参考架构,我们将其命名为NemoClaw,可直接下载使用。</p><h2 id=\"id_2650430099\">英伟达开放模型计划</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位:</p><table style=\"border-collapse: collapse;\"><tbody><tr><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>模型</strong></p></th><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>领域</strong></p></th></tr></tbody><tbody><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Nemotron</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>大型语言模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Cosmos</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>世界基础模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>GROOT</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>通用机器人模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Alpamayo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>自动驾驶</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>BioNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>数字生物学/药物发现</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>PhysicsNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>AI物理仿真</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: justify;\">今天,我们正式宣布成立Nemotron联盟,与以下公司合作共同打造Nemotron 4:</p><ul style=\"\"><li><p>BlackForest Labs(图像生成)</p></li><li><p>Cursor(代码编辑)</p></li><li><p>LangChain(自定义Agent构建框架,十亿次下载)</p></li><li><p>Mistral(开源大模型)</p></li><li><p>Perplexity(AI搜索)</p></li><li><p>Reflection(多模态Agentic系统)</p></li><li><p>Sarvam(印度AI公司)</p></li><li><p>Thinking Machines(Mira Murati创立的实验室)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这些公司正在与我们合作,共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。</p><h2 id=\"id_1488199160\">物理AI与机器人</h2><p style=\"text-align: justify;\">除数字Agent之外,我们长期致力于物理AI与机器人领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为机器人系统打造了三台关键计算机:</p><ul style=\"\"><li><p>训练计算机</p></li><li><p>合成数据生成与仿真计算机</p></li><li><p>机器人本体内置计算机</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成,并宣布了一系列重大合作:</p><p style=\"text-align: justify;\">自动驾驶领域: 自动驾驶的"ChatGPT时刻"已经到来。今天,我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴:比亚迪、现代、日产、吉利,加上之前的奔驰、丰田、通用,每年合计生产1800万辆汽车,全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时,我们宣布与Uber达成重大合作,将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">工业机器人领域: 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作,将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。</p><p style=\"text-align: justify;\">电信领域: T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN,能够动态推理流量、自适应调整波束赋形,在提升信号质量的同时显著节省能耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后,我们展示了与迪士尼联合开发的"奥拉夫"机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境,以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器(运行于英伟达 Warp之上),实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现,也是未来主题公园的生动预演。</p><h2 id=\"e9de55c8\">总结</h2><p style=\"text-align: justify;\">本次GTC,我们围绕四大核心主题展开:</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点——AI从"能理解"到"能生成"到"能推理"再到"能工作"的跃迁,计算需求暴增百万倍,推理拐点正式到来;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">AI工厂——数据中心正在从存储文件的"数据中心"演变为生产Token的"AI工厂",Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革,每家公司都必须制定Agent战略,NemoClaw提供了安全可用的参考设计;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人,物理AI的时代已经到来。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">祝大家GTC愉快,谢谢!</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>黄仁勋GTC演讲全文:推理时代到来,2027营收至少万亿美元,龙虾就是新操作系统</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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07:05</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote><p>在GTC 2026大会上,英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者,称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”,强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent(智能体)将终结传统SaaS模式,未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。</p></blockquote><h2 id=\"95a028bc\">开场致辞</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持人: 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋,创始人兼首席执行官:</p><p style=\"text-align: justify;\">欢迎来到GTC。这是一场技术大会,看到这么多人一大早就排队入场,非常高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天我们将围绕三大平台展开讨论:CUDA-X平台、系统平台,以及全新的AI工厂平台。当然,最重要的是生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先,我要感谢我们的"赛前热身"主持人,他们表现出色:来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin(英伟达的第一位风险投资人),以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解,在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外,也感谢我亲自挑选的所有贵宾。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时,我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司,拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天,涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动,非常感谢。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次大会共设1,000场技术专题,汇聚2,000位演讲嘉宾,将覆盖人工智能"五层蛋糕"的每一层——从土地、电力与基础设施,到芯片、平台、模型,以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。</p><h2 id=\"cuda-20\">CUDA的20年历程</h2><p style=\"text-align: justify;\">今年是CUDA诞生20周年。</p><p style=\"text-align: justify;\">20年来,我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明:SIMT(单指令多线程),允许标量代码衍生为多线程应用,比传统方式更易于编程。近年来,我们还新增了Tiles(瓦片)支持,帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止,CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库,在开源社区中拥有数十万个公开项目,并已深度集成至每一个主流生态系统中。</p><h2 id=\"92798ce4\">飞轮效应与安装基础</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这张图,基本上描述了英伟达战略的全貌。</p><p style=\"text-align: justify;\">最难实现、也最具战略价值的,是底层的安装基础。历经20年,我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商,服务于几乎每一个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的安装基础,正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者,开发者创造新算法,新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场,新市场汇聚更多生态伙伴,进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前,英伟达库的下载量正以惊人速度增长,且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是,它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单:英伟达 CUDA能运行的应用范围极广,覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台,以及各类科学原理求解器,因此一旦安装英伟达 GPU,其使用寿命便极为可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构,其云端定价至今仍在上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时,随着我们持续更新软件,计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升,更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容,我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大,每次新优化所惠及的用户就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一动态组合,使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时,持续压低计算成本,从而反过来推动新一轮增长。</p><h2 id=\"cuda-ge-force\">CUDA的起点:GeForce</h2><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的旅程,实际上始于25年前的GeForce。</p><p style=\"text-align: justify;\">GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单,年复一年,直到有一天你们成长为出色的计算机科学家,成为真正的开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">25年前,我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器,也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索,5年后催生了CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">将CUDA从GeForce推广到每一台计算机,是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担,它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力,尽管初期艰辛,但经过20年、13代架构的坚守,CUDA如今已无处不在。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约8年前,我们推出了RTX,对架构进行了彻底重新设计,引入了两项当时全新的理念:硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器,从而点燃了AI的大爆炸——如今,AI也将反过来彻底革新计算机图形学。</p><h2 id=\"dlss-5\">神经渲染:DLSS 5</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天,我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合,这就是DLSS 5。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>(播放视频)</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">效果震撼,对吧?我们将可控的3D图形(虚拟世界的"结构化数据")与生成式AI(概率计算)融合在一起:一个完全可预测,另一个概率驱动却高度逼真。两者结合,生成的内容既美观、逼真,又完全可控。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化信息与生成式AI的融合,将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据,是可信AI的基石。</p><h2 id=\"5ab68cc7\">结构化数据与非结构化数据平台</h2><p style=\"text-align: justify;\">接下来这张图可能会让你们有些震惊,但请耐心听我说完。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox,以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框(Data Frame)。这些数据框本质上是巨型电子表格,承载着所有业务信息,是企业计算的"基准事实"。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI时代,这些结构化数据将被AI高速调用,因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。</p><p style=\"text-align: justify;\">非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息:向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中,约90%都是非结构化数据。过去,这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统,却无法检索、无法查询。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在,AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题,同样的技术可以读取PDF、理解其含义,并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此,英伟达创建了两个基础库:</p><ul style=\"\"><li><p>cuDF:用于数据框(Data Frame)和结构化数据加速</p></li><li><p>cuVS:用于向量存储(Vector Store)、语义数据和非结构化AI数据加速</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天,我们正式宣布多项合作:</p><ul style=\"\"><li><p>IBM(SQL的发明者)正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台</p></li><li><p>戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台,整合cuDF与cuVS,专为AI时代设计</p></li><li><p>Google Cloud:我们加速其Vertex AI和BigQuery平台;以Snapchat为例,我们帮助其将计算成本降低了近80%</p></li><li><p>AWS:我们加速EMR、SageMaker和Bedrock,并将把OpenAI引入AWS,推动其大规模云计算消费</p></li><li><p>Microsoft Azure:我们加速Azure AI Foundry,深度支持必应搜索,并扩展Azure区域部署</p></li><li><p>CoreWeave:全球第一家AI原生云,为GPU托管和AI推理而生</p></li><li><p>Oracle:我们是Oracle的第一位AI客户</p></li><li><p>Palantir + 戴尔:三方合作,可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台</p></li></ul><h2 id=\"nvidia\">英伟达的核心战略:垂直整合,水平开放</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">加速计算不是一个芯片问题,也不是一个系统问题,其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低,就必须深入理解应用、理解领域、理解算法,并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上,将其整合进计算平台,开放给全世界使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域,包括:</p><ul style=\"\"><li><p>自动驾驶</p></li><li><p>金融服务(本次GTC与会者中占比最大的行业,希望来的是开发者,不是交易员)</p></li><li><p>医疗健康(正经历其"ChatGPT时刻")</p></li><li><p>工业制造</p></li><li><p>娱乐与游戏</p></li><li><p>机器人(110台机器人参展,几乎每家机器人公司都在与英伟达合作)</p></li><li><p>电信(约2万亿美元规模的行业,基站将演变为AI边缘计算基础设施)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产,是激活计算平台、解决实际问题的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中最重要的库之一是cuDNN(CUDA深度神经网络库),它彻底革命性地改变了人工智能,点燃了现代AI的大爆炸。</p><h2 id=\"cfacaa36\">推理拐点的到来</h2><p style=\"text-align: justify;\">过去两年里,究竟发生了什么?三件大事推动了这一切:</p><p style=\"text-align: justify;\">第一:ChatGPT与生成式AI时代的开启(2022年底至2023年)。 AI不仅能感知与理解,还能翻译、创作,生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二:推理AI的崛起(o1及o3模型)。 推理AI使模型能够反思、规划,将复杂问题分解为可处理的步骤,让AI更加值得信赖,并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升,同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三:Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型,能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估,并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部,每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI经历了从"感知"到"生成",从"生成"到"推理",再从"推理"到"执行"的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理,都需要进行推断(Inference),Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间,单次工作的计算需求提升了约10,000倍,使用量提升了约100倍,计算总需求的增幅接近100万倍。</p><h2 id=\"5000-1\">从5000亿到1万亿美元</h2><p style=\"text-align: justify;\">去年GTC上,我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天,在GTC整整一年后,站在当下,我可以清晰地看到:至少到2027年,需求将达到1万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且,我确信实际计算需求将远高于此。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外,在AI生命周期的每个阶段都表现卓越,从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达,Meta SL也选择了英伟达。当前,开源模型已接近前沿水平,并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域,跨所有AI模型,覆盖边缘到云端全场景的计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们架构的"可迁移性(Fungibility)",使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时,你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台,无论是云端、本地还是任何国家。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前,我们60%的业务来自五大超大规模云服务商,另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用,而是一场真正意义上的计算平台转变。</p><h2 id=\"b4c058b7\">推理性能的突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们在推理优化上取得了根本性突破:</p><p style=\"text-align: justify;\">这是有史以来最全面的AI推理性能测评(来自Semi Analysis)。分析维度如下:</p><ul style=\"\"><li><p>纵轴(每瓦Token数):反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束,1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦,必须在有限电力内最大化Token产出。</p></li><li><p>横轴(推理速度/Token速率):反映交互性与AI"智能度"。速度越快,模型越大、上下文越长、思考越深——也就越"聪明"。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">结果令人震惊:</p><p style=\"text-align: justify;\">从Hopper H200到Grace Blackwell,摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升,但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元(摊销15年),无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统,才能实现最低的Token成本。这一点,目前无可匹敌。</p><p style=\"text-align: justify;\">以Fireworks AI为例:我们更新了他们的软件后,同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒,提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Token工厂的商业逻辑:</p><p style=\"text-align: justify;\">未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价:</p><ul style=\"\"><li><p>免费层:高吞吐、低速度</p></li><li><p>基础层:约3美元/百万Token</p></li><li><p>标准层:约6美元/百万Token</p></li><li><p>高级层:约45美元/百万Token</p></li><li><p>顶级层:约150美元/百万Token(高速、超长上下文、最大模型)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以Grace Blackwell为例:与Hopper相比,在最具商业价值的服务层级,其吞吐量提升了35倍,可大幅增加可变现容量,将整体数据中心收益提升约5倍。</p><h2 id=\"vera-rubin\">Vera Rubin:下一代架构</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>(播放视频)</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在,我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin专为Agentic系统设计,其核心逻辑非常清晰:</p><ul style=\"\"><li><p>大型语言模型将越来越大,需要生成更多Token、更快速地思考;</p></li><li><p>AI Agent将频繁访问内存(KV Cache)、结构化数据(cuDF)和非结构化数据(cuVS);</p></li><li><p>存储系统将承受巨大压力;</p></li><li><p>工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">为此,我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU,兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin系统的核心特性:</p><ul style=\"\"><li><p>100%液冷,所有线缆大幅简化</p></li><li><p>安装时间从两天缩短至两小时</p></li><li><p>使用45°C热水冷却,大幅降低数据中心冷却能耗</p></li><li><p>搭载第六代NVLink交换系统(全球唯一)——完全液冷,极难实现,我为团队感到无比自豪</p></li><li><p>全球首款CPO Spectrum-X交换机(共封装光学)已量产:光子直接集成至芯片,电子信号转换为光子,直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发,我们是全球唯一量产者,称为"CoOP",彻底革命性。</p></li><li><p>各系列CPU也进入量产,已确定将成为数十亿美元规模的独立业务</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra(超级版):</p><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra采用全新"Kyber"机架,支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入,NVLink交换机从背面通过中板连接,整体构成一台巨型计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在技术路线图方面:</p><ul style=\"\"><li><p>Blackwell(当前):Oberon系统,支持NVLink 72</p></li><li><p>Vera Rubin:Kyber机架(NVLink 144)+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576</p></li><li><p>Vera Rubin Ultra:Rubin Ultra芯片 + LP35(首次引入NVFP4计算结构)</p></li><li><p>Feynman(下一代):全新GPU + LP40 + Rosa CPU(Rosalyn简称)+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展</p></li></ul><h2 id=\"grok\">Grok收购与异构推理突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们收购了Grok的技术团队,并获得了技术授权,进行深度集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok处理器的核心特点:</p><ul style=\"\"><li><p>确定性数据流处理器,静态编译,由编译器调度计算</p></li><li><p>计算与数据同时到达,完全软件调度,无动态调度</p></li><li><p>拥有海量SRAM,专为推理这一单一工作负载设计</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">其局限在于:单颗Grok芯片仅有500MB存储(相比之下,单颗Rubin芯片有288GB),无法容纳大型模型的参数及KV Cache,限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">Dynamo:推理解耦框架</p><p style=\"text-align: justify;\">我们开发了Dynamo软件,将推理流程重新架构:</p><ul style=\"\"><li><p>预填充(Prefill)阶段:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)</p></li><li><p>解码(Decode)阶段的Attention计算:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)</p></li><li><p>解码阶段的前馈网络(FFN)/ Token生成:在Grok芯片上执行(需要大带宽、低延迟)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量,一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合,延迟降低约50%。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果:在最具商业价值的服务层级,性能提升35倍,同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok LP30由三星代工制造,目前已投入量产,预计2026年第三季度开始出货。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok的最优部署策略:</p><ul style=\"\"><li><p>若工作负载以高吞吐量为主:100% Vera Rubin</p></li><li><p>若有大量高价值代码生成或高速Token需求:建议将25%算力配置为Grok,其余75%保持Vera Rubin。</p></li></ul><h2 id=\"ai\">AI工厂规模与展望</h2><p style=\"text-align: justify;\">在一个吉瓦级工厂中,仅用两年时间,通过上述架构优化,Token生成速率将从2200万提升至7亿,提升幅度350倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放,让所有人共享这一成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI工厂规模急剧扩张,我们发现一个关键问题:数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触,各自独立开发,导致大量能源浪费。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此,我们创建了英伟达 DSX平台,基于Omniverse,让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真,并与电网实时互联,通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们相信,仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下,这是极其巨大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外,英伟达还将进军太空:Thor芯片已通过辐射认证,部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1,在太空中建设数据中心(需解决纯辐射散热的工程挑战)。</p><h2 id=\"open-claw-ai-agent\">OpenClaw:AI Agent的操作系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">现在谈谈一个重大新发现。</p><p style=\"text-align: justify;\">Peter Steinberger开发了一款软件,叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目,在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw是什么? 它是一个Agentic系统,能够:</p><ul style=\"\"><li><p>连接大型语言模型</p></li><li><p>访问工具和文件系统</p></li><li><p>执行调度和定时任务</p></li><li><p>将问题分解为逐步执行的子任务</p></li><li><p>生成并调用子Agent</p></li><li><p>支持多模态交互(文字、语音、手势等)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">换言之,OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能,OpenClaw使个人Agent成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">每家企业的关键问题已变为:你的OpenClaw战略是什么?</p><p style=\"text-align: justify;\">就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略,今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业IT的范式转变:</p><p style=\"text-align: justify;\">旧模式:数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具</p><p style=\"text-align: justify;\">新模式:每一家SaaS公司都将成为AaaS(Agentic as a Service)公司,提供专业化的Agent服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而,企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战:它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此,我们与Peter Steinberger合作,联合全球顶尖安全专家,开发了OpenClaw Enterprise版本,基于OpenShell安全技术,配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器,打造了企业级安全的参考架构,我们将其命名为NemoClaw,可直接下载使用。</p><h2 id=\"id_2650430099\">英伟达开放模型计划</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位:</p><table style=\"border-collapse: collapse;\"><tbody><tr><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>模型</strong></p></th><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>领域</strong></p></th></tr></tbody><tbody><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Nemotron</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>大型语言模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Cosmos</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>世界基础模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>GROOT</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>通用机器人模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Alpamayo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>自动驾驶</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>BioNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>数字生物学/药物发现</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>PhysicsNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>AI物理仿真</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: justify;\">今天,我们正式宣布成立Nemotron联盟,与以下公司合作共同打造Nemotron 4:</p><ul style=\"\"><li><p>BlackForest Labs(图像生成)</p></li><li><p>Cursor(代码编辑)</p></li><li><p>LangChain(自定义Agent构建框架,十亿次下载)</p></li><li><p>Mistral(开源大模型)</p></li><li><p>Perplexity(AI搜索)</p></li><li><p>Reflection(多模态Agentic系统)</p></li><li><p>Sarvam(印度AI公司)</p></li><li><p>Thinking Machines(Mira Murati创立的实验室)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这些公司正在与我们合作,共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。</p><h2 id=\"id_1488199160\">物理AI与机器人</h2><p style=\"text-align: justify;\">除数字Agent之外,我们长期致力于物理AI与机器人领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为机器人系统打造了三台关键计算机:</p><ul style=\"\"><li><p>训练计算机</p></li><li><p>合成数据生成与仿真计算机</p></li><li><p>机器人本体内置计算机</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成,并宣布了一系列重大合作:</p><p style=\"text-align: justify;\">自动驾驶领域: 自动驾驶的"ChatGPT时刻"已经到来。今天,我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴:比亚迪、现代、日产、吉利,加上之前的奔驰、丰田、通用,每年合计生产1800万辆汽车,全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时,我们宣布与Uber达成重大合作,将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">工业机器人领域: 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作,将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。</p><p style=\"text-align: justify;\">电信领域: T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN,能够动态推理流量、自适应调整波束赋形,在提升信号质量的同时显著节省能耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后,我们展示了与迪士尼联合开发的"奥拉夫"机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境,以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器(运行于英伟达 Warp之上),实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现,也是未来主题公园的生动预演。</p><h2 id=\"e9de55c8\">总结</h2><p style=\"text-align: justify;\">本次GTC,我们围绕四大核心主题展开:</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点——AI从"能理解"到"能生成"到"能推理"再到"能工作"的跃迁,计算需求暴增百万倍,推理拐点正式到来;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">AI工厂——数据中心正在从存储文件的"数据中心"演变为生产Token的"AI工厂",Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革,每家公司都必须制定Agent战略,NemoClaw提供了安全可用的参考设计;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人,物理AI的时代已经到来。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">祝大家GTC愉快,谢谢!</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/67964d277b096da10e6ac63abbb2f8ab","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1122269827","content_text":"在GTC 2026大会上,英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者,称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”,强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent(智能体)将终结传统SaaS模式,未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。开场致辞主持人: 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。黄仁勋,创始人兼首席执行官:欢迎来到GTC。这是一场技术大会,看到这么多人一大早就排队入场,非常高兴。今天我们将围绕三大平台展开讨论:CUDA-X平台、系统平台,以及全新的AI工厂平台。当然,最重要的是生态系统。首先,我要感谢我们的\"赛前热身\"主持人,他们表现出色:来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin(英伟达的第一位风险投资人),以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解,在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外,也感谢我亲自挑选的所有贵宾。同时,我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司,拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天,涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动,非常感谢。本次大会共设1,000场技术专题,汇聚2,000位演讲嘉宾,将覆盖人工智能\"五层蛋糕\"的每一层——从土地、电力与基础设施,到芯片、平台、模型,以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。CUDA的20年历程今年是CUDA诞生20周年。20年来,我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明:SIMT(单指令多线程),允许标量代码衍生为多线程应用,比传统方式更易于编程。近年来,我们还新增了Tiles(瓦片)支持,帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。迄今为止,CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库,在开源社区中拥有数十万个公开项目,并已深度集成至每一个主流生态系统中。飞轮效应与安装基础下面这张图,基本上描述了英伟达战略的全貌。最难实现、也最具战略价值的,是底层的安装基础。历经20年,我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商,服务于几乎每一个行业。CUDA的安装基础,正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者,开发者创造新算法,新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场,新市场汇聚更多生态伙伴,进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。目前,英伟达库的下载量正以惊人速度增长,且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。更重要的是,它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单:英伟达 CUDA能运行的应用范围极广,覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台,以及各类科学原理求解器,因此一旦安装英伟达 GPU,其使用寿命便极为可观。这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构,其云端定价至今仍在上涨。与此同时,随着我们持续更新软件,计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升,更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容,我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大,每次新优化所惠及的用户就越多。这一动态组合,使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时,持续压低计算成本,从而反过来推动新一轮增长。CUDA的起点:GeForceCUDA的旅程,实际上始于25年前的GeForce。GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单,年复一年,直到有一天你们成长为出色的计算机科学家,成为真正的开发者。25年前,我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器,也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索,5年后催生了CUDA。将CUDA从GeForce推广到每一台计算机,是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担,它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力,尽管初期艰辛,但经过20年、13代架构的坚守,CUDA如今已无处不在。大约8年前,我们推出了RTX,对架构进行了彻底重新设计,引入了两项当时全新的理念:硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器,从而点燃了AI的大爆炸——如今,AI也将反过来彻底革新计算机图形学。神经渲染:DLSS 5今天,我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合,这就是DLSS 5。(播放视频)效果震撼,对吧?我们将可控的3D图形(虚拟世界的\"结构化数据\")与生成式AI(概率计算)融合在一起:一个完全可预测,另一个概率驱动却高度逼真。两者结合,生成的内容既美观、逼真,又完全可控。结构化信息与生成式AI的融合,将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据,是可信AI的基石。结构化数据与非结构化数据平台接下来这张图可能会让你们有些震惊,但请耐心听我说完。结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox,以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框(Data Frame)。这些数据框本质上是巨型电子表格,承载着所有业务信息,是企业计算的\"基准事实\"。在AI时代,这些结构化数据将被AI高速调用,因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息:向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中,约90%都是非结构化数据。过去,这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统,却无法检索、无法查询。现在,AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题,同样的技术可以读取PDF、理解其含义,并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。为此,英伟达创建了两个基础库:cuDF:用于数据框(Data Frame)和结构化数据加速cuVS:用于向量存储(Vector Store)、语义数据和非结构化AI数据加速这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。今天,我们正式宣布多项合作:IBM(SQL的发明者)正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台,整合cuDF与cuVS,专为AI时代设计Google Cloud:我们加速其Vertex AI和BigQuery平台;以Snapchat为例,我们帮助其将计算成本降低了近80%AWS:我们加速EMR、SageMaker和Bedrock,并将把OpenAI引入AWS,推动其大规模云计算消费Microsoft Azure:我们加速Azure AI Foundry,深度支持必应搜索,并扩展Azure区域部署CoreWeave:全球第一家AI原生云,为GPU托管和AI推理而生Oracle:我们是Oracle的第一位AI客户Palantir + 戴尔:三方合作,可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台英伟达的核心战略:垂直整合,水平开放英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。加速计算不是一个芯片问题,也不是一个系统问题,其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低,就必须深入理解应用、理解领域、理解算法,并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上,将其整合进计算平台,开放给全世界使用。本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域,包括:自动驾驶金融服务(本次GTC与会者中占比最大的行业,希望来的是开发者,不是交易员)医疗健康(正经历其\"ChatGPT时刻\")工业制造娱乐与游戏机器人(110台机器人参展,几乎每家机器人公司都在与英伟达合作)电信(约2万亿美元规模的行业,基站将演变为AI边缘计算基础设施)我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产,是激活计算平台、解决实际问题的关键。其中最重要的库之一是cuDNN(CUDA深度神经网络库),它彻底革命性地改变了人工智能,点燃了现代AI的大爆炸。推理拐点的到来过去两年里,究竟发生了什么?三件大事推动了这一切:第一:ChatGPT与生成式AI时代的开启(2022年底至2023年)。 AI不仅能感知与理解,还能翻译、创作,生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。第二:推理AI的崛起(o1及o3模型)。 推理AI使模型能够反思、规划,将复杂问题分解为可处理的步骤,让AI更加值得信赖,并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升,同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。第三:Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型,能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估,并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部,每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。AI经历了从\"感知\"到\"生成\",从\"生成\"到\"推理\",再从\"推理\"到\"执行\"的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理,都需要进行推断(Inference),Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间,单次工作的计算需求提升了约10,000倍,使用量提升了约100倍,计算总需求的增幅接近100万倍。从5000亿到1万亿美元去年GTC上,我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。今天,在GTC整整一年后,站在当下,我可以清晰地看到:至少到2027年,需求将达到1万亿美元。而且,我确信实际计算需求将远高于此。去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外,在AI生命周期的每个阶段都表现卓越,从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达,Meta SL也选择了英伟达。当前,开源模型已接近前沿水平,并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域,跨所有AI模型,覆盖边缘到云端全场景的计算平台。我们架构的\"可迁移性(Fungibility)\",使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时,你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台,无论是云端、本地还是任何国家。目前,我们60%的业务来自五大超大规模云服务商,另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用,而是一场真正意义上的计算平台转变。推理性能的突破我们在推理优化上取得了根本性突破:这是有史以来最全面的AI推理性能测评(来自Semi Analysis)。分析维度如下:纵轴(每瓦Token数):反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束,1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦,必须在有限电力内最大化Token产出。横轴(推理速度/Token速率):反映交互性与AI\"智能度\"。速度越快,模型越大、上下文越长、思考越深——也就越\"聪明\"。结果令人震惊:从Hopper H200到Grace Blackwell,摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升,但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元(摊销15年),无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统,才能实现最低的Token成本。这一点,目前无可匹敌。以Fireworks AI为例:我们更新了他们的软件后,同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒,提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。Token工厂的商业逻辑:未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价:免费层:高吞吐、低速度基础层:约3美元/百万Token标准层:约6美元/百万Token高级层:约45美元/百万Token顶级层:约150美元/百万Token(高速、超长上下文、最大模型)以Grace Blackwell为例:与Hopper相比,在最具商业价值的服务层级,其吞吐量提升了35倍,可大幅增加可变现容量,将整体数据中心收益提升约5倍。Vera Rubin:下一代架构(播放视频)现在,我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。Vera Rubin专为Agentic系统设计,其核心逻辑非常清晰:大型语言模型将越来越大,需要生成更多Token、更快速地思考;AI Agent将频繁访问内存(KV Cache)、结构化数据(cuDF)和非结构化数据(cuVS);存储系统将承受巨大压力;工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。为此,我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU,兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。Vera Rubin系统的核心特性:100%液冷,所有线缆大幅简化安装时间从两天缩短至两小时使用45°C热水冷却,大幅降低数据中心冷却能耗搭载第六代NVLink交换系统(全球唯一)——完全液冷,极难实现,我为团队感到无比自豪全球首款CPO Spectrum-X交换机(共封装光学)已量产:光子直接集成至芯片,电子信号转换为光子,直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发,我们是全球唯一量产者,称为\"CoOP\",彻底革命性。各系列CPU也进入量产,已确定将成为数十亿美元规模的独立业务Rubin Ultra(超级版):Rubin Ultra采用全新\"Kyber\"机架,支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入,NVLink交换机从背面通过中板连接,整体构成一台巨型计算机。在技术路线图方面:Blackwell(当前):Oberon系统,支持NVLink 72Vera Rubin:Kyber机架(NVLink 144)+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576Vera Rubin Ultra:Rubin Ultra芯片 + LP35(首次引入NVFP4计算结构)Feynman(下一代):全新GPU + LP40 + Rosa CPU(Rosalyn简称)+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展Grok收购与异构推理突破我们收购了Grok的技术团队,并获得了技术授权,进行深度集成。Grok处理器的核心特点:确定性数据流处理器,静态编译,由编译器调度计算计算与数据同时到达,完全软件调度,无动态调度拥有海量SRAM,专为推理这一单一工作负载设计其局限在于:单颗Grok芯片仅有500MB存储(相比之下,单颗Rubin芯片有288GB),无法容纳大型模型的参数及KV Cache,限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。Dynamo:推理解耦框架我们开发了Dynamo软件,将推理流程重新架构:预填充(Prefill)阶段:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)解码(Decode)阶段的Attention计算:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)解码阶段的前馈网络(FFN)/ Token生成:在Grok芯片上执行(需要大带宽、低延迟)两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量,一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合,延迟降低约50%。结果:在最具商业价值的服务层级,性能提升35倍,同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。Grok LP30由三星代工制造,目前已投入量产,预计2026年第三季度开始出货。Grok的最优部署策略:若工作负载以高吞吐量为主:100% Vera Rubin若有大量高价值代码生成或高速Token需求:建议将25%算力配置为Grok,其余75%保持Vera Rubin。AI工厂规模与展望在一个吉瓦级工厂中,仅用两年时间,通过上述架构优化,Token生成速率将从2200万提升至7亿,提升幅度350倍。这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放,让所有人共享这一成果。随着AI工厂规模急剧扩张,我们发现一个关键问题:数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触,各自独立开发,导致大量能源浪费。为此,我们创建了英伟达 DSX平台,基于Omniverse,让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真,并与电网实时互联,通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。我们相信,仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下,这是极其巨大的价值。此外,英伟达还将进军太空:Thor芯片已通过辐射认证,部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1,在太空中建设数据中心(需解决纯辐射散热的工程挑战)。OpenClaw:AI Agent的操作系统现在谈谈一个重大新发现。Peter Steinberger开发了一款软件,叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目,在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。OpenClaw是什么? 它是一个Agentic系统,能够:连接大型语言模型访问工具和文件系统执行调度和定时任务将问题分解为逐步执行的子任务生成并调用子Agent支持多模态交互(文字、语音、手势等)换言之,OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能,OpenClaw使个人Agent成为可能。每家企业的关键问题已变为:你的OpenClaw战略是什么?就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略,今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。企业IT的范式转变:旧模式:数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具新模式:每一家SaaS公司都将成为AaaS(Agentic as a Service)公司,提供专业化的Agent服务。然而,企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战:它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此,我们与Peter Steinberger合作,联合全球顶尖安全专家,开发了OpenClaw Enterprise版本,基于OpenShell安全技术,配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器,打造了企业级安全的参考架构,我们将其命名为NemoClaw,可直接下载使用。英伟达开放模型计划英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位:模型领域Nemotron大型语言模型Cosmos世界基础模型GROOT通用机器人模型Alpamayo自动驾驶BioNeMo数字生物学/药物发现PhysicsNeMoAI物理仿真今天,我们正式宣布成立Nemotron联盟,与以下公司合作共同打造Nemotron 4:BlackForest Labs(图像生成)Cursor(代码编辑)LangChain(自定义Agent构建框架,十亿次下载)Mistral(开源大模型)Perplexity(AI搜索)Reflection(多模态Agentic系统)Sarvam(印度AI公司)Thinking Machines(Mira Murati创立的实验室)这些公司正在与我们合作,共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。物理AI与机器人除数字Agent之外,我们长期致力于物理AI与机器人领域。我们为机器人系统打造了三台关键计算机:训练计算机合成数据生成与仿真计算机机器人本体内置计算机我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成,并宣布了一系列重大合作:自动驾驶领域: 自动驾驶的\"ChatGPT时刻\"已经到来。今天,我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴:比亚迪、现代、日产、吉利,加上之前的奔驰、丰田、通用,每年合计生产1800万辆汽车,全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时,我们宣布与Uber达成重大合作,将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。工业机器人领域: 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作,将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。电信领域: T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN,能够动态推理流量、自适应调整波束赋形,在提升信号质量的同时显著节省能耗。最后,我们展示了与迪士尼联合开发的\"奥拉夫\"机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境,以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器(运行于英伟达 Warp之上),实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现,也是未来主题公园的生动预演。总结本次GTC,我们围绕四大核心主题展开:推理拐点——AI从\"能理解\"到\"能生成\"到\"能推理\"再到\"能工作\"的跃迁,计算需求暴增百万倍,推理拐点正式到来;AI工厂——数据中心正在从存储文件的\"数据中心\"演变为生产Token的\"AI工厂\",Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升;OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革,每家公司都必须制定Agent战略,NemoClaw提供了安全可用的参考设计;物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人,物理AI的时代已经到来。祝大家GTC愉快,谢谢!","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":782,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ccbee84d06c97c8ea354bff2e5c20b6d","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3498680662745699","authorIdStr":"3498680662745699"},"content":"摊不了15年,以前是3年,现在为了报表好看5年已经是极限,你说的问题确实存在,AI基建目前看来确实很难收回成本,不要说利润,所以市场现在正在重估,而不是继续听黄仁勋讲故事。","text":"摊不了15年,以前是3年,现在为了报表好看5年已经是极限,你说的问题确实存在,AI基建目前看来确实很难收回成本,不要说利润,所以市场现在正在重估,而不是继续听黄仁勋讲故事。","html":"摊不了15年,以前是3年,现在为了报表好看5年已经是极限,你说的问题确实存在,AI基建目前看来确实很难收回成本,不要说利润,所以市场现在正在重估,而不是继续听黄仁勋讲故事。"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":541549074178112,"gmtCreate":1773239620135,"gmtModify":1773239623060,"author":{"id":"3505127848638856","authorId":"3505127848638856","name":"BareFace","avatar":"https://static.tigerbbs.com/4c7dddc36360ec6259d6c62f1a6038c4","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3505127848638856","authorIdStr":"3505127848638856"},"themes":[],"title":"","htmlText":"国际原油还有一波大的行情,一定会涨到150附近,至于原因太多他多了,这是一个综合原因的考量,但是!一定不会长,这个价格持续不会超过1周,所以目前是一个上车的好时机,到了150附近后,我建议反向做空,100附近下车,这是一波福利而非一波中期行情","listText":"国际原油还有一波大的行情,一定会涨到150附近,至于原因太多他多了,这是一个综合原因的考量,但是!一定不会长,这个价格持续不会超过1周,所以目前是一个上车的好时机,到了150附近后,我建议反向做空,100附近下车,这是一波福利而非一波中期行情","text":"国际原油还有一波大的行情,一定会涨到150附近,至于原因太多他多了,这是一个综合原因的考量,但是!一定不会长,这个价格持续不会超过1周,所以目前是一个上车的好时机,到了150附近后,我建议反向做空,100附近下车,这是一波福利而非一波中期行情","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/541549074178112","repostId":"2618451069","repostType":2,"repost":{"id":"2618451069","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1773225204,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2618451069?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-03-11 18:33","market":"other","language":"zh","title":"过去六天,伊朗石油的出口量,比战前还多!","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2618451069","media":"华尔街见闻","summary":"尽管霍尔木兹海峡受阻,伊朗原油出口反呈逆势增长。据Kpler数据,过去六天伊朗日均原油装载量达210万桶,高于战前2月200万桶的水平。与此同时,沙特等海湾邻国被迫削减供应,地缘分化效应显现。为规避封锁风险,伊朗已重启贾斯克码头探索绕道出口,但其运营效率远低于主枢纽哈尔克岛。摩根大通警告,若海峡持续封锁,全球供应将面临显著冲击。","content":"<html><head></head><body><p>尽管霍尔木兹<a href=\"https://laohu8.com/S/002320\">海峡</a>受阻,伊朗原油出口却不降反升,与海湾邻国被迫减供形成鲜明反差。</p>\n<p>3月11日,据油轮追踪公司Kpler数据,<strong>过去六天,伊朗日均原油装载量升至210万桶,高于2月(美伊冲突发生前)200万桶的出口水平。</strong>与此同时,<strong>沙特、伊拉克等海湾产油国则因航道受阻被迫削减供应</strong>、紧急寻找替代路线,地缘裂痕在供应端引发的分化效应正加速显现。</p>\n<p>油价因美伊局势剧烈震荡。周一市场恐慌情绪推动布伦特原油一度冲高至近120美元,创四年来新高;随后因特朗普释放“战争将很快结束”的信号,油价迅速回落。</p>\n<p>当前,市场对供应中断的担忧并未消散。<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>测算,若海峡封锁持续两周,海湾地区每日将减少约380万桶原油供应,相当于全球总产量的3%以上。据媒体援引消息人士,七国集团正紧急磋商史上最大规模的战略石油储备释放方案,以应对潜在冲击。</p>\n<h2>霍尔木兹阴云密布,伊朗出口渠道保持运转</h2>\n<p>据油轮追踪机构Kpler数据,<strong>自冲突爆发以来,已有七艘油轮在伊朗近海完成原油装载,其中至少两艘最新作业位于波斯湾内。</strong>尽管霍尔木兹海峡安全形势持续恶化,伊朗原油出口渠道仍保持运转。</p>\n<p>自美以联军发动空袭以来,伊朗方面屡次威胁攻击穿越海峡的船只,导致大量商船绕行或滞航。国际海事组织统计显示,冲突爆发后不到两周内,霍尔木兹海峡附近已有十艘船只遭伊方袭击,造成至少七名船员死亡。</p>\n<p>伊朗外交部发言人接受CNBC采访时警告称,过境霍尔木兹海峡的油轮“必须非常小心”。对此,特朗普在福克斯新闻采访中回应称,滞留船只应“拿出勇气”强行通过,并称“没什么好怕的,他们没有海军,我们已经击沉了他们所有的船”。</p>\n<h2>伊朗探索绕道出口替代方案</h2>\n<p>据CNBC报道,伊朗已重启位于霍尔木兹海峡以南、阿曼湾沿岸的贾斯克石油天然气码头的原油装载作业。此举被视为德黑兰在当前地缘紧张局势下,试图绕开海峡、探索替代出口路线的信号。</p>\n<p><strong>贾斯克设施是伊朗唯一无需经过霍尔木兹海峡、可直接通向阿曼海的原油出口通道。</strong>然而,其运营效率远低于该国主要出口枢纽——位于霍尔木兹岛附近的哈尔克岛码头。</p>\n<p>油轮追踪机构TankerTrackers联合创始人Samir Madani表示,目前一艘伊朗船只正在贾斯克装载约200万桶原油,这是该地点五年来第五次进行装载作业。但他指出,在贾斯克为一艘超大型原油船(VLCC)完成装载最长需耗时10天,而在哈尔克岛仅需一至两天。</p>\n<p>Kpler分析师Nhway Khin Soe认为,<strong>贾斯克的重新启用显示德黑兰正在评估替代路线,但其能否成为可持续的出口通道仍存疑</strong>。Madani则直言,该设施“在国内宣传层面具有一定价值,但物流层面的优势十分有限”。</p>\n<p>霍尔木兹紧张局势未见缓和,全球能源市场仍面临持续的供应风险。分析认为,地缘冲突的演进方向,仍是主导未来油价走势的核心变量。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>过去六天,伊朗石油的出口量,比战前还多!</title>\n<style 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SHS","BK4585":"ETF&股票定投概念","PBR":"巴西石油公司","OXY":"西方石油","SLB":"斯伦贝谢","DVN":"德文能源"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3767245","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2618451069","content_text":"尽管霍尔木兹海峡受阻,伊朗原油出口却不降反升,与海湾邻国被迫减供形成鲜明反差。\n3月11日,据油轮追踪公司Kpler数据,过去六天,伊朗日均原油装载量升至210万桶,高于2月(美伊冲突发生前)200万桶的出口水平。与此同时,沙特、伊拉克等海湾产油国则因航道受阻被迫削减供应、紧急寻找替代路线,地缘裂痕在供应端引发的分化效应正加速显现。\n油价因美伊局势剧烈震荡。周一市场恐慌情绪推动布伦特原油一度冲高至近120美元,创四年来新高;随后因特朗普释放“战争将很快结束”的信号,油价迅速回落。\n当前,市场对供应中断的担忧并未消散。摩根大通测算,若海峡封锁持续两周,海湾地区每日将减少约380万桶原油供应,相当于全球总产量的3%以上。据媒体援引消息人士,七国集团正紧急磋商史上最大规模的战略石油储备释放方案,以应对潜在冲击。\n霍尔木兹阴云密布,伊朗出口渠道保持运转\n据油轮追踪机构Kpler数据,自冲突爆发以来,已有七艘油轮在伊朗近海完成原油装载,其中至少两艘最新作业位于波斯湾内。尽管霍尔木兹海峡安全形势持续恶化,伊朗原油出口渠道仍保持运转。\n自美以联军发动空袭以来,伊朗方面屡次威胁攻击穿越海峡的船只,导致大量商船绕行或滞航。国际海事组织统计显示,冲突爆发后不到两周内,霍尔木兹海峡附近已有十艘船只遭伊方袭击,造成至少七名船员死亡。\n伊朗外交部发言人接受CNBC采访时警告称,过境霍尔木兹海峡的油轮“必须非常小心”。对此,特朗普在福克斯新闻采访中回应称,滞留船只应“拿出勇气”强行通过,并称“没什么好怕的,他们没有海军,我们已经击沉了他们所有的船”。\n伊朗探索绕道出口替代方案\n据CNBC报道,伊朗已重启位于霍尔木兹海峡以南、阿曼湾沿岸的贾斯克石油天然气码头的原油装载作业。此举被视为德黑兰在当前地缘紧张局势下,试图绕开海峡、探索替代出口路线的信号。\n贾斯克设施是伊朗唯一无需经过霍尔木兹海峡、可直接通向阿曼海的原油出口通道。然而,其运营效率远低于该国主要出口枢纽——位于霍尔木兹岛附近的哈尔克岛码头。\n油轮追踪机构TankerTrackers联合创始人Samir Madani表示,目前一艘伊朗船只正在贾斯克装载约200万桶原油,这是该地点五年来第五次进行装载作业。但他指出,在贾斯克为一艘超大型原油船(VLCC)完成装载最长需耗时10天,而在哈尔克岛仅需一至两天。\nKpler分析师Nhway Khin Soe认为,贾斯克的重新启用显示德黑兰正在评估替代路线,但其能否成为可持续的出口通道仍存疑。Madani则直言,该设施“在国内宣传层面具有一定价值,但物流层面的优势十分有限”。\n霍尔木兹紧张局势未见缓和,全球能源市场仍面临持续的供应风险。分析认为,地缘冲突的演进方向,仍是主导未来油价走势的核心变量。","news_type":1,"symbols_score_info":{"PBF":2,"OXY":2,"MUR":2,"BP":2,"HAL":2,"USEG":2,"00386":2,"PSX":2,"SLB":2,"DVN":2,"XOM":2,"VLO":2,"EQNR":2,"XLE":1.5,"INDO":2,"CLmain":2,"BKR":2,"PBR":2,"SHEL":2,"00857":2,"COP":2,"TTE":2,"BZmain":2,"MPC":2,"00883":2,"CVX":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":715,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":537566671941832,"gmtCreate":1772262827230,"gmtModify":1772262829444,"author":{"id":"3505127848638856","authorId":"3505127848638856","name":"BareFace","avatar":"https://static.tigerbbs.com/4c7dddc36360ec6259d6c62f1a6038c4","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3505127848638856","authorIdStr":"3505127848638856"},"themes":[],"title":"","htmlText":"太棒了","listText":"太棒了","text":"太棒了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/537566671941832","repostId":"1143811956","repostType":2,"repost":{"id":"1143811956","kind":"news","pubTimestamp":1772262406,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1143811956?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-28 15:06","market":"us","language":"zh","title":"比特币短线跳水,一度跌至6.3万美元!美以对伊朗发动联合打击,伊朗最高领袖办公室附近遭袭","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1143811956","media":"华尔街见闻","summary":"以美联合突袭伊朗,德黑兰多处遇袭,最高领袖紧急转移。据央视,当地时间28日,以色列国防部长表示,以色列对伊朗发动了先发制人的打击,并宣布全国进入紧急状态。美国官员称,美国对伊朗的空袭正在进行中。央视称,截至目前共有大约30个伊朗境内目标遭到袭击,其中包括伊朗总统府和伊朗情报与国家安全部。据新华社,伊朗最高领袖办公室附近遭袭。伊朗方面消息称,伊朗最高领袖哈梅内伊目前不在德黑兰,已被转移至一处安全地点。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>以美联合突袭伊朗,德黑兰多处遇袭,最高领袖紧急转移。地缘核爆级危机重挫风险资产,比特币短线跳水超千美元。美双航母压阵、多国紧急撤侨,全球资本屏息紧盯中东火药桶!</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">中东战火再起!</p><p style=\"text-align: justify;\">据央视,当地时间28日,以色列国防部长表示,以色列对伊朗发动了先发制人的打击,并宣布全国进入紧急状态。美国官员称,美国对伊朗的空袭正在进行中。</p><p style=\"text-align: justify;\">央视援引当地媒体报道称,以美联合袭击伊朗,并表示两国已为此筹备数月。以色列安全部门消息人士称,以色列和美国过去24小时评估认为,与伊朗没有谈判的可能,所以发动了此次打击。</p><p style=\"text-align: justify;\">央视称,截至目前共有大约30个伊朗境内目标遭到袭击,其中包括伊朗总统府和伊朗情报与国家安全部。据新华社,伊朗最高领袖办公室附近遭袭。伊朗方面消息称,伊朗最高领袖哈梅内伊目前不在德黑兰,已被转移至一处安全地点。</p><p style=\"text-align: justify;\">新华社援引以色列国防军称,以色列全境拉响警报,并直接向手机设备发送了预警指示,要求民众停留在避难所附近。</p><p style=\"text-align: justify;\">下面是来自伊朗现场的图片和视频(来源于网络)。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3af26ebe6848f97b26cb001c315e03f\" tg-width=\"675\" tg-height=\"1200\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/90c26b28de1132ebbcb50b3d009359a0\" tg-width=\"960\" tg-height=\"1280\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"> 比特币短线跳水,跌破64000美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be52b418bd494a86c5bdc2da6939b1c7\" tg-width=\"1179\" tg-height=\"1735\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"> </p><h2 id=\"id_3893335245\">“让以色列先动手”</h2><p style=\"text-align: justify;\">观察者网援引美国"政客新闻网"报道称,特朗普的高级顾问圈内流传着一套战略算计:<strong>希望以色列率先对伊朗发动打击,待伊朗作出报复后,再以"遭受攻击"为由,为美国介入提供政治正当性。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">两名知情人士透露,由于美伊谈判迟迟未能取得突破,特朗普核心圈子已在认真考虑对伊朗采取军事行动。其中一名人士直言:"美国政府内部普遍认为,如果以色列首先且单独行动,然后伊朗发动反击,在政治上会好很多——这会给我们更多采取行动的理由。"</p><p style=\"text-align: justify;\">这一思路背后有清晰的民意逻辑。最新民调显示,多数美国人支持"推翻伊朗政权",但不愿为此承担美军伤亡的风险。一旦美国或其盟友遭到伊朗反击,民意天平将更容易倒向支持动武一侧,从而降低特朗普政府的政治风险。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过,消息人士也指出,无论以色列是否率先行动,"最可能的情景仍是美以联合出手"。以色列总理内塔尼亚胡已公开呼吁美国采取"强硬措施",打压伊朗的核项目、弹道导弹计划及其在地区的代理人网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于上述报道,白宫发言人安娜·凯利回应称:"媒体可以继续猜测总统的想法,但只有总统自己知道他可能做什么或不会做什么。"以色列驻美大使馆则拒绝置评。</p><h2 id=\"f8fea59f\">核谈判陷入僵局,外交进程充满张力</h2><p style=\"text-align: justify;\">美伊之间围绕伊朗核问题的间接谈判已于近期密集展开。本月6日和17日,双方先后在阿曼马斯喀特和瑞士日内瓦完成前两轮磋商;第三轮谈判于26日在日内瓦举行,未能达成任何协议,双方计划于3月2日在奥地利维也纳继续进行技术层面磋商。</p><p style=\"text-align: justify;\">谈判的核心分歧在于铀浓缩问题。特朗普明确表态,绝不接受任何允许伊朗进行铀浓缩的协议,并称伊朗始终未能说出那句关键的话——承诺不发展核武器。伊朗方面则长期坚持,在限制但不终止核计划的条件下,要求美方解除严重的国际制裁。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时,谈判斡旋方阿曼释放出相对乐观的信号。阿曼外交大臣巴德尔27日在华盛顿会见美国副总统万斯后表示,谈判已取得"关键、重要且前所未有的进展"——伊朗已同意永远不拥有可用于制造核武器的核材料,承诺实现"零积累、零库存",并接受国际原子能机构的全面核查。巴德尔称"和平近在咫尺",认为约三个月时间足以落实各项关键安排。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而,国际原子能机构同日发布报告,指出自去年6月以色列对伊朗发动12天战争并轰炸相关核设施后,伊朗已不允许核查人员进入敏感核设施,目前无法确认伊朗铀浓缩活动现状及库存规模,外界对伊朗核能力的实际掌握存在严重盲区。</p><h2 id=\"e0717a45\">军事部署急剧升级,战争风险骤然攀升</h2><p style=\"text-align: justify;\">在外交谈判陷入僵局的同时,美军在中东地区的军事部署持续强化,引发国际社会高度警惕。</p><ul style=\"\"><li><p>双航母集结:美军最大航母"福特"号27日从希腊克里特岛启航后抵达以色列水域,预计停靠海法港,与已在波斯湾部署的"林肯"号共同构成"双航母打击群",时隔近一年再度形成这一高强度战备态势。</p></li><li><p>加油机大规模抵以:约20架美军空中加油机于26日晚抵达以色列本·古里安机场,外界普遍将此解读为对伊朗实施空中打击的前期准备。</p></li><li><p>军事选项已呈报总统:美国中央司令部司令Brad Cooper上将已于26日向特朗普汇报针对伊朗的军事行动选项,参谋长联席会议主席Dan Cain亦出席了简报会。</p></li><li><p>国务卿访以在即:美国国务卿鲁比奥宣布将于3月2日至3日访问以色列,与以方就伊朗问题、黎巴嫩局势等地区安全议题展开磋商。分析人士认为,此行安排暗示任何潜在军事行动尚有一段时间窗口。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">面对上述军事压力,伊朗武装部队总参谋部发言人谢卡尔希27日警告,美国任何挑衅行为都将遭到"果断且毁灭性"的回击,并称"任何鲁莽举动都将在该地区引发大规模冲突"。</p><h2 id=\"4d382202\">多国紧急撤离,战争预期向国际社会蔓延</h2><p style=\"text-align: justify;\">军事紧张态势已引发广泛的外交与民间反应:</p><p style=\"text-align: justify;\">人员撤离方面,美国国务院27日批准驻以色列使团非紧急人员及家属撤离,驻以大使赫卡比在内部邮件中建议相关人员"今天离开",并警告未来数天航班供应存在不确定性;英国宣布已从伊朗暂时撤出使馆工作人员,使馆转为远程运作;大量美国公民在过去24小时内经巴格达机场撤离伊拉克。</p><p style=\"text-align: justify;\">旅行警告方面,中国外交部提醒中国公民暂勿前往伊朗,已在伊朗者应尽快撤离;波兰、哈萨克斯坦、希腊、加拿大等国相继发出类似警告,呼吁本国公民立即离开伊朗或以色列。</p><p style=\"text-align: justify;\">航空业方面,土耳其已取消飞往德黑兰及大不里士的多班航班,荷兰KLM等航空公司宣布暂停飞往特拉维夫的航班。</p><p style=\"text-align: justify;\">联合国秘书长古特雷斯27日敦促美伊双方"专注于外交轨道",联合国发言人表示,国际社会既看到外交渠道传出的积极信息,也观察到"令人极为担忧的军事动向"。伊拉克外长亦与伊朗外长通话,双方强调通过谈判解决问题是"最恰当的方式"。</p></body></html>","source":"lsy1762389672944","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>比特币短线跳水,一度跌至6.3万美元!美以对伊朗发动联合打击,伊朗最高领袖办公室附近遭袭</title>\n<style 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“让以色列先动手”观察者网援引美国\"政客新闻网\"报道称,特朗普的高级顾问圈内流传着一套战略算计:希望以色列率先对伊朗发动打击,待伊朗作出报复后,再以\"遭受攻击\"为由,为美国介入提供政治正当性。两名知情人士透露,由于美伊谈判迟迟未能取得突破,特朗普核心圈子已在认真考虑对伊朗采取军事行动。其中一名人士直言:\"美国政府内部普遍认为,如果以色列首先且单独行动,然后伊朗发动反击,在政治上会好很多——这会给我们更多采取行动的理由。\"这一思路背后有清晰的民意逻辑。最新民调显示,多数美国人支持\"推翻伊朗政权\",但不愿为此承担美军伤亡的风险。一旦美国或其盟友遭到伊朗反击,民意天平将更容易倒向支持动武一侧,从而降低特朗普政府的政治风险。不过,消息人士也指出,无论以色列是否率先行动,\"最可能的情景仍是美以联合出手\"。以色列总理内塔尼亚胡已公开呼吁美国采取\"强硬措施\",打压伊朗的核项目、弹道导弹计划及其在地区的代理人网络。对于上述报道,白宫发言人安娜·凯利回应称:\"媒体可以继续猜测总统的想法,但只有总统自己知道他可能做什么或不会做什么。\"以色列驻美大使馆则拒绝置评。核谈判陷入僵局,外交进程充满张力美伊之间围绕伊朗核问题的间接谈判已于近期密集展开。本月6日和17日,双方先后在阿曼马斯喀特和瑞士日内瓦完成前两轮磋商;第三轮谈判于26日在日内瓦举行,未能达成任何协议,双方计划于3月2日在奥地利维也纳继续进行技术层面磋商。谈判的核心分歧在于铀浓缩问题。特朗普明确表态,绝不接受任何允许伊朗进行铀浓缩的协议,并称伊朗始终未能说出那句关键的话——承诺不发展核武器。伊朗方面则长期坚持,在限制但不终止核计划的条件下,要求美方解除严重的国际制裁。与此同时,谈判斡旋方阿曼释放出相对乐观的信号。阿曼外交大臣巴德尔27日在华盛顿会见美国副总统万斯后表示,谈判已取得\"关键、重要且前所未有的进展\"——伊朗已同意永远不拥有可用于制造核武器的核材料,承诺实现\"零积累、零库存\",并接受国际原子能机构的全面核查。巴德尔称\"和平近在咫尺\",认为约三个月时间足以落实各项关键安排。然而,国际原子能机构同日发布报告,指出自去年6月以色列对伊朗发动12天战争并轰炸相关核设施后,伊朗已不允许核查人员进入敏感核设施,目前无法确认伊朗铀浓缩活动现状及库存规模,外界对伊朗核能力的实际掌握存在严重盲区。军事部署急剧升级,战争风险骤然攀升在外交谈判陷入僵局的同时,美军在中东地区的军事部署持续强化,引发国际社会高度警惕。双航母集结:美军最大航母\"福特\"号27日从希腊克里特岛启航后抵达以色列水域,预计停靠海法港,与已在波斯湾部署的\"林肯\"号共同构成\"双航母打击群\",时隔近一年再度形成这一高强度战备态势。加油机大规模抵以:约20架美军空中加油机于26日晚抵达以色列本·古里安机场,外界普遍将此解读为对伊朗实施空中打击的前期准备。军事选项已呈报总统:美国中央司令部司令Brad 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Cain亦出席了简报会。国务卿访以在即:美国国务卿鲁比奥宣布将于3月2日至3日访问以色列,与以方就伊朗问题、黎巴嫩局势等地区安全议题展开磋商。分析人士认为,此行安排暗示任何潜在军事行动尚有一段时间窗口。面对上述军事压力,伊朗武装部队总参谋部发言人谢卡尔希27日警告,美国任何挑衅行为都将遭到\"果断且毁灭性\"的回击,并称\"任何鲁莽举动都将在该地区引发大规模冲突\"。多国紧急撤离,战争预期向国际社会蔓延军事紧张态势已引发广泛的外交与民间反应:人员撤离方面,美国国务院27日批准驻以色列使团非紧急人员及家属撤离,驻以大使赫卡比在内部邮件中建议相关人员\"今天离开\",并警告未来数天航班供应存在不确定性;英国宣布已从伊朗暂时撤出使馆工作人员,使馆转为远程运作;大量美国公民在过去24小时内经巴格达机场撤离伊拉克。旅行警告方面,中国外交部提醒中国公民暂勿前往伊朗,已在伊朗者应尽快撤离;波兰、哈萨克斯坦、希腊、加拿大等国相继发出类似警告,呼吁本国公民立即离开伊朗或以色列。航空业方面,土耳其已取消飞往德黑兰及大不里士的多班航班,荷兰KLM等航空公司宣布暂停飞往特拉维夫的航班。联合国秘书长古特雷斯27日敦促美伊双方\"专注于外交轨道\",联合国发言人表示,国际社会既看到外交渠道传出的积极信息,也观察到\"令人极为担忧的军事动向\"。伊拉克外长亦与伊朗外长通话,双方强调通过谈判解决问题是\"最恰当的方式\"。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":827,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":536877762086200,"gmtCreate":1772092757307,"gmtModify":1772093042203,"author":{"id":"3505127848638856","authorId":"3505127848638856","name":"BareFace","avatar":"https://static.tigerbbs.com/4c7dddc36360ec6259d6c62f1a6038c4","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3505127848638856","authorIdStr":"3505127848638856"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a 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justify;\">分析认为,向市场证明自身在监管审批方面具备优势,是派拉蒙天舞阻击奈飞收购计划的核心策略之一。若派拉蒙天舞能顺利度过上述等待期,将被视为获得政府层面的初步认可,公司也有望借此说服华纳兄弟探索股东投票反对与奈飞的交易,从而为自身报价赢得更多支持。</p></body></html>","source":"highlight_zhitongcaijin","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>派拉蒙加码收购华纳兄弟,承诺代付解约费以对抗奈飞</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a> 三季度营收218亿元人民币,同比增长16.7%,环比增长14.7%,创历史新高。上年同期为186.7亿元。</p><p>三季度净亏损为34.805亿元,同比降31.2%,环比下降30.3%;经调整净亏损为27.35亿元,较去年同期收窄38%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/78e20fa6d1ddc595d8a7c69568ddcaaa\" title=\"\" tg-width=\"1213\" tg-height=\"389\"/></p><p>三季度汽车销售额为192.023亿元,较2024年第三季度增长15.0%、较2025年第二季度增长19.0%。</p><p>三季度共交付了87,071辆汽车,较2024年第三季度增长40.8%,较2025年第二季度增长20.8%。</p><p>预计第四季度总营收将在327.58亿元至340.39亿元之间;四季度的汽车交付量将在120,000辆至125,000辆之间。</p><p>蔚来盘前拉升大涨超8%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/61183b1d82099560d1c08f6c7c7e45f7\" title=\"\" tg-width=\"1158\" 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三季度营收218亿元人民币,同比增长16.7%,环比增长14.7%,创历史新高。上年同期为186.7亿元。三季度净亏损为34.805亿元,同比降31.2%,环比下降30.3%;经调整净亏损为27.35亿元,较去年同期收窄38%。三季度汽车销售额为192.023亿元,较2024年第三季度增长15.0%、较2025年第二季度增长19.0%。三季度共交付了87,071辆汽车,较2024年第三季度增长40.8%,较2025年第二季度增长20.8%。预计第四季度总营收将在327.58亿元至340.39亿元之间;四季度的汽车交付量将在120,000辆至125,000辆之间。蔚来盘前拉升大涨超8%。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09866":2,"NIO":2,"NIO.SI":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2224,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"4122156316749760","authorId":"4122156316749760","name":"JiA","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a27711eadc9cec0890159959c0f7e0ca","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"4122156316749760","authorIdStr":"4122156316749760"},"content":"人家说的是四季度单季度盈利 黑子也做个功课好吗","text":"人家说的是四季度单季度盈利 黑子也做个功课好吗","html":"人家说的是四季度单季度盈利 黑子也做个功课好吗"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"following","isTTM":false}