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英偉達GTC:AI界春晚,滿心期待、掃興而歸?

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2026年3月16日,英偉達創始人兼CEO黃仁勛在GTC 2026大會上發表主題演講,核心議題涵蓋CUDA平臺20周年、推理拐點與算力需求爆發、Vera Rubin系統架構、Groq集成、OpenClaw代理革命及物理AI與機器人。

一、GTC2026核心要點

1)數據中心營收展望:2025-2027年數據中心累計收入達到1萬億美元(去年GTC大會給的是2025-2026年累計收入5000億美元),符合預期。市場主流預期本身已經提升至1萬億美元以上,更期待的是公司能給出明確訂單等方面的信息。


2)性能和成本:在tokens/watt(吞吐量)和token速度(智能度)兩個維度上,英偉達均為全球最高性能;英偉達的token成本全球最低。


3)數據中心成為"token工廠":每個工廠受限于功率(如1GW),需要管理token生產的吞吐量和速度。

token將像大宗商品一樣細分層級:免費層(高吞吐、低速度)->$3/百萬token層->$6/百萬token層->$45/百萬token層->$150/百萬token層(頂級低延遲、高帶寬算力)。

以1GW數據中心為例,每25%功率分配一個層級:Grace Blackwell可比Hopper生成5倍收入,Vera Rubin可再提升5倍。


4)Vera Rubin:在此前6類芯片基礎上,新增了Groq 3 LPU。

①Vera Rubin:100%液冷(45°C熱水冷卻),所有線纜取消,安裝時間從兩天縮短至兩小時;

②CPO(共封裝光學)Spectrum-X交換機:已全面量產,與TSMC共同研發;

③CPU:世界上唯一使用LPDDR5的數據中心CPU,獨立售賣,將成為數十億美元級業務;

Vera CPU Tray用于Agentic workload, 單個Vera Compute Tray集成了8顆Vera處理器, 每個處理器88核, 同時支持8通道的LPDDR5x內存, 單個socket支持1.2TB/s的內存帶寬。CPU Tray上集成了2塊BF4-DPU。

④Vera Rubin:已在Microsoft Azure上線運行(第一個rack)。英偉達供應鏈已可每周生產數千套系統,每月數GW級AI工廠產能;

⑤Rubin Ultra:Rubin是橫向滑入機柜,Rubin Ultra要垂直放入新機架Kyber,其中144 GPU在一個NVLink域內,中板后方用NVLink交換機替代銅纜。



5)Groq 3 LPU(新增芯片):Groq和HBM并用,符合預期

技術來自于收購的Groq團隊,Groq LP30由三星制造,預計三季度發貨。

單顆Groq芯片500MB SRAM vs 單顆Rubin芯片288GB,Groq單獨無法承載主流大模型的參數和KV Cache。

解決方案:推出了一個Dynamo軟件,把推理步驟分解出來:

1. 預填充階段:也稱Prefill,也是模型批量處理用戶輸入的Prompt的階段,主要是以計算為主,因此在Vera Rubin上完成;

2. 解碼的注意力環節:主要是計算當前產生的token與歷史tokens(KV Cache,對話存儲的記憶)的關系,是計算和存儲并重的工作性質,也是在Vera Rubin上完成,頻繁讀取Rubin上的HBM內存單元。

3. 解碼的前饋網絡(FNN):在Attention環節確定上下文關系后,前饋網絡負責基于前Token來輸出下一個Token的概率分布,并選出下一Token,即“吐字”。

這個環節的每一層都要讀取模型的權重參數,讀一次只能處理一個Token,原本參數放在HBM中,計算單元一直在等著數據從HBM搬運過來,這也是“內存墻”的真正堵點。

把解碼分成用軟件拆出兩個階段后,等于把模型在工作的“上下文記憶”仍然保留在HBM上,但把大部分模型參數轉移到了Groq的SRAM上,芯片上內嵌的存儲層SRAM能夠以極低的延遲讀取這些權重參數,從而解決推理吐字慢的問題。

Rubin和Groq之間用以太網緊密耦合,RDMA特殊連接模式可以讓兩芯片之間的交互延遲降低約一半。


6)Feynman:全新GPU + LP40(LPU)+ Rosa CPU(以Rosalind命名)+ BlueField-5 + CX10。

Kyber銅纜scale-up + Kyber CPO scale-up(首次同時支持銅纜和CPO scale-up)。這意味即使在Feynman階段,也將同時支持銅和CPO的混合方式。

雖然英偉達長期看好CPO方案,但客戶方面傾向于將銅纜方案用到極致后再切換CPO(部署/維護更簡單)。


7)其他信息:

①太空數據中心:針對能源不足問題,英偉達宣布Vera Rubin Space-1,計劃將數據中心部署到太空(需解決輻射散熱問題,太空中無傳導和對流,僅有輻射);

②OpenClaw:每家SaaS公司將變成GaaS公司(Agent-as-a-Service)。

代理系統在企業網絡中可以訪問敏感信息、執行代碼、對外通信——這需要企業級安全。英偉達與OpenClaw創始人Peter Steinberger合作推出NemoClaw(OpenClaw的企業安全參考設計),集成OpenShell技術,包含網絡護欄(network guardrail)和隱私路由器(privacy router),可連接各SaaS公司的策略引擎;

③物理AI與機器人:自動駕駛方面, 比亞迪/吉利/現代/日產等廠家加入Robtaxi, 并與Uber合作。然后機器人方面KUKA/ABB等廠商, 還有很多機器人/無人機平臺等。

總體來說,這次發布會,除了澄清了銅纜和CPO會并用,主要就是新加入了一個服務器中新加入了Groq的LPU選項。這個在Groq被買后,市場已有充分預期;甚至指引的三年一萬億美金收入,市場實際其實也已經超過這個數字了。

整體上從英偉達的產品迭代可以看到:最近幾年的迭代重心不再芯片微架構的創新,從Hopper到Blackwell解決主要是組合和連接的問題,英偉達主要是完成了賣芯片到賣系統和服務的切換。

而從Blackwell到Rubin,無論是新加入的DPU(NAND芯片),還是這次新買來后緊急放進來的LPU(SRAM),主要完成的是AI進入推理和Agent時代,內存墻的問題。

二、英偉達的近況:大會指引平淡,需要“成長性新故事”

英偉達的股價表現,在近半年的時間內基本上一直都在170-200美元的區間內震蕩。即便下游大廠增加資本開支、公司業績持續超預期,公司股價也沒能實現向上突破,主要是市場有以下幾方面擔心:

a)大廠資本開支持續性:Meta、谷歌等廠商都明確增加了2026年的資本開支,四大核心云廠商在2026年的資本開支有望達到6600億美元以上,同比增長60%。但值得注意的是,大廠資本開支在收入中的占比處于達到了相對較高的位置。

以Meta為例,公司預期2026年資本開支將達到1150-1350億美元,資本開支/年度收入將達到50%以上,進一步提升的空間相對有限。即使各家大廠增加了2026年的投入展望,但依然難以打消市場對后續資本開支增長持續性的擔心。

b)AI芯片市場份額:當前英偉達在AI芯片市場的份額維持在75%以上,較高的價格和“近乎壟斷”的市場結構,促使下游云廠商尋求“替代方案”。

在谷歌之外,博通AVGO已經明確收獲了Anthropic、Open AI等的大額訂單,多個客戶也都開啟了自研方案。即便英偉達后續還有Rubin新品,但市場普遍預期公司在AI芯片市場的份額將逐步下滑。


3)產品競爭力:當前谷歌TPUv7在FP8等領域的表現大致已經接近于英偉達的B200(2024年四季度量產),谷歌TPU大致落后于英偉達一年左右。

英偉達在Blackwell系列中引入了NVFP4 格式,能使推理性能在FP8的基礎上再翻一倍。但其實FP8滿足了當前市場大部分的需求,TPUv7已經是一個“替代選項”。

為了對抗行業競爭,英偉達正在通過戰略投資和算力擴容,來鎖死供應鏈上下游,比如說,以芯片部署為前提的戰略投資Open AI(300億美元)和Anthropic(100億美元)、為Meta旗下全新 AI 實驗室MSL提供數百萬塊GPU的算力支持,其中部分協議有一定的降價鎖定客戶需求的意味。


結合上述的市場擔心,公司估值也處于相對較低的位置。海豚君按照截止25-27自然年數據中心收入1.15萬億(高于公司目前指引的1萬億),英偉達當前市值(4.4萬億美元),對應2028財年(接近2027自然年)凈利潤約為13倍PE左右(假定營收兩年復合增速64%,毛利率72%,稅率18%)。

英偉達上季度交出了超預期的財報,但公司股價并未迎來上漲。這主要是因為2027年收入預期已經全部打進去后,市場擔心下游云廠商在資本開支強度拉到50%以上的之后,進一步拉高資本開支的空間非常有限。

理論上,處于云廠商二級導上的英偉達,即使客戶資本開支高位維持,英偉達來自云客戶的收入會就變成零增長,市場不敢給2027年之后的英偉達高估值,導致英偉達當前只有27年利潤13X的PE,建籌的興趣也不高。

結合本次GTC大會的內容來看,老黃給出的“至2027年數據中心累計收入達到1萬億美元以上”,其實市場預期早已拉到比這個數還更高一些。

會議中更多的時間,給到了英偉達的產品推銷和路線規劃,對產業鏈公司的影響更多(CPO和銅仍將混合使用、LPU與HBM分擔不同的工作),對公司自身的增量信息并不多。

未來英偉達公司的PE再次提升,海豚君認為除了AI應用上能夠更大規模、更快速度落地之后,還需要新的“成長曲線”來拉動,比如“Physic AI”、“太空算力”等。

本文來源:海豚研究

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