摘要：2025年NVIDIA GTC大会于3月17日至21日在美国加州圣何塞举办，CEO黄仁勋宣布AI技术向代理式与具身AI演进，并推出两大GPU架构：Blackwell Ultra采用HBM3E内存（288GB）和72-GPU集群，算力达15PFLOPS（FP4）
2025年NVIDIA GTC大会于3月17日至21日在美国加州圣何塞举办，CEO黄仁勋宣布AI技术向代理式与具身AI演进，并推出两大GPU架构：Blackwell Ultra采用HBM3E内存（288GB）和72-GPU集群，算力达15PFLOPS（FP4），推理速度较前代提升11倍，1.4kW功耗通过动态电源管理优化；Rubin架构基于台积电3nm工艺，算力50PFLOPS（FP4），配备HBM4内存（288GB/75TB/s），结合Vera CPU性能达Blackwell的3.3倍，2026年NVL144方案将带宽提至13TB/s，2027年NVL576更以4.6PB/s带宽实现14倍性能跃升，同时支持量子算法与硅光技术，推动数据中心及AI科学融合。
中信建投证券电子、人工智能、计算机研究团队推出【英伟达GTC 2025亮点解读】：
GTC 2025发布Blackwell Ultra，并更新Rubin架构细节
英伟达GTC 2025召开，发布新一代Vera Rubin平台
GTC 2025召开，AI产业链持续繁荣
01 GTC 2025发布Blackwell Ultra，并更新Rubin架构细节
半导体：英伟达于GTC 2025上发布Blackwell Ultra，并展示下一代Vera Rubin架构的细节，芯片架构持续进化，算力竞争白热化。
2025年3月17日至21日，英伟达于美国加州圣何塞举办年度开发者大会GTC 2025，CEO黄仁勋发表主题演讲。随着新算力平台的硬件性能持续跃升，英伟达通过将进一步巩固其在AI算力基础设施的领先地位。
基于Blackwell Ultra架构的B300 GPU在GTC 2025上首度发布。B300 GPU配备288GB HBM3e内存，是B200的1.5倍，FP4稠密算力达到15 PFLOPS。Blackwell Ultra NVL72平台预计将于2025年下半年推出，将配备72颗GB300芯片，可提供1.1 EFLOPS的稠密FP4算力用于推理，以及0.36 EFLOPS的FP8算力用于训练，算力达到GB200 NVL72的1.5倍。
Vera Rubin将是下一代平台，包括名为Vera的CPU和名为Rubin的GPU。Vera CPU的性能是Grace CPU的2倍，具有88个定制的Arm核心，176个线程。Rubin GPU的显存将升级至HBM4，所支持的互联带宽技术将升级至NVLink 6。Vera Rubin NVL144将于2026年下半年推出，拥有75 TB，带宽13TB/s的HBM4显存，可提供3.6 EFLOPS的FP4算力用于推理，以及1.2 EFLOPS的FP8算力用于训练，算力达到GB300 NVL72的3.3倍。而更强的Rubin Ultra（单颗芯片中封装4颗计算Die）将于2027年下半年推出，显存升级到HBM4e，所支持的互联带宽技术升级至NVLink 7。Rubin Ultra NVL576则将于2027年下半年推出，拥有365 TB，带宽4.6 PB/s的HBM4e显存，可提供15 EFLOPS的FP4算力用于推理，以及5 EFLOPS的FP8算力用于训练，算力达到GB300 NVL72的14倍。Rubin过后，下一代的Feynman架构将于2028年面市。
风险提示：
未来中美贸易摩擦可能进一步加剧，存在美国政府将继续加征关税、设置进口限制条件或其他贸易壁垒风险；宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓，居民收入、购买力及消费意愿将受到影响，存在下游需求不及预期风险；大宗商品价格仍未企稳，不排除继续上涨的可能，存在原材料成本提高的风险；全球政治局势复杂，主要经济体争端激化，国际贸易环境不确定性增大，可能使得全球经济增速放缓，从而影响市场需求结构，存在国际政治经济形势风险。
报告来源
证券研究报告名称：《英伟达GTC 2025召开，发布新一代Vera Rubin平台》
对外发布时间：2025年3月23日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
刘双锋 SAC编号：S1440520070002
何昱灵 SAC编号：S1440524080001
02 英伟达GTC 2025召开，发布新一代Vera Rubin平台
2025年NVIDIA GTC大会于3月17日至21日在美国加州圣何塞举办，CEO黄仁勋宣布AI技术向代理式与具身AI演进，并推出两大GPU架构：Blackwell Ultra采用HBM3E内存（288GB）和72-GPU集群，算力达15PFLOPS（FP4），推理速度较前代提升11倍，1.4kW功耗通过动态电源管理优化；Rubin架构基于台积电3nm工艺，算力50PFLOPS（FP4），配备HBM4内存（288GB/75TB/s），结合Vera CPU性能达Blackwell的3.3倍，2026年NVL144方案将带宽提至13TB/s，2027年NVL576更以4.6PB/s带宽实现14倍性能跃升，同时支持量子算法与硅光技术，推动数据中心及AI科学融合。
2025年NVIDIA GTC大会于3月17日至21日在美国加州圣何塞举办，吸引了2.5万名现场参会者和30万名线上观众，成为全球AI领域的“超级碗”级盛会17。大会主题聚焦“物理AI、代理式AI和科学发现”，覆盖1000多场会议、2000位演讲嘉宾及近400家参展商，涉及气候研究、医疗健康、自动驾驶等跨领域议题。英伟达CEO黄仁勋于北京时间3月19日凌晨1点（太平洋时间3月18日上午10点）发表开幕演讲，强调AI技术正从“生成式AI”向“代理式AI”（Agentic AI）及“具身AI”（Physical AI）演进，并宣布多项重磅产品与战略。
新一代GPU架构：Blackwell与Rubin
BlackwellUltraGPU相比于上一代B200GPU性能提升了50%，约为15PFLOPS（基于低精度的四位浮点数格式FP4标准），内存上则搭载了业内最先进的HBM3E，从192GB升级到了288GB。推出两款集成方案：GB300NVL72（72GPU集群）和HGXB300NVL16（8GPU系统），推理速度较Hopper架构提升11倍。尽管热设计功耗（TDP）高达1.4kW，但通过NVLink72互联技术和动态电源管理，BlackwellUltra在单位功耗下的性能效率显著提高，尤其适用于复杂AI推理任务。BlackwellUltraNVL72平台将于2025年下半年上市。根据黄仁勋透露，四大云服务商（AWS、Azure等）已采购360万片Blackwell芯片，远超Hopper的130万片，预计2028年数据中心资本支出达1万亿美元。
RubinGPU推理速度达50PFLOPS（FP4标准），是Blackwell的2.5倍，支持288GBHBM4内存，带宽提升至75TB/s。结合Vera定制CPU（基于Olympus核心设计），其整体性能为GB300NVL72的3.3倍。采用台积电3nm工艺和CoWoS-L封装，集成双逻辑芯片设计，首次引入HBM4内存堆叠技术，功耗控制优化至1.8kWTDP。配备1.6T网络接口与ConnectX9网卡，支持NVL144/NVL288高密度机架方案，为百万级GPU集群提供低延迟互联。
VeraRubinNVL144将于2026年下半年推出，拥有75TB带宽13TB/s的HBM4内存，带来3.3倍于上面介绍的GB300NVL72的性能。而更强的RubinUltraNVL576将于2027年下半年推出，拥有365TB带宽4.6PB/s的HBM4e内存，带来14倍于GB300NVL72的性能。。聚焦量子计算融合与硅光技术，Rubin将支持英伟达加速量子研究中心（NVAQC）的算法开发，同时推动CPO（共封装光学）技术在数据中心的应用。
硅光网络交换机与机器人模型
英伟达推出了两款基于光电共封装技术（Co-Packaged Optics, CPO）的硅光交换机：
Spectrum-X：基于以太网协议，兼容通用企业网络，适合灵活扩展的数据中心环境；Quantum-X：基于InfiniBand协议，专为高性能计算集群设计，优化低延迟与高吞吐量需求。这两款硅光网络交换机新品是英伟达首次利用“光电共封装技术”（co-packaged optics, CPO）将光通信直接集成到交换机上，推出的商用化硅光交换机产品。NVIDIA Spectrum-X硅光子网络交换机提供了多种配置，包括128个800Gb/s端口或512个200Gb/s端口，总带宽为100Tb/s，以及512个800Gb/s端口或2048个200Gb/s端口，总吞吐量为400Tb/s。NVIDIA Quantum-X硅光子网络交换机基于200Gb/s SerDes提供了144个800Gb/s InfiniBand端口，并采用了液冷设计，有效地冷却板载硅光子学。与上一代产品相比，新产品为AI计算结构提供了2倍的速度和5倍的可扩展性。
此前英伟达的交换机产品的光通信部分主要为“外挂式”，依赖从Finisar和Lumentum等外部供应商采购的标准化模块。硅光交换机的推出解决了传统数据中心在扩展性、能耗和信号传输效率上的瓶颈，支持AI训练与推理任务的超大规模并行计算，尤其适用于多模态模型和Agentic AI的复杂需求。
在2025年GTC大会上，英伟达发布了全球首款开源人形机器人基础模型Isaac GR00T N1，标志着人形机器人技术迈入新阶段。GR00T N1的研发依托傅利叶人形机器人GR-1的预训练数据，结合大规模网络数据（如Ego4D）、合成轨迹数据（如DexMimicGen）及真实硬件实操数据，确保模型在物理环境中的实用性。此外，英伟达通过Hugging Face平台开源该模型，开发者可自由定制并适配不同机器人硬件，显著降低开发门槛。配套工具链Simulation Frameworks进一步加速开发流程，支持从仿真到实体机器人的无缝迁移，为工业与商业应用奠定基础。英伟达联合谷歌DeepMind、迪士尼等巨头推出Newton物理引擎，专注于高精度机器人动作模拟与训练优化。例如，迪士尼展示了搭载GR00T N1的机器人原型Blue，其自然行走与互动能力引发关注，未来计划用于娱乐场景的智能角色开发。在工业领域，现代汽车、梅赛德斯-奔驰已通过Omniverse Mega蓝图模拟GR00T N1优化产线效率，减少物理测试成本。
风险提示：北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不确定性，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货不及预期；公司生产和交付延期，导致收入及增速不及预期；信息化和数字化方面的需求和资本开支不及预期；市场竞争加剧，导致毛利率快速下滑；主要原材料价格上涨，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；人工智能技术进步不及预期；汽车与工业智能化进展不及预期。
报告来源
证券研究报告名称：《英伟达GTC 2025召开，发布新一代Vera Rubin平台》
对外发布时间：2025年2月23日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
于芳博 SAC 编号:S1440522030001
辛侠平 SAC 编号:S1440524070006
03 GTC 2025召开，AI产业链持续繁荣
GTC 2025召开，英伟达重磅发布多款产品和技术，通过提升硬件性能和软件效率加速AI产业链落地；近期国内外模型加速迭代，覆盖多模态与推理等多种技术路径，高性能、低成本的特点有望促进端侧AI、通用/垂直应用的涌现；继阿里之后，腾讯、联通、移动相继发布24年报，且对于25年AI资本开支均相对乐观，将为AI产业链构建坚实底座。
GTC 2025召开，AI产业链持续繁荣
2.1 GTC 2025召开，Agentic AI时代已至
2025年3月19日，GTC 2025开幕，英伟达CEO黄仁勋发表主题演讲，重磅发布Blackwell Ultra服务器、Rubin下一代计算架构、Dynamo推理操作系统、CUDA-X全栈加速库、Groot N1人形机器人模型等一系列产品和技术，全面展示英伟达从硬件、软件到生态的AI全栈能力：
Agentic AI时代已至，推理需求持续爆发。AI已历经从“检索式”到“生成式”的过程，目前正向“自主式”发展。其中，自主智能（Agentic AI）具备多模态感知、逻辑推理和工具调用能力，将通过“思维链”（chain of thought）、“最佳N”（best of N）、“一致性检查”（consistency checking）等技术生成海量推理Token，计算量将至少达到过去的100倍（token消耗量增加10倍 X 计算速度也提升10倍）以上。以通用模型Llama3.3和推理模型DeepSeek R1对比为例，在面对复杂问题如“婚礼座位规划”时，推理模型生成的token超过8000个，是传统LLM模型不到500个的16倍。据黄仁勋预测，受推理模型驱动，AI数据中心建设投资将很快达到万亿美元规模。
Blackwell领衔能效革命，Rubin与CPO突破规模极限。硬件端，英伟达发布多项技术突破。其中，将于2025年下半年发布的Blackwell Ultra NVL72为AI推理时代专门定制，较前一代产品GB200 NVL72的AI性能提升了1.5倍。将于2026年推出的Rubin架构机柜则包括Vera Rubin NVL144和Rubin Ultra NVL576两个版本，FP4精度的推理算力分别达到3.6ExaFLOPS和15ExaFLOPS，为Blackwell Ultra NVL72的3.3倍和14倍。而在CPO领域，英伟达宣布了Spectrum-X和Quantum-X两款硅光共封芯片，以及对应的3款交换机产品，相比传统交换机能耗降低3.5倍，部署效率提升1.3倍，网络扩展弹性达到10倍以上。
Dynamo优化推理模型部署，CUDA-X加速全行业AI渗透。软件层面，英伟达积极推进推理模型部署、行业渗透和Agent落地。其中，Dynamo是专为推理、训练和数据中心加速构建的开源软件，能够作为AI数据中心的操作系统，通过动态资源分配、多级并行、KV缓存优化等多种技术，大幅提高计算效率。如果将Dynamo和最新Blackwell芯片搭配，同功耗下AI推理速度可以提高40倍。CUDA-X则是覆盖工业、通信、生物医药等不同垂直领域的软件加速库，助力千行百业AI落地。截止目前，CUDA开发者超600万，加速库及模型数量突破900个。此外，英伟达还展示了Llama Nemotron 系列推理模型，并推出AI Agent模板NVIDA AIQ，帮助开发者快速部署Agent。
Omniverse与Groot N1重塑物理AI。在具身智能领域，英伟达通过Omniverse数字孪生平台和Cosmos具身智能基础模型合成数据，创造虚拟环境，生成闭环训练，降低机器人开发周期。基于Omniverse+Cosmos的框架，英伟达微调训练了专用于人型机器人的开源基础模型Isaac GR00T N1，其采用双系统架构，分别用于快速反应和慢速思考，能够使机器人轻松地操纵常见物体并协同执行多步骤序列。目前，英伟达已经与Google DeepMind、迪士尼合作开发了Newton物理引擎，并将Isaac GR00T N1作为底座驱动了迪士尼BDX机器人的活动。此外，Omniverse+Cosmos还能够用于自动驾驶领域，帮助自动驾驶汽车更稳健地应对复杂场景。
我们认为，英伟达从硬件入手，逐步向行业软件生态和Agent切入，全面加速AI产业链发展，其中
2.2 国内外模型加速迭代，多模态与推理并进
DS爆火以来，国内外AI迭代进程仍在加速，本周Google、OpenAI、腾讯等大厂相继更新模型：
Google密集上线模型功能，优化用户体验。继开源Gemma 3-27B模型以超小尺寸击败DeepSeek v3、o3-mini等以来，Google连续上线模型性能。3月13日，谷歌正式推出集文本、图像、视频多模态生成能力于一身的Gemini 2.0 Flash Experimental模型，能够以语音描述要求模型进行修图、构图，还支持生成搭配插图的个性化故事；3月14日，谷歌免费开放个人AI研究助手DeepResearch功能，当用户提出问题后，模型会类似Agent对目标进行拆解、规划、搜索、输出，最终生成一篇完整的研究报告；3月17日，谷歌则上线Personalization功能，在用户登录谷歌账户后，Gemini能够根据用户的过往搜索记录，生成针对性、个性化的回答，将AI与搜索生态相结合。
OpenAI音频模型上新，助力用户构建语音Agent。3月21日，OpenAI 宣布在API中推出全新音频模型，包括语音转文本模型gpt-4o-transcribe及其mini版本，以及文本转语音模型gpt-4o-mini-tts。其中，两款语音转文本模型在 FLEURS 多语言基准测试中的表现超越了现有的 Whisper模型，尤其在英语、西班牙语等多种语言上表现突出，transcribe定价与Whisper保持一致（$0.006/min），mini价格减半（$0.003/min）；而文本转语音模型则支持开发者预设多种语音风格，定价每分钟0.015美元。直播上，OpenAI 还展示了通过音频模型构建的AI Agent案例，当用户询问最近订单时，系统做出流畅回应并准确提供了订单号。
腾讯混元推出深度思考模型T1正式版。3月21日晚，腾讯推出自研深度思考模型混元T1正式版，并在腾讯混元和腾讯云官网开放体验。性能方面，混元T1 在MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Logic等中英文知识及竞赛级数学、逻辑推理的公开基准测试中，达到业界领先水平；成本方面，混元T1沿用了Turbo S的创新架构，全球首创将Hybrid-Mamba-Transformer融合模式无损应用到超大规模推理模型中，让企业和开发者以更低的投入即可实现高效的AI部署。受此技术推动，混元T1云上API输入价格为1元/百万tokens，输出价格为4元/百万tokens，低于DeepSeek-R1。此外，据腾讯云公众号，混元T1即将在腾讯元宝灰度上线，进一步构建腾讯自身AI应用生态。
我们认为，模型的加速迭代正是AI产业落地的前兆，高性能、低成本的模型有望促进端侧AI、通用/垂直应用的涌现，从而为用户带来更丰富，体验更佳的AI产品。
2.3 大厂与运营商资本开支持续，AI浪潮未来已来
阿里巴巴2月发布财报，并宣布“计划未来三年将投入至少3,800亿元人民币，用于建设云计算和AI的基础设施”，引发市场对AI资本开支的想象。本周腾讯、联通、移动相继公布业绩，均对AI战略做出部署：
腾讯：AI战略进入重投入期，24Q4资本开支超过阿里。3月19日，腾讯控股正式发布2024年第四季度及全年业绩报告，2024年全年收入为6602.57亿人民币，同比增长8%，净利润为1940.73亿人民币，同比增长68%；第四季度收入为1724.46亿，同比增长11%，净利润为513.24亿人民币，同比增长90%。
资本开支方面，腾讯24Q4资本开支为365.78亿元，环比增长114%，同比增长386%，超过阿里同期资本开支318亿元；2024年全年资本开支为767亿元，同比增长221%，创历史新高，同样超过阿里同期资本开支725亿元，其中AI相关研发投入为707亿元。年报媒体沟通会上，腾讯管理层计划在2025年进一步增加资本支出，预期资本支出占收入的比例为低两位数百分比（24年资本支出占收入比重约12%）。
中国联通：全面拥抱人工智能，算力投资预计同比增28%。3月18日，中国联通公告2024年报，实现营收3895.89亿元，同比增长4.6%；实现归母净利润90.29亿元，同比增长10.5%。中国联通2024年资本开支为613.7亿元，同比下降17%。其中，算力投资逆势同比上升19%。中国联通预计，2025年固定资产投资在550亿元左右，其中算力投资同比增长28%；此外，公司还为人工智能重点基础设施和重大工程专项作了特别预算安排。
中国移动：25年算力资本开支373亿元，推理算力投资不设上限。3月20日，中国移动公告2024年报，实现营收10408亿元，同比增长3.1%；实现归母净利润1384亿元，同比增长5.0%。2024年，中国移动智算规模达到29.2EFLOPS，净增19.1EFLOPS，呼和浩特、哈尔滨万卡级超大规模智算中心上线提供服务；公司计划2025年通算规模(FP32)累计达到8.9 EFLOPS，智算规模(FP16) 超34 EFLOPS。而在当日举行的业绩说明会上，执行董事兼首席执行官何飚进一步介绍，2025年中国移动在算力领域的资本开支将为373亿元，占比将提升至25%，其中年报公布的超34 EFLOPS智算计划主要以预训练资源为主，而对推理资源投资不设上限。
我们认为，大厂及运营商算力基础设施资本开支有望持续，从而为AI产业链搭建坚实的算力底座，促进模型快速迭代，以及应用生态的繁荣。
总结：GTC 2025召开，英伟达重磅发布多款重磅产品和技术，通过硬件性能提升和软件效率加速AI产业链落地；近期国内外模型加速迭代，高性能、低成本的特点有望促进端侧AI、通用/垂直应用的涌现；继阿里之后，腾讯、联通、移动相继发布24年报，且对于25年AI资本开支均相对乐观，将为AI产业链构建坚实底座。
风险提示：（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响：国际贸易摩擦加剧，美国不断对中国科技施压，对于海外收入占比较高公司可能形成影响。
报告来源
证券研究报告名称：《周报25年第10期：GTC 2025召开，AI产业链持续繁荣》
对外发布时间：2025年3月23日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
研究助理：李楚涵
来源：点滴财学
