随着英伟达年度技术盛会GTC临近，AI算力产业链市场关注度再次提升。 英伟达GTC 2026大会将于3月16日至3月19日在美国加州圣何塞举行，作为全球AI算力领域的重要风向 标，黄仁勋称将于本届GTC大会展示"世界前所未见"的全新芯片。业界推测，大会预计将集中展示新一 代GPU架构——Rubin平台，以及下一代Feynman架构的GPU、CPO交换机、电源架构升级以及液冷散 热等关键技术进展。 机构称，英伟达或推出整合Groq LPU技术的全新推理芯片，打造算力新架构，以应对AI推理侧高效 能、低成本需求及行业竞争。此次布局有望丰富英伟达推理产品线，同时推动SRAM需求及PCB材料升 级，打开全新增量空间。 功耗约束正在推动互联技术升级。随着GPU算力持续提升，单芯片功耗也在快速增长。机构预计， Rubin GPU功率将显著提升，而下一代Feynman架构芯片功耗甚至可能达到5000W级别。在这种背景 下，数据中心互联的能耗效率成为关键瓶颈。CPO通过将光引擎与交换芯片进行共封装，可以显著降低 传输能耗，在高带宽场景下具备明显优势。 同时，英伟达正在推动CPO交换机等光互联方案的落地。英伟达正在加速构建CP ...

3月10日，英伟达CEO黄仁勋罕见在个人署名文章中系统阐述AI产业的发展逻辑， 这是他自2016年以来发表的第七篇公开长文。 针对AI发展带来的就业担忧，黄仁勋认为， AI非但不会削减岗位，反而会创造大量新的就业机会 ，尤其是在基础设施和熟练技术工种领域，支持AI基础设 施建设所需的劳动力极其庞大，AI工厂需要电工、水管工、钢铁工人、网络技术人员、安装工和操作员等，这些都是高技能、高薪酬的岗位，且目前供不 应求。 AI正在从"软件"变成实时生成智能 黄仁勋首先解释了AI与传统软件的根本差异。 过去几十年，软件基本是"预先写好的程序"。开发者编写算法，计算机按规则执行。数据必须结构化，并通过数据库查询调用。而AI改变了这一模式。 黄仁勋写道：" 这是计算机历史上第一次，机器可以理解非结构化信息——图像、文本、声音，并理解其中的意义。 " 他指出，AI不应被理解为单一模型或应用，而是一个正在形成的基础设施体系。 人工智能（AI）是当今塑造世界的最强大力量之一。它不仅是一个聪明的应用程序或单一的模型；它是如同电力和互联网一样不可或缺的基础设施。 在他看来，AI产业正在经历一次类似工业革命级别的技术基础设施建设。当前 ...

3月中旬将在加州圣何塞召开的NVIDIA的GTC大会，是AI领域最受瞩目的盛会之一。此前黄仁勋宣布，将推出一款"世界前所未见"的全新芯 片。 此言一出，资本市场热议纷起。目前比较主流的判断是，此次计划于GTC发布的芯片，最有可能的形态是融入Groq LPU(语言处理单元)设计的 全新推理产品。 之所以不太可能是"加速插件"，云岫资本AI/智能制造组董事庄昌磊对记者分析称，"如果作为现有GPU的插件，其数据传输仍然要经过PCIe或 NVLink等外部接口，这本身就会引入新的延迟，部分抵消SRAM的低延迟优势。" 其进一步补充，"更理想的方案是像Cerebras那样，打造一个专为推理设计的、以SRAM为中心的全新计算架构。" 推理时代来临 随着"小龙虾"(OpenClaw)为代表的新一代Agent应用爆火，全球算力需求结构正发生明显变化，市场重心也从训练转向推理。 据德勤《2026科技、传媒和电信行业预测》，到2026年，"推理"(即运行AI模型)将占据全部AI计算能力的三分之二。而且，未来将出现价值数 十亿美元的推理专用优化芯片，会部署在数据中心和企业服务器中，且部分芯片的功耗将与通用AI芯片相当甚至更高。 近 ...

产业研究中心 2026 年 3 月 10 日 产业研究周报 | 科技 AI 上游持续供不 应求，应用落地 掀起养龙虾热潮 SAC:S1130522050001 mengcan@gjzq.com.cn 孟灿 李忠宇 SAC:S1130524100002 lizhongyu01@gjzq.com.cn 1 N | 证券研究报告 | 核心要点 产业研究中心 内容目录 | 一、产业前沿 | | 2 | | --- | --- | --- | | AI | 基础层：三星计划二季度继续对 NAND 提价，英伟达停止生产 H200 ... | 2 | | AI | 模型层:OpenAI、Anthropic 年化营收分别突破 250 亿、190 亿美元 ... | 3 | | AI | 应用层：Gemini、Claude 活跃度持续上升，Claude 日均注册破 100 万 | 4 | | 二、资本风向 | | 4 | | AI | 基础层：英伟达投资上游硅光，博通、Marvell、Ciena 等上游业绩高增5 | | | AI | 模型层：千问人事变动，品牌统一，MiniMax 财报亮眼 | 7 | | AI | 应用层： ...

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又给算力又投资，英伟达又有一大笔资源砸向了Mira的初创公司。 刚刚，Thinking Machines Lab官宣与英伟达达成新一轮合作协议。 这次合作，将落地一座 预计成本达600亿美元的1GW规模数据中心 ，同时协议 还包含了英伟达的现金注资 。 公司官宣的同时，CEO Mira也以个人名义发文对英伟达团队和黄仁勋表达了感谢。 此前，英伟达已参与该公司20亿美元的种子轮融资，并助力其实现120亿美元估值。 目前为止，公司最新估值报价已达500亿美元。 Mira初创签下1GW算力大单 这次，英伟达和Thinking Machines Lab签署的多年度战略伙伴协议，将首批算力集群的部署时间定于2027年初。 该协议的核心内容，是在全球范围内额外部署至少1GW容量的下一代Vera Rubin算力系统。 作为Blackwell架构的继任者，Vera Rubin平台由R100系列GPU和GR200系列Grace Rubin超级芯片组成，单颗GPU集成了288GB HBM4 显存，内存带宽达到22TB/s，并能提供50PFLOPS的NVFP4推理算力。 与之 ...

Investment Opportunities in AI Stocks - The current investment landscape highlights AI as a significant opportunity, with recommendations to invest in Nvidia, Microsoft, and Broadcom [1] Microsoft - Microsoft's stock has experienced a downward trend recently, but there is potential for recovery in March, with solid business fundamentals [3] - The company reported a 17% year-over-year revenue increase for fiscal Q2 2026, with expectations of 16% growth in Q3 and 15% in Q4 [4] - The current price-to-earnings ratio for Microsoft is at a historically low level, suggesting it may be undervalued [6] Nvidia - Nvidia is a leading supplier in the AI sector, currently trading at a low forward price-to-earnings ratio of 22, despite expected revenue growth of 77% in Q1 [9][10] - Concerns about an AI bubble are mitigated by the long-term demand for computing hardware from major tech companies, indicating a strong future for Nvidia [10] Broadcom - Broadcom's custom AI chips are designed specifically for AI workloads, providing a competitive alternative to Nvidia's GPUs [12] - The company reported a remarkable 106% year-over-year increase in AI semiconductor revenue for fiscal Q1 2026 [13] - Although trading at 32 times forward earnings, Broadcom is seen as a potential competitor to Nvidia, making it an attractive investment option [14]

紫金财经3月11日消息 英伟达CEO黄仁勋于周二发表一篇关于人工智能的长篇博客文章。黄仁勋认为，智能从"执行预设程序"变为"实时生成"，这彻底重构 了计算架构。 他提出了"五层蛋糕"模型：能源：智能生产的物理基础与终极约束；芯片：将能源高效转化为算力的引擎；基础设施：芯片之上是基础设施。这包括土地、 电力输送、冷却系统、建筑施工、网络及系统；模型：理解各领域知识的智能内核；应用：创造经济价值的顶层界面。 这五层形成一个强力的相互拉动飞轮：成功应用（如自动驾驶）驱动下层需求，直至能源；而开源模型（如DeepSeek-R1）的普及，则加速了应用创新与整 体需求。 针对AI发展带来的就业担忧，黄仁勋认为，AI非但不会削减岗位，反而会创造大量新的就业机会。文章指出，这引发了一场工业转型：它创造了更多基建 岗位，提升知识工作者效率，并促使各国竞相建设AI基础设施。我们正处于这场万亿美元级基建浪潮的起点，其规模与影响将重塑未来经济格局。 AI是一块五层蛋糕 黄仁勋 (Jensen Huang) 2026年3月10日 AI是当今塑造世界的最强大力量之一。它不仅是一个聪明的应用程序或单一的模型；它更是如同电力和互联网一样至关 ...

当地时间周二，英伟达CEO黄仁勋发表了一篇罕见的关于人工智能的长篇博客文章，这是他自2016年以来发表的第七篇公开长文，文章系 统阐释了AI产业的底层逻辑，黄仁勋在文中定义了AI的"五层架构"。他表示，当前AI产业仍处于极早期发展阶段，尽管行业已投入数千亿美 元，但AI的真正潜力尚未被完全发掘，未来仍需数万亿美元的持续投资来完善底层基础设施。 黄仁勋指出，AI已成为当今塑造世界的最强大力量之一，它并非单一的聪明应用程序或模型，而是如同电力和互联网一样至关重要的基础设 施，运行在真实的硬件、能源和经济基础之上，能够吸收原材料并转化为规模化的智能，未来每家公司都将使用AI，每个国家都将建设AI基 础设施。 能源层之上是芯片层，作为算力的物理基础，这也是英伟达的核心领地，黄仁勋指出，AI工作负载需要极其庞大的并行计算能力、高带宽内 存以及快速的互连，芯片层的进步直接决定了AI的扩展速度，以及智能成本的下降程度，当前芯片技术的迭代速度，仍难以完全匹配AI算力 需求的爆发式增长。 芯片层之上是基础设施层，黄仁勋将其定义为"AI工厂"，这一层涵盖土地、电力输送、冷却系统、建筑施工、网络，以及将成千上万个处 理器协同编排为 ...

Group 1: Broadcom - Broadcom is emerging as a significant player in the AI computing market, having partnered with AI hyperscalers to design custom AI chips tailored for specific workloads [3][4] - In Q1 of fiscal year 2026, Broadcom's AI semiconductor revenue increased by 106% year over year, reaching $8.4 billion, with expectations of $10.7 billion in the next quarter [6][7] - Broadcom anticipates over $100 billion in AI semiconductor revenue by 2027, indicating substantial growth potential for the stock [7] Group 2: Nvidia - Nvidia is also experiencing impressive growth, with a revenue increase of 73% in Q4 of fiscal year 2026 and an expected 77% growth in the next quarter [8][10] - Both Broadcom and Nvidia are in high demand as AI hyperscalers seek to acquire computing power, with significant market opportunities as data center capital expenditures are projected to reach $3 trillion to $4 trillion by 2030 [10][11] - Nvidia is currently trading at a lower valuation compared to Broadcom, with a forward earnings ratio of 22, making it an attractive investment option [11] Group 3: Microsoft - Microsoft is adopting a different strategy in the AI space by focusing on building infrastructure for clients to develop their own AI models, rather than creating its own generative AI model [12][13] - The company's cloud computing revenue surged by 39% in the latest quarter, justifying its significant investments in data centers [13] - Microsoft is trading at a price-to-earnings ratio of 26, the lowest since the market sell-off in 2022, presenting a potential buying opportunity for investors [14][15]

本文字数：900，阅读时长大约1.5分钟 作者 | 第一财经 郑栩彤 美国当地时间3月10日，英伟达CEO黄仁勋罕见发布署名长文，谈AI的"五层蛋糕"。"五层蛋糕"是黄仁勋曾多次谈及的一个论述，从下往上分为能源、 芯片、基础设施、模型和应用层。 其中，能源层包括支持实时生成智能的电力，芯片层负责大规模地将能源高效转化为计算能力，基础设施层包括土地、供电、冷却系统、建筑工程、网 络通信和系统，模型层能理解多种类型的信息，经济价值则在应用层产生。 2026.03. 11 回顾过去一年，黄仁勋总结称，AI 跨越了一个重要的门槛。模型性能显著提升，可以大规模投入使用。推理能力增强，幻觉现象减少，落地应用能力 大幅提升。基于AI构建的应用首次开始创造真实的经济价值。 谈及开源，黄仁勋重点提到DeepSeek-R1，称DeepSeek-R1通过广泛开放强大的推理模型加速了应用层的普及，并带动了底层对训练、基础设施、芯片 和能源的需求增长。全球大多数模型都是免费开放的。而当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件领域，而是激活了整个技术栈的需求。 "如今，AI 工厂正在兴建，因为智能已实现实时生成。芯片正在被重新设计 ...