本报告导读：

2024 年6 月2 日，英伟达CEO 发表“开启产业革命全新时代”的演讲，加速计算和AI 结合有望重塑计算产业，且AI 大模型在PC、工业机器人等场景应用或成主流。

投资要点：

投资建议：6 月 2 日，黄仁勋演讲中系统性介绍了加速计算对当前计算产业的革命性影响以及CUDA 的显著成果，在数据指数级攀升背景下，每年迭代的高性能AI 芯片对降低成本和提升效率极为重要，且物理性AI 驱动的机器人对工业的革新或将引领下一波AI 浪潮。在此背景下，可以预见产业链对AI 算力的需求或将进一步扩张，推荐标的：浪潮信息、紫光股份、工业富联，受益标的：鸿博股份、中贝通信。

作为使用神经网络来进行深度学习的平台，CUDA 显著推动了计算机科学在近20 年内的进展。黄仁勋指出，当前全球已有500 万名CUDA开发者，CUDA 已经实现了“良性循环”，能够在运算基础不断增长的情况下，扩大生态系统，令成本不断下降，这也将促使更多的开发人员提出创新，从而带来更多需求实验。同时，Omniverse 已经帮助众多大厂实现了数字孪生。例如，通过运用Omniverse 工厂可以事先规划流水线，气象学家可以精确预测极端气候等。

加速计算是解决计算成本指数级攀升的有效手段。黄仁勋指出，计算机行业在CPU 上运行的引擎，其性能扩展速度已经大大降低。然而，当前需要处理的数据却呈指数级增长，如果保持原状，将不得不经历计算膨胀和计算成本的提升，而在这种情况下，通过计算机增强CPU来提供加速计算是一种更好的方法，核心思想是让每一个处理密集型应用程序都得到加速，从而每个数据中心也就会得到加速。随着Blackwell 芯片开始生产，英伟达计划每年升级AI 加速器和AI 芯片，预计将于2025 年推出Blackwell Ultra，在2026 年推出名为“Rubin”的下一代AI 平台，该平台将采用HBM4 内存。

人工智能的下一波浪潮即将来临，由物理AI 驱动的机器人将会彻底改变工业。近年来，得益于基础模型的发展和对世界理解能力的提升，机器人在认知能力方面取得了显著进步。机器人学的进步意味着机器人可以更容易地适应并执行复杂的任务。目前，仍需要大量的数据对机器人进行训练。机器人可以执行与人类相似的动作，并且可以通过演示和视频提供大量的训练数据，这为机器人的学习和技能提升提供了便利。这一领域也将出现更多的创新和突破。英伟达建造具有生成式物理AI 的机器人需要三台计算机，其中Nvidia AI 超级计算机用于训练模型，Nvidia Jetson Orin 和Nvidia Jetson Thor 超级计算机用于运行模型，Nvidia Omniverse 提供供机器人学习和完善技能的模拟世界，同时Nvidia 构建了开发人员所需的平台、库以及人工智能模型。当前比亚迪、西门子、泰瑞达和Alphabet 旗下公司Intrinsic 等全球十多家机器人行业领先企业已经在研究、开发和生产中采用NVIDIA 机器人平台。

风险提示：产品更新迭代不及预期风险、行业竞争加剧风险