2026-03-17 16:07
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本文来自微信公众号： 海豚研究 ，作者：海豚君
2026年3月16日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在GTC 2026大会上发表主题演讲，核心议题涵盖CUDA平台20周年、推理拐点与算力需求爆发、Vera Rubin系统架构、Groq集成、OpenClaw代理革命及物理AI与机器人。
1）数据中心营收展望：2025-2027年数据中心累计收入达到1万亿美元（去年GTC大会给的是2025-2026年累计收入5000亿美元），符合预期。市场主流预期本身已经提升至1万亿美元以上，更期待的是公司能给出明确订单等方面的信息。
2）性能和成本：在tokens/watt（吞吐量）和token速度（智能度）两个维度上，英伟达均为全球最高性能；英伟达的token成本全球最低。
3）数据中心成为"token工厂"：每个工厂受限于功率（如1GW），需要管理token生产的吞吐量和速度。
token将像大宗商品一样细分层级：免费层（高吞吐、低速度）->$3/百万token层->$6/百万token层->$45/百万token层->$150/百万token层（顶级低延迟、高带宽算力）。
以1GW数据中心为例，每25%功率分配一个层级：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类芯片基础上，新增了Groq 3 LPU。
①Vera Rubin：100%液冷（45°C热水冷却），所有线缆取消，安装时间从两天缩短至两小时；
②CPO（共封装光学）Spectrum-X交换机：已全面量产，与TSMC共同研发；
③CPU：世界上唯一使用LPDDR5的数据中心CPU，独立售卖，将成为数十亿美元级业务；
Vera CPU Tray用于Agentic workload,单个Vera Compute Tray集成了8颗Vera处理器,每个处理器88核,同时支持8通道的LPDDR5x内存,单个socket支持1.2TB/s的内存带宽。CPU Tray上集成了2块BF4-DPU。
④Vera Rubin：已在Microsoft Azure上线运行（第一个rack）。英伟达供应链已可每周生产数千套系统，每月数GW级AI工厂产能；
⑤Rubin Ultra：Rubin是横向滑入机柜，Rubin Ultra要垂直放入新机架Kyber，其中144 GPU在一个NVLink域内，中板后方用NVLink交换机替代铜缆。
5）Groq 3 LPU（新增芯片）：Groq和HBM并用，符合预期
技术来自于收购的Groq团队，Groq LP30由三星制造，预计三季度发货。
单颗Groq芯片500MB SRAM vs单颗Rubin芯片288GB，Groq单独无法承载主流大模型的参数和KV Cache。
解决方案：推出了一个Dynamo软件，把推理步骤分解出来：
1.预填充阶段：也称Prefill，也是模型批量处理用户输入的Prompt的阶段，主要是以计算为主，因此在Vera Rubin上完成；
2.解码的注意力环节：主要是计算当前产生的token与历史tokens（KV Cache，对话存储的记忆）的关系，是计算和存储并重的工作性质，也是在Vera Rubin上完成，频繁读取Rubin上的HBM内存单元。
3.解码的前馈网络（FNN）：在Attention环节确定上下文关系后，前馈网络负责基于前Token来输出下一个Token的概率分布，并选出下一Token，即“吐字”。
这个环节的每一层都要读取模型的权重参数，读一次只能处理一个Token，原本参数放在HBM中，计算单元一直在等着数据从HBM搬运过来，这也是“内存墙”的真正堵点。
把解码分成用软件拆出两个阶段后，等于把模型在工作的“上下文记忆”仍然保留在HBM上，但把大部分模型参数转移到了Groq的SRAM上，芯片上内嵌的存储层SRAM能够以极低的延迟读取这些权重参数，从而解决推理吐字慢的问题。
Rubin和Groq之间用以太网紧密耦合，RDMA特殊连接模式可以让两芯片之间的交互延迟降低约一半。
6）Feynman：全新GPU+LP40（LPU）+Rosa CPU（以Rosalind命名）+BlueField-5+CX10。
Kyber铜缆scale-up+Kyber CPO scale-up（首次同时支持铜缆和CPO scale-up）。这意味即使在Feynman阶段，也将同时支持铜和CPO的混合方式。
虽然英伟达长期看好CPO方案，但客户方面倾向于将铜缆方案用到极致后再切换CPO（部署/维护更简单）。
7）其他信息：
①太空数据中心：针对能源不足问题,英伟达宣布Vera Rubin Space-1，计划将数据中心部署到太空（需解决辐射散热问题，太空中无传导和对流，仅有辐射）；
②OpenClaw：每家SaaS公司将变成GaaS公司（Agent-as-a-Service）。
代理系统在企业网络中可以访问敏感信息、执行代码、对外通信——这需要企业级安全。英伟达与OpenClaw创始人Peter Steinberger合作推出NemoClaw（OpenClaw的企业安全参考设计），集成OpenShell技术，包含网络护栏（network guardrail）和隐私路由器（privacy router），可连接各SaaS公司的策略引擎；
③物理AI与机器人：自动驾驶方面,比亚迪/吉利/现代/日产等厂家加入Robtaxi,并与Uber合作。然后机器人方面KUKA/ABB等厂商,还有很多机器人/无人机平台等。
总体来说，这次发布会，除了澄清了铜缆和CPO会并用，主要就是新加入了一个服务器中新加入了Groq的LPU选项。这个在Groq被买后，市场已有充分预期；甚至指引的三年一万亿美金收入，市场实际其实也已经超过这个数字了。
整体上从英伟达的产品迭代可以看到：最近几年的迭代重心不再芯片微架构的创新，从Hopper到Blackwell解决主要是组合和连接的问题，英伟达主要是完成了卖芯片到卖系统和服务的切换。
而从Blackwell到Rubin，无论是新加入的DPU（NAND芯片），还是这次新买来后紧急放进来的LPU（SRAM），主要完成的是AI进入推理和Agent时代，内存墙的问题。
英伟达的股价表现，在近半年的时间内基本上一直都在170-200美元的区间内震荡。即便下游大厂增加资本开支、公司业绩持续超预期，公司股价也没能实现向上突破，主要是市场有以下几方面担心：
a）大厂资本开支持续性：Meta、谷歌等厂商都明确增加了2026年的资本开支，四大核心云厂商在2026年的资本开支有望达到6600亿美元以上，同比增长60%。但值得注意的是，大厂资本开支在收入中的占比处于达到了相对较高的位置。
以Mete为例，公司预期2026年资本开支将达到1150-1350亿美元，资本开支/年度收入将达到50%以上，进一步提升的空间相对有限。即使各家大厂增加了2026年的投入展望，但依然难以打消市场对后续资本开支增长持续性的担心。
b）AI芯片市场份额：当前英伟达在AI芯片市场的份额维持在75%以上，较高的价格和“近乎垄断”的市场结构，促使下游云厂商寻求“替代方案”。
在谷歌之外，博通AVGO已经明确收获了Anthropic、Open AI等的大额订单，多个客户也都开启了自研方案。即便英伟达后续还有Rubin新品，但市场普遍预期公司在AI芯片市场的份额将逐步下滑。
3）产品竞争力：当前谷歌TPUv7在FP8等领域的表现大致已经接近于英伟达的B200（2024年四季度量产），谷歌TPU大致落后于英伟达一年左右。
英伟达在Blackwell系列中引入了NVFP4格式，能使推理性能在FP8的基础上再翻一倍。但其实FP8满足了当前市场大部分的需求，TPUv7已经是一个“替代选项”。
为了对抗行业竞争，英伟达正在通过战略投资和算力扩容，来锁死供应链上下游，比如说，以芯片部署为前提的战略投资Open AI（300亿美元）和Anthropic（100亿美元）、为Meta旗下全新AI实验室MSL提供数百万块GPU的算力支持，其中部分协议有一定的降价锁定客户需求的意味。
结合上述的市场担心，公司估值也处于相对较低的位置。海豚君按照截止25-27自然年数据中心收入1.15万亿（高于公司目前指引的1万亿），英伟达当前市值（4.4万亿美元），对应2028财年（接近2027自然年）净利润约为13倍PE左右（假定营收两年复合增速64%，毛利率72%，税率18%）。
英伟达上季度交出了超预期的财报，但公司股价并未迎来上涨。这主要是因为2027年收入预期已经全部打进去后，市场担心下游云厂商在资本开支强度拉到50%以上的之后，进一步拉高资本开支的空间非常有限。
理论上，处于云厂商二级导上的英伟达，即使客户资本开支高位维持，英伟达来自云客户的收入会就变成零增长，市场不敢给2027年之后的英伟达高估值，导致英伟达当前只有27年利润13X的PE，建筹的兴趣也不高。
结合本次GTC大会的内容来看，老黄给出的“至2027年数据中心累计收入达到1万亿美元以上”，其实市场预期早已拉到比这个数还更高一些。
会议中更多的时间，给到了英伟达的产品推销和路线规划，对产业链公司的影响更多（CPO和铜仍将混合使用、LPU与HBM分担不同的工作），对公司自身的增量信息并不多。
未来英伟达公司的PE再次提升，海豚君认为除了AI应用上能够更大规模、更快速度落地之后，还需要新的“成长曲线”来拉动，比如“Physic AI”、“太空算力”等。
