💻 AI下一个前沿就是物理AI。

北京时间1月7日（周二），全球电子春晚——2025年消费电子展（CES）上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋宣布了众多公司新品。RTX 50系列显卡，NVIDIA Cosmos等等。

这些新品分别是什么？有什么作用？又将为行业带来哪些趋势/机遇？报告酱梳理了10篇报告，我们一起来聊聊。

新品介绍

黄仁勋在拉斯维加斯向现场6000多名观众表示，AI “正在以惊人的速度发展”。他表示：“最开始是感知式AI，即理解图像、文字和声音。然后是生成式AI，即创造文本、图像和声音。现在，我们正在进入物理AI的时代，即能够运行、推理、计划和行动的AI。” 他认为，NVIDIA GPU和平台是这一变革的核心，为包括游戏、机器人和自动驾驶汽车（AV）在内的多个行业带来了突破性发展。

物理AI是一种配备有传感器和执行器的AI系统：传感器允许其观察世界，而执行器则允许其与世界互动并对其进行修改。它可以将人类从危险、繁重或乏味的物理任务中解脱出来。

过去几年，AI的多个领域取得了显著进展，主要是数据和计算能力的提升够高，但物理AI的发展相对缓慢，这主要是因为训练物理AI的数据扩展更具挑战性，因为所需的数据必须包含交错的观察和行动序列。这些行动会扰动物理世界，并可能导致系统和世界遭受严重损害。英伟达此次发布了英伟达Cosmos平台，正是物理AI的一大突破。

接下来，我们一起看看英伟达的新品。

1️⃣ GeForce RTX 50系列显卡

最新一代的电脑GPU——GeForce RTX 50系列，堪称技术实力的集大成者。其内部有920亿个晶体管，每个晶体管都在工作，几乎是达到了GPU性能的极致。

• 算力有4000 AI TOPS，能够在瞬间处理海量的人工智能任务，无论是复杂的图像渲染、实时的视频分析，还是对大规模数据的深度学习训练，都表现得游刃有余。

• 数据传输速度有1.8TB/s，是其前身RTX 4090的两倍，这意味着用户能体验到前所未有的流畅感，比如玩游戏，搞科研，他都能让你感觉到真正的丝滑。

2️⃣ 全球最小AI计算机

“Project Digits”项目，搭载了英伟达的超级芯片GB10，这将成为全球最小的AI超级计算机。产品的受众是个人或小型科研团队，初创企业。核心是新的GB10 Grace Blackwell Superchip，能运行复杂的AI模型，处理2000亿个参数，体积跟Mac Mini差不多，可以放在桌子上插电使用。要问有什么缺点？3000美元起拍。

3️⃣ 英伟达Cosmos平台

NVIDIA Cosmos平台，集成了先进的生成式世界基础模型（WFM），它经过大规模训练，使用了超过2000万小时的真实世界数据，并基于9000万亿个token进行微调，涵盖了人类互动、环境、工业、机器人和驾驶数据等多个领域。这些数据经过扩散模型和自回归模型的处理，生成高质量的合成数据，可以用于训练和测试AI模型。它一共包含了四大功能模块：扩散模型、自回归模型、视频分词器，以及视频处理与编辑流程。目的是推动物理AI系统的发展，尤其是自动驾驶汽车和机器人。

相关企业可以直接下载模版，微调后使用。目前，已经有几家头部采购，包括1X、Agile Robots、Uber等。

黄仁勋还宣布，丰田将与英伟达合作生产下一代自动驾驶汽车。通过Cosmos平台，开发者可以从文本、图像和视频等输入以及机器人传感器或运动数据的组合中生成基于物理的视频。这些模型专为基于物理的交互以及高质量生成模拟工业环境（如仓库或工厂）和驾驶环境（包括各种路况）而构建。

• Thor处理器：以其卓越的计算能力震撼业界。相较于上一代Orin处理器，Thor的计算能力实现了20倍的飞跃。这意味着车辆能够同时处理更多复杂的自动驾驶任务，如高清地图实时绘制、多传感器数据融合、智能决策制定等，为驾乘人员提供更加安全、舒适的出行体验。

• DRIVEOS：获得汽车功能安全领域的最高殊荣，为智能驾驶系统的可靠性与稳定性提供了坚实保障。它严格遵循汽车行业的严苛安全标准，从内核设计到应用层开发，每一个环节都经过精心打磨，有效降低了系统故障风险。

预计到2026财年，英伟达汽车业务营收将进一步攀升至50亿美元。

4️⃣ AI Agent：全方位助力智能升级

英伟达精心打造的NVIDIA NIMS、NVIDIA NEMO以及开源蓝图三大工具，为AI Agent的生成提供了全方位的支持。

• NVIDIA NIMS能够帮助用户以最简捷的方式快速部署模型，无论是小型研发团队的实验项目，还是大型企业的核心业务系统，都能在短时间内完成模型上线，抢占市场先机；

• NVIDIA NEMO则专注于数字员工培训系统，通过模拟真实的工作场景，为虚拟数字员工提供专业技能培训，使其能够迅速适应各类岗位需求，如财务报表处理、客户咨询回复等，有效解放人力，提升工作效率；

• 开源蓝图更为全面。能够应用在文件处理，天气预报，农业生产，软件安全，药物筛选，视频分析等。

行业趋势/机遇

根据定见咨询《人工智能行业AI硬件全景洞察报告》，短期看，AI大模型技术带来的不确定性和市场竞争压力，手机/PC厂商拓展能力边界和提升AI产品集成体验，周边配件类产品或面临竞争风险；长期看AI对设备智能化升级，提高设备主动交互智能，计算从人主动以电脑手机为中心，被分散到各类终端的去中心化计算，计算被泛化。

具体到投资领域，可以关注两条主线。

1️⃣ AI应用产业

2024年AI应用的形态更加百花齐放，AI智能助手仍是当下主流的应用形态。各厂商均在探索商业化渠道，但受制于产品同质化、产品功能缺陷等问题，大部分AI应用还未迈过商业化的门槛。

在当下通用人工智能远未成熟的阶段，AI大模型更多的是作为一个SaaS组件来服务客户。从海外AI应用发展情况来看，目前已经出现了一批以AI+广告投流、数据分析为代表的海外垂直领域AI应用公司迈过了商业化门槛，AI所带来的直接收入或者对于业务的提升在其财报中已经有所体现；客户付费的前提是AI大模型能够提振客户的投资回报率，为实际业务增效，且从实际情况来看B端商业化或许会快于C端。

在技术、产品、生态、场景等多方面具备竞争优势的AI应用厂商，有机会率先迈过商业化门槛，可以关注金山办公、科大讯飞、同花顺、万兴科技。

2️⃣ AI算力产业

AI算力供需两端持续处于高景气阶段：

• 需求侧：海内外算力建设如火如荼，且随着 AI推理需求起量，算力投资增速还有进一步超预期的空间。

• 供给侧：英伟达的超级芯片GB200开启交付，推理性能相较于前作H100系列提升30倍，虽然因为芯片设计、散热等技术问题略有延迟，但并不影响下游客户的旺盛需求；国产 AI芯片也在软硬件配置上加力追赶，有望借助中美科技摩擦与自主可控趋势实现快速发展。

• 此外，GB200系列功耗的显著提升还有望带动液冷方案的加速渗透。

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