北京时间2025年3月19日，GTC大会正式召开，英伟达CEO黄仁勋在会上围绕Blackwell芯片出货情况、下一代Vera-Rubin平台规划、物理AI等话题进行演讲。我们认为，在当前AI推理需求逐步释放的背景下，英伟达积极布局更高密度Scale-up节点，有望带动铜连接、CPO等算力基础设施需求。
　　启示1：Scaling Law有望向后训练/推理环节延伸
　　英伟达认为，当前大模型的Scaling Law（缩放定律）有望从预训练向后训练以及推理环节延伸，RL+COT有望带动算力需求持续扩张。此外，英伟达提到，截至2025年3月Blackwell已实现360万GPU出货（对应180万张加速卡），已超2024年主推的Hopper系列加速卡出货量（130万张）。我们认为，随着AI大模型逐步迈入商业化应用阶段，推理需求有望加速释放，叠加国内大厂上修资本开支，算力基础设施板块或迎来成长机遇。
　　启示2：Scale-up或成推理效率提升的关键
　　随着Agentic AI对推理过程提出更高算力要求，Tokens处理量及推理延迟大幅增加。为了解决算力系统吞吐量和延迟之间的矛盾，英伟达推出多款高密度机架，实现更强Scale-up算力组合，扩大NVLink域连接范围，实现更快的推理效果。具体来看，英伟达推出Blackwell Ultra平台及GB300 NVL72方案，其中B300单卡FP4性能约为15PF，约为B200性能1.7倍。此外，英伟达还宣布了下一代Vera-Rubin Ultra架构下NVL576方案，实现576个die互联，系统集成度有望进一步提升。我们认为，其他厂商或陆续跟进高密度机架方案，有望带动铜连接等产业链需求。
　　启示3：CPO商业化落地逐步临近
　　本次GTC大会上，英伟达首次宣布利用“光电共封装技术”（CPO）将光通信直接集成到交换机上，推出了Quantum-X硅光共封芯片、Spectrum-X硅光共封芯片以及衍生出来的三款交换机产品：Quantum 3450-LD、Spectrum SN6810和Spectrum SN6800，其中Quantum-X预计将于今年晚些时候上市，而Spectrum-X计划于2026年通过主流基础设施和系统供应商推出，三款交换机产品均采用液冷技术。这些产品统一归类至“NVIDIAPhotonics”平台。我们认为，随着CPO技术逐渐成熟，商业化落地或加快。
　　启示4：物理AI迭代有望加速人形机器人规模化应用
　　在物理AI方面，英伟达推出开源具身智能模型Isaac GROOTN1，通过双系统架构（快反映+深度分析）提升任务执行能力。公司还发布了与谷歌和迪士尼联合开发的Newton开源物理引擎，以及Isaac GR00TBlueprint数据生成框架等工具，加速机器人研发与应用落地。据Markets and Markets，2029年全球人形机器人市场规模将达132.5亿美元，2024-2029年CAGR将达45.5%。我们认为，以英伟达为代表的物理AI能力持续迭代，有望带动人形机器人产业加速落地，关节、减速器、控制器等核心环节或受益。
　　风险提示：AI技术迭代不及预期；AI商业化不及预期。