中信建投 | GTC 2025召开，AI产业链持续繁荣

摘要：GTC 2025召开，英伟达重磅发布多款产品和技术，通过提升硬件性能和软件效率加速AI产业链落地；近期国内外模型加速迭代，覆盖多模态与推理等多种技术路径，高性能、低成本的特点有望促进端侧AI、通用/垂直应用的涌现；继阿里之后，腾讯、联通、移动相继发布24年报，

GTC 2025召开，英伟达重磅发布多款产品和技术，通过提升硬件性能和软件效率加速AI产业链落地；近期国内外模型加速迭代，覆盖多模态与推理等多种技术路径，高性能、低成本的特点有望促进端侧AI、通用/垂直应用的涌现；继阿里之后，腾讯、联通、移动相继发布24年报，且对于25年AI资本开支均相对乐观，将为AI产业链构建坚实底座。

GTC 2025召开，AI产业链持续繁荣

2.1 GTC 2025召开，Agentic AI时代已至

2025年3月19日，GTC 2025开幕，英伟达CEO黄仁勋发表主题演讲，重磅发布Blackwell Ultra服务器、Rubin下一代计算架构、Dynamo推理操作系统、CUDA-X全栈加速库、Groot N1人形机器人模型等一系列产品和技术，全面展示英伟达从硬件、软件到生态的AI全栈能力：

Agentic AI时代已至，推理需求持续爆发。AI已历经从“检索式”到“生成式”的过程，目前正向“自主式”发展。其中，自主智能（Agentic AI）具备多模态感知、逻辑推理和工具调用能力，将通过“思维链”（chain of thought）、“最佳N”（best of N）、“一致性检查”（consistency checking）等技术生成海量推理Token，计算量将至少达到过去的100倍（token消耗量增加10倍 X 计算速度也提升10倍）以上。以通用模型Llama3.3和推理模型DeepSeek R1对比为例，在面对复杂问题如“婚礼座位规划”时，推理模型生成的token超过8000个，是传统LLM模型不到500个的16倍。据黄仁勋预测，受推理模型驱动，AI数据中心建设投资将很快达到万亿美元规模。

Blackwell领衔能效革命，Rubin与CPO突破规模极限。硬件端，英伟达发布多项技术突破。其中，将于2025年下半年发布的Blackwell Ultra NVL72为AI推理时代专门定制，较前一代产品GB200 NVL72的AI性能提升了1.5倍。将于2026年推出的Rubin架构机柜则包括Vera Rubin NVL144和Rubin Ultra NVL576两个版本，FP4精度的推理算力分别达到3.6ExaFLOPS和15ExaFLOPS，为Blackwell Ultra NVL72的3.3倍和14倍。而在CPO领域，英伟达宣布了Spectrum-X和Quantum-X两款硅光共封芯片，以及对应的3款交换机产品，相比传统交换机能耗降低3.5倍，部署效率提升1.3倍，网络扩展弹性达到10倍以上。

Dynamo优化推理模型部署，CUDA-X加速全行业AI渗透。软件层面，英伟达积极推进推理模型部署、行业渗透和Agent落地。其中，Dynamo是专为推理、训练和数据中心加速构建的开源软件，能够作为AI数据中心的操作系统，通过动态资源分配、多级并行、KV缓存优化等多种技术，大幅提高计算效率。如果将Dynamo和最新Blackwell芯片搭配，同功耗下AI推理速度可以提高40倍。CUDA-X则是覆盖工业、通信、生物医药等不同垂直领域的软件加速库，助力千行百业AI落地。截止目前，CUDA开发者超600万，加速库及模型数量突破900个。此外，英伟达还展示了Llama Nemotron 系列推理模型，并推出AI Agent模板NVIDA AIQ，帮助开发者快速部署Agent。

Omniverse与Groot N1重塑物理AI。在具身智能领域，英伟达通过Omniverse数字孪生平台和Cosmos具身智能基础模型合成数据，创造虚拟环境，生成闭环训练，降低机器人开发周期。基于Omniverse+Cosmos的框架，英伟达微调训练了专用于人型机器人的开源基础模型Isaac GR00T N1，其采用双系统架构，分别用于快速反应和慢速思考，能够使机器人轻松地操纵常见物体并协同执行多步骤序列。目前，英伟达已经与Google DeepMind、迪士尼合作开发了Newton物理引擎，并将Isaac GR00T N1作为底座驱动了迪士尼BDX机器人的活动。此外，Omniverse+Cosmos还能够用于自动驾驶领域，帮助自动驾驶汽车更稳健地应对复杂场景。

我们认为，英伟达从硬件入手，逐步向行业软件生态和Agent切入，全面加速AI产业链发展，其中硬件性能提升+软件效率优化将为AI落地提供乘数效应。

2.2 国内外模型加速迭代，多模态与推理并进

DS爆火以来，国内外AI迭代进程仍在加速，本周Google、OpenAI、腾讯等大厂相继更新模型：

Google密集上线模型功能，优化用户体验。继开源Gemma 3-27B模型以超小尺寸击败DeepSeek v3、o3-mini等以来，Google连续上线模型性能。3月13日，谷歌正式推出集文本、图像、视频多模态生成能力于一身的Gemini 2.0 Flash Experimental模型，能够以语音描述要求模型进行修图、构图，还支持生成搭配插图的个性化故事；3月14日，谷歌免费开放个人AI研究助手DeepResearch功能，当用户提出问题后，模型会类似Agent对目标进行拆解、规划、搜索、输出，最终生成一篇完整的研究报告；3月17日，谷歌则上线Personalization功能，在用户登录谷歌账户后，Gemini能够根据用户的过往搜索记录，生成针对性、个性化的回答，将AI与搜索生态相结合。

OpenAI音频模型上新，助力用户构建语音Agent。3月21日，OpenAI 宣布在API中推出全新音频模型，包括语音转文本模型gpt-4o-transcribe及其mini版本，以及文本转语音模型gpt-4o-mini-tts。其中，两款语音转文本模型在 FLEURS 多语言基准测试中的表现超越了现有的 Whisper模型，尤其在英语、西班牙语等多种语言上表现突出，transcribe定价与Whisper保持一致（$0.006/min），mini价格减半（$0.003/min）；而文本转语音模型则支持开发者预设多种语音风格，定价每分钟0.015美元。直播上，OpenAI 还展示了通过音频模型构建的AI Agent案例，当用户询问最近订单时，系统做出流畅回应并准确提供了订单号。

腾讯混元推出深度思考模型T1正式版。3月21日晚，腾讯推出自研深度思考模型混元T1正式版，并在腾讯混元和腾讯云官网开放体验。性能方面，混元T1 在MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Logic等中英文知识及竞赛级数学、逻辑推理的公开基准测试中，达到业界领先水平；成本方面，混元T1沿用了Turbo S的创新架构，全球首创将Hybrid-Mamba-Transformer融合模式无损应用到超大规模推理模型中，让企业和开发者以更低的投入即可实现高效的AI部署。受此技术推动，混元T1云上API输入价格为1元/百万tokens，输出价格为4元/百万tokens，低于DeepSeek-R1。此外，据腾讯云公众号，混元T1即将在腾讯元宝灰度上线，进一步构建腾讯自身AI应用生态。

我们认为，模型的加速迭代正是AI产业落地的前兆，高性能、低成本的模型有望促进端侧AI、通用/垂直应用的涌现，从而为用户带来更丰富，体验更佳的AI产品。

2.3 大厂与运营商资本开支持续，AI浪潮未来已来

阿里巴巴2月发布财报，并宣布“计划未来三年将投入至少3,800亿元人民币，用于建设云计算和AI的基础设施”，引发市场对AI资本开支的想象。本周腾讯、联通、移动相继公布业绩，均对AI战略做出部署：

腾讯：AI战略进入重投入期，24Q4资本开支超过阿里。3月19日，腾讯控股正式发布2024年第四季度及全年业绩报告，2024年全年收入为6602.57亿人民币，同比增长8%，净利润为1940.73亿人民币，同比增长68%；第四季度收入为1724.46亿，同比增长11%，净利润为513.24亿人民币，同比增长90%。

资本开支方面，腾讯24Q4资本开支为365.78亿元，环比增长114%，同比增长386%，超过阿里同期资本开支318亿元；2024年全年资本开支为767亿元，同比增长221%，创历史新高，同样超过阿里同期资本开支725亿元，其中AI相关研发投入为707亿元。年报媒体沟通会上，腾讯管理层计划在2025年进一步增加资本支出，预期资本支出占收入的比例为低两位数百分比（24年资本支出占收入比重约12%）。

中国联通：全面拥抱人工智能，算力投资预计同比增28%。3月18日，中国联通公告2024年报，实现营收3895.89亿元，同比增长4.6%；实现归母净利润90.29亿元，同比增长10.5%。中国联通2024年资本开支为613.7亿元，同比下降17%。其中，算力投资逆势同比上升19%。中国联通预计，2025年固定资产投资在550亿元左右，其中算力投资同比增长28%；此外，公司还为人工智能重点基础设施和重大工程专项作了特别预算安排。

中国移动：25年算力资本开支373亿元，推理算力投资不设上限。3月20日，中国移动公告2024年报，实现营收10408亿元，同比增长3.1%；实现归母净利润1384亿元，同比增长5.0%。2024年，中国移动智算规模达到29.2EFLOPS，净增19.1EFLOPS，呼和浩特、哈尔滨万卡级超大规模智算中心上线提供服务；公司计划2025年通算规模(FP32)累计达到8.9 EFLOPS，智算规模(FP16) 超34 EFLOPS。而在当日举行的业绩说明会上，执行董事兼首席执行官何飚进一步介绍，2025年中国移动在算力领域的资本开支将为373亿元，占比将提升至25%，其中年报公布的超34 EFLOPS智算计划主要以预训练资源为主，而对推理资源投资不设上限。

我们认为，大厂及运营商算力基础设施资本开支有望持续，从而为AI产业链搭建坚实的算力底座，促进模型快速迭代，以及应用生态的繁荣。

总结：GTC 2025召开，英伟达重磅发布多款重磅产品和技术，通过硬件性能提升和软件效率加速AI产业链落地；近期国内外模型加速迭代，高性能、低成本的特点有望促进端侧AI、通用/垂直应用的涌现；继阿里之后，腾讯、联通、移动相继发布24年报，且对于25年AI资本开支均相对乐观，将为AI产业链构建坚实底座。

（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响：国际贸易摩擦加剧，美国不断对中国科技施压，对于海外收入占比较高公司可能形成影响。