来源：光大证券微资讯

科技界寄予厚望的黄仁勋GTC主题演讲如约而至，市场却出现了显著的分歧！

北京时间3月19日凌晨，身穿标志性黑色皮夹克的黄仁勋站在聚光灯之下，长达140分钟的演讲依然精彩纷呈。黄仁勋不仅介绍了Blackwell架构GPU已经全面投产、市场需求极为旺盛，还剧透了英伟达GPU技术路线将向Rubin、Feynman架构发展。

黄仁勋还发布了世界上最小的超级电脑DGX Spark，以及首个开源可定制的通用机器人模型GR00T N1。

发布会结束后，众多研究人员对黄仁勋的演讲进行了解读，主流观点依然认可英伟达在GPU领域的强大统治力，但需要更加明确的产品路线。

美国科技股投资者出现了显著的分歧，英伟达股价持续回落，纳斯达克指数跌超1.7%，市场并未从黄仁勋的演讲中获得信心。

今天我们就来全面解读黄仁勋的GTC演讲，探索AI算力芯片发展趋势。

1、黄仁勋GTC演讲重磅来袭，Blackwell芯片大规模出货

2009年，英伟达在美国加州首次举办GPU技术大会（GTC），彼时GPU仅仅诞生了10年时间，为处理图形计算打开了全新的局面。

随着人工智能技术的兴起，GPU成为重要的AI芯片，英伟达也凭借高性能的GPU一跃成为AI时代的“卖水人”。自此，GTC就成为AI行业的年度盛会，数不清的尖端技术和产品通过GTC发布。

从大洋彼岸的美国，到中国社交平台，无数网友都在关注英伟达2025年GTC（GPU Technology Conference）。GTC 2025会议时间从当地时间3月17日持续至3月21日，这场会议已经成为AI领域重磅的事件，多场会议和活动将向世人展示人类科技的无限可能。

北京时间3月19日凌晨1时，黄仁勋登台发表演讲，大家都想知道这个AI时代的弄潮儿能否再次震撼科技圈。

随着DeepSeek大模型横空出世、算力基础设施建设已进行大规模投资，未来算力芯片需求能否维持高速增长状态，这成为所有收看黄仁勋演讲的观众心里最大的疑问。

黄仁勋给大家吃了一颗定心丸，即将到来的代理式AI（Agentic AI）将让算力成为千金不换的宝贵资源。随着AI度过了感知AI（Perception AI）发展阶段，当前生成式AI（Generative AI）取得了辉煌的成就，ChatGPT、Claude、DeepSeek-R1等大模型深刻改变了AI行业。2025年将迎来AI智能体的爆发阶段，黄仁勋认为代理式AI将是大势所趋，计算所需的tokens、资源比预期多100倍。

在代理式AI之后，物理AI（Physical AI）将在AGI和现实世界架起桥梁，各类AI终端将进入到各种生活、工作场景。

黄仁勋乐观地预计，2028年数据中心基础设施资本支出将超过1万亿美元，这显然打开了AI算力芯片发展的天花板。

备受瞩目的Blackwell架构的GPU芯片也已经实现大规模生产，产量已经快速增长，这样就可以满足庞大的市场需求。

黄仁勋透露，2024年美国四大云服务商、超大规模云服务商购买了130万块英伟达的Hopper架构芯片，2025年又购买了360万块Blackwell架构GPU。

正如市场的预期，英伟达将在2025年下半年推出新一代Blackwell Ultra芯片，主要包括NVIDIA HGX B300 NVL16系统以及GB300 NVL72机架级解决方案。HGX B300 NVL16系统在大模型推理速度方面优势明显，比Hopper架构产品快11倍。GB300 NVL72将72个Blackwell Ultra GPU与36个Grace CPU相连，可以充当大规模GPU来运算复杂的问题。

将8个GB300 NVL72组合在一起就可以形成DGX SuperPOD，这就构成英伟达AI工厂超级计算机产品。

2、黄仁勋透露英伟达GPU路线图，算力行业依然充满机遇

黄仁勋还详细介绍了英伟达2026年-2027年GPU路线图，Rubin架构将成未来发展方向。

2026年，英伟达将发布以天文学家Vera Rubin命名的新一代GPU产品，Rubin NVL144密集FP4算力将达到3.6 PFLOPS，B300 NVL72算力为1.1 PFLOPS。此外，Rubin芯片FP8训练能力达到1.2 ExaFLOPS。整体看来，Rubin算力将提升3.3倍。

内存方面，Rubin芯片将采用HBM4e存储芯片，将全面从HBM3e技术实现升级。在内存容量保持288GB的前提下，Rubin带宽将从8TB/s提升至13TB/s。

Vera CPU也将取代Grace CPU，内核数量达到88个，线程为17个。

2027年下半年，英伟达将推出Rubin Ultra。Rubin之后，英伟达将用物理学家Richard Feynman来命名新架构。

此外，黄仁勋还发布了新款AI电脑DGX Spark，机身大小与Mac mini相当，搭载了GB10 Grace Blackwell 超级芯片，每秒可以进行1000 万亿次运算。

整体来看，黄仁勋演讲详细阐述了英伟达GPU发展路径，英伟达在GPU领域依然具有超强的技术实力。伴随着算力需求的不断提升，整个算力产业链将迎来关键的发展机遇。

算力产业链构成相对简单，上游主要是各类服务器芯片、光模块及通信基础设施，中游则是各类设备生产商（包括服务器、网络设备等），下游则是IDC、科技企业等需求方。

根据iFinD金融数据终端，算力概念股包括：中兴通讯、科大讯飞、海光信息、紫光股份、浪潮信息、中科曙光、寒武纪、光启技术、中国长城、中天科技等。