计算机：NVIDIA创新驱动AI革命 场景落地加速
本报告导读：
NVIDIA 通过GPU、AI 超级计算机及物理AI 平台的技术创新，推动自动驾驶、智能制造和AI 计算基础设施的快速发展，相关技术的市场化应用有望加速落地。
投资要点：
投资建议：N VIDIA 在2025 年CES 上发布了RTX Blackwell 5090GPU、Project Digits 超级计算机及Cosmos 物理AI 平台，标志着其在AI 计算、自动驾驶和智能制造领域的技术突破。这些创新不仅提升了GPU 的性能和AI 模型的训练效率，还推动了自动驾驶、工业自动化和机器人技术的快速发展。相关赛道有望充分受益：1）AI 计算基础设施，包括高性能GPU 和AI 超级计算机，受益于AI 模型训练和推理需求的增长；2）自动驾驶，Thor 处理器和Drive OS 的推出将加速自动驾驶技术的商业化落地；3）智能制造与工业AI，数字孪生体和机器人技术的应用将推动制造业的智能化转型，提升生产效率。推荐标的：科大讯飞、浪潮信息、紫光股份、虹软科技、工业富联、鼎捷数智、道通科技，受益标的：光庭信息、景嘉微。
NVIDIA 通过GPU 技术创新推动多行业应用，显著提升AI 计算能力。NVIDIA 最新发布的RTX Blackwell 5090 GPU 在图形处理和AI计算领域实现了重大突破，具备920 亿个晶体管和1.8TB/s 的内存带宽，性能远超上一代产品。其集成的DLSS 技术通过AI 生成图像帧，大幅提升了渲染效率，广泛应用于游戏、虚拟现实、医疗影像和自动驾驶等领域。这种高性能GPU 不仅满足了市场对高质量图形处理的需求，还推动了相关硬件和内容开发的增长，提供了广阔的市场机会。
自主智能体与物理AI 技术助力企业智能化转型，推动工业升级。
NVIDIA 推出的NIMS 和NeMo 等自主AI 构建工具，显著提升了企业AI 解决方案的开发效率，覆盖视觉、语言理解、语音等多个领域。通过开源蓝图和Cosmos 平台，NVIDIA 构建了开放的AI 开发生态系统，支持机器人和工业AI 的发展。物理AI 技术的应用，如数字孪生体和工业AI 优化，显著提升了智能制造和供应链管理的效率，推动了工业自动化和机器人技术的革新。
AI 计算基础设施扩展推动自动驾驶与智能制造，市场潜力巨大。
NVIDIA 通过与全球主要汽车制造商的合作，推出了Thor 处理器和Drive OS ，显著提升了自动驾驶系统的计算效率和安全性。
Omniverse 和Cosmos 平台打造的自动驾驶数据工厂，通过生成海量合成数据，加速了AI 模型的训练和优化。工业AI 技术的应用，如数字孪生体和机器人技术，推动了智能制造的转型，提升了生产效率和决策能力。随着NVIDIA 引领的AI 基座越发成熟和高效，工业制造、智驾等领域有望实现快速变革，相关产业链升级迭代或加速。
风险提示：市场竞争加剧、技术更新不及预期风险、供应链不稳定的风险。
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