英伟达2026年1月6号更新的什么

二零二六年一月六日晚间消息，二零二六首场拉斯维加斯 c e s 现场，英伟达 ceo 黄仁勋带着价值三千亿美元订单的 rubin 超算平台炸翻全场，直接把 ai 推理成本砍到原来的十分之一，一个机柜的算力就能顶过去一整座机房。 这套平台之所以这么猛，核心就是六芯片协同设计的黑科技。 rubin gpu 的 宽带直接飙到二十二 tb 每秒，是上一代的二点八倍。 n v link 六的机架带宽更夸张，达到两百四十 tb 每秒，相当于全球互联网总带宽的两倍。这就意味着，训练十万亿参数的大模型，需要的 gpu 数量直接少了四分之三， 一颗新卡顶四颗老卡用，也难怪四大云厂商直接抢着下单数十万颗，今年下半年，咱们就能用上这波算力红利。更让人兴奋的是，黄仁勋口中物理 ai 的 check gpt 时刻真的来了， ai 彻底从实验室走进了现实， 全新的 newton 物理引擎能做到零点零一秒实时响应， cosmos 模型的推理延迟只有一毫秒。靠着这两项技术，工厂里的机器人分拣零件，自主运行率直接冲到百分之八十五。特斯拉 optimus 机器人借着这波东风，计划二零二六年量产十万台， 成本压到两万美元以下，小米优必选这些大厂也纷纷接入生态，未来一千万家工厂的生产模式，都要被这种工业原宇宙方案重构。聊完工业，再看大家最关心的自动驾驶。英伟达和奔驰联手搞的 l 四级自动驾驶核心就是搜尔芯片，单颗算力就有两千 tops， 双芯片搭配的话，推理速度比老款快九倍，故障率低到能做到十年三十万公里无故障运行，再加上开源的 oppo mario 模型加持，它能理解复杂路况的因果关系， 今年年底美国限定区域就能先跑起来，二零二七年咱们就能在全球看到 robot taxi 满街跑。最后说给游戏党， r t x 五十 super 系列虽然推迟到明年第一季度，但二十四 g p g d r 七大显存真的香到不行。到时候玩赛博朋克，二零七七的八 k 纹理包能流畅跑满帧， 四 k 光追帧率直接提升百分之四十，甚至还能本地运行七十亿参数的 ai 大 模型。 而且现在 d l s s 四点五已经更新新增的动态多帧生成功能，让 ai 视频渲染速度直接翻倍，刚需党可以蹲一波，现款降价等等，党这次绝对血赚！ 从云端超算到工厂机器人，再到咱们的自动驾驶汽车，黄仁勋带着英伟达，靠着十倍成本下降、五倍性能暴涨，硬生生开启了物理 ai 的 新时代。

did you tell r two d two you're gonna be here did you and c two p o okay， all right come here before now one of the things that one of the things that's really you have jettson's they have little jettson's computers inside them they're trained inside omniverse and how about this let's show everybody the simulator that you were that you guys learned how to how to be robotizing you guys want to look at that okay， let's look at that ronnie， please！ 朋友们，等了十几年波士顿动力的人形机器人终于走出实验室。在二零二六年 cs 展上，阿特拉斯原型机首次公开亮相，之前被质疑的 ai 视频谣言也一一被打破。 但你知道吗？他起身的动作为什么非要设计的这么诡异？你觉得机器人该完全模仿人类，还是该有自己更高效的形态？那他到底怎么动起来的？今天现场其实是工程师在远程简单操控，但你们注意看，他的行走姿态是不是已经和真人一样自然流畅了？ 更厉害的是，他的关节能三百六十度全向旋转，这意味着在某些场景下，他的运动效率已经超过人类了。波士顿动力机器人研发主管斯科特金德玛对此解释到，关节全向旋转的设计有两大优势。 首先，它能彻底突破机器人的运动范围限制，完成很多人类无法做到的动作和转向。其次，这也解决了机器人普遍存在的可信难题。传统机器人的线路会随着关节活动反复弯折，久而久之容易断裂，而阿特拉斯的设计让所有线路都避开了这些旋转关节，紧接着阿特拉斯便以这套机器人界的最高规格礼仪动作， 郑重的向全场揭晓了下一代量产版机器人。全新阿特拉斯，身高一点九米，体重九十公斤，拥有五十六个自由度全向旋转关节，带触觉传感器的双手 三百六十度全景感知，能负重五十公斤，作业高度两米三，还能防水，在零下四度到四十度都能干活。最夸张的是，学新任务一天就会没电了，自己回去换电池接着干。而且所有机器人通过轨道平台互联一台学会了所有的阿特拉斯已经能进场干活了。

看完英伟达 c e s 二零二六的发布会，我只有一个感觉，勋子不打算卖铲子了。他不光要动马斯克的蛋糕，他还要创造现实世界的 ai 宇宙。两分钟跟你聊头，首先是算力端的降维打击。这次大会上，勋子正式推出了微软 rubin 架构， 推理性能比上一代的 blackwell 提升了五倍。这次可不是简单的升级啊，是将 cpu 芯片、 gpu 芯片、通信芯片、存储芯片等六颗独立芯片全部推翻，重新设计了一遍。 现在 rubin 架构的算力相较于之前 h 二百那一代的 hopper 架构，已经有了大约一百五十倍的提升。过去需要一整座机房才能支撑了大模型运算，现在仅需一个 n b link 七二机柜即可完成。 难怪川子同意解禁对咱们 h 二百的销售，原来是已经有了至少两代的差距，这是要轻销过期食品啊！多说一句，勋子还是懂浪漫的，他所有的架构都是以伟大的科学家命名的。我做了一个表，大家自己截图看吧。 第二，光有算力够吗？孙子反手就用 omniverse 创建了一个无限接近于真实物理世界的虚拟空间。在这个空间里， ai 必须遵守现实世界的重力啊、摩擦力啊、惯性等物理定律。 为什么要搞这个？因为高效、省钱、还安全。举个例子，以前测试汽车碰撞训练机器人，你得在现实世界里真刀真枪地撞得摔坏无数个原型机。现在 ai 在 虚拟世界里可以迭代一万次，而成本几乎为零。 最后重点来了，孙子费这么大劲，又是提升算力，又是搞数字孪生训练场，最终的目的只有一个，给 ai 以肉身，他要让这些在虚拟世界里练成的灵魂降临到现实世界。首当其冲的就是自动驾驶。 这次孙子推出了 oppo mario 自动驾驶系统，奔驰已经用这套系统完成了一百二十万公里的真实路测。更关键的是，这套系统还利用了来自 cosmos 平台的五亿公里的合成数据，然后通过在 omniverse 训练场中训练，让这套驾驶系统在还没有上路之前，就已经在虚拟世界里练成了满级老司机。 这种净化让汽车第一次拥有了人类的思维，他在看路口站着行人的时候，看到的不只是轮廓，而是因果。他能够通过捕捉行人的脸的朝向以及腿部的细微动作，推理预判出对方即将横穿马路的意图。 我们对比特斯拉的 fsd 和英伟达的 oppo mate。 特斯拉的 fsd 是 封闭系统，好比苹果。而勋子玩的是开源路线，就像安卓，这意味着全球任何车场都可以直接使用英伟达的算力核心和工具链来开发自己的自动驾驶， 大家一起用，一起积累真实路况数据，再一起共享数据校正。这种众人拾柴的生态爆发力，比特斯拉的单打独斗要恐怖的多， 就像那些当年嘲笑马斯克高火箭回收一样。其实很多人觉得勋子就是个吃 ai 红利的硬件商，但看完这场发布会，我觉得他俩其实是一类人。勋子不仅在卖芯片，他是想在地球上重建物理世界的规则，重新定义新的工业革命， 这种改变世界的野心和坚持不懈的探索，才是一家企业真正的护城河。关注我，带你了解新闻背后的真相！

哈喽，大家好，欢迎收听我们的播客，今天咱们来聊一聊这个英伟达在 ces 二零二六年最新发布的这个 rubin 平台啊。这个 rubin 平台呢，号称是可以让 ai 的 算力直接提升五倍，并且成本降低到原来的十分之一， 那这个东西到底是不是真的意味着 ai 算力的革命马上就要来了呢？其实不光是这个 rubin， 上面我们还看到了很多其他的技术也有了非常大的突破， 比如说这个端侧的 ai 设备开始大量的出现，然后包括这个脑机接口也开始有了一些新的进展，包括这个聚深智能也有了一些新的动作，所以整个的这一些东西都会让我们觉得 这个 ai 的 改革可能真的离我们越来越近了。对，今天我们就来一起拆解一下这些让人兴奋的新突破到底意味着什么。咱们先来看第一大块啊，就是这个算力和硬件的革新， 这个其实我觉得最吸引人的就是这个英伟达的这个 rubin 平台嘛。对，那这个 rubin 平台到底在性能上面有哪些让人惊讶的提升呢？ rubin 它其实就是把六款定制芯片做了一个深度的整合，然后其中的这个 rubin gpu 呢，它是用上了第三代的 transformer 引擎，所以它的这个 ai 推理算力可以达到五十 p f l o p s， 这个是比上一代直接就提升了五倍，那它的这个训练效率呢，也提升到了三点五倍，五倍的提升确实很吓人。对，而且它的这个配套的这个 vera c p u 呢，是一个定制的 arm 的 架构，有八十八个核心， 然后它这个整个的平台呢，还使用了这个新一代的这个高速的互联和这个高达二十二 tb 每秒的这个 hbm 四的显存，所以它的这个无论是宽带还是延迟还是内存的容量都有一个质的飞跃，就彻底把这个性能的天花板给打开了。 你觉得这个 ruby 平台，它会给这个 ai 训练和推理的成本带来哪些根本性的变化？最大的不同就是它的这个推理的 token 成本降到了原来的十分之一， 就这意味着什么？就是以前可能你需要非常多的机器跑很长时间的任务，现在可能你用很少的资源就可以完成了。就比如说训练一个像 deepsea 这样的大模型， 你需要的 gpu 数量是原来的四分之一，这听上去简直就是给企业加速 ai 落地开了绿灯，没错没错，而且就是它的这个机架级的系统呢，还做了这个模块化的设计， 所以它的这个组装和维护的时间也大大缩短了，所以这个运营的开销也下降了，然后再加上这个主流的云厂商都在采用它，所以这就会让这个算力就变成了一个像水和电一样的普惠的资源， 就会大大加快这个 ai 应用的普及和创新。除了英伟达的鲁本之外，最近在这个 ai 算力和硬件领域，还有哪些公司也有比较值得关注的动作？嗯，比如像 amd 就 发布了这个 c d n a 三和这个 mi 三百系列的这个加速器， 然后也有这个台积电的这个二纳米的工艺也在给这个 ai 芯片进行量产。还有这个 sirrus， 它是专门做这个 wi fi scale 的 这个 ai 芯片的， 还有这个 graphcore， 它是做这个 ipo 的， 就这些都是属于在芯片这个层面的一些创新，看来就是这个赛道确实是越来越热闹了，没错没错，然后包括像微软和这个 open ai， 它们也在搞这个超大规模的这个 ai 工厂， 包括这个 matta 也在做自己的这个专用的芯片和这个高速的网络。还有这个 sirbraus 跟这个 yandex 也在合作，所以就是整个这个硬件，加上这个云，加上这个框架，整个这个生态都在协调地发展，所以就会不断地把这个 ai 算力往前推进。 咱们来进入到第二部分啊，咱们来聊一聊技术背后的一些隐忧啊。好吧，那这个最让我觉得担心的就是这个安全和论语的问题了。嗯，那最近这个 grog 到底出了什么大的炉子？这是 grog， 他 在二零二六年的一月啊，他上线了这个图像编辑的新功能， 然后结果呢，就有用户利用这个功能啊，去生成了大量的这个敏感的和有害的内容，对，包括对未成年人的一些伤害啊之类的。所以他一下子就引爆了这个全球的这个监管的风暴啊， 这影响面确实不小啊。对，然后除了这个内容安全的问题，他还被爆出来就是会输出一些极端的言论啊，反油的言论啊什么的。那其实这个背后的原因就是因为他的这个底层的代码被人动了手脚， 所以就导致这个事件之后啊，就是不仅仅是这个公司的股价大跌啊，就是整个行业都开始重新审视 这个安全和轮理的这个底线到底在哪里？就是说其实这一次 grog 的 这个风波到底让整个行业和社会付出了哪些代价？嗯，首先就是他，首先就是法国，他是直接就启动了刑事调查， 然后印度也是给了这个公司一个 ultimatum， 就是 要他立刻整改。欧盟那边也是在说要准备高额的罚款，英国和马来西亚等国也都开始介入，就是整个全球的监管一下子就收紧了， 这确实给所有的 ai 公司都敲响了警钟。对，然后就是这个公司一开始的时候还在试图就是淡化这个问题和推卸责任嘛，但是其实这个事件已经让这个用户和这个广告商的信任直接崩塌了， 它也让这个 ai 行业被推到了一个就是全球都要更严格的监管这样的一个风口浪尖上面对，包括它也让这个数据的偏见啊和这个内容安全的防护啊，这些问题都变成了一个大家关注的焦点。所以就是这也是为什么很多国家现在开始重新思考怎么去立法，怎么去管这个事情。 面对这样的不断的出现的这些安全和论语的挑战，你觉得这个 ai 真正的去造福人类？ 其实我觉得就是最近的这些事件已经表明了，就是你单纯的靠技术的快速的修补是远远不够的。对，那现在的这个 ai 的 治理已经变成了一个非常非常多层面的事情，包括技术的层面、法律的层面、企业的责任的层面，甚至是国际合作的层面， 那现在就是大家都在呼吁要加强这个数据的清洗，然后加强这个实时的监控，加强这个透明化的机制。那包括企业和研究机构也都在尝试着去把这个逻理的规范 嵌入到这个 ai 的 研发和使用的每一个环节当中，只有这样才能够真正的让这个 ai 往一个可信、可靠和向善的方向去发展。咱们来切入第三个部分啊，就是聊一聊政策和资本的导向。对，那这个里面其实最值得关注的就是 国家现在究竟把哪些赛道定位成了新的经济增长点？对，其实最新的这个政策里面已经点名了，就是包括量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、聚深智能，还有这个第六代移动通讯， 这六大领域是被定位成新的经济增长点。对，然后同时呢，像这个新能源、新材料、航空航天、低空经济这些也是属于重点的方向，赛道跨度还挺大。没错没错，是的，是的，而且这些领域就是它都是属于技术含量非常高，然后市场空间也非常巨大的一些领域。 那像比如说量子科技，我们国家其实在量子通信、量子计算、量子精密测量这几个方向都已经实现了突破，并且已经进入到了产业化的阶段。 那比如说生物制造，我们国家的这个生物发酵的产能已经占到了全球的百分之七十以上。对，包括像这个氢能和核聚变能，我们也已经实现了从跟跑到并跑的这样的一个突破，包括像脑机接口和聚深智能，这也是属于这个政策扶持的一个重点，包括像这个第六代移动通讯， 我们国家也已经率先建成了全球首个通质感融合的外场试验网，所以这些都是属于未来的一些能够支撑我们这个高质量发展的一些新的引擎。对，那这些年其实政策和资本是如何推动这些新赛道的发展的？ 对，其实一方面是政策层面，政策层面就是比如说十四五，十五五这些规划里面都把这些前沿的产业作为国家的重点，那当然包括比如说这个中央财政会设立专项的基金，那地方也会有跟进的资金， 那包括也会推动一些比如说央地联动啊，或者是说呃，这个练长治啊，来协同的去攻关这些关键核心技术，感觉力度确实不小。对，然后资本方面的话，就是政府也设立了专项的基金，那也有一些金融工具， 那同时也在鼓励民间的资本能够参与到这些项目当中，所以，呃，整个这个资金的结构也更加的多元。那同时也会有一些比如说针对不同的赛道，不同的阶段会有一些差异化的政策，那同时也会不断的完善一些监管和风险防控的机制， 所以就会让这个创新的活力能够被激发出来啊，也会让这些新的赛道能够更快的形成竞争力。你觉得就是现在在这些新赛道里面有哪些比较棘手的问题和短板是需要我们去警惕的。比如说有些关键核心技术还没有完全的突破，然后高端的人才也还比较短缺， 部分的领域也出现了一些低水平的重复建设，那同时呢，这个国际的竞争也在加持，所以就导致比如说像我们现在对日本的一些出口的限制，也会让这个产业链的安全受到挑战，那同时呢，这个创新成果的商业化的速度也需要进一步的去加快， 所以，呃，只有我们集中力量去解决这些难题，才能够真正的让这些新赛道释放出他们的潜力。好吧， ok 了，那么今天我们聊了这个入便平台带来的这个算力的飞跃， 然后也聊了这个 grog 事件背后的一些安全的隐忧，同时我们也梳理了一下政策和资本聚焦的一些新的赛道， 那么其实说白了就是机遇和挑战是并存的，关键就在于我们能不能够在这样的一个新的浪潮当中去把握好技术的方向，同时把握好论语和合规的这样的一个方向。好嘞，那么这期节目咱们就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下期再见。拜拜。

a i 芯片大消息来了！英伟达在 c e s 展会上放出了个王炸！下一代 robin ai 芯片平台今年就要面世了，它的训练速度是上一代 blackwell 的 三点五倍，光运行性能就提升了五倍， 最关键的是，生成推理结果的成本最多可降低至十倍。这次发布是由一个六款的芯片组成的全家桶系统， 除了核心的 gpu， 还专门为智能体推理设计了全新的 vivo cpu。 这就意味着未来的 ai 不 仅能回答问题，更能像人一样自主规划执行复杂任务，这摆明就是在为下一阶段的通用人工智能服务。 英伟达之所以提前亮出底牌，就是要用绝对的性能代差，宣告 ai 算力的王座依然由它来统治， 这将再次拉高了整个行业的门槛。更强的算力意味着更复杂的模型和更颠覆的应用即将成为可能，一场新的改革正在路上。

二六年的主线不是商业航天，更不是脑机接口，而是 ai 硬件和应用端，即将迎来全面暴涨的元年。随着老黄在 c e s 大 会上陆续放出两个关键信号， 第一，新一代的入品平台比 blackwell 性能提升五倍，成本降低十倍。第二，达子发布了具备推理能力的自动驾驶和机器人模型。眼下 ai 大 变格时代就要到来，小杨也是紧急梳理出了这两个方向的核心企业，记得先点赞收藏起来 先呢是 ai 自动驾驶概念。第一位，浙江世宝，公司在线控转向和后轮转向领域技术储备深厚，预计于二零二六年下半年开始量产。这两类产品分别主要面向 l 三加智能驾驶车型及高性能豪华车型， 壁垒高，市场前景广阔。第二位，锁灵股份，车载终端市场绝对龙头，车辆网软件加硬件加运营平台供应商，智能驾驶舱已进入供货状态。第三位，新明智通，公司目前用于无人驾驶领域的产品，用于 l 三及以上的自动驾驶使用的带 v 二 x 功能的车载终端。第四位，万级科技，专业从事智能交通系统 技术，目前 etc 产品已经成为六十家车企的一级供应商。第五位，德赛希威，公司主业聚焦智能座舱、智能驾驶及车联网三大业务。 四是 ai 机器人概念。第一位，中科创达，开发机器人操作系统 ai 加机器人算法平台，是英伟达汽车与机器人生态的核心伙伴。第二位，奥普特，机器视觉核心供应商，用于工业机器人引导与检测， 目前已经加入 olivia 埃萨克机器人平台生态第三位，埃斯顿国产工业机器人龙头使用 jason 芯片开发 ai 视觉机器人。第四位，拓斯达 用 jason 平台开发智能协助机器人提升 ai 识别能力第五位，九号公司商用服务机器人领军者，部分机器人采用 jason 平台开发室内自主导航系统。还有哪些小杨说漏的，家人们也可以补充在评论区，我是小杨，专治投资迷茫的散货破局者，招财小达人。

在北京时间一月六号早上五点，当我们还窝在温暖被窝的时候，英伟达 ceo 黄仁勋在 c e s。 二零二六大会上，把 ai 从电脑上的聊天框真正拽进了物理世界。我整理成以下四点，内容很干，点赞、收藏，一会儿别找不到了。今天，所有科技巨头对于二零二六的 ai 发展都默契地保持一致， 我们正在从训练 ai 的 时代走进 ai 真正干活的时代。第一点是英伟达正式亮相新一代 ai 平台 rubin。 黄仁勋说， rubin 不是 一张卡，而是一个从 cpu、 gpu、 网络、 dpu 到交换机的六芯片一体化系统。 我们从官方数据层面来看， ai 推理性能提升五倍，训练效率提升三倍以上。每生成一个 token 的 成本 只要原来的十分之一，标识着 ai 不 再属于巨头专属，而是开始走向全面普及、全面商业化。第二点，让汽车像人一样思考。因伟达发布了名为 oppo、 vivo 的 全新推理视觉行动模型， 这是一个拥有一百亿参数、具备思考能力的自动驾驶模型，宣布该模型将率先搭载在梅赛德斯奔驰 c l a 车型上，目标是打造全球最安全的汽车。第三点，因伟达确定了物理 ai 的 三架马车， cosmos、 g r 零零 t 与 l p m o。 cosmos。 用于世界生成与理解的基础模型 g r 零零 t。 通用机器人基础模型 l p m o。 针对自动驾驶与移动机器人的推理模型， 总的大方向是机器人模型、汽车自动驾驶以及脑机接口，让 ai 改变现实生活。第四点，史上最大规模开源数据极大派送，包含十万亿语言 tokens、 五十万条机器人轨迹、 四十五点五万个蛋白质结构，以及一百 tb 的 车辆传感器数据，加速 ai 行业的发展和创新。黄仁勋在二零二六 c e s。 上的表现看得出英伟达已经跳出了卖卡的老本行。英伟达已经不只是卖 gpu， 而是在构建整个 ai 世界的基础设施，宣告二零二六年是 ai 真正走进物理世界，开始落地干活的一年。如果你也想抓住这一波算力红利，评论区留下算力。

二零二六年一月六日，全球 ai 大 事一、北京发布 ai 高地建设计划，公布了包括技术创新、智算、生态、数据智能在内的九大行动，目标是用两年左右时间建成十万卡级国产智算集群，并推动核心产业规模突破万亿元。 二、英伟达黄仁勋在 c e s。 二零二六发表演讲，强调开源模型彻底改变了 ai， 并点名展示了 kimi、 k 二、 deep、 secv、 三点二昆等中国大模型。他认为开源模型与前沿模型的差距正在缩短。同时，他发布了新一代 gpu， 其推理算力达到前代 bug 系列的五倍。 此外，他重点介绍了用于开发智能汽车和机器人的 cosmo c i 物理时刻，并预测物理 ai 的 叉 gpt 时刻即将到来。 三、波士顿动力与谷歌 deepmind 宣布建立 ai 合作，只在将谷歌 deepmind 的 jimmy robotics 模型与波士顿动力的新型阿特斯人形机器人进行集成。四、波士顿 ai 联合创始人兼总裁格雷格布罗克曼在与 amd ceo 的 对话中预测，二零二六年将是企业级 ai agent 智能体真正起飞的一年。 五、常州召开全国智能体开发者大会，聚焦 ai 智能智能体的技术创新与产业落地，并发布了专项行动计划，成立了总规模五十亿元的人工智能专项基金。本日播报结束，感谢您的收看与收听，我们明天再见！

在北京时间一月六号早上五点，当我们还窝在温暖被窝的时候，英伟达 ceo 黄仁勋在 c e s。 二零二六大会上，把 ai 从电脑上的聊天框真正拽进了物理世界。我整理成以下四点，内容很干，点赞、收藏，一会儿别找不到了。今天，所有科技巨头对于二零二六的 ai 发展都默契地保持一致， 我们正在从训练 ai 的 时代走进 ai 真正干活的时代。第一点是英伟达正式亮相新一代 ai 平台 rubin。 黄仁勋说， rubin 不是 一张卡，而是一个从 cpu、 gpu、 网络、 dpu 到交换机的六芯片一体化系统。 我们从官方数据层面来看， ai 推理性能提升五倍，训练效率提升三倍以上。每生成一个 token 的 成本 只要原来的十分之一，标识着 ai 不 再属于巨头专属，而是开始走向全面普及、全面商业化。第二点，让汽车像人一样思考。因伟达发布了名为 oppo、 vivo 的 全新推理视觉行动模型， 这是一个拥有一百亿参数、具备思考能力的自动驾驶模型，宣布该模型将率先搭载在梅赛德斯奔驰 c l a 车型上，目标是打造全球最安全的汽车。第三点，因伟达确定了物理 ai 的 三架马车， cosmos、 g r 零零 t 与 l p m o cosmas。 用于世界生成与理解的基础模型 g r 零零 t。 通用机器人基础模型 l p m o。 针对自动驾驶与移动机器人的推理模型， 总的大方向是机器人模型、汽车自动驾驶以及脑机接口，让 ai 改变现实生活。第四点，史上最大规模开源数据极大派送，包含十万亿语言 tokens、 五十万条机器人轨迹、 四十五点五万个蛋白质结构，以及一百 tb 的 车辆传感器数据，加速 ai 行业的发展和创新。黄仁勋在二零二六 c e s。 上的表现看得出英伟达已经跳出了卖卡的老本行。英伟达已经不只是卖 gpu， 而是在构建整个 ai 世界的基础设施，宣告二零二六年是 ai 真正走进物理世界，开始落地干活的一年。如果你也想抓住这一波算力红利，评论区留下算力。

作为科技圈春晚的 c e s。 二零二六，但在二零二六年的一月六日，美国拉斯维加斯举办，往年这个时候各家都是发布一堆新的新显卡新 cpu 出来炸场，但今年的风向感觉明显被 ai 带跑偏了。先来看看英伟达， 往年这个时候皇冠肯定在猛推新的游戏显卡，而今年估计就没戏了。玩家最期待的五零 super 系列显卡呢，大概率是推迟了，此前的泄露信息表明， g d r 的 显存价格暴涨，这成本根本没有办法控制。 而 super 系列的三款新的 sku， 五零七零 super、 五零七零太 super 以及五零八零 super 预计最快也要第三季度才能上市和大家见面了。 所以 c e s。 上老黄的重点肯定还是数据中心那些大块头， blackwell ultra、 rubin 架构以及 nvidia 生态升级，这些我们大概还会听到呃关于 rubin 量产规模的最新消息，以及 team green 在 新架构下提供的机架以及运营方案之类的。 目前 ruby 已按计划推进，预计二零二六年下半年量产， q 三或者 q 四会正式上市。再来看看 amd， 这次他们的野心可着实不小。 amd 在 二零二六年的 ces 上要上演多线作战，移动端推出 recentas 四百系列，预计在能效还有核显上会持续的进行优化。 至于桌面端呢，玩的还是熟悉的配方，正五靠叉三 d 的 缓存来续杯，目前呢已经跑完透露了九八五零叉三 d， 还有九九五零叉三 d 二缓存加大，从而精准的满足某些游戏上的需求。 至于新显卡，那还是别等了， amd 的 重心也早就跑到 ai 和数据中心那边去了， m i 四百加速器，还有 l c m 软件驱动，这些才是它们的主线。 amg 的 策略非常非常的清晰，消费级市场 cpu 稳扎稳打，然后把剩下的狠货全都留给 ai 市场。谁都没有想到啊，谁都没有想到，今年 ces 动作最多的居然是英特帕特雷克要正式亮相了，这可是英特尔第一款用上自家十八 a 工艺的消费级处理器， 相当于第一次工业制服的大考。英特尔移动端能不能支棱起来，真的就要看这一波了。桌面端呢，也有更新， air lake refresh 会以酷睿 ultra 二百 plus 的 名义出来，但其实呢，它本质呢，还属于一个过渡角色，它的定位都是填档期，主要呢，还是要给明天的大招 nova lake 拖时间。显卡方面，英特尔还在慢慢推 arc battle mage 系列，比如传闻中的 b 七七零，补一补它的中段位的空缺。 总结下来呢， c e s。 二零二六年的 pc 圈，消费级新品节奏明显踩了刹车，而且现在这个价格，观众老爷们也不用着急在今年给电脑升级了，等等明年吧，还得再等一等。以上就是 c e s。 二零二六的前瞻巨透，你最期待哪家新品发布会呢？来 qq 区聊聊啊！

半导体北美 c e s。 英伟达与 amd 主题演讲英伟达金融分析师问答回顾摘要，摩根士丹利在二零二六年一月六日发布更新，梳理 c e s。 期间英伟达与 amd 的 关键信息。 英伟达重点强调如饼平台的系统及设计与制造可行性，并谈及存储与供应链、汽车与机器人等新进展。 a m d。 则展示 m i。 四五五与客户端 ai 新品突出生态合作报告，同时给出两家公司风险回报框架与核心假设。郑文，各位听众，下面分享一份来自摩根氏单立研究团队的半导体行业更新报告。 报告由 morgan stanley co， llc 在 二零二六年一月六日发布。报告中文标题可译为半导体北美 c e s。 英伟达与 amd 主题演讲英伟达金融分析师问答回顾， 本次分享仅作内容梳理与信息传递，不构成任何投资建议。这份更新的背景是 c e s。 期间在拉斯维加斯举行的一系列活动。 摩根士丹利在报告中提到，他们汇总了英伟达 ceo 黄仁勋的主题演讲与问答内容，以及 amd 在 c e s。 上的主题演讲要点。 之所以值得单独做一份当日回顾，核心原因在于 c e s。 通常更偏消费电子与大众展示，但英伟达在这次活动中，把相当多的篇幅放在面向 ai 基础设施的新一代平台 ruby 上，这种信息密度与定位本身就容易被市场视为一种信号。 接下来我会按报告逻辑分成几块来讲，先讲英伟达在 ruby 与系统级路线上的核心表达，再讲供应链与制造节奏的关键信息，然后补充汽车与机器人两条增量线索。 最后再讲 a m d。 的 展示重点，以及摩根式单利给出的两家公司风险回报框架和对应的关键变量。 一、英伟达 rubin 成为主线，迅速从芯片性能升级为系统级能力。摩根士丹利在报告里开门见山地说，英伟达当天的主题演讲与问答是早期亮点， 市场会把对 rubin 的 聚焦解读为积极信号。更重要的是，分析师认为英伟达在 rubin 上花的时间比他们预期 更多，考虑到 c e s。 往往更偏消费导向，这一点本身就不寻常。报告强调的第一个关键词是性能门槛继续抬升。摩根士丹利表示，他们此前在 g t c 二零二五已经看过如炳在机柜级别的性能规格，而这次 c e s。 展示出来的数据与之前一致。也就是说，从以批录参数的角度看，如炳并没有突然改口或临时加码， 但公司在公开场合把 ruby 再次推到聚光灯下，传递的是一种确定性与信心。这里有一个很值得财经投资人关注的点。摩根士丹利观察道， 这次展示的重心不再只是单颗 gpu 的 峰值指标，而是更强调系统级设计，包括 gpu、 cpu、 网络互联以及软件。 换句话说，英伟达想讲的不是我们又做出一颗更强的芯片，而是我们能把一整套 ai 计算系统从算力、宽带互联到软件站一起往上推。 这种趋势变化对理解英伟达后续的商业模式很关键，因为当市场进入到大规模训练与推理并行的阶段，客户真正买的往往不是单点算力，而是可部署、可扩展、可维护、可持续迭代的系统。 系统能力越强，越可能在更长的价值链上实现变现。从 gpu 到整机，从整机到机柜，从机柜到集群，再到软件网络与服务的持续收入。报告中还点明了英伟达在推理测的新工作负债多阶段推理 摩根是单立提到黄仁勋在会上谈到新一代 bluefield 的 d p u 以及与如宾 c p x 相关的产品组合，目的是服务这种新的多阶段的推理负债。 英伟达的观点是，要跟上 ai 生态系统需求加速的节奏，最有效的路径就是在多个维度同时推边界，而不是指在某一个环节堆参数。二、 rubin 的 关键参数相对 blackwell 的 量化对比 在报告展示的参数对比里，摩根士丹利引用了英伟达指出的几组核心指标，用来说明 rubin 相对 blackwell 的 提升幅度。这里我按报告中给出的数字直接复述，方便大家形成直观印象。 n v f p 四，推理五十 flops 对 比 blackwell 约提升五倍。 f p 八，训练十七点五， flops 对 比 blackwell 约提升三点五倍。 hbm 四代宽二十二。 tbs 对 比 blackwell 约提升二点八倍。每颗 gpu 的 nv link 代宽三点六。 tb s 对 比 blackwell 约提升两倍。 晶体管数量三千三百六十亿，对比 blackwell 约提升一点六倍。这些数字本身并不等同于最终客户体验提升多少，但它们能帮助投资人把握方向。 rubin 的 提升并非只靠算力，而是围绕推理训练内存、宽带与互联一起协同， 尤其是宽带与互联的强化，往往与系统及扩展能力、集群效率以及推理阶段的吞吐表现高度相关。 三、推理进入上下文时代 bluefield 的 四与推理上下文内存存储平台摩根士丹利在报告中提到一个相当具体的点，此前已发布的 bluefield 的 四将支持一个新的 inference context memory storage platform， 中文可以理解为推理上下文内存存储平台。英伟达声称，这一平台相较传统存储方案，可将 t p s。 提升最高达到五倍。 这里我们不需要把它讲得过于技术化，但可以用投资语言解释它试图解决什么问题。所谓多阶段推理，通常意味着推理不再是一段简单的 一次输入、一次输出，而更像一个炼似的流程，可能需要解锁外部知识，维护更长的上下文，进行多轮推理，再把结果整合输出。 这个过程中，上下文既是计算问题，也是数据流动与存取问题。上下文越长，访问越频繁，系统越容易被存储与数据搬运拖慢。英伟达用 d p u 和存储平台去做上下文效率提升，本质上是在把推理的瓶颈从 g p u 内部延伸到 g p u 之外的系统层，并试图用更接近网络与数据路径的方式把吞吐做起来。对投资人而言，这类布局的意义在于，英伟达并不只想在 g p u 计算上领先，而是希望把推理链条中的关键路径也纳入自己的平台能力之内， 从而强化粘性与差异化、次制造与供应链，从能做出来到能规模化交付。如果说前面讲的是技术路线，那么摩根士丹利认为，英伟达这次在 c e s。 释放的另一个重要信号是更可制造的机柜系统， 以及由此带来的供应链爬坡更顺的预期。报告里有一句很直接的话，管理层把 rubin 描述为处于 for production， 也就是全面生产状态，同时强调他们在 blackwell 阶段的经验教训已经体现在 rubin 的 系统级可智能化改进上。更具象的例子是， rubin 计算版的组装时间已经从 blackwell 的 约两小时缩短到约五分钟， 并且现场视频展示了第一个机柜已经部署。对投资人来说，这里有两层含义，第一层是复杂系统的制造学习曲线， ai 服务器与机柜系统的交互往往受制于工艺复杂度、装配效率、测试与良率，以及零部件协调。 装配时间从两小时降到五分钟，至少说明英伟达在设计上更考虑标准化与模块化，更接近可复制的工业化流程。第二层是供给释放的确定性。 市场对 ai 硬件的核心担忧之一是需求强，但供给是否能按计划释放。英伟达主动强调，可制造业与装配效率是在回应交付能力这个最关键的商业问题。当然，摩根式单立也提醒， 供应链并非没有挑战，当前最主要的挑战之一是内存。报告指出，英伟达强调自己处于一种独特位置，它是少数甚至可以说是唯一一家 直接采购如此大规模 dream 与 hbm 的 芯片公司。公司认为，正因为整个生态都在支持其增长，这种规模优势反而能让英伟达 在内存供应上更具主动性。这段话从投资角度可以这样理解， hbm 与高端 dream 的 供给是 ai 系统的核心瓶颈之一， 谁能锁定产物，谁能协调供应，谁就更可能把需求转化为可确认的收入。英伟达强调，自己直接采购意味着它更靠近关键资源的分配环节，也更容易用规模去换取优先级与确定性。 但报告也明确了，内存依然是挑战，只是英伟达认为自己在应对上更有优势。五、需求表述用 skyrocketing 来形容，且几乎不做管理预期 摩根士丹利在报告中提到，英伟达把 ruby 与 ai 需求形容为 skyrocketing， 也就是快速上升，直线上行。 同时，公司重申他们反复强调的三条规模扩展规律仍然成立。报告的措辞也很直白，他们并不意外公司会这么说，但管理层使用的强烈形容词并不像是在刻意压低预期管理市场情绪。尤其是在公司上个季度经历了 beat and race， 也就是业绩超预期并上调指引之后，这类表达对市场情绪的影响往往很直接。当公司在高基数强预期之后仍然不明显收着奖， 投资人自然会把它理解为需求侧仍未见顶，或者至少短期看不到降温迹象。当然，摩根式单利也指出，围绕竞争的噪音依然存在。例如，在二零二五年末阶段， 市场对更广泛的 t p u 牵引力有所讨论，但他们的总体判断是如饼，相关信息的信心口径可能会被积极接收。 报告里还提到一个市场背景，尽管英伟达在此前某次活动上提到过五千亿美元规模的相关表述，股价在那之后仍较阶段高点低约百分之十。摩根士丹利认为，在这次 c e s。 问答与卢边对话中，那种需求很强、 公己不必谈的态度在精神上再次得到强化。如果未来财务数据能够印证这种表述，市场热情可能回归又中国市场相关表述，需求存在，流程仍在推进关于中国市场，摩根氏丹利写得相对克制 报告指出，英伟达并没有详细讨论新 h 两百审批带来的影响，但提到来自中国客户的需求确实存在，同时许可流程仍在推进中。在这里需要强调的是，报告并没有给出更多细节，也没有把它扩展成趋势判断。 对投资人而言，这更像是一个状态更新，需求端存在，供给端受制于流程节奏，短期的关键在于进展的可见度与确定性。 七、从数据中心外溢汽车与机器人两条新增量线索除了 ai 基础设施，摩根士丹利也在报告里总结了英伟达在汽车与机器人两条线的更新。 在汽车方面，英伟达宣布了 apple mail， 这是一个带推理能力、面向自动驾驶研究的 vlog 模型。与此同时，英伟达还提到，与梅赛德斯的合作将进入落地阶段。 双方持续约八年的合作将在梅赛德斯、奔驰 c l a 上于第一季度推出，并搭载英伟达的完整技术站。 管理层把自动驾驶描述为英伟达已经拥有的多个十亿美元规模的业务覆盖训练、仿真软件以及车载计算，并预计未来十年将有显著增长。这里有个投资视角的关键词是全站与经常性收入。 当英伟达说完整技术站，他卖的就不仅是车端算力，还可能包括训练与仿真平台软件能力，以及更长周期的合作模式。 摩根是单利在英伟达风险回报框架里也提到，汽车业务如果发展顺利，英伟达有机会获得按车计费可重复的许可收入，这是与一次性硬件销售不同的收入结构。在机器人方面，英伟达推出了更新的开源模型与开发者工具， 包括 cosmos、 g、 二零零 t、 isaac、 labarina、 osmo， 目标是加速机器人训练与部署。报告提到的合作伙伴包括 boston dynamics、 caterpillar 以及 lg electronics。 这些合作伙伴展示了基于英伟达平台构建的机器人。对投资人而言，机器人业务短期更像生态播种，中长期则可能成为 ai 算力向真实 世界应用延伸的一个重要承接点。英伟达在工具链模拟训练、部署平台上做深做厚，逻辑上与其在数据中心的系统级思维一致，把开发者与工作负债锁定在自己的平台上，形成更强的网络效应。 八、 amd 产品节奏平稳，但生态背书是主看点接下来讲 amd 部分。摩根士丹利的总结是，在 m i 四五零层面没有太多新信息，但来自合作伙伴与客户的正言显示， amd 围绕产品的生态正在扩张。 报告提到，他们首次看到了 amd 围绕产品的硅片展示，并且 amd 仍在按计划推进。 helias 机会在二零二六年内实现就绪。 对 ai 硬件来说，机柜就绪意味着产品不再停留在单卡或单机形态，而是进入可规模交付、可在数据中心部署的系统阶段， 这往往决定了收入爬坡速度。客户与生态背书是 a m d。 这次 c e s。 的 关键画面之一。 open ai 的 总裁兼联合创始人 greg brockman 与 amd ceo 苏兹峰同台。报告指出，虽然关于 open ai 具体如何使用 amd 产品的细节有限， 但这次同台本身就体现了双方合作关系，也体现 amd 在 支持其 ai 目标中的角色。另一位上台的客户是视频 ai 公司 luma ai 的 ceo amidgen。 摩根士丹利记录到一个非常具体的数据，鲁玛 ai 约百分之六十的推理运行在 amd 平台上， 并且开箱即用的软件支持，帮助它们实现了业内领先的推理 tco。 这里的含义在于， amd 不 仅在硬件上推进，也在软件可用性与部署效率上争取口碑。因为在推理场景里， tco 往往不只是芯片价格，而包括软件适配成本， 誉为成本、吞吐效率与能耗等综合因素。摩根士丹利还提到， a m d。 邀请了多位 ai 领域的领导者参与主题演讲， 意在强化 ai 机会仍然广阔的趋势，以及 a m d。 正在努力触达更多行业与公司参与这轮增长。九、客户端产品 从 a i p c 到桌面平台的延伸在客户端领域， amd 发布了 ryzen ai halo。 摩根士丹利认为它将与英伟达的 d g x spark 形成对标，该产品包含 ryzen ai max， 并配备一百二十八 g b dream， 预计在二零二六年第二季度上市。 在笔记本方面， amd 宣布了基于 zen 五的产品线更新及 ryzen ai 四百系列笔记本 a p u 预计在二零二六年第一季度上市。 在桌面端，报告提到 amd 发布了新的 copilot 加桌面 cpu。 从投资者视角看， amd 在 客户端 ai 上的路线是把 ai 能力下沉到更广泛的终端形态， 形成 cpu、 gpu 与 ai 加速能力协调的产品组合。这一部分的收入节奏与数据中心不同，更多受 pc 市场周期、价格体系以及终端生态成熟度影响。 持摩根士丹利对 amd 的 当日判断讨论空间有限，关键仍在性能与 roi 证明摩根士丹利在报告中的结论相对谨慎， 他们说这次并没有听到太多足矣改变市场对 amd 股票讨论框架的新信息。 amd 仍然维持对 m i 四五五作为领导型产品的信心，并且在 openai 作为铤定客户的支持下， 摩根士丹利预计 m i 四五五会在二零二六年第三季度到第四季度出现更强的爬坡。但他们也提出一个关键判断， amd 当前的成功部分来自于整体算力，需求依然非常强， 而不是已经显现出相对竞争对手的明确 tco 优势。要实现更可持续的成功， amd 需要在可量化的 roi 竞争力上证明自己， 因为英伟达正在整个技术站上持续推边界，竞争不止在芯片参数，而在系统、网络、软件与生态的综合能力。在 c p u 领域，摩根士丹利认为 c e s 凸显了 amd 相对 intel 的 领先。 但他们也提到一个现实约束，在更高内存价格的影响下， cpu 市场在短期承受更大压力，因此他们对 amd 的 短期情绪并不激进。 十一、风险回报框架 a m d 与英伟达的估值假设财务路径与关键变量到这里，摩根士丹利在报告后半部分给出了两家公司各自的 risk reward 的 框架，因为你是面向财经投资人群做内容分享。这一部分我会把核心数字与假设讲清楚， 但仍然强调这只是报告内容本身的复述与整理，不构成任何投资建议。先讲 a m d 一 a m d equal weight 目标价两百六十美元分，其来自高预期下的上行空间。 摩根士丹利给 amd 的 核心结论是，在 ai 预期较高的情况下，上行空间相对有限，因此给出 equal weight 评级，目标价两百六十美元。报告写得很清楚，这对应他们对二零二七财年每股收益 八点六零美元的基础情景计算，估值倍数约三十倍，并反映出 a m d 有 望继续在 intel 的 份额中获得进一步收益。同时，数据中心业务预计同比增长百分之四十二，其中约百分之八十来自 ai。 相关。 报告还给出一至预期的目标价分布区间大约在一百三十四点二零美元到三百七十七点零零美元之间。同时，一至预期的平级分布中，约百分之七十六为 overweight， 百分之二十二为 equal weight， 百分之二为 underweight。 更细的情景拆分如下， 牛市情景，四百零八美元对应二零二五财年每股收益十点二一美元，估值约四十倍。该情景假设 amd 在 计算与图形领域继续获得显著份额，提升 cpu 与 gpu 市场健康程度高于此前预测，并且 amd 在 数据中心 gpu 市场稳固第二的位置。基础情景，两百六十美元，对应二零二七财年每股收益八点六零美元，估值约三十倍。 该情景强调服务器计算与笔记本份额持续提升带动增长，同时 ai 故事进一步增强。熊市情景，一百三十美元，对应二零二六财年每股收益六点五零美元，估值约二十倍。 该情景假设 amd 在 ai 方面动能减弱， intel 在 服务器端出现更明显的回声迹象， 同时估值倍数收缩，因为 amd 在 ai 市场难以在少数客户之外形成更广泛的收入贡献。报告还基于期权隐含波动率给出风险中性概率的参考数据点为二零二六年一月五日， 当日 a m d 股价约为两百二十一点零八美元。在他们的图示框架里，股价达到或超过两百六十美元的概率参考值约为百分之二十二点六。达到或超过四百零八美元，约为百分之零点七。跌到一百三十美元以下，约为百分之二十点五。 这些概率本身并不是结论，更像是用市场定价来反映不同情形的相对权重。二、 a m d 关键财务路径收入利率 e p s 与库存摩根是单利。在 a m d。 框架里列出一组关键财务输入， g a a p 收入与非 g a a p。 口径等。我把主要数字按年份复述如下， g a a p。 收入，二零二四年两百五十七点八五亿美元，二零二五年三百四十点一三亿美元，二零二六年四百二十六点七九亿美元， 二零二七年五百四十一点六一亿美元非 g a a p 毛利率，二零二四年百分之五十三点四。二零二五年百分之五十一点七。 二零二六年百分之五十六点八。二零二七年百分之五十六点七非 g a a p。 每股收益，二零二四年三点三三美元，二零二六年六点五九美元。二零二七年九点四四美元 库存，二零二四年五十七点三四亿美元。二零二五年七十五点零一亿美元。二零二六年一百点零三亿美元，二零二七年一百一十三点四七亿美元库 存周转天数， d o i 二零二四年一百六十点三天二零二五年一百五十七点六天二零二六年一百八十七点四天二零二七年一百七十一点七天。 这里面投资人最常盯的有两个变量，其一是毛利率在二零二六年明显回升，说明报告假设 ai 与数据中心相关的产品结构、定价与规模效应，会带来更好的盈利质量。 其二是库存与 d o i 的 变化，反映在能耗、备货与需求节奏之间可能存在的提前量，也是判断爬坡是否顺畅的重要侧面。三 a m d 的 关键驱动与主要风险变量 摩根士丹利在 amd 部分写的投资驱动更偏执行力与生态成熟， amd 持续按产品路线图执行，并在相对更小的研发预算下获得份额提升。 ai 生态的采用需要时间，当前的早期成功更多反映市场整体强劲。 同时它们列出几个向上与向下风险。向上风险包括数据中心 gpu 表现好于预期，与英伟达差距收敛、 pc 与 them 服务器份额提升，加速服务器换代，带动数据中心收入超预期向下风险包括 intel 在 二零二五年与二零二六年的服务器 cpu 竞争，抑制 amd 动能并夺回份额。 amd 在 图形业务份额被英伟达压制， 数据中心 g p u 表现不及预期。再讲英伟达，四、英伟达 overweight， 目标价两百五十美元，核心在需求强修正空间大系统化变现。摩根士丹利给英伟达的评级是 overweight， 目标价两百五十美元。 他们的估值口径是基于他们对二零二七年每股收益九点五七美元的计算，估值约二十六倍。 报告强调，这一估值相较大型 ai 同行， fgo 是 折价的，但相较半导体板块整体仍有溢价，原因在于他们对英伟达盈利预测上修的信心更高， 同时英伟达在行业中的利率与增长质量更突出。报告同样给出一至预期的目标价，分布区间大约在一百三十八点零零美元到四百三十二点七八美元之间。 一至预期评级分布约百分之九十一为 overweight， 百分之八为 equal weight， 百分之二为 underweight。 英伟达的情景拆分如下，牛市情景， 三百三十美元对应二零二七年每股收益十一美元，估值约三十倍。该情景假设数据中心收入持续增长至二零二七年，并且网络、基于 g b 三百的系统 以及软件，共同推动英伟达成为更完整的 ai 计算公司，从而获得更高的估值溢价。 基础情景，两百五十美元对应二零二七年每股收益九点五七美元，估值约二十六倍。报告认为二十六倍相对半导体是溢价，但相对大型 ai 同行是折价。 在 ai 板块整体估值扩张的背景下，英伟达因为 ai 收入占比更高，上休概率更高，而应获得溢价。 报告还直接写道，收入在二零二五年增长百分之六十三点四，在二零二六年增长百分之五十四点七，且二零二六年数据中心仍将显著增长，因为供给仍偏紧。 熊市情景，一百五十美元对应二零二六年每股收益八点二五美元，估值约二十倍。 该情景认为，有两个关键争论走向不利，其一，数据中心增长明显放缓，因为供给比预期更快追上需求。其二， ai 开发成本显著下降，出现强劲竞争对手抢占份额或客户开始更多自研硬件。 报告还提到，关税与出口管制等外部因素若带来超预期影响，也可能构成压力来源 同样基于二零二六年一月五日的期权隐含波动率。摩根士丹利图是李英伟达当日股价约为一百八十八点一二美元，达到或超过两百五十美元的概率参考值约为百分之十七点零，达到或超过三百三十美元约为百分之二点二。 跌到一百五十美元以下，约为百分之三十三点五。这组数字从市场定价角度反映出，在当时的隐含波动下， 市场对下行尾部的权重并不低，但摩根是单利，在评级上仍更看重上修空间与需求强度。五、英伟达关键财务路径，收入、毛利率 e p s。 与库存 摩根是单利，给出的关键输入如下，以 g a a p 收入与其口径 e p s 等为主 g a a p 收入，二零二五年一千三百零四点九七亿美元， 二零二六年两千一百三十二点一四亿美元，二零二七年三千两百九十八点二九亿美元，二零二八年四千两百九十四点零六亿美元。毛利率，二零二五年百分之七十五点四， 二零二六年百分之七十一点二，二零二七年百分之七十四点五，二零二八年百分之七十三点七。每股收益，二零二五年二点九二美元，二零二六年四点五零美元，二零二七年七点五六美元，二零二八年九点五七美元。 库存，二零二五年一百点八零亿美元，二零二六年两百零一点四四亿美元，二零二七年三百一十点二一亿美元，二零二八年三百四十三点零零亿美元库存周转天数 di 二零二五年一百一十一点二天 二零二六年一百一十七点一天二零二七年一百三十二点一天，二零二八年一百零八点八天。从投资人关注点看，这组路径表达了三件事，第一，收入规模在二零二六年与二零二七年继续快速扩张， 核心仍是 ai 相关数据中心需求。第二，毛利率在二零二六年有一段下滑，但随后回升，意味着报告假设在扩张过程中会出现产品结构与成本波动，但长期仍维持高利润特征。 第三，库存规模与 d o i 在 扩张过程中上升，反映供给链条在放量阶段需要更高的载土与备货，这与前面英伟达强调可制造业与供应爬坡形成呼应。六、 英伟达驱动与风险变量系统化路线、训练与推理以及新增长曲线摩根是单利在英伟达部分强调的驱动包括客户 ai 资本开支增长、下一代 gpu 持续领先，系统化方式允许更高程度的长期变现。 新驱动来自 aipc 自动驾驶机器人与软件。向上风险包括训练与推理，共同推动数据中心收入。游戏销售受 gpu 形态 aipc 带动而加速。英伟达有机会重新获得中国市场的部分收入。 向下风险包括 ai 终端市场不及预期导致客户削减 gpu 采购、 amd 重新成为更强的 gpu 竞争者，以及部分云厂商在自研硬件方面取得更显著进展。 以上就是这份半导体北美 ces 英伟达与 amd 主题演讲，英伟达金融分析师问答回顾的主要内容，梳理报告后续的合规批录与标准条款部分，这里不展开。

刚刚看完那个 la vita 的 二零二五华人巡展狂年奖，新推出来的 ruby 换价会比 blackwell 快 五倍，看看今晚英美达的股票会不会涨， 新的显卡 电脑也都变成了 ai 电脑。 hello， how are you i'm sorry for our part i'm sorry for our part i'm sorry for our part i'm sorry for our part i'm sorry for our part i'm sorry for our part and then we'll see a new generation to see it don't expect it always。

欢迎来到显卡日报，先来看看显卡大盘，今天五零九零 d 和五零九零 d v 二明显上涨，但是离商家许愿的五千美元还有很长一段距离，按照皇室汇率来算，五千美元在大陆应该卖四万元左右，还是很遥远。 价格走势图上，目前五零九零 d 已经达到四个月的高位，但是最高点还是在去年二月，第一轮涨价达到三万元，如果突破三万的话，那就是历史高位了。 cpu 价格方面，今天散片的价格微弱下跌，其中瑞龙盒装七五零零 f 跌至七百七十四元，由于这个盒装还带散热器，所以这个价还行吧。 二手盘方面，今天小黄鱼二手成交价没有变化。接下来是硬件新闻，根据英伟达官网消息，黄仁勋将在北京时间一月六日早上五点发表主题演讲，演讲的内容还是和人工智能相关，外界猜测这次不会有消费及显卡 日报也更新，快五年了，经历了五届 c e s。 大 会，每次英伟达都有不止一张新显卡发布，即便是矿潮还在的时候，英伟达在 c e s。 上也发布了台式机 r t x 三零五零和三零九零钛，但是现在似乎一张也不会有，看来 ai 确实给装机佬造成了深影响。 不过也有极少数媒体表示，英伟达会在 c e s。 上发布 r t x 五零 super， 我 觉得概率不大。至于英特尔的 b 七七零似乎又延期了，反正明天早上就知道了，大家拭目以待吧。 再来看看老显卡，根据著名 n 卡爆料人横井二零二零的消息，今年第一季度 rtx 三零六零要回来了，二零二四年的时候一度有消息说这张卡已经停产了，但是到目前为止，市面上还有很多库存没卖完，现在还有很多 aic 的 旗舰店还在卖。 根据台媒班车补充，英伟达在去年第四季度就放出了 rtx 三零六零重新生产的消息，这让外界感到困惑。班车声称，现在无论是 g d d 二七还是 g d d 二六显存都比较缺货， 不过单车目前还不确定英伟达究竟是要恢复生产，十二 g 版本的三零六零还是八 g 版本的三零六零，要是八 g 版本的就很炸裂了，因为这两张卡不仅仅是显存容量的区别，贷款也少了三分之一，实际性能也有明显区别。 目前 steam 的 硬件统计中， rtx 三零六零又回归到了第一位，考虑到八 g 显存完三 a 越来越危险，有不少玩家会被迫选择三零六零。今天的日报就到这里，每晚十一点准时更新，日报有用记得关注哦，你的鼓励真的很重要！

老黄彻底疯了啊，直接把自己家拆了。就在 cs 二零二六的舞台上，这个穿皮衣的男人说了一句让所有人沉默的话，我们打破了英伟达自己的规则。一开始我也以为这只是又一次常规升级，新显卡、新架构，性能提升多少倍，这我们都见过了。 但是当我看到这个数字的时候，我愣了，六颗芯片全部推倒重来。过去二十年，英伟达有条铁律，每代最多只动一到两颗芯片。为什么？因为重新设计一颗芯片的成本和风险，足以让任何一家公司破产。但这一次，从 c p u 到 g p u， 从网络到存储，火神勋把整个数据中心拆了重建， 这就是他的新武器，罗宾平台。更疯狂的是，这六颗芯片被组装成了一个机架，没有电缆，没有风扇，二百二十万亿个晶体管，重达二点五吨。马斯克看完直接惊呼，这是 ai 的 火箭引擎啊，是工程奇迹啊， 为什么这么疯狂呢？黄仁勋给出了一组数据啊， ai 模型的规模每年增长十倍，生成的 token 数量每年增长五倍，但摩尔定律已经死了。 翻译一下就是， ai 的 胃口每年暴涨，但芯片的速度根本跟不上，所以他必须用如饼这套全新的架构，把算力性能提升五倍，推理成本降低十倍，算力真的要变成白菜价了。老黄的意思很明确，他要让全人类的脑力活都贬值。 但最让我激动的是，这些廉价的聪明终于长出了肉身。老黄在演讲里展示了奔驰 c l a 在 旧金山的自动驾驶实测，它不是在背地图啊，而在像人一样思考为什么要让路，什么时候该加速，这就是它发布的 apple mile 自动驾驶模型，让汽车第一次有了真正的脑子。 更震撼的是 cosmo 物理 ai 平台，他把这种智能塞进了人形机器人的后脑勺，让他们在工厂里能自己找活干，自己学会怎么搬箱子，怎么避开障碍。甚至他直接开源了十万亿个语言训练 token， 五十万条机器人轨迹数据。 这是什么意思？他在告诉全世界，来吧，用我的数据训练你的 ai， 然后你就离不开我的芯片了。我突然明白了，他不是在发布产品，他是在制造需求啊！ 因为他赌的不是 ai 会不会继续火，他赌的是 ai 的 瓶颈，不是需求不足，而是基础设施跟不上。如果 ai 真的 要从聊天机神变成自动驾驶，变成人形机神，变成能持续思考的智能体，那现在的算力、网络、存储全都不够用。 所以，他必须提前把整个技术设施重构一遍，他要当下一次工业革命的总承包商。这不是一次技术发布会，这是一场对 ai 未来的豪赌，而赌注是英伟达十万亿美元的市值和整个 ai 行业的下一个十 年。二零二六年下半年，如果你就会量产，到那时候，我们就知道黄人巡车场赌局是神来之笔，还是孤注一掷了。我是彭州 ai， 永不眠！