GTC 2024启示：一次践行“Buy More Save More”口号的发布会
　　英伟达于美国时间3月18日开始召开开发者大会（GTC），发布全新架构BlackeWell系列芯片（B200, GB200）以及软件和应用更新：1）AI硬件总体框架变化不大，主要是推出集成度更高的GB200解决方案实现大幅度降本，是践行公司CEO黄仁勋“Buy More Save More”口号的一次发布会。2）公司推出包括NIM（Nvidia Inference Microservices）微服务在内的大模型服务，丰富软件产品线。3）面向机器人和自动驾驶，公司推出涵盖AI大模型训练、仿真和算法执行在内完成的解决方案。我们认为全球算力产业链将有望受益并加速发展。
　　芯片：GB200超级芯片大幅降低训练系统成本
　　本次大会上最新推出的新一代B200芯片沿用了台积电N4系列工艺，通过裸片连接等新技术，实现比H100更大的芯片面积及更高容量内存，算力性能较上一代H100提升5倍。超级芯片GB200由2个B200 Blackwell GPU和1个基于Arm的Grace GPU组成，是英伟达推出的集成度更高的解决方案，在推理大语言模型方面，GB200性能比H100提升了30倍，成本和能耗却降低至1/25。此外英伟达还展示了从GB200 NVL72到百亿亿级AI超算的搭建过程，可扩展至最高包含32000个GPU的完整数据中心，我们认为NVL72将成为全球客户发展大语言模型背后的重要支撑。
　　软件：NIM微服务丰富AIFoundry产品线
　　继2023年GTC提出AIFoundry（AI代工厂）概念，并推出Nemo模型服务+DGX云服务之后，英伟达在本次GTC对AIFoundry的定义更加清晰，并新推出推理微服务NIM作为AIFoundry的组成部分。英伟达表示企业拥有数据金矿，AIFoundry帮助企业以专有数据创建自己的Copilot和Chatbot。AIFoundry由三个部分构成：1）NIM封装打包AI模型（涵盖自有模型、第三方模型）；2）Nemo创建工具来协助客户修改AI模型；3）DGX云作为基础设施，供客户部署AI模型。我们认为2B场景是AI大模型落地的重要领域，对垂直行业有深刻理解，有软硬件整合能力的企业更容易享受到AI红利。
　　机器人&自动驾驶：三大平台赋能端到端全栈开放
　　英伟达表示公司有三大计算机平台，1）DGX：用于AI大模型深度训练；2）AGX：移动端的低功耗高性能处理器用于推理；3）Omniverse：在OVX计算机上运行的实时模拟和协作平台，用于虚拟仿真以及RLHF。基于此，为应对机器人&自动驾驶需求搭建了Jetson/Drive等全栈的软硬件生态链。在本次GTC大会上，英伟达发布了人形机器人基础模型Project GR00T和计算机Jetson Thor，升级了Isaac机器人平台，同时推出了Omniverse CloudAPI以更便捷地打通虚拟仿真测试生态。我们认为这有助于解决行业目前计算资源不足/数据不足的情况，推动机器人/自动驾驶行业发展。
　　风险提示：AI及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。