计算机行业GTC2025直击二：AI应用进展

　　北京时间2025 年3 月19 日，GTC 大会正式召开，除硬件产品更新之外，英伟达CEO 黄仁勋在会上详细介绍了公司在软件生态的全面布局。我们认为，AI 应用正处在从Agentic AI 向Physical AI 跨越的重要时点，数据权限、计算能力、软件生态三大要素正加速突破，看好25 年AI 应用发展提速。
　　Agentic AI 到Physical AI：需要数据、计算、生态三重突破根据GTC 大会介绍，AI 技术正经历从Agentic AI 到Physical AI 的跨越。区别于上一代Generative AI，Agentic AI 通过更好地推理能力实现了复杂任务的拆解与执行。我们认为，能够实现Agentic AI 应用的规模化落地，本质上在于数据权限从公域进入私域（企业私有数据、行业私有数据）、Token 计算量级的百倍级增长、Agent 应用生态的持续完善。同理，目前从Agentic AI向Physical AI 进阶，同样需要数据、计算、生态的三重突破。以英伟达为代表的公司，正全力向软件层延伸，我们看好技术变革下AI 应用的突破。
　　数据：挖掘垂直数据价值是AI 应用突破“能力边界”的关键AI 应用的能力边界由“模型能力”与“数据权限”共同决定。从Agentic AI到Physical AI，既需要模型上具备更好的物理世界理解能力，又需要专业场景数据的进一步放开。Agentic AI 阶段我们已经看到了类似趋势，2C AI 应用从联网数据拓展到个人知识数据，并向个人行为数据进一步延伸；2B AI应用从企业知识数据拓展到单业务环节数据，并进一步向跨业务系统数据方向延伸，我们看好数据权限打开下的Agent 应用发展。同时，我们认为，Physical AI 需求下，图像、视频等多模态数据有望成为新的增量数据源。
　　计算：Cuda-X 打造面向不同行业的加速计算能力伴随数据体量拓展、模型参数量扩大、计算复杂度提升，如何通过加速计算解决应用落地的效率问题是技术突破的关键点。此次GTC 大会上，英伟达发布Cuda-X 系列加速库，旨在为开发者提供强大的工具，以利用GPU 的强大计算能力来加速各种应用。Cuda-X 覆盖DNA 测序、5G/6G 信号处理、量子计算、医疗成像等多类下游场景，包含超过400 个库，涵盖了从数据处理、特征工程、机器学习到验证和部署的各个步骤。我们认为，计算效率提升是打开复杂应用场景的关键，高效的加速库有望推动AI 应用加速发展。
　　生态：拥抱开源，发布Dynamo 操作系统与Groot N1 机器人模型应用生态的繁荣离不开技术开源，以DeepSeek 为例，其凭借突出能力与开源特性快速成为国内应用厂商的普遍选择。此次GTC 大会，英伟达发布了Dynamo、Groot N1 两大开源产品，旨在强化其在工业与机器人两大场景的技术布局。1）Dynamo：被定位为“AI 工厂的操作系统”，能够在大规模GPU 集群中高效地编排和协调AI 推理请求，最大化token 收益；2） GrootN1：是一款面向人形机器人开发的开源基础AI 模型，具备“快思考”和“慢思考”的双系统架构，模拟人类的认知过程。我们认为，工业、机器人两大复杂场景已成为各厂商的突破重点，看好25 年两大场景的产品与技术突破。
　　风险提示：AI 技术迭代不及预期；AI 商业化不及预期；本报告基于客观信息整理，不构成投资建议。
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