英偉達各業(yè)務布局情況如何？

英偉達提供完善的加速計算解決方案，數(shù)據(jù)中心成為增長最大驅(qū)動力。

1. 數(shù)據(jù)中心：立足 GPU 領先優(yōu)勢，打造“三芯”戰(zhàn)略

GPU： 架構(gòu)持續(xù)迭代，AI 算力的硬通貨

英偉達 GPU 架構(gòu)持續(xù)迭代，朝著愈發(fā)適宜 AI 計算的方向逐步演進。從 Tesla 到Blackwell，公司持續(xù)迭代GPU架構(gòu)，從工業(yè)體系上逐層從40nm演進至4nm，CUDA 核心數(shù)也從最初的 128 個增加至上萬個，并添加了 Tensor 張量計算核心、NVLink、 RTCore、結(jié)構(gòu)稀疏性矩陣 MIG 等功能，數(shù)據(jù)計算類型逐步豐富，包含了 FP、INT、 TF、BF 等數(shù)據(jù)類型，計算架構(gòu)逐步朝更適合 AI 運算的方向演進。而在最新的 Blackwell 架構(gòu)中，GPU 有望達到 20000 TFLOPS FP4 算力，較以往代際的架構(gòu)有本質(zhì)的提升，每 token 的耗能也在持續(xù)下降，部分性能是通過降低浮點精度來實現(xiàn)的（從 Pascal 的 FP16 降至 Blackwell 的 FP4），但在數(shù)據(jù)格式、軟件處理和硬件的配合演進 下，對 LLM 性能帶來的影響并不大。

多形態(tài) GPU 組合銷售，英偉達更好滿足不同客戶需求，更好將“三芯”戰(zhàn)略與 網(wǎng)絡技術相結(jié)合。英偉達亦通過模組將 GPU、CPU、網(wǎng)絡連接技術等組合到一起， 形成 AI 計算平臺進行銷售，代表產(chǎn)品有 HGX 系列、DGX 系列等，不同規(guī)格的產(chǎn)品 適用于不同客戶、不同場景。例如，HGX 僅提供 8 個 GPU 集成的模組，方便 OEM 廠商集成，注重靈活性與定制型，可以根據(jù)客戶的特定需求來調(diào)整和優(yōu)化系統(tǒng)配置； 而 DGX 包含了完整的 GPU、CPU、存儲和網(wǎng)絡，尤其包含了與英偉達 GPU 適配的 NVLink、以太網(wǎng)/InfiniBand 網(wǎng)絡技術，是標準化產(chǎn)品，強調(diào)簡易性和便捷性，可以 快速部署和運行，適合需要即用型解決方案的大型企業(yè)。

 CPU： 依托 Arm 實現(xiàn)較強內(nèi)存一致性，NVLink-C2C 保證芯片高 寬帶互聯(lián)

在云計算領域，Arm 市場份額逐步提升。實際上，在以云計算為代表的數(shù)據(jù)基 礎設施領域，Arm 的份額正逐步提升，根據(jù) Arm 公司財報，F(xiàn)YE22-FYE24 年（公歷 年 2021 年 12 月-2024 年 11 月），在云計算領域，Arm 市場份額從 9%提升之 15%， 網(wǎng)絡設備領域市場份額從 23%提升至 28%，盡管其中或許包含了中國市場為應對 x86 架構(gòu)供給限制而增加對 Arm 的運用，但英偉達、微軟、AWS 等企業(yè)相繼開發(fā)基于 Arm 的 CPU，也表明相比 x86 架構(gòu)，Arm 在數(shù)據(jù)中心領域亦有其發(fā)展優(yōu)勢。

Arm 架構(gòu)下，CPU 可以實現(xiàn)較強的內(nèi)存一致性與定制化，更能適應 AI 數(shù)據(jù)計 算。傳統(tǒng)的 x86 服務器系統(tǒng)架構(gòu)，內(nèi)存通過 PCIe 連接一個通用現(xiàn)成的 CPU，但 CPU 以及加速器之間的接口限制了產(chǎn)品最終的性能水平。因為所有的加速器都必須通過 該 CPU 訪問額外內(nèi)存，無法達到內(nèi)存的一致性。而在 Arm 架構(gòu)下，每一個 CPU 都 單獨和一個加速器相連，實現(xiàn)較強的內(nèi)存一致性，能夠更好支持 AI 計算。此外，由 于 x86 提供的是標準化芯片，而 Arm 可以根據(jù)需求提供定制化 CPU，是 Arm 攫取 市場份額的另一重要原因，英偉達能夠開發(fā)出 Grace CPU 的前提也在于 Arm 的可定 制性。

采用 NVLink-C2C 技術，發(fā)布基于 Arm 架構(gòu)的 Grace 系列 CPU。傳統(tǒng)的 CPU 框架難以滿足 AI 高性能計算對計算能力和效率的要求，基于此，2021 年英偉達發(fā)布 數(shù)據(jù)中心CPU——Grace，并于 2022 年3 月在GTC大會上正式宣布推出Grace Hopper 和 Grace CPU 超級芯片，采用 Arm Neoverse V2 核心，具體來講： Grace Hopper：以 CPU+GPU 的設計專為應對巨型 AI 和 HPC 挑戰(zhàn)，能使用 NVLink-C2C 技術，并且有達到了 900 GB/s 速率的全新一致性接口。 Grace CPU 超級芯片：由兩個 CPU 芯片組成，通過 NVLink-C2C 互連技術連接， CPU 內(nèi)核達到 144 個核心，能對 LPDDR5X ECC 內(nèi)存進行支持，帶寬達到 1TB/s。

Grace Hopper 超級芯片的核心在于 NVLink-C2C 技術及內(nèi)存一致性： NVLink-C2C 是一種內(nèi)存連貫、高帶寬和低延遲超級芯片互連，是 Grace Hopper 超 級芯片的核心，提供高達 900 GB / s 的總帶寬，比通常用于加速系統(tǒng)的 x16 PCIe Gen5 通道帶寬高 7 倍。在 Arm 架構(gòu)下，Grace 可以實現(xiàn) CPU 核心和緩存的分布式 架構(gòu)，保障了內(nèi)存一致性及高速的總對分寬帶，使得 CPU 和 GPU 線程可以同時透 明地訪問 CPU 和 GPU 駐留內(nèi)存，讓開發(fā)者專注于算法而非顯示內(nèi)存管理。

此外，在服務器 CPU 架構(gòu)上，通常采用 NUMA（非一致性內(nèi)存訪問）來減少內(nèi) 存訪問延遲的問題，與傳統(tǒng)的多個 NUMA 節(jié)點的架構(gòu)不同，英偉達 Grace CPU 簡化 為僅有 2 個節(jié)點，進一步緩解 NUMA 應用程序開發(fā)人員的瓶頸。

 DPU：英偉達收購 Mellanox，開啟 DPU 布局

2019 年英偉達收購 Mellanox，加速了 DPU 技術的落地，并在 2020 年發(fā)布了 BlueField 系列的 DPU 產(chǎn)品，落地 GPU-direct RDMA 技術，實現(xiàn)了 GPU 對其他主機 GPU 內(nèi)存的直接訪問。此后，英偉達圍繞 DPU 持續(xù)完善 BlueField 產(chǎn)品布局，目前英偉達已發(fā)布 BlueField-3 DPU 及 SuperNIC，并 利用 DOCA 軟件開發(fā)套件為 BlueField DPU 快速創(chuàng)建應用程序和服務。

除了 GPU-Direct DRMA，Mellanox 為英偉達提供了更為關鍵的兩個技術： ASAP2 和 NVMe SNAP 技術。 ASAP2：即加速交換及數(shù)據(jù)包處理技術，針對服務器虛擬化場景 OVS 存在的 IO 性能不佳、高 CPU 開銷的問題，ASAP2 可將虛擬交換數(shù)據(jù)路徑完全的卸載到 NIC 中的嵌入式交換機（eSwitch）中，幾乎所有進出服務器的流量都可以由 eSwitch 快 速處理，大大釋放 CPU 性能； NVMe SNAP：針對 NVMe 存儲虛擬化的加速處理技術。NVMe SNAP 使得遠程 存儲看起來像本地 NVMe SSD，消除了本地存儲的低效性，同時滿足了對云計算和 存儲解耦以及可組合性的日益增長的需求。

 NVLink 技術：實現(xiàn) GPU 數(shù)據(jù)直連，NVSwitch 提升 GPU 鏈路上限

NVLink 是英偉達 GPU 與 GPU、GPU 與 CPU 的高速互連技術。傳統(tǒng)的 GPU 通常采用 PCIe 接口與 x86 架構(gòu)的 CPU 互聯(lián)，由于記憶系統(tǒng)的差異（GPU 有更快但 更小的內(nèi)存，而 CPU 有較大但較慢的內(nèi)存），限制了彼此的數(shù)據(jù)傳輸能力。2014 年， 英偉達聯(lián)合 IBM 推出 NVLink 高速互聯(lián)技術，使得 GPU 與 CPU 可以以 5-12 倍的速 度分享數(shù)據(jù)，此外，NVLink 協(xié)議在設計時考慮了數(shù)據(jù)一致性問題，使得不同 GPU 之 間的數(shù)據(jù)訪問可以保證一致性。此后英偉達 NVLink 持續(xù)迭代，至 NVLink4.0 版本， 帶寬速度已達到 900GB/s，是 PCIe 5.0 的 5 倍。在 2024 年的 Hotpoint 大會上，英偉 達介紹了用于 Blackwell 架構(gòu)的 NVLink5.0，整體雙向帶寬將達到 1.8TB/s，是 PCIe 帶寬的 14 倍，相較上一代，可以說 NVLink5.0 有著明顯的突破。

NVSwitch 進一步放大了 NVLink 的優(yōu)勢，帶動 NVLink 帶寬數(shù)倍放大。在 NVLink 協(xié)議的基礎上，英偉達在 2018 年的 GTC 大會上進一步推出 NVSwitch。在 僅有 NVLink 技術的模式下，盡管 GPU 實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的直連，但采用的是點對點的方 式，假設在一個 8 卡 H200 的服務器中，該方式下每個 GPU 必須將帶寬（900GB/s） 拆分為 7 個點對點的專用連接，則每個連接的帶寬為 900 /7=128GB/s，而系統(tǒng)的總 帶寬取決于正在通信的 GPU 數(shù)量。NVSwitch 的引入取消了點對點直連的方式，能 夠?qū)?GPU 帶寬持續(xù)維持在 900GB/s 的水平。也正是這一技術特征，NVLink 能夠持 續(xù)提升鏈路數(shù)。

在 Blackwell 架構(gòu)下，NVLink 域內(nèi)直連 GPU 數(shù)量大幅提升，帶動聚合總帶寬 達到 1PB/s。

 網(wǎng)絡解決平臺：充分布局 Infiniband 與以太網(wǎng)，期待 Spectrum 后 續(xù)突破

10 萬卡集群時代到來，網(wǎng)絡集群能力愈發(fā)重要。隨著大模型的深化及對算力的 持續(xù)追求，10 萬卡集群已成為新的追求目標，2024 年 7 月 23 日，馬斯克在社交媒 體 X 上宣布，xAI 的孟菲斯超級集群擁有 10 萬臺液冷 H100 GPU，開啟了鯰魚效應， 國內(nèi)頭部云計算公司陸續(xù)發(fā)布 10 萬卡集群方案，隨后 11 月 Meta 亦稱 Llama 4 模型 正在 10 萬片 H100 的集群上訓練。可以預見，10 萬卡集群將成為頭部大模型難以回 避的發(fā)展方向，與之相關的網(wǎng)絡集群能力也愈發(fā)重要。

Infiniband 在高性能計算領域具備優(yōu)勢，英偉達（Mellanox）處于領導地位。 Infiniband 與以太網(wǎng)是數(shù)據(jù)中心采用的主要網(wǎng)絡標準，得益于高傳輸速率和低延遲的 特性，Infiniband 在服務器間的高速通信、存儲設備與網(wǎng)絡設施之間的高效互聯(lián)中扮 演著至關重要的角色。根據(jù) 2022 年 6 月公布的數(shù)據(jù)，超級計算機 TOP500/TOP100 榜單中，有 38%/59%的系統(tǒng)采用了 InfiniBand 作為關鍵的互連技術手段，其中英偉 達 Mellanox HDR Quantum QM87xx 交換機和 BlueField DPU，在超過三分之二的超 級計算機中占據(jù)了主導互連的地位，因此在 Infiniband 交換機領域，英偉達已經(jīng)有明 顯優(yōu)勢。

為進一步實現(xiàn)超大型數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡效率，英偉達推出 Quantum 及 Spectrum 網(wǎng) 絡平臺。在英偉達長遠的愿景中，數(shù)據(jù)中心將取代單個芯片，成為計算系統(tǒng)的基本 單元，因此除了 DPU、NVLink，整體網(wǎng)絡加速以及實現(xiàn)萬卡甚至十萬卡集群的能力 亦是發(fā)展重點。2024 年 3 月，英偉達推出 Quantum-X800 InfiniBand 和 Spectrum-X800 以太網(wǎng)平臺，是全球首款能夠?qū)崿F(xiàn)端到端 800Gb/s 吞吐量的網(wǎng)絡平臺，被 Microsoft Azure 和 Oracle Cloud采用。從運用場景上看，Quantum得益于Infiniband的高吞吐、 低延時，可用于對大模型訓練有極致需求的場景（AI 工廠），而 Spectrum 可用于追求性價比、與以太網(wǎng)兼容的場景（AI 云）。此外，全球首個 10 萬卡集群的 xAI 亦采 用了英偉達的 Spectrum-X 以太網(wǎng)平臺。

隨著推理場景占比加重，Spectrum 以太網(wǎng)解決方案或愈發(fā)重要。盡管 Infiniband 在高寬帶、低延遲上具備優(yōu)勢，但以太網(wǎng)與 PCIe 持續(xù)更新，與 Infiniband 并未拉開 較大差距，因此從性價比以及英偉達一家獨大的規(guī)避上，以太網(wǎng)解決方案的生態(tài)愈 發(fā)具備生命力。2023 年 7 月，AMD、微軟等 9 家硅谷大廠聯(lián)手成立了超以太網(wǎng)聯(lián)盟 （UEC），對以太網(wǎng)進行了三項重要改進（數(shù)據(jù)包噴灑、訪問靈活排序、網(wǎng)絡擁塞管 理），以強化與 Infiniband 的競爭；2024 年根據(jù)《The Information》報道，微軟 和 OpenAI 正在共建一個大型數(shù)據(jù)中心“星際之門”（Stargate），在網(wǎng)絡基礎設施方面 傾向于使用開放以太網(wǎng)協(xié)議而非 InfiniBand。此外，隨著推理場景的計算逐步起量， 出于對性價比、端側(cè)計算、兼容性等方面考慮，以太網(wǎng)網(wǎng)絡方案也逐漸成為大模型 廠商的考慮方向，英偉達的 Spectrum 業(yè)務也將愈發(fā)重要。

主流企業(yè)以太網(wǎng)交換芯片企業(yè)主要企業(yè)以太網(wǎng)方案各有側(cè)重，看好英偉達 Gen-AI網(wǎng)絡開發(fā)能力 。當前全球已發(fā)布 51.2Tbps以太網(wǎng)交換芯片的共有 Broadcom、 Marvell、NVIDIA、 Cisco 與華為五家，其中華為與 Cisco 主要以自用為主。頭部企 業(yè)所推出的交換機產(chǎn)品基本都能提供擁塞管理、數(shù)據(jù)包噴射、鏈路故障轉(zhuǎn)移等核心 功能，不同企業(yè)著重點略有不同，如英偉達強調(diào)與 AI 推訓的適配、博通強調(diào)功耗、Marvell 強調(diào)低延遲、Cisco 強調(diào)高 SerDes 配置基數(shù)。然而隨著技術更新，企業(yè)彼時 的優(yōu)勢也很快被對手趕超，如當前主要企業(yè)均實現(xiàn) 512x112 Gbit/s 的 SerDes 帶寬， Cisco Silicon ONE G200 的優(yōu)勢相對弱化。而就英偉達而言，盡管當前公司 SerDes 帶寬較競品略低，但我們認為其優(yōu)勢在于 GPU 端到端整體優(yōu)化能力，基于 NCCL 無 縫支持 RDMA 接口，可大大降低 AI 應用從 TCP 轉(zhuǎn)向 RDMA 框架的開發(fā)難度。目 前英偉達 Spectrum-X 方案已經(jīng)落地 xAI 的 10 萬卡計算機集群，2025 年公司或?qū)⑦M 一步推出 Spectrum Ultra X800，英偉達有望在以太網(wǎng)網(wǎng)絡成功卡位，進一步放大自 身優(yōu)勢。

2. 游戲&專業(yè)可視化：公司傳統(tǒng)優(yōu)勢業(yè)務，推陳出新挖掘增量

游戲與專業(yè)可視化是英偉達 GPU 作為圖形處理器的重要方向，也是公司的傳統(tǒng) 優(yōu)勢業(yè)務，持續(xù)處于行業(yè)壟斷地位： 1、 游戲：1999 年，英偉達推出 GeForce 系列，首次定義 GPU，2018 年發(fā)布 GeForce 20 系列，通過搭載 RT Core 實現(xiàn)了實時光追，同時 Turing 架構(gòu)的 Tensor Core 可實現(xiàn) DLSS 技術，進一步放大光追效果。經(jīng)過 20 余年迭代， GeForce系列已更新至GeForce 40系列（2022年9月發(fā)布），采用Ada Lovelace 微架構(gòu)，支持第三代光追功能，GeForce 50 系列有望在 2025 年發(fā)布，根據(jù) 往年數(shù)據(jù)，有望帶動銷售增長。英偉達提供的軟硬件產(chǎn)品和服務包括：（1） 用于桌面端的 GTX 和 RTX 系列 GPU。（2）用于移動端筆電 GTX 和 RTX 系列 GPU。（3）用于顯示器的 G-SYNC 處理器。（4）Geforce Now 云游戲 平臺。 2、 專業(yè)可視化：專業(yè)顯卡是圖形工作站的主要組成部分，與消費類顯卡相比， 3D 專業(yè)顯卡主要面對的是 3D 動畫（如 3DS Max、Maya、Softimage|3D）、渲染（如 LightScape、3DS VIZ）、CAD（如 AutoCAD、Pro/Engineer、Unigraphics、 SolidWorks）、模型設計（如 Rhino）以及部分科學應用等專業(yè) OpenGL 應用 市場。工作站對顯卡的速度、穩(wěn)定性尤其是軟件的兼容性要求更高。目前全 球主要的工作站顯卡廠商是英偉達和 AMD，雖然專業(yè)顯卡和消費顯卡在終 端要求有著明顯的不同，但是近年來英偉達和 AMD 都逐漸將旗下娛樂級顯 卡和專業(yè)級顯卡統(tǒng)一到相同的核心架構(gòu)下，甚至是完全相同的芯片，由外圍 電路和軟件控制決定是消費類顯卡還是專業(yè)類顯卡。

 游戲：龍頭地位穩(wěn)固，關注 AI PC 驅(qū)動機會

GeForce 市場份額領先，主打高端市場。早期因英偉達與微軟矛盾激化、英特 爾扶持 ATI 等因素，Radeon 系列在 2004 年市場份額曾短暫超越英偉達，而隨著英 偉達與微軟和解、拿下索尼訂單，業(yè)務恢復正常化，重回領先地位，但 2005-2013 年英偉達與 AMD（2006 年收購 ATI）整體上處于來回拉鋸的階段。后續(xù)因 AMD 對 ATI 收購的整合效果較差，負債提升、逐步對 GPU 部門造成拖累，彼時 AMD 的產(chǎn) 品在內(nèi)存、帶寬等性能上可以短暫性優(yōu)于英偉達，但能耗表現(xiàn)卻遠不如同期英偉達 的 Maxwell 架構(gòu)。2014 年后，二者份額差距持續(xù)拉大，目前英偉達 GeForce 系列主 打高端市場，而 AMD 主要聚焦中低端市場。

英偉達 GeForce 旗艦產(chǎn)品性能優(yōu)于競品，主打中高端市場。對比當下英偉達 （GeForce RTX 4090）及 AMD（Radeon RX 7900 XTX）的旗艦產(chǎn)品，英偉達在核心 性能參數(shù)上明顯優(yōu)于 AMD，由此，在售價上英偉達聚焦中高端，AMD 主打中低端， 英偉達售價高出 AMD 60%。此外，由于 AMD 的顯卡沒有 Tensor Core，因而無法實 現(xiàn) DLSS（深度學習超級采樣）功能，AMD 主要通過 FSR（FidelityFX 超級分辨率） 來升級圖像，但畫質(zhì)較英偉達 DLSS 仍有差距。

英偉達顯卡市場份額持續(xù)提升，行業(yè)或面臨衰退風險。2022-23 年因為疫情、加 密市場退潮，導致 GPU 需求減弱，行業(yè)進入一段時期的庫存消化中，并于 2023 年 下半年開始逐步修復，根據(jù) JPR 數(shù)據(jù)，3Q24 全球 AIB 顯卡市場出貨量 810 萬片，同 比下降 7.9%，英偉達/AMD 在 AIB 顯卡市場份額為 90%/10%，英偉達市場份額同比 提升 8 pcts（與之對應的是 AMD 市場份額的下降），或因為 AMD 主要主機客戶（微 軟、索尼）調(diào)整庫存導致半定制收入下降。展望未來，根據(jù) JPR 預測，美國關稅政 策或?qū)⒋蠓嵘K端用戶價格，進而抑制消費，預計 2024-2028 年 AIB 顯卡出貨量 CAGR 為-6%。

以 AI PC 主導的換機潮獲將進入加速階段，英偉達顯卡有望從中受益。盡管行 業(yè)景氣度有待改善，但英偉達 GeForce 持續(xù)更新版本，2025 年 RTX50 系列發(fā)布，性 能進一步提升；另一方面，我們認為本輪 AI PC 替換浪潮有望為英偉達顯卡提供增 長機遇。根據(jù) Gartner 預測，2024/25 年 AI PC 出貨量預計達到 4303/11422 萬臺，同 比增長 100%/165%，2025 年 AI PC 出貨量在 PC 中占比將從 2024 年的 17%增長至 43%，2024 年高通 Snapdragon X 系列、AMD Ryzen AI 300 系列、英特爾 Lunar Lake 系列相繼發(fā)布，為 Copilot+ PC 做好鋪墊。落腳到英偉達，基于公司在 AI 領域的積 淀，有望聯(lián)合 PC 廠商推出基于 AI PC 的顯卡產(chǎn)品，根據(jù)英偉達 FY2025Q3 業(yè)績交流， 公司已開始出貨華碩和 MSI 的新款 GeForce RTX AI PC，最高配備 321 AI TOPS， 利用 RTX 光線追蹤和 AI 技術的力量來增強游戲、照片和視頻編輯、圖像生成和 編碼。

 專業(yè)可視化：構(gòu)建豐富生態(tài)，打造 Omniverse 平臺布局未來

打造生態(tài)平臺，賦能專業(yè)領域新發(fā)展。在專業(yè)可視化領域，英偉達于 2018 年在 GPU 品牌 Quadro 中引入 RTX 技術，并在后續(xù)逐漸以 RTX 替代傳統(tǒng)的 Quadro 命名 方式。專注游戲場景的 GeForce 強調(diào)高性能，而用于專業(yè)繪圖場景的 RTX 追求穩(wěn)定 性、正確性。英偉達圍繞 NVIDIA RTX 開發(fā)了一個完整的生態(tài)系統(tǒng)，包括硬件、高 級軟件和工具、跨行業(yè)平臺以及豐富的第三方應用程序網(wǎng)絡，以此提供解決方案助 力設計師、藝術家、科學家和研究人員以更快的速度解決問題，運用場景包括專業(yè) 筆記本電腦、工作站、虛擬化、嵌入式場景等。

從軟硬件到云服務上，英偉達專業(yè)顯卡已經(jīng)有較好滲透。超過 20 家主流創(chuàng)作軟 件廠商的產(chǎn)品針對 RTX 和 QUARDO RTX 進行加速優(yōu)化；Dell、HP 和聯(lián)想（3 大品 牌工作站市占率超過 90%）是英偉達的核心合作伙伴；亞馬遜、阿里等全球領先的 云服務商為英偉達提供穩(wěn)定的云服務支持。

英偉達依托 Omniverse 平臺，改變創(chuàng)作工作流程。NVIDIA Omniverse 是由英偉 達開發(fā)的一個易擴展開放式平臺，專為虛擬協(xié)作和實時逼真模擬打造。可以讓各行 業(yè)設計者能夠通過云在軟件之間、在本地或世界各地無縫地實時工作。傳統(tǒng)的內(nèi)容 創(chuàng)作工作流程是線性的，需要逐步進行，且無法多個流程同時進行操作。Omniverse 將工作流程網(wǎng)絡化，一個程序中的修改會立即反映到所有相關程序中，制作流程整 合到一個統(tǒng)一的查看和修改環(huán)境中。Omniverse 被行業(yè)采用的關鍵是大型團隊能夠在 共享的 3D 場景中跨多個軟件應用程序同時工作，工程師可以同時處理模擬圖像的相 同部分。

Omniverse 生態(tài)系統(tǒng)由 5 個組件組成：Nucleus，Connect，套件，仿真和 RTX。 管理基于 USD 的 Omniverse Nucleus 服務器、用于先進設計應用程序的插件 Omniverse Connectors，最終用戶應用程序 Omniverse Create 和 Omniverse View，以 及 RTX 虛擬工作站工具。

Omniverse 市場前景廣闊，有望成為拉動專業(yè)可視化業(yè)務的重要力量。Omniverse 基于世界頂尖動畫制作工作室 Pixar 被廣泛采用的開源動畫工具 USD（通用場景描 述），將數(shù)十種設計者熟悉的開發(fā)平臺兼容于一體，省去了設計師對于新開發(fā)環(huán)境的 適應過程，簡化應用間繁瑣的導入/導出，實現(xiàn)了簡潔高效的協(xié)作，以滿足來自不同 行業(yè)的多元需求。Omniverse 已將其覆蓋范圍從工程師擴大到幾乎任何可以使用 Blender 的用戶（主流 3D 創(chuàng)作軟件），被稱作是“工程師的元宇宙”，目前已被 700 多 家公司和 7 萬多名個人創(chuàng)作者采用，而全球有超過 4000 萬使用高性能 PC 進行內(nèi)容 創(chuàng)作的創(chuàng)作者和工作室，未來可拓展市場空間較為廣闊。

3.汽車業(yè)務：域控芯片份額領先，期待 Thor 發(fā)布鞏固地位

英偉達構(gòu)建了 DRIVE AGX 軟硬件平臺，整合了高性能的 GPU 計算能力、豐 富的傳感器接口以及高度優(yōu)化的軟件算法，為智能駕駛的訓練和模擬提供了全方位 的支持： 硬件上：2018 年英偉達發(fā)布 DRIVE Orin 芯片（Ampere 架構(gòu)），2022 年繼續(xù)發(fā) 布 DRIVE Thor（Hopper 架構(gòu)），算力達到 2000TOPS，相當于 Orin 的 8 倍，2024 年 DRIVE Thor 超級芯片進一步升級至 Blackwell 架構(gòu)，并將于 2025 年量產(chǎn)，理想、極 氪、比亞迪、廣汽埃安昊鉑、小鵬加入到 Thor 芯片的合作中。Thor 可以實現(xiàn)多域計算整合車輛功能，而不是依賴分布式 ECU； 軟件上：英偉達提供 DriveOS 操作系統(tǒng)，可用于 CUDA 庫和 TensorRT，同時在 DriveOS 上提供 DriveWorks 中間件。

除了自研體系的特斯拉，英偉達在智駕域控芯片領域處于壟斷地位。根據(jù)蓋世 汽車數(shù)據(jù)，2024 年 1-9 月英偉達中國智駕域控芯片裝機量市場份額達到 37.8%，大 幅領先除特斯拉外的其他廠商，2023 年 NOA 計算方案市場份額亦達到 48.99%，當 前市場已經(jīng)形成英偉達主導高端，地平線、黑芝麻智能等品牌主導中低端的市場格 局。

英偉達算力、能效比領先，成為車企首選。在當前主流的智駕芯片方案中，英 偉達算力明顯領先于其余國內(nèi)外廠商，同時保持了最高的能效比，此外英偉達采用 模態(tài)化設計，為未來擴展到 L3-L5 留有空間，依托完善的軟硬件工具鏈及更強的定制化能力，英偉達成為眾多智能汽車品牌的首選。待 2025 年 Thor 發(fā)布，在 Blackwell 框架下英偉達智駕芯片性能有望繼續(xù)提升，市場地位或?qū)⒊掷m(xù)鞏固。